Prozessanalyse im Finanzbereich - Wie gestalten sich Finanzprozesse von morgen?

Prozesse sind die Herzstücke von Unternehmen. Je besser diese funktionieren, desto erfolgreicher kann ein Unternehmen wirtschaften. Dank Daten und moderner Technologien (z.B. Process Mining) können Problemen innerhalb von Prozessen schnell erkannt und behoben werden.

Prozessoptimierung durch qualitative und quantitative Analysen

Die Optimierung von Geschäftsprozessen ist für mittelständische Unternehmen ein entscheidender Schritt, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Insbesondere im Finanzwesen können durch den Einsatz von Datenanalysen und modernen Technologien signifikante Verbesserungen erzielt werden. Das gelingt durch 3 Schritte:

  1. Qualitative Analyse: Das Fundament legen
    Die qualitative Analyse bildet das Fundament für die Prozessoptimierung. Durch Interviews und Strukturanalysen wird der Ist-Zustand der Prozesse erfasst. Die Einbindung und Akzeptanz der Mitarbeiter sind dabei von großer Bedeutung, da sie die Träger der Prozesse sind und die Optimierungen im Alltag umsetzen werden.

  2. Quantitative Analyse: Process Mining als Schlüsseltechnologie
    Nach der Schaffung der technischen Grundlagen folgt die quantitative Analysephase. Process Mining ermöglicht es, Prozessdaten zu sammeln und zu analysieren. Diese Methode identifiziert nicht nur Standardprozesse, sondern deckt auch Abweichungen und Ineffizienzen auf.

  3. Conformance Check: Soll-Ist-Vergleich
    Der Conformance Check ist ein wichtiges Werkzeug im Rahmen des Process Mining. Er vergleicht den tatsächlichen Prozessablauf mit dem idealen Soll-Prozess und zeigt auf, wie oft Prozesse wie vorgesehen ablaufen. Die Ergebnisse zeigen häufig ein großes Potenzial für Prozessstandardisierungen und -verbesserungen.

Fokus auf Finanzprozesse: Beispiele aus der Praxis

Im Finanzbereich gibt es zahlreiche Prozesse, die von der Optimierung profitieren können. Hier einige Beispiele:

  • Rechnungsverarbeitung
    Die Automatisierung der Rechnungsverarbeitung kann die Durchlaufzeit verkürzen und Fehler reduzieren.
  • Zahlungsabwicklung
    Durch die Optimierung der Zahlungsabwicklung lassen sich Skonti besser nutzen und Zahlungsziele effizienter einhalten.
  • Budgetierung und Forecasting
    Eine verbesserte Datenanalyse kann die Genauigkeit von Budgets und Prognosen erhöhen.
  • Compliance-Management
    Automatisierte Prozesse unterstützen die Einhaltung regulatorischer Anforderungen und reduzieren das Risiko von Verstößen.

Schlussfolgerung

Prozessoptimierung im Finanzwesen ist ein vielschichtiges Feld, das ein tiefes Verständnis für die Abläufe eines Unternehmens erfordert. Durch den Einsatz moderner Technologien und Methoden können Unternehmen ihre Effizienz steigern und einen Mehrwert schaffen. Die Optimierung von Kernprozessen ist dabei ein Schlüssel zum Erfolg und bietet einen wertvollen Beitrag für alle, die ihre Unternehmensprozesse verbessern möchten. Die Beispiele aus der Praxis zeigen, dass es viele Ansatzpunkte gibt, um Prozesse im Finanzwesen zu optimieren und somit die Gesamtleistung des Unternehmens zu steigern.

Process Mining: Optimierung von Prozessen durch Daten

Wie Prozessoptimierung im Finanzbereich funktionieren kann, darüber spricht Marius Wessel, Leiter des Data Intelligence Bereichs bei B.i.Team, im Interview mit Maximilian Fuess, Gründer der Zentrix GmbH.

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Über die Interviewpartner

Maximilian Fuess:
Er ist Geschäftsführer und Mitgründer von zentrix. Mit einer klaren Vision und einer unerschütterlichen Leidenschaft für Unternehmensprozesse unterstützt er Unternehmen dabei, ihr volles Potenzial zu entfesseln. Seine analytische Denkweise ermöglicht es ihm, tief in die Komplexität von Unternehmensabläufen einzudringen, um verborgene Werte und ungeahnte Potenziale zu entdecken und freizusetzen. Für ihn geht es nicht nur darum, Prozesse zu verstehen; vielmehr sieht er sich als Wegbereiter, der hilft, ein Center of Excellence (CEO) zu etablieren.

Marius Wessel:
Marius ist Data Analytik Experte und Leiter des Data Intelligence Bereichs bei B.i.Team. Als „Datenübersetzer“ konzipiert Marius seit vielen Jahren passende Datenstrategien und Analytik-Strukturen für Unternehmen. Methodik, Struktur und Nachhaltigkeit sind ihm hierbei besonders wichtig. Mit viel Kreativität und einer besonderen Leidenschaft, Geschäftsanforderungen mit Hilfe von Daten
zu lösen, begleitet er und sein Team mittelständische Firmen bei der Umsetzung auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen.

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Titus Krauss

Titus Krauss

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