Künstliche Intelligenz als Innovationstreiber

Auch die internen Bereiche eines Unternehmens können das Potenzial von KI nutzen.

Ein Beispiel: Versicherung xy ist international tätig. Die richtige Steuerfindung für die Umsatzsteuer kostete das Unternehmen regelmäßig viel Zeit und trotzdem waren Betriebsprüfungen immer mit Unsicherheiten verbunden. Das ist jetzt anders. Versicherung XY nutzt eine KI-basierte Software, die Ein- und Ausgangsrechnungen vergleicht und warnt, wenn eine Buchung verdächtig aussieht. Das gibt dem Unternehmen die Möglichkeit, potenzielle Fehler frühzeitig zu erkennen. Regelmäßig wird die Software mit neuen Fällen gefüttert. Dabei verarbeitet die KI Transaktionen im Millionenbereich und lernt aus ihnen. So wird die KI Mitarbeitern künftig auch selbstständig Vorschläge für die richtige umsatzsteuerliche Behandlung machen.

Dank KI soll das globale Bruttoinlandsprodukt bis 2030 um 14 Prozent höher ausfallen. Das ist das Ergebnis der PwC-Studie Sizing the prize. Das Interesse an der vielversprechenden Technologie ist hoch. Startups entwickeln spannende Produkte und Dienstleistungen rund um KI, während etablierte Unternehmen bereits nach Anwendungsmöglichkeiten suchen. Das Gesundheitswesen, die Finanzbranche und der Einzelhandel profitieren der PwC-Studie zufolge am meisten von KI. Doch auch die internen Bereiche eines Unternehmens können branchenunabhängig ihr Potenzial für sich nutzen.

Effiziente Warnsysteme

Künstliche Intelligenz macht vor allem eines: Sie analysiert riesige Datenberge und erkennt darin Muster. Dabei entwickelt sie eigene Lösungswege und neue Algorithmen ohne Zutun des Menschen. KI lässt sich damit überall dort anwenden, wo große Datenmengen zur Verfügung stehen und Prozesse von Wiederholung geprägt sind. Das gilt auch für die internen Bereiche von Unternehmen. KI-Systeme können eine steigende Anzahl von Aufgaben in regelbasierten Prozessen ausführen. Mitarbeitern bleibt damit mehr Zeit, sich auf das zu konzentrieren, worin sie gut sind.

Die Einsatzmöglichkeiten von KI in den internen Unternehmensbereichen sind vielfältig. Sie lassen sich in daten- und sprachbasierte Anwendungen unterteilen. Datenbasierte KI-Anwendungen durchsuchen etwa im Rahmen einer Ausreißeranalyse, eines sogenannten Anomaly Detection Verfahrens, die riesigen Datensätze eines ERP-Systems. Dabei decken sie fehlerhafte Buchungen, Compliance-Verstöße oder Betrugsfälle auf. Das Besondere dabei ist, dass kein Prozesswissen und keine Regeln für Auffälligkeiten bekannt sein müssen - das KI-System findet diese selbst. Prozesse, die auf dem Papier funktionieren, können so auch in der Praxis auf ihre Funktionstüchtigkeit und mögliche Schwachstellen geprüft werden.

Bots können künftig Rechnungen kontieren, Zahlungsflüsse überwachen und Mahnläufe anstoßen.

Abläufe in Unternehmen lassen sich nicht nur anhand historischer Daten untersuchen, sondern auch in Echtzeit auf Ausreißer überwachen. Die Finanzbranche setzt diese Art des Monitorings zur Aufdeckung von Insiderhandel ein. Aber auch in der Buchhaltung kann Software künftig dank künstlicher Intelligenz darauf hinweisen, sollte z. B. ein falscher Wareneingang verbucht werden.

Hello, Bot!

Neben datenbasierten Anwendungen von KI gibt es auch sprachbasierte Systeme - bekannt sind vor allem Chatbots. Sie können einfache Aufgaben im Unternehmen übernehmen und etwa Fragen an den IT-Helpdesk beantworten oder Auskunft zu routinemäßigen Steuerfragen geben. Dort wo Unternehmen die größten Wissenslücken bei ihren Mitarbeiter sehen, können sie in der Folge gezielt Maßnahmen einleiten und verstärkt Schulungen anbieten.

Auch einfache Vorgänge können Bots unterstützend begleiten: Wenn ein Mitarbeiter nach einer Dienstreise seine Reisekostenabrechnung macht, tritt ein Bot mit ihm ihn den Dialog und führt ihn durch den Vorgang. Dabei lernt das System dank KI laufend mit und übernimmt mit der Zeit zunehmend komplexere Aufgaben. Bots könnten künftig auch Rechnungen kontieren, Zahlungsflüsse überwachen und Mahnläufe anstoßen oder bei Bewerbungen die nächsten Schritte im Bewerbungsprozess einleiten.

Datenqualität wird zum wichtigen Rohstoff für Unternehmen, die KI nutzen.

Nicht ohne gute Daten

Die Technologie der künstlichen Intelligenz erlebt einen Hype. Doch auch wenn man hinter diesen Hype blickt, bleibt die Technologie verheißungsvoll: KI kann überall dort, wo in Unternehmen Daten vorhanden sind und es kontrollierte Abläufe gibt, Prozesse optimieren. Das betrifft alle internen Bereiche - von der Buchhaltung über die gesamte Steuerabteilung bis hin zum Controlling oder den Bereich Legal. Zugleich entlastet KI Mitarbeiter von Routineaufgaben und unterstützt bei der unternehmerischen Entscheidungsfindung.

Die Versprechen von KI speisen sich aus einer Quelle: Daten. Damit KI-basierte Systeme richtige Ergebnisse liefern, muss die Qualität der Daten stimmen. Arbeiten die Systeme mit falschen Daten, sind Fehler das Ergebnis und Stereotypen und Vorurteile werden zementiert. Datenqualität wird damit zum wichtigen Rohstoff jedes Unternehmens, das KI nutzt.

Die Voraussetzungen, um eine ausreichend große und qualitativ hochwertige Datenbasis zu liefern, fehlen Unternehmen aber vielfach. Sie haben zwar eine digitale Strategie und innovative Lösungen, ihre internen Bereiche sind auf die digitale Transformation aber oft nicht vorbereitet. So kann es vorkommen, dass zwar vielversprechende KI-Lösungen existieren, aufgrund alter Systeme aber nicht die Daten verfügbar sind, die es für ihren Einsatz bräuchte. Unternehmen müssen also die nötigen Voraussetzungen schaffen, um ihre digitale Strategie flächendeckend über alle Bereiche hinweg umzusetzen.