Die aktuelle wirtschaftliche Situation, gestiegene Energiekosten, Inflation, Personalkostensteigerungen und Fachkräftemangel zwingt Unternehmen zum Handeln. Um diesen Herausforderungen entgegenzutreten, nutzen große Unternehmen, insbesondere multinationale Konzerne, bereits seit vielen Jahren sehr erfolgreich das Shared Service Center Konzept. Durch die Bündelung von Prozessen, speziell im Finanzbereich, lassen sich Verwaltungskosten senken und in Kombination mit der Digitalisierung Personalengpässe besser bewältigen. Für die erfolgreiche Führung eines Finance Shared Service Centers ist die Erzielung von nachhaltigen Kosteneinsparungen unerlässlich, was eine kontinuierliche Prozessoptimierung zur Steigerung der Effizienz und Produktivität erfordert. Gleichzeitig ist es wichtig, eine hohe Kundenzufriedenheit sicherzustellen. Zur Erreichung dieser Ziele bieten sich insbesondere die neuesten technologischen Entwicklungen der künstlichen Intelligenz (KI) an.
Die untersuchte Forschungsfrage lautete daher: Wie lässt sich KI erfolgreich zur Prozessoptimierung bei einem Finance Shared Service Center einsetzen?
Das Ziel der Arbeit war die detaillierte Analyse des Einsatzes von künstlicher Intelligenz (KI) zur Optimierung von Prozessen in einem Finance Shared Service Center. Diese Analyse zeigt auf, wie der Einsatz von KI die Produktivität und Effizienz sowie die Kundenzufriedenheit in einem Finance Shared Service Center erhöhen kann. Zudem wurden die sich daraus ergebenden Vorteile, die Herausforderungen und Risiken einer KI-Implementierung sowie die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Projektumsetzung untersucht und dargelegt.
Zur Unterstützung der Analyse des spezifischen Einsatzes von KI in einem Finance Shared Service Center sowie der daraus resultierenden Vorteile, Risiken und Herausforderungen wurde ein Online-Fragebogen entwickelt, dessen Methodik in der Arbeit näher erläutert wird. Der Fragebogen ist im Anhang der Arbeit ersichtlich.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Ziel und Aufbau der Arbeit
- 2 Theoretische Grundlagen
- 2.1 Künstliche Intelligenz (KI)
- 2.1.1 Begriffsdefinition KI
- 2.1.2 Verfahren und Methoden der KI
- 2.2 Finance Shared Service Center (FSSC)
- 2.3 Prozessmanagement - Prozessoptimierung
- 3 Methodik
- 4 KI-Anwendungen und Potenziale
- 4.1 Allgemeine Anwendungsgebiete
- 4.2 Angrenzende und verwandte Themengebiete zu KI
- 4.3 KI-Einsatz und Vorteile in Unternehmen
- 4.4 Einsatzmöglichkeiten und Benefits von KI in einem FSSC
- 5 Herausforderungen und Risiken beim Einsatz von KI
- 5.1 Regulatorische Herausforderungen
- 5.2 Technologische Anforderungen
- 5.3 Ethische Bedenken
- 5.4 Organisatorische Aspekte
- 5.5 Finanzielle Risiken
- 6 Handlungsempfehlungen für eine erfolgreiche Umsetzung
- 6.1 KI-Readiness-Check
- 6.2 KI-Grundlagen schaffen
- 6.2.1 KI-Kompetenzen
- 6.2.2 KI-Strategie
- 6.2.3 KI-Governance
- 6.2.4 Datenmanagement und Qualität
- 6.3 Prozess- und Projektmanagement zur Implementierung von KI
- 6.4 Change-Management
- 7 Schluss
- 7.1 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Ziel dieser Arbeit ist die umfassende Analyse des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Prozessoptimierung in einem Finance Shared Service Center (FSSC). Die Analyse untersucht die Möglichkeiten zur Effizienz- und Produktivitätssteigerung, die Vorteile, Herausforderungen und Risiken der KI-Implementierung sowie die notwendigen Schritte für eine erfolgreiche Umsetzung.
- Einsatz von KI zur Prozessoptimierung in einem FSSC
- Vorteile und Herausforderungen der KI-Implementierung im Finanzbereich
- Risiken und Chancen des KI-Einsatzes in Finanzprozessen
- Notwendige Maßnahmen für eine erfolgreiche KI-Integration
- Rollen und Aufgaben von Mitarbeitern im Kontext von KI
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik ein, indem es die Problemstellung – steigende Kosten, Fachkräftemangel – und die daraus resultierende Notwendigkeit der Prozessoptimierung in Finance Shared Service Centern beleuchtet. Es wird die Forschungsfrage formuliert: Wie lässt sich KI erfolgreich zur Prozessoptimierung bei einem FSSC einsetzen? Anschließend werden die Unterfragen definiert, die im weiteren Verlauf der Arbeit beantwortet werden sollen, und der Aufbau der Arbeit skizziert.
2 Theoretische Grundlagen: Kapitel zwei liefert die theoretischen Grundlagen für das Verständnis des Themas. Es werden die Definitionen und Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) – einschließlich maschinellem Lernen, Deep Learning und generativer KI – detailliert erläutert. Weiterhin werden Finance Shared Service Center (FSSC), ihre Organisation und typische Prozesse beschrieben. Abschließend werden die Grundlagen des Prozessmanagements und der Prozessoptimierung dargestellt, um den Kontext für den KI-Einsatz zu schaffen.
3 Methodik: Dieses Kapitel beschreibt die angewandte Methodik, die auf einem Mixed-Methods-Ansatz basiert. Es wird sowohl die durchgeführte Literaturrecherche als auch die detaillierte Konzeption und Durchführung einer Online-Umfrage mit 23 Teilnehmern aus dem Finanzbereich erläutert. Die Methode der Datenanalyse, sowohl quantitativer als auch qualitativer Art, wird transparent dargestellt.
4 KI-Anwendungen und Potenziale: Kapitel vier beleuchtet die vielseitigen Anwendungsgebiete von KI, von Mustererkennung bis hin zu generativer KI. Es beschreibt den aktuellen Stand des KI-Einsatzes in Unternehmen und insbesondere im Finanzbereich, mit einem Fokus auf die konkreten Vorteile und Einsatzmöglichkeiten von KI in einem FSSC. Die Kapitel beschreibt konkrete Anwendungsfälle (Use Cases).
5 Herausforderungen und Risiken beim Einsatz von KI: In diesem Kapitel werden die Herausforderungen und Risiken bei der Implementierung von KI im Finanzbereich diskutiert. Die regulatorischen, technologischen, ethischen, organisatorischen und finanziellen Aspekte werden detailliert analysiert und auf ihre Relevanz für FSSCs eingegangen. Die Ergebnisse einer Online-Umfrage zu den größten Herausforderungen werden vorgestellt und eingeordnet.
6 Handlungsempfehlungen für eine erfolgreiche Umsetzung: Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen werden in Kapitel sechs Handlungsempfehlungen für eine erfolgreiche KI-Implementierung in einem FSSC abgeleitet. Es wird ein ganzheitlicher Ansatz mit Fokus auf KI-Readiness-Check, dem Aufbau von KI-Grundlagen (Kompetenzen, Strategie, Governance, Datenmanagement), Prozess- und Projektmanagement sowie Change-Management vorgeschlagen.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz (KI), Finance Shared Service Center (FSSC), Prozessoptimierung, Prozessmanagement, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Generative KI, Robotic Process Automation (RPA), Intelligent Process Automation (IPA), Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), EU AI Act, Datenmanagement, Datenqualität, Change Management, Effizienz, Produktivität, Kundenzufriedenheit, Risikomanagement, Handlungsempfehlungen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Ziel dieser Arbeit über Künstliche Intelligenz (KI) in Finance Shared Service Centern (FSSC)?
Das Ziel dieser Arbeit ist die umfassende Analyse des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Prozessoptimierung in einem Finance Shared Service Center (FSSC). Die Analyse untersucht die Möglichkeiten zur Effizienz- und Produktivitätssteigerung, die Vorteile, Herausforderungen und Risiken der KI-Implementierung sowie die notwendigen Schritte für eine erfolgreiche Umsetzung.
Welche Themenschwerpunkte werden in der Arbeit behandelt?
Die Themenschwerpunkte sind:
- Einsatz von KI zur Prozessoptimierung in einem FSSC
- Vorteile und Herausforderungen der KI-Implementierung im Finanzbereich
- Risiken und Chancen des KI-Einsatzes in Finanzprozessen
- Notwendige Maßnahmen für eine erfolgreiche KI-Integration
- Rollen und Aufgaben von Mitarbeitern im Kontext von KI
Was beinhaltet die Einleitung (Kapitel 1) der Arbeit?
Die Einleitung führt in die Thematik ein, beleuchtet die Problemstellung (steigende Kosten, Fachkräftemangel) und die Notwendigkeit der Prozessoptimierung in Finance Shared Service Centern. Sie formuliert die Forschungsfrage: Wie lässt sich KI erfolgreich zur Prozessoptimierung bei einem FSSC einsetzen? und skizziert den Aufbau der Arbeit.
Welche theoretischen Grundlagen werden in Kapitel 2 erläutert?
Kapitel zwei liefert die Definitionen und Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI), einschließlich maschinellem Lernen, Deep Learning und generativer KI. Weiterhin werden Finance Shared Service Center (FSSC), ihre Organisation und typische Prozesse beschrieben. Abschließend werden die Grundlagen des Prozessmanagements und der Prozessoptimierung dargestellt.
Welche Methodik wurde in der Arbeit angewendet (Kapitel 3)?
Es wurde ein Mixed-Methods-Ansatz verwendet, der sowohl Literaturrecherche als auch eine Online-Umfrage mit 23 Teilnehmern aus dem Finanzbereich umfasst. Die Methode der Datenanalyse (quantitativ und qualitativ) wird transparent dargestellt.
Welche KI-Anwendungen und Potenziale werden in Kapitel 4 beleuchtet?
Kapitel vier beschreibt die vielseitigen Anwendungsgebiete von KI, den aktuellen Stand des KI-Einsatzes in Unternehmen (insbesondere im Finanzbereich) und die konkreten Vorteile und Einsatzmöglichkeiten von KI in einem FSSC, einschließlich konkreter Anwendungsfälle (Use Cases).
Welche Herausforderungen und Risiken werden in Kapitel 5 beim Einsatz von KI diskutiert?
In diesem Kapitel werden die regulatorischen, technologischen, ethischen, organisatorischen und finanziellen Aspekte der KI-Implementierung im Finanzbereich detailliert analysiert. Die Ergebnisse einer Online-Umfrage zu den größten Herausforderungen werden vorgestellt und eingeordnet.
Welche Handlungsempfehlungen werden in Kapitel 6 für eine erfolgreiche Umsetzung gegeben?
Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen werden Handlungsempfehlungen für eine erfolgreiche KI-Implementierung in einem FSSC abgeleitet. Es wird ein ganzheitlicher Ansatz mit Fokus auf KI-Readiness-Check, dem Aufbau von KI-Grundlagen (Kompetenzen, Strategie, Governance, Datenmanagement), Prozess- und Projektmanagement sowie Change-Management vorgeschlagen.
Welche Schlüsselwörter sind relevant für diese Arbeit?
Künstliche Intelligenz (KI), Finance Shared Service Center (FSSC), Prozessoptimierung, Prozessmanagement, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Generative KI, Robotic Process Automation (RPA), Intelligent Process Automation (IPA), Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), EU AI Act, Datenmanagement, Datenqualität, Change Management, Effizienz, Produktivität, Kundenzufriedenheit, Risikomanagement, Handlungsempfehlungen.
- Quote paper
- Caroline Juszczak (Author), 2024, Einsatz von KI zur Prozessoptimierung bei einem Finance Shared Service Center, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1552417
