Process Mining für Finanzoperationen - was, warum und wie

In einer zunehmend unbeständigen und komplexen Welt wachsen die Herausforderungen, Anforderungen und Risiken für Unternehmen. Für viele Geschäftsabläufe ist die kontinuierliche Verbesserung eine Quelle betrieblicher Effizienz - und zunehmend wenden sich Finanzverantwortliche an Process Mining Software, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit den Möglichkeiten, Herausforderungen und bewährten Verfahren für Process Mining im Finanzbereich.

Beispiel einer Finanzprozessanalyse: Kreditorenprozesse in ProcessMaker Process Intelligence

Was ist Process Mining?

Prozess-Mining ist eine Methode zur Analyse, Überwachung und Verbesserung von Geschäftsprozessen durch die Extraktion von Informationen aus Unternehmensdatensystemen, in der Regel in Form von Ereignisprotokollen. Das Ziel von Process Mining im Finanzbereich ist es, Engpässe zu finden und zu beseitigen Engpässe oder Ineffizienzen zu finden und zu beseitigen sowie Bereiche für Verbesserungen und Automatisierung.

Process Mining kann als Röntgenaufnahme Ihres Unternehmens oder als eine fortgeschrittene Form der Geschäftsprozessanalyse betrachtet werden. Ereignisdaten sind ein wesentlicher Bestandteil dieses Prozesses und erfassen Schlüsselelemente wie Zeitstempel und Aktivitätsbeschreibungen, um Muster zu erkennen und die betriebliche Leistung zu verbessern. Für Fachleute im Bereich Geschäftsprozessmanagement bietet dies einige bekannte Möglichkeiten:

• Prozess-Entdeckung - von der Ermittlung des Ist-Zustandes Ihrer Finanzprozesse.
• Prozess-Mapping - Definition und Kommunikation des gewünschten Zustands der Prozesse in Ihrem Finanzbetrieb.
• Prozessüberwachung - Verfolgung der Einhaltung der vereinbarten Prozesse und Genehmigungsschritte in verschiedenen Teams und Geschäftsbereichen.
• Prozess-Reengineering - die systematische Analyse und Neugestaltung von Schlüsselprozessen zur Steigerung der Effizienz.
• Digitale Transformation - die Digitalisierung von Prozessen und der Übergang zu fortschrittlichen cloudbasierten Lösungen.

Geschichte und Entwicklung des Process Mining

Das Feld des Process Mining begann 1999 an der Universität Eindhoven Gestalt anzunehmen, angeführt von dem niederländischen Informatiker Wil van der Aalst, der den Begriff "Process Mining" prägte. Anfänglich wurden die Techniken oft mit Methoden des Workflow-Managements verwechselt. 

Mit zunehmender Reife entwickelte sich das Process Mining jedoch zu einer eigenständigen Disziplin, die durch die Entwicklung hochentwickelter Algorithmen zur Prozesserkennung, Konformitätsprüfung und Prozessverbesserung gekennzeichnet ist. Heute ist Process Mining als wichtiges Instrument zur Verbesserung von Geschäftsprozessen anerkannt, und es gibt eine Vielzahl kommerzieller Process Mining-Tools, die Unternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu rationalisieren und effizienter zu gestalten.

Allgemeine Finanzfragen, die Process Mining beantworten kann

Process Mining ist kein Allheilmittel für alle Ineffizienzen im Finanzwesen, aber es kann in der Regel einige wichtige Fragen beantworten:

• Wie lange dauert es, bis wir die verschiedenen Arten von Finanztransaktionen bearbeiten?
• Gibt es Unterschiede in unseren Finanzprozessen zwischen Teams und Geschäftsbereichen?
• Was sind die typischen Gründe für Nacharbeit oder Engpässe in unseren wichtigen Finanzabläufen?
• Nutzen wir unsere IT-Systeme, wie z. B. ERP, effizient über verschiedene Prozesse hinweg?
• Wo liegen die größten Chancen für eine Automatisierung unserer Finanzvorgänge?
• Was sind potenzielle Risiken oder Compliance-Herausforderungen, denen wir jetzt oder in Zukunft gegenüberstehen?

Die wichtigsten Vorteile von Process Mining bei Finanzgeschäften

• Schnellere Durchlaufzeit - Für viele Finanzvorgänge ist Zeit Geld. Mit Process Mining können Sie die Durchlaufzeiten analysieren und verbessern und Engpässe, die die Finanzprozesse verlangsamen, reduzieren.
• Verbessern Sie die Produktivität - Mit Process Mining können Sie manuelle Arbeiten analysieren und reduzieren, z. B. indem Sie die Schritte zur Rechnungsfreigabe oder die Notwendigkeit von Nacharbeiten aufgrund fehlerhafter Bestellungen verringern oder rationalisieren.
• Verwaltung von Risiken und Einhaltung von Vorschriften - Process Mining kann Ihnen helfen, potenzielle Risiken bei Finanzoperationen zu erkennen, z. B. unregelmäßige Einkäufe oder potenzielle Fehler bei Zahlungen.
• Optimierung des Betriebskapitals - In den meisten Unternehmen gibt es Möglichkeiten, die Zahlungsbedingungen zu verbessern, wenn Sie entweder zu früh zahlen oder zu spät bezahlt werden.
• Entdecken Sie Automatisierungsmöglichkeiten - Process Mining hilft bei der Identifizierung und Quantifizierung des Potenzials für intelligente Automatisierung in digitalisierten Finanzprozessen.
• Verbessern Sie die Zufriedenheit von Kunden und Lieferanten - Die Beseitigung von Problemen bei Transaktionen kann sich positiv auf wichtige Kunden- und Lieferantenbeziehungen auswirken.

Die typischen Anwendungsfälle für Process Mining im Finanzwesen

Die Rollen, die die Finanzoperationen sind vielfältig und komplex, so dass Process Mining typischerweise in einer langen Liste von Anwendungsfällen Vorteile bringen kann:

• Kreditorenbuchhaltung - Verbesserung der Anzahl der Rechnungen, die rechtzeitig bezahlt werden, und Harmonisierung und Verbesserung der Zahlungsbedingungen zwischen verschiedenen Lieferanten.
• Debitoren - die Außenstandsdauer der Verkäufe (DSO) zu reduzieren oder das verfügbare Betriebskapital zu optimieren.
• Beschaffung bis zur Bezahlung - Senkung der Betriebskosten pro Bestellung (PO) durch Rationalisierung oder Automatisierung von Schritten.
• Order-to-Cash - die Anzahl der für O2C erforderlichen Schritte zu reduzieren, z. B. bei der Auftragsverwaltung.
• Rechnungswesen und Berichterstattung - Analyse und Untersuchung, wo monatliche Prozesse zusammenbrechen oder wo Engpässe in der gesetzlichen oder finanziellen Berichterstattung auftreten.
• Reise- und Spesenmanagement - Transparenz über die eingereichten Belege und die Genehmigungsverfahren gewährleisten.

Bereiche des Finanzwesens, in denen Process Mining die betriebliche Effizienz verbessern kann

Bewährte Verfahren für das Process Mining im Finanzbereich

1. Beginnen Sie mit einer Prozessfindung. Durch die Entwicklung eines Verständnisses des aktuellen Prozesses erhalten Sie ein realistisches Röntgenbild des wahren Zustands Ihrer Arbeitsabläufe innerhalb Ihres ERP.
2. Blick über das ERP hinaus. Ermitteln Sie die wichtigsten Datenquellen, die für das Process Mining benötigt werden. Dazu könnten Finanztransaktionsdaten, Kundendaten und operative Daten gehören.
3. Klare Ziele setzen. Legen Sie klare und messbare Ziele für die Process-Mining-Maßnahmen fest. Dazu könnte die Identifizierung ineffizienter Bereiche, die Optimierung der Betriebskosten oder die Erhöhung der Digitalisierungsrate gehören.
4. Time-to-Value auswerten. Legen Sie einen realistischen Zeitplan für den Abschluss des Process-Mining-Verfahrens fest. Dieser sollte einen Plan für die Datenintegration und -analyse sowie alle zusätzlichen Schritte enthalten, die zur Ermittlung und Erzielung von Werten erforderlich sind.
5. Investieren Sie in Schulung und Kommunikation. Denken Sie daran, dass Process Mining eine Change-Management-Übung ist, bei der die wichtigsten Interessengruppen einbezogen, geschult und über die Fortschritte informiert werden sollten.
6. Erzielen Sie kumulative, nicht unmittelbare Ergebnisse. Process Mining ist selten eine schnelle Lösung oder ein Allheilmittel. Suchen Sie nach Möglichkeiten, um sowohl sofortige als auch längerfristige Erfolge zu erzielen, während Sie die Reife Ihrer Finanzoperationen erhöhen.

Grenzen des Process Mining für das Finanzwesen unter Verwendung von Ereignisprotokolldaten

• Qualität der Quelldaten. Process-Mining-Software ist nur so genau wie die Daten, die zur Erstellung des Prozessmodells verwendet werden. Wenn Sie Ihren finanziellen Stammdaten nicht trauen, können Sie auch Ihren Prozesseinblicken nicht trauen.
• Mangelnde Transparenz ohne Ereignisprotokolle. Process-Mining-Software bietet nicht immer eine vollständige Transparenz des Prozesses, insbesondere bei Prozessen oder Software, für die keine Ereignisprotokolle vorliegen.
• Mangelndes Verständnis von Zeit und Bewegung. Process Mining eignet sich hervorragend für die Messung von Ereignisabläufen in einem Prozess, kann aber kein vollständiges Bild davon vermitteln, welche Lieferanten oder Kunden die höchsten Kosten für Zeit und manuelle Arbeit verursachen.
• Sehen Sie das Problem, nicht die Ursache. Process-Mining-Software ist gut darin, Herausforderungen im Detail zu identifizieren, aber sie ist nicht immer in der Lage, die Ursachen von Prozessanomalien, Abweichungen oder Fehlern aufzudecken.
• Verfolgung komplexer Arbeitsabläufe. Ein durchschnittlicher Finanzbetrieb muss mehr als 25 Geschäftsanwendungen, Office-Tools, Portale von Drittanbietern und Behördentools einsetzen. Nur selten können diese End-to-End-Prozesse alle effizient mit Process Mining verfolgt werden.

Betrachten Sie eine Alternative: hybride Prozessintelligenz

Für viele Finanzunternehmen ist der Business Case für Prozessverbesserungen klar - aber die Implementierung von Process Mining Software ist eine Herausforderung. Wenn Sie Process Mining bereits ausprobiert haben oder noch über Ihre Optionen nachdenken, sollten Sie sich mit hybrider Prozessintelligenz-Software.

Dieser neue Ansatz bietet Ihnen den Detaillierungsgrad einer Task-Mining-Software und gleichzeitig die Abdeckungstiefe einer Process-Mining-Software. Und nicht nur das: Es ist auch bekannt, dass es 10x schneller implementiert werden kann als die bekannte Process-Mining-Lösung.