CxO Briefing: Finanzplanung und -analyse
90% Weniger Dateneingabefehler durch KI-gestütztes Rechnungswesen
Prozess zur Finanzplanung und -analyse (FP&A)
Wie automatisiert man die Rechnungserkennung?
Der Dragon1 AI BPMN Prozessarchitekt optimierte zentrale FP&A-Prozesse, automatisierte die Rechnungserkennung und -abstimmung, was zu höherer Prognosegenauigkeit und null Eingabefehlern führte.
1. Aktueller Zustand (As-Is) - Manuelle Abstimmung
Hohe Fehlerquote | Langsamer Monatsabschluss
2. Zukünftiger Zustand (To-Be) - KI-Abstimmung und -Prognose
Keine Eingabefehler | Echtzeit-Cashflow
Unmittelbare Amortisationsbegründung
85% Modellierungseffizienz: Die Kosten der Untätigkeit
90%
Reduzierung der Zeit für manuelle Dateneingabe und Abstimmungsprüfungen.
22%
Verbesserung der Prognosegenauigkeit für Cashflow und Lagerbestand.
3X
Schnellere Erkennung potenzieller Betrugsfälle und finanzieller Anomalien.
Das Unternehmensergebnis: Transformationsmetriken
90%
Reduzierung der Dateneingabefehler.
Wirkt sich direkt auf die Compliance und die Zuverlässigkeit der externen Finanzberichterstattung aus.
22%
Verbesserte Prognosegenauigkeit.
ML-Prognosen ermöglichen eine proaktive strategische Entscheidungsfindung bezüglich der Kapitalallokation.
Zero-Touch
Automatisierte Rechnungsverarbeitung.
Das dokumentierte BPMN-Modell gewährleistete die korrekte Integration der KI-gesteuerten Dokumentenerkennung in die ERP- und Genehmigungs-Workflows.
Detaillierter Prozessvergleich: Vor und nach der KI
1. Aktueller Zustand (As-Is): Das Manuelle Prüfungsrisiko
Der anfängliche Prozess erforderte eine intensive manuelle Dateneingabe von Belegen und Rechnungen, gefolgt von zeitaufwändigen Abstimmungsprüfungen über Hauptbücher hinweg.
| Dateneingabe von Dokumenten (Rechnungen/Belege) | Mitarbeiter übertrugen Daten von Papier- und PDF-Dokumenten manuell in das Buchhaltungssystem. | Hohes Risiko von Übertragungsfehlern (bis zu 5%); erheblicher Zeitaufwand des Personals. |
| Manuelle Abstimmung & Prüfung | Analysten verbrachten am Monatsende Tage damit, manuelle Hauptbucheinträge zu vergleichen und Diskrepanzen zu finden. | Verzögerung von 3-5 Tagen beim Monatsabschluss; hohe Arbeitskosten. |
2. Zukünftiger Zustand (To-Be): Der Blueprint mit 90% Fehlerreduzierung
Der Dragon1 AI BPMN Prozessarchitekt generierte das Modell des zukünftigen Zustands unter Verwendung von KI-gesteuertem OCR und ML-Abstimmung, wodurch eine Reduzierung der Fehler um 90% erreicht wurde.
| KI-Dokumentenerkennung (OCR) | Rechnungen werden gescannt, und die KI extrahiert, verifiziert und bucht die Daten automatisch in das korrekte Hauptbuch. | Eliminierung jeglicher manueller Dateneingabe und damit verbundener Fehler. |
| Kontinuierliche ML-Abstimmung | Machine-Learning-Modelle überwachen kontinuierlich die Hauptbücher auf Anomalien und stimmen Standardtransaktionen automatisch ab. | Reduzierung der Zeit für den Monatsabschluss um 80% und Bereitstellung von Echtzeit-Transparenz. |