Automation in Operations: Monitoring, Controls and Ownership After Go-Live

Automation in Operations: Monitoring, Controls and Ownership After Go-Live
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
Mitschrift verfügbar

Wie Datenqualität, Standardisierung und Monitoring die Automatisierung von Rechnungsprozessen und End-to-End-Prozessqualität bestimmen.

Im Panel diskutieren Vertreter:innen aus Industrie, Beratung und Produktmanagement die Herausforderungen und Erfolgsfaktoren bei der Automatisierung von Rechnungswesen-Prozessen in großen Unternehmen. Im Mittelpunkt stehen die Wechselwirkungen zwischen Datenqualität, Standardisierung, menschlichem Einfluss und der organisatorischen Verankerung von Verantwortlichkeiten. Die Diskussion bietet einen praxisorientierten Zugang, indem sie unterschiedliche Perspektiven auf die Dunkelverbuchung, die Integration strukturierter Datenformate wie ZUGFeRD und die Rolle intelligenter Systeme im Umgang mit Ausnahmen zusammenführt. Besonderes Augenmerk liegt auf der End-to-End-Betrachtung von Prozessen, der Zusammenarbeit zwischen Accounting, IT und Dienstleistern sowie der Notwendigkeit klar definierter Ownership-Strukturen.

Die Panelist:innen betonen, dass die Automatisierungsquote maßgeblich von der Qualität und Standardisierung der Eingangsdaten abhängt. Strukturierte Formate wie ZUGFeRD ermöglichen Effizienzgewinne, setzen aber die konsequente Einhaltung von Standards durch Lieferanten voraus. Intelligente Systeme wie OCR mit Machine Learning können wiederkehrende Ausnahmen erkennen und mittelfristig standardisieren, sollten jedoch nicht als Ersatz für Prozessoptimierung dienen. Die Diskussion hebt hervor, dass Monitoring und Kontrolle insbesondere in der Einführungsphase entscheidend sind, um Fehler frühzeitig zu identifizieren und Vertrauen in die Automatisierung zu schaffen. Klare Verantwortlichkeiten für Prozess, Automatisierung und Datenmanagement sowie abteilungsübergreifende Zusammenarbeit gelten als zentrale Voraussetzungen für nachhaltige Prozessqualität. Die Panelist:innen empfehlen, Automatisierung als kontinuierlichen Verbesserungsprozess zu begreifen und auch angrenzende Bereiche wie Reisekosten- und Kreditkartenbelegwesen frühzeitig in die Strategie einzubeziehen.

Automatisierung hängt immer an der Datenqualität – und am Faktor Mensch. 60 Prozent Dunkelverarbeitung sind nur realistisch, wenn alle Beteiligten sauber arbeiten und Standards einhalten. – Andrea Andersen

Mit strukturierten Daten und standardisierten Prozessen können wir die seltene Verbuchung auf 50 bis 60 Prozent steigern. Die Ausnahme wird durch lernende Systeme zunehmend zur Regel. – Eva Weber

Ownership für Automatisierung und Prozesse muss klar geregelt sein. Es reicht nicht, wenn jeder nur seinen Bereich betrachtet – wir brauchen End-to-End-Verantwortung und echte Zusammenarbeit zwischen Accounting, IT und Dienstleistern. – Karsten Reinert

  • Die Automatisierungsquote bei Rechnungsprozessen hängt maßgeblich von der Datenqualität, Standardisierung und dem menschlichen Einflussfaktor ab.

  • Strukturierte Datenformate wie E-Rechnung ermöglichen signifikante Effizienzgewinne, setzen aber voraus, dass Lieferanten und interne Prozesse die Standards konsequent einhalten.
  • Intelligente Systeme wie KI können Ausnahmen im Rechnungsprozess lernen und mittelfristig standardisieren, sollten aber nicht als Workaround für schlechte Prozesse eingesetzt werden.
  • Effektives Monitoring und engmaschige Kontrolle sind in der Einführungsphase von Automatisierungslösungen essenziell, um Fehler frühzeitig zu erkennen und Prozessqualität sicherzustellen.
  • Klare Verantwortlichkeiten (Ownership) für Prozess, Automatisierung und Daten müssen definiert und abteilungsübergreifend gelebt werden, um nachhaltige End-to-End-Prozessqualität zu gewährleisten.

Automatisierung im Rechnungswesen großer Unternehmen bleibt ein Feld struktureller Zielkonflikte: Die Ambition, Dunkelverbuchungsquoten signifikant zu steigern, stößt auf die Realität fragmentierter Datenlandschaften, uneinheitlicher Standards und menschlicher Einflussfaktoren. Die Diskussion legt offen, wie sehr die Automatisierung an der Schnittstelle von Technik, Organisation und Kultur scheitert oder gelingt. Der blinde Fleck liegt weniger in der Technologie als in der Verantwortungsverschiebung zwischen Prozessbeteiligten, der mangelnden End-to-End-Verantwortung und der Tendenz, Workarounds für schlechte Datenqualität zu akzeptieren. Transformation bedeutet hier nicht nur die Einführung neuer Systeme, sondern vor allem die Überwindung von Silos, die konsequente Standardisierung und die Bereitschaft, Ownership für Prozess- und Datenqualität zu übernehmen. Die Panelbeiträge machen deutlich, dass Automatisierung ohne klare Rollenzuordnung und abteilungsübergreifende Zusammenarbeit an Wirkung verliert und dass die eigentliche Herausforderung im Wandel des Rollenverständnisses von Finance und IT liegt.

Für die Praxis lassen sich daraus zentrale Prinzipien ableiten: Erst strukturierte, normkonforme Daten und verbindliche Standards schaffen die Basis für nachhaltige Automatisierung. Monitoring und Kontrolle sind nicht nur technische, sondern auch kulturelle Aufgaben, die Vertrauen in automatisierte Prozesse ermöglichen. Die Empfehlung, Automatisierung als kontinuierlichen Verbesserungsprozess zu begreifen, verschiebt die Perspektive von punktuellen Effizienzgewinnen hin zu einer strategischen Prozessverantwortung. Die Zielgruppe wird aufgefordert, nicht nur technische Lösungen zu implementieren, sondern auch die organisatorische Verantwortung für Schnittstellen und Datenflüsse zu klären und die Zusammenarbeit zwischen Accounting, IT und Dienstleistern neu zu denken. Damit leistet der Beitrag einen Impuls, Automatisierung als Hebel für kulturellen Wandel und nachhaltige Prozessqualität zu verstehen – jenseits kurzfristiger Automatisierungsquoten.

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