Echtzeit-Reporting durch KI: Die Zukunft der Record-to-Report Automation

Als vierter Aspekt in unserer Reihe zur „KI-Disruption im Finanzwesen“ betrachten wir in diesem Beitrag die Veränderungen rund um den Buchhaltungsabschluss, die Konsolidierung der Finanzdaten und die Berichtserstellung – zusammengefasst als Record-to-Report (R2R)-Prozess.

Der R2R-Prozess ist entscheidend für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Finanzberichterstattung und bildet die Basis für fundierte Entscheidungen im Unternehmen. Gleichzeitig bindet er im herkömmlichen Vorgehen viele Ressourcen und ist durch seine hohe Komplexität gekennzeichnet. Mit der Transformation und Automatisierung dieses Prozesses haben sich bereits zahlreiche Potentiale für mehr Effizienz aufgetan. Mit der KI-isierung ergeben sich nun weitere Möglichkeiten: Echtzeit-Reporting und Continuous Accounting revolutionieren den R2R-Prozess und ebnen den Weg für eine Zukunft, in der Finanzberichte jederzeit verfügbar und auf dem neuesten Stand sind.

Im folgenden Beitrag beleuchten wir, wie KI den R2R-Prozess transformiert und welche Auswirkungen dies auf die Effizienz und Genauigkeit der Finanzberichterstattung hat. Dabei werden sowohl die Potenziale als auch die Herausforderungen der KI-gestützten Automatisierung analysiert.

Der Record-to-Report-Prozess als End-to-End-Ansatz für den Finanzabschluss und die Berichterstattung

Ein zentrales Ziel im Finanzwesen ist die schnelle Erstellung akkurater Abschlüsse und Auswertungen – sowohl für interne als auch externe Stakeholder. Dabei müssen operative Daten aus den verschiedenen Buchhaltungssystemen zusammengeführt, abgeglichen, konsolidiert, belegt und ausgewertet werden. Genau das ist der Kern des Record-to-Report-Prozesses.

Record-to-Report - Worum geht es dabei?

Der Record-to-Report (R2R)-Prozess ist ein End-to-End-Ansatz für eine zentrale Aktivität im Finanzwesen. Er umfasst die Zusammenführung von Buchungen (Records) aus den operativen Buchhaltungssystemen in die Hauptbuchhaltung sowie die Erstellung von Abschlüssen und finalen Berichten (Reports). Der Gesamtprozess gliedert sich in der Regel in vier wesentliche Teilaktivitäten:

1. Datenerfassung und -zusammenführung (Record): Diese Phase beinhaltet die Erfassung und Verbuchung aller finanziellen Transaktionen, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums im Unternehmen stattfinden. Dazu zählen sowohl operative Transaktionen wie Einnahmen und Ausgaben als auch nicht-operative Buchungen wie Abschreibungen und Rückstellungen. Die Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt und in den Buchungssystemen erfasst, wobei die vollständige, korrekte und zeitnahe Erfassung der Transaktionen essenziell ist, um eine präzise Grundlage für die nachfolgenden Schritte zu schaffen.

2. Erstellung von Abschlüssen (Close): In dieser Phase werden die erfassten Daten konsolidiert und für den periodischen Abschluss vorbereitet. Dazu gehören Aufgaben wie die Kontenabstimmung, die Berechnung von Steuern und Rückstellungen sowie verschiedene Prüf- und Freigabeprozesse, die sicherstellen, dass alle Buchungen korrekt sind und die Bilanzsumme stimmt. Dies ist entscheidend für den ordnungsgemäßen Abschluss der Bücher.

3. Konsolidierung (Consolidate): Hier liegt der Fokus auf der Konsolidierung finanzieller Daten aus verschiedenen Geschäftseinheiten oder Tochtergesellschaften eines Unternehmens. Es werden Intercompany-Transaktionen abgestimmt, Währungsumrechnungen durchgeführt und konsolidierte Finanzabschlüsse erstellt. Besonders für international tätige Unternehmen ist dies ein komplexer und zentraler Schritt, um die finanzielle Lage des gesamten Unternehmens korrekt wiederzugeben.

4. Berichterstattung (Report): Die letzte Phase des R2R-Prozesses umfasst die Erstellung der Finanzberichte, die an interne und externe Stakeholder übermittelt werden. Diese Berichte umfassen handelsrechtliche Veröffentlichungen, steuerrechtliche Berichte, Management-Reports sowie spezifische Reporting-Anforderungen wie ESG-Reporting. Die Berichte müssen oft in vorgegebenen Formaten und innerhalb bestimmter Fristen erstellt werden. Hierbei ist die Bereitstellung präziser, verlässlicher und gesetzeskonformer Finanzinformationen von größter Bedeutung, um strategische Entscheidungen zu unterstützen und regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

Durch die End-to-End-Betrachtung vom "Record" zum "Report" zielt der Prozess darauf ab, in allen Schritten ein möglichst genaues und vollständiges Abbild der Finanzsituation zu liefern. Die Effizienz und Verlässlichkeit im Reporting hängt stark von der Genauigkeit der zugrunde liegenden Daten und der Effizienz ihrer Bereitstellung ab. Gleichzeitig sind Unternehmen oft auf Einzelpersonen angewiesen, die über spezifisches Fachwissen in der jeweiligen Branche und den relevanten Regelungen verfügen. Diese Abhängigkeit führt zu einer hohen Komplexität des Prozesses, die mit Blick auf einzuhaltende Fristen zeitkritisch gelöst werden muss.

Zu lösende Herausforderungen durch die Automatisierung im Record-to-Report-Prozess

Im Kern soll der R2R-Prozess sicherstellen, dass alle finanziellen Transaktionen korrekt verbucht, die entsprechenden Abschlüsse pünktlich erstellt und die daraus resultierenden Finanzberichte für interne und externe Stakeholder präzise und fristgerecht bereitgestellt werden. Traditionell ergeben sich dabei eine Reihe von Herausforderungen:

• Aufwändige & kritische manuelle Prozesse: Viele Aufgaben im R2R-Prozess, wie der Abgleich von Daten und die Fehlerkorrektur, werden traditionell manuell durchgeführt. Dies ist nicht nur ressourcenintensiv, sondern erhöht auch die Fehleranfälligkeit. Darüber hinaus sind Unternehmen häufig auf Einzelpersonen mit spezifischem Fachwissen angewiesen, was ein erhebliches Risiko darstellen kann, insbesondere bei unerwartetem Ausfall dieser Personen.

• Komplexität und Datensilos: Unternehmen müssen Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichen und IT-Systemen zusammenführen und konsolidieren. Die Koordination dieser Prozesse ist komplex, insbesondere aufgrund der häufig bestehenden Datensilos.

• Compliance und regulatorische Anforderungen: Die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Vorgaben ist ein wesentlicher Aspekt des R2R-Prozesses. Die sich ständig ändernden Anforderungen erhöhen den Druck und die Komplexität des Prozesses.

Durch die Automatisierung des R2R-Prozesses streben Unternehmen an, ihre Finanzprozesse effizienter und reaktionsschneller zu gestalten. Dabei ist es entscheidend, die korrekten Transaktionsinformationen automatisiert zu verarbeiten, Workflows für die Abnahme und Freigabe der Informationen zu managen und die Erstellung von Berichten in verschiedensten Formaten ordnungsgemäß zu realisieren.

Status-Quo der Automatisierung im R2R-Prozess

Die Automatisierung im Record-to-Report (R2R)-Prozess eröffnet spannende Potenziale für moderne Finanzabteilungen. Sie bietet nicht nur eine Möglichkeit, einzelne Prozessschritte effizienter zu gestalten, sondern ermöglicht es auch, den gesamten Workflow von der Datenerfassung bis zur Berichterstellung grundlegend zu transformieren. Durch die Automatisierung können Unternehmen ihre Finanzprozesse beschleunigen, die Datenqualität verbessern und die Transparenz erhöhen.

Nachfolgend beleuchten wir zentrale Anwendungsfelder der Automatisierung im R2R-Prozess sowie die Herausforderungen der aktuellen Ansätze.

Datenerfassung und -konsolidierung: Der Grundstein für präzise Berichte

Die Automatisierung beginnt bei der Erfassung und Zusammenführung von Finanzdaten aus verschiedenen Quellen. Automatisierte Systeme sammeln, validieren und integrieren diese Daten, was den Prozess erheblich beschleunigt und die Genauigkeit erhöht.

• Effizienzsteigerung: Automatisierte Systeme ermöglichen die Erfassung und Konsolidierung großer Datenmengen in Echtzeit, was die Grundlage für zeitnahe Finanzabschlüsse schafft.
• Risikominimierung: Die Automatisierung reduziert die manuelle Eingabe, was das Risiko von Fehlern und Inkonsistenzen verringert.

Kontenabstimmungen und Validierungen: Sicherstellung der Datenintegrität

Ein zentraler Bereich, in dem die Automatisierung einen großen Einfluss hat, ist die Abstimmung von Konten und die Validierung von Daten. Diese Routinetätigkeiten, die traditionell zeitaufwendig sind, können durch Automatisierung erheblich effizienter gestaltet werden.

• Verbesserte Kontrolle: Automatisierte Abstimmungen bieten eine lückenlose Überwachung der Finanztransaktionen und stellen sicher, dass alle Buchungen korrekt und vollständig sind.
• Zeiteinsparung: Die Automatisierung übernimmt Routineabstimmungen und markiert nur die Ausnahmen, die einer manuellen Überprüfung bedürfen, was den Prozess erheblich beschleunigt.

Berichterstellung und Reporting: Standardisierung und Beschleunigung

Die Automatisierung der Berichterstellung ermöglicht es Unternehmen, Finanzberichte konsistent und effizient zu erstellen. Automatisierte Systeme integrieren Daten aus verschiedenen Quellen und überführen sie in standardisierte Berichtsformate.

• Schnelligkeit und Konsistenz: Automatisierung sorgt dafür, dass Berichte schneller erstellt und ohne Verzögerungen für interne und externe Stakeholder bereitgestellt werden.
• Compliance und Transparenz: Standardisierte und automatisierte Berichtsprozesse erleichtern die Einhaltung regulatorischer Anforderungen und verbessern die Transparenz gegenüber Aufsichtsbehörden und Investoren.

Herausforderungen traditioneller Automatisierungsansätze im R2R-Prozess

Obwohl regelbasierte Automatisierungslösungen im Record-to-Report (R2R)-Prozess bedeutende Effizienzsteigerungen ermöglicht haben, zeigen sie in der Praxis auch spezifische Herausforderungen, die ihre Grenzen deutlich machen:

• Begrenzte Anpassungsfähigkeit an komplexe Buchungen: Im R2R-Prozess müssen oft komplexe Buchungen und Konsolidierungen durchgeführt werden, die von einer Vielzahl von Faktoren abhängig sind, wie z. B. unterschiedlichen Währungen, internationalen Vorschriften oder spezifischen Unternehmensstrukturen. Regelbasierte Systeme können diese Komplexität nur schwer handhaben, da sie auf vordefinierte und starre Regeln angewiesen sind. Änderungen in den Buchhaltungsstandards oder unerwartete Geschäftsvorfälle können dazu führen, dass die Regeln angepasst oder manuelle Eingriffe erforderlich werden, was den Prozess verlangsamt und fehleranfällig macht.

• Probleme bei der Kontenabstimmung und Fehlererkennung: Regelbasierte Systeme sind gut darin, standardisierte Kontenabstimmungen durchzuführen, aber sie haben Schwierigkeiten, komplexe Abweichungen oder unvorhergesehene Unregelmäßigkeiten zu erkennen, die außerhalb der definierten Regeln liegen. Da sie nicht in der Lage sind, über das hinaus zu denken, was ihnen programmiert wurde, können sie nur begrenzte Unterstützung bei der Identifizierung von Fehlern bieten, was dazu führen kann, dass Probleme übersehen werden, die bei der Erstellung von Finanzabschlüssen zu Unstimmigkeiten führen.

• Mangelnde Flexibilität bei der Berichterstellung: Die Anforderungen an die Finanzberichterstattung sind dynamisch und können sich je nach gesetzlichen Änderungen oder internen Anforderungen schnell ändern. Regelbasierte Systeme haben Schwierigkeiten, sich an neue Anforderungen anzupassen, da sie nicht in der Lage sind, neue Berichtsformate oder -inhalte ohne umfangreiche manuelle Anpassungen zu generieren. Dies erschwert es, Berichte zeitnah und in der erforderlichen Qualität bereitzustellen, insbesondere in einem internationalen Kontext, in dem unterschiedliche regulatorische Anforderungen berücksichtigt werden müssen.

• Skalierbarkeitsprobleme bei großen Datenmengen: Der R2R-Prozess erfordert die Verarbeitung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen, oft in kurzer Zeit. Regelbasierte Systeme sind oft nicht in der Lage, diese Skalierbarkeit effizient zu bewältigen, insbesondere wenn es darum geht, Echtzeit-Daten für kontinuierliche Abschlüsse (Continuous Accounting) bereitzustellen. Dies kann dazu führen, dass Prozesse langsamer werden und die Datenintegrität leidet, was letztlich die Qualität der Finanzberichte beeinträchtigt.

Diese spezifischen Herausforderungen im R2R-Prozess verdeutlichen, dass traditionelle regelbasierte Automatisierungslösungen an ihre Grenzen stoßen, wenn es um komplexe, dynamische und groß angelegte Finanzprozesse geht. Um diese Grenzen zu überwinden, ist der Einsatz fortschrittlicherer Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI) notwendig, die flexibler und adaptiver auf Veränderungen reagieren können.

KI als Wegbereiter zu Continuous Accounting und Echtzeit-Reporting im R2R-Prozess

Die fortschrittliche Integration von Künstlicher Intelligenz (KI), Robotic Process Automation (RPA) und Cognitive Automation, erweitert durch Natural Language Processing (NLP), transformiert den Record-to-Report (R2R)-Prozess grundlegend. Diese Technologien ermöglichen eine kontinuierliche, automatisierte Verarbeitung und Berichterstellung, die als Basis für Continuous Accounting und Echtzeit-Reporting dient.

KI-Unterstützung bei der Vorbereitung & Zusammenführung aller finanziellen Transaktionen

Die effektive Vorbereitung und Zusammenführung von Finanztransaktionen ist entscheidend für die Genauigkeit und Aktualität der Finanzberichterstattung. KI-gestützte Systeme, kombiniert mit RPA und NLP, ermöglichen eine nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, was die Grundlage für Continuous Accounting bildet.

• Automatisierte Datenerfassung: KI-Systeme können Transaktionen aus verschiedenen Quellen, einschließlich ERP- und CRM-Systemen, in Echtzeit erfassen und verarbeiten. RPA automatisiert die Abläufe, während NLP-gestützte Assistenten komplexe Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten, um relevante Daten schnell und effizient bereitzustellen.

• Datenqualität und Konsistenz: Cognitive Automation nutzt maschinelles Lernen, um Muster und Anomalien in den erfassten Daten zu erkennen und sicherzustellen, dass nur qualitativ hochwertige und konsistente Daten in den R2R-Prozess einfließen.

• Erweiterung durch NLP-fähige Assistenten: Die Integration von Natural Language Processing (NLP) in Robotic Process Automation (RPA) erweitert die Möglichkeiten der Automatisierung erheblich. KI-unterstützte Assistenten, die mit NLP-Funktionen ausgestattet sind, können komplexe Anfragen in natürlicher Sprache verstehen und verarbeiten. Dies ermöglicht eine benutzerfreundliche Interaktion, bei der Benutzer durch einfache Sprachbefehle Daten abrufen, analysieren oder Eingaben tätigen können.

KI-Unterstützung bei der kontinuierlichen Kontoabstimmung und dem Echtzeit-Abschluss

Die Kombination von KI, RPA und Cognitive Automation revolutioniert die Kontoabstimmung und ermöglicht einen Echtzeit-Abschluss, der den traditionellen Monatsabschluss ersetzt.

• Kontinuierliche Abstimmung: KI-gestützte Systeme führen kontinuierliche Kontoabstimmungen durch, indem sie Transaktionen in Echtzeit abgleichen und Unstimmigkeiten sofort identifizieren. RPA automatisiert den Abgleichsprozess, während Cognitive Automation die Mustererkennung verbessert und komplexe Abstimmungsaufgaben vereinfacht.

• Echtzeit-Abschluss: Die Technologien ermöglichen es, den Finanzstatus eines Unternehmens jederzeit abzurufen, wodurch der Monatsabschluss zu einem ständigen, automatisierten Prozess wird. Dies bietet Führungskräften eine immer aktuelle Sicht auf die finanzielle Lage des Unternehmens.

KI-Unterstützung bei der Datenkonsolidierung

Die Konsolidierung von Finanzdaten ist eine zentrale Aufgabe im R2R-Prozess, besonders für global agierende Unternehmen. KI, unterstützt durch Cognitive Automation und RPA, ermöglicht eine nahtlose und kontinuierliche Konsolidierung.

• Automatisierte Konsolidierung: KI-Systeme führen die Daten aus verschiedenen Abteilungen, Tochtergesellschaften und Währungen zusammen. RPA automatisiert den Konsolidierungsprozess, während Cognitive Automation die Anwendung und Anpassung komplexer Konsolidierungsregeln ermöglicht, um die Genauigkeit und Effizienz zu maximieren.

• Datenverfügbarkeit in Echtzeit: Dank dieser Technologien können Unternehmen jederzeit auf konsolidierte Daten zugreifen, was eine Echtzeit-Analyse und -Berichterstattung ermöglicht.

KI-Unterstützung bei der Report-Generierung und Report-Bereitstellung in verschiedenen Formaten

Die Generierung und Bereitstellung von Berichten in verschiedenen Formaten ist eine weitere Schlüsselkomponente des R2R-Prozesses. Die Kombination aus KI, generativer KI, RPA und NLP erleichtert und beschleunigt diesen Prozess erheblich.

• Dynamische Berichterstellung: Generative KI-Systeme erstellen Finanzberichte auf Basis der aktuellsten Daten und passen diese automatisch an neue Informationen an. RPA automatisiert die Verteilung dieser Berichte an die entsprechenden Stakeholder, während NLP es ermöglicht, Berichte in natürlicher Sprache zu generieren und zu verstehen.

• Multiformat-Reporting: Die Technologien ermöglichen es, Berichte in unterschiedlichen Formaten (z. B. PDF, XBRL) zu erstellen und diese für verschiedene interne und externe Zwecke bereitzustellen, was die Flexibilität und Effizienz der Berichterstellung erhöht.

Herausforderungen und Grenzen beim KI-Einsatz

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI), Robotic Process Automation (RPA) und Cognitive Automation in den R2R-Prozess birgt erhebliche Vorteile, bringt jedoch auch spezifische Herausforderungen mit sich:

• Technologische Komplexität und Integration: Die größte Herausforderung bei der Umsetzung von Continuous Accounting ist die Überwindung der technologischen Komplexität und die nahtlose Integration dieser Technologien in bestehende Systeme. Moderne Integrationsplattformen können hier eine Lösung bieten, indem sie die verschiedenen Systeme und Datenquellen miteinander verbinden. Allerdings sind diese Plattformen nicht überall verfügbar, und viele Unternehmen arbeiten mit Legacy-Systemen, die nur begrenzt integrationsfähig sind. In solchen Fällen spielen Brückentechnologien wie RPA eine entscheidende Rolle, da sie es ermöglichen, auch ältere Systeme in den Automatisierungsprozess einzubeziehen, indem sie Aufgaben wie die Datenerfassung und -übertragung automatisieren. Diese Technologien überbrücken die Lücke zwischen neuen KI-gestützten Ansätzen und bestehenden IT-Infrastrukturen, erfordern jedoch sorgfältige Planung und Implementierung, um effektiv zu funktionieren.

• Datenqualität und Governance: Der Erfolg von Continuous Accounting hängt maßgeblich von der Qualität der verarbeiteten Daten ab. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu ungenauen Analysen und Berichten führen, was die Entscheidungsfindung gefährden könnte. Daher ist eine solide Governance-Struktur für die Systeme und Prozesse unerlässlich. Diese Governance umfasst Maßnahmen zur Überwachung und Sicherstellung der Datenqualität, regelmäßige Audits der Datenintegrität und Mechanismen zur schnellen Korrektur von Fehlern. Nur durch eine strenge Kontrolle der Datenqualität kann sichergestellt werden, dass die Ergebnisse der KI-gestützten Prozesse zuverlässig und vertrauenswürdig sind.

• Compliance und Sicherheitsrisiken: Die kontinuierliche Verarbeitung sensibler Finanzdaten durch KI-Systeme bringt erhebliche Anforderungen an Datenschutz und Sicherheit mit sich. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Automatisierungsprozesse den geltenden regulatorischen Anforderungen entsprechen und dass alle Daten sicher verarbeitet werden. Dies erfordert nicht nur robuste Sicherheitsprotokolle, sondern auch eine ständige Überwachung der Systeme, um potenzielle Sicherheitslücken frühzeitig zu erkennen und zu schließen. Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Verantwortung für Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden, klar definiert ist, um ethische und rechtliche Risiken zu minimieren.

Fazit: Mit KI auf dem Weg zu einem Echtzeit-Reporting

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Record-to-Report (R2R)-Prozess ebnet den Weg zu einem Echtzeit-Reporting und Continuous Accounting. KI, in Kombination mit Robotic Process Automation (RPA) und Cognitive Automation, transformiert traditionelle, manuelle Abläufe in hochgradig automatisierte und präzise Prozesse. Diese Entwicklung ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis aktueller Daten zu treffen. Trotz der Herausforderungen bei der Integration und der Sicherstellung der Datenqualität bietet die KI-gestützte Transformation enormes Potenzial, das Finanzwesen nachhaltig zu revolutionieren.

Insgesamt ist herauszustellen, dass die aktuellen KI-Entwicklungen einiges an "neuer Musik" in den R2R Prozess bringen - und sowohl Effizienz- als auch Effektivitätshebel für den Prozess innehaben. Dies bietet immense Potenziale für den ressourcen-intensiven und zeit- wie auch geschäftskritischen Prozess und ein spannendes "Next Level", welches weiter zu erkunden ist.