KI-erweiterte IT-Finanzmanagement

Wie kann KI IT-Führungskräften dabei helfen, IT-Kosten besser vorherzusagen, zu verwalten und zu erklären?

Im IT Financial Management (ITFM) gibt es viele Herausforderungen, die eine optimale Handhabung der IT-Ausgaben erschweren:

• ITFM ist komplex und datenintensiv.
• Manuelle Prozesse sind zeitaufwändig und fehleranfällig.
• ITFM ist reaktiv.

KI ist ein hervorragendes Werkzeug, um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen:

• KI verfügt über mehr Fähigkeiten und Kapazitäten als der menschliche Verstand und kann große Datenbanken in kürzester Zeit verarbeiten, insbesondere wenn alle Daten auf derselben Plattform verfügbar sind.
• Automatisierung ist der Schlüssel: Eine Maschine ist besser für sich wiederholende Aufgaben geeignet.
• KI kann ITFM vorausschauend statt reaktiv machen.

Prognosen mit KI

Im Bereich der Prognosen gibt es viele Möglichkeiten und Chancen für den Einsatz von KI, da der Prognosevorgang viel manuelle Arbeit und Datenanalyse umfasst und mit enormen Datenmengen arbeitet. Dabei geht es jedoch nicht nur darum, die manuellen Arbeiten zu automatisieren, um sie konsistenter und weniger fehleranfällig zu machen.

Es geht um die Fähigkeiten der KI, versteckte Muster, riskante oder vielversprechende Trends in einem großen dynamischen Datensatz zu finden.

Verwenden Sie KI, um historische Ausgaben, saisonale Trends und PO-Daten zu analysieren und genauere rollierende Prognosen zu erstellen:

• KI kann die verbleibende Prognose auf der Grundlage von Über- oder Unterausgaben in den letzten 3 Monaten anpassen.
• KI ist in der Lage, Prognosen als wahrscheinlich ungenau zu kennzeichnen, wenn sie von historischen Normen abweichen (z. B. wenn die Zahlen von denen des gleichen Zeitraums in den letzten Jahren abweichen).
• Erkennen Sie Unstimmigkeiten zwischen Budget, Prognose und Ist-Werten.

Multi-Szenario-Prognosen, um auf jedes mögliche Ergebnis vorbereitet zu sein:

• Was-wäre-wenn-Analysen und Modellierungen zur Simulation von Prognoseänderungen auf der Grundlage von Projektverzögerungen, Vertragsänderungen oder einer Ausweitung des Leistungsumfangs.
• Dynamische Szenario Bewertung und Empfehlungen.

Den Wert des IT-Finanzmanagements erschließen

Anomalie Erkennung

In Finanzangelegenheiten ist es manchmal unerlässlich, Probleme rechtzeitig zu erkennen. Es gibt immer Anomalien, die sichtbare Anzeichen für ein tiefer liegendes Problem sind. In den meisten Fällen sind das Risiko und der mögliche Verlust direkt proportional zurzeit, die für die Erkennung des Kernproblems aufgewendet wird.

• Aufdeckung von Budgetüberschreitungen und -unterausnutzungen durch Aufzeigen von Abweichungen zwischen Ist- und Planwerten.
• Identifizieren Sie Muster über Abteilungen oder Anbieter hinweg, die auf finanzielle Risiken oder Compliance-Probleme hinweisen: Die Suche kann auf andere ServiceNow-Module wie ITSM Incident Management ausgeweitet werden, um potenzielle Risiken zu finden und zu identifizieren.

Natürliche Sprachschnittstellen für nicht-technische Stakeholder

Die meisten Stakeholder sind mit der technischen Seite von ITFM in ServiceNow nicht vertraut. Sie möchten nur Antworten auf ihre Fragen erhalten, ohne sich tief in das System einarbeiten zu müssen. Für sie wäre eine Agentic AI ein großartiges Werkzeug, um die benötigten Informationen durch eine einfache, Chat-ähnliche Konversation zu erhalten.

Generative KI für Gespräche:

• „Zeigen Sie mir die drei Dienste, die in diesem Quartal am meisten über dem Budget liegen.“
• „Wie hoch ist die aktuelle Prognoseabweichung für Dienst X?“

Anfragen nach Informationen, um Entscheidungen zu treffen:

• „Wenn sich Projekt X um 6 Monate verzögert, wie wirkt sich das auf die Betriebsausgaben aus?“
• „Warum wurde die Prognose für Dienstleistung X im zweiten Quartal erhöht?“

KI-Automatisierung

Der Umgang mit Finanzen bedeutet in der Regel viel manuelle Arbeit mit einer riesigen Datenmenge. Und wir alle wissen, dass manuelle Arbeit anfällig für menschliche Fehler ist und zu viel Zeit in Anspruch nimmt. In unserem derzeitigen, von starkem Wettbewerb geprägten wirtschaftlichen Umfeld ist es unerlässlich, Zeit zu sparen, um die höchstmögliche Effizienz zu erreichen.

Die Automatisierung allgemeiner Prozesse ist ein großer Schritt in Richtung dieses Ziels:

• Automatisierte Erfassung von isolierten Finanzdaten durch Integration.
• Kostenverteilung und -zuordnung auf der Grundlage historischer Genauigkeit.
• Workflows für Genehmigungen und finanzielle Entscheidungen.
• Benachrichtigungen für wichtige Stakeholder über Änderungen und erforderliche Maßnahmen.
• Automatische Kategorisierung von Finanzdaten, wie z. B.: Kostenkategorien basierend auf PO-Positionen, Aktivierung basierend auf Lieferanten.
• Automatisierung der Datenqualität und -verwaltung zur Identifizierung doppelter oder inaktiver Kostenstellen, Dienstleistungen mit Kosten und ohne Eigentümer oder Lücken in der Kostenzuordnung.

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Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI die finanziellen Entscheidungsprozesse und die Analyse von Finanzdaten flüssiger und flexibler gestalten kann. Mit ihrer Hilfe kann die Plattform nicht nur spektakuläre Datenvisualisierungen liefern, sondern auch Empfehlungen dazu geben, welche Bereiche des Unternehmens genauer analysiert werden sollten, welche Vorfälle den Betrieb ernsthaft beeinträchtigen können und wie sie gelöst werden können. Die Geschwindigkeit der Analyse erleichtert es, mehrere Szenarien zu erstellen und diese zu vergleichen, um das optimale Szenario zu finden.

Und vor allem macht sich der Einsatz von KI im Finanzbereich für das Unternehmen direkt in der Kasse bemerkbar.