Bei Finanzprozessen wie dem AP-Prozess (Accounts Payable) geht es für Unternehmen um bares Geld und gute Geschäftsbeziehungen. Darüber hinaus bilden die Finanzdaten der Prozesse die Basis für wichtige Entscheidungen – sowohl operativ als auch strategisch – und somit für die gesamte Unternehmensentwicklung. Da eine Rechnung „quer durchs Unternehmen“ wandert und dabei unterschiedlichste Verarbeitungsschritte in verschiedenen IT-Systemen durchläuft, stoßen klassische Analysen an ihre Grenzen: Einzelne Datenpunkte können zwar für Kennzahlen und Dashboards ausgelesen, nicht aber im Kontext des gesamten Prozesses gesehen und aussagekräftig interpretiert werden. Durch den fehlenden Kontext werden die Daten sogar oft fehlerhaft interpretiert. Was also fehlte: eine Sortierung, Analyse und Sinngebung dieser Informationen.

Informationen im Kontext statt statischer Datenpunkte

Auf der Tatsache, dass die gesamte Story der Daten in modernen IT-Systemen gespeichert ist, beruht die Idee des Process Mining. Diese macht es sich zunutze, dass ein Objekt mit einer eindeutigen ID – z. B. eine Rechnung – bei ihrem Weg bis hin zur Bezahlung, mit Zeitstempeln und sonstigen Zusatzinformationen bestückt wird. Diese in Log-Files (Ereignisprotokollen) auslesbaren Informationen werden von der Technologie Process Mining zur Rekonstruktion eines Prozesses verwendet.

Der Schlüssel zum Einblick in den Cashflow

Das Potenzial dieser neuen Möglichkeit, verlässliche Informationen über Finanzprozesse wie Rechnungsflüsse zu erhalten, sollte von Unternehmen nicht ignoriert werden. Denn schließlich sind diese der Schlüssel zum Einblick in Zahlungsverhalten und Finanzentwicklung. Außerdem erhalten Unternehmen durch Process Mining Einblick, was in den Finanzprozessen eines Unternehmens wirklich geschieht – und zwar egal, wie viele IT-Systeme miteinander verbunden sind.

Zuverlässig & schnell: Engpässe, Muster und Verstöße erkennen

Besonders im AP-Prozess haben Genauigkeit und Zuverlässigkeit eine hohe Priorität. Denn wenn die Finanzdaten aufgrund von Prozessanomalien oder versteckten Prozessschwächen keinen wirklichen und echten Überblick über die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens bieten, wird jede Entscheidung auf einer verzerrten Realität beruhen.

Durch Process Mining wird eine Geschäftsprozess visuell rekonstruiert und mit wichtigen Kennzahlen versehen. Dabei können automatisiert und ad-hoc Probleme wie Engpässe, Muster von Nacharbeitsaktivitäten und gefährliche Verstöße gegen Vorschriften aufgedeckt werden. Process Mining bietet somit eine verlässliche Basis für Optimierungsmaßnahmen und Finanzdaten-basierte Entscheidungen.

Process Mining hilft außerdem dabei, die notwendige Genauigkeit der Finanzberichterstattung, die Aufgrund von Richtlinien, Vorschriften und Prüfungen gefordert ist, zu erreichen und pünktliche Zahlungen zu leisten. Ineffizienten im Accounts-Payable-Prozess wirken sich auch auf Beziehungen zu Lieferanten aus.

Was kann Process Mining leisten?

Innerhalb des AP-Prozesses – zwischen dem Eingang der Rechnung und deren Zahlung – können viele Probleme auftreten. Process Mining kann die meisten dieser Probleme lösen. Darüber hinaus bringt Process Mining Transparenz in die Realität und sorgt für Klarheit. Ganz konkret, bringt Process Mining folgende Verbesserungen:

Pünktliche Zahlung optimieren

Maverick Buying durch gezielte Verursachungsanalysen reduzieren

Verstöße / Segregation of Duties verringern

Cash-Flow verbessern

Ineffiziente Freigabeprozesse minimieren und eliminieren

Qualität des Stammdaten-Verwaltungsprozesses verbessern

Rabattverluste reduzieren

Überblick über Automatisierung und Automatisierungspotenzial erhalten

Gute Beziehung zu Lieferanten

Automatische Kontoauszugs-Abgleiche erhöhen

Überfällige Bußgelder reduzieren

Klare Übersicht und bessere Kontrolle über Geldflüsse

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Neben dem Thema Accounts Payable verspricht Process Mining auch für andere Fachabteilungen und Anwendungsgebiete spannende Einsatzszenarien. Diverse Fachinformationen, Case Stories und Infografiken stehen Ihnen im Insider-Fachportal ProcessMining BlackBox zur Verfügung. Hier finden Sie auch Grundlagenwissen "zum eigenständigen Schlaumachen". Die Registrierung für Interessenten/innen ist kostenfrei.

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Quellen und weiterführende Links