von Bianca Diana Anghelina
Von Zahlen zu Daten
Der Umgang mit riesigen Datenmengen und die Analyse dieser Daten ist heute für jedes Unternehmen eine der größten Herausforderungen. Und gerade Finance ist eine der Funktionen in jedem Unternehmen, für die die Verarbeitung von Daten und der Umgang damit essenziell ist.
In den letzten Jahren ist die Menge digitaler Daten immer größer geworden. Da der Umgang mit Daten in Finance aber seit jeher ein wichtiges Thema war, wurde auch stets nach Möglichkeiten gesucht, wie man Datenprozesse und -analysen automatisieren und harmonisieren kann. Zudem konnte man beobachten, dass es bis dahin mehrere wichtige Schritte der Veränderung gab: Die Harmonisierung und Konsolidierung von Systemen und die Standardisierung von Daten durch gut aufbereitete Reports zum Beispiel. Der letzte Schritt und neueste Trend dieser Entwicklung sind aus meiner Sicht individualisierte, user-basierte und in Echtzeit generierte Insights. All diese Entwicklungen tragen dazu bei, Arbeitsweisen zu vereinfachen, damit sich die Mitarbeiter auf das Business und auf strategische Fragestellungen konzentrieren können.
Der disruptive Charakter Künstlicher Intelligenz für Finance
Künstliche Intelligenz hat als eine der wichtigsten aktuellen Technologien aber nicht nur große Potentiale, ich betrachte sie als die erste Technologie, die es schafft, die Arbeitsweise in Finance völlig zu verändern – damit kommt sie einer Disruption gleich. Doch warum genau? Aus meiner Sicht gibt es dafür drei wichtige Gründe: Erstens schafft die Anwendung Künstlicher Intelligenz Effizienz, sowohl in Prozessen selbst als natürlich auch in der Nutzung von Ressourcen. Zweitens können schnellere, aber vor allem bessere Entscheidungen getroffen werden, die auf echtzeitbasierten Daten beruhen. Und drittens ermöglicht die Anwendung von Künstlicher Intelligenz vor allem auch eine verbesserte Genauigkeit in der Verteilung von Ressourcen einerseits und bei Prognosen andererseits.
Die Weiterentwicklung zu einer datenbasierten und insight-getriebenen Finance-Funktion
Künstliche Intelligenz hat die einzigartige Fähigkeit, riesige Datensätze automatisch zu analysieren, Datenpunkte sinnvoll miteinander zu verbinden und dabei Muster automatisch zu erkennen, weil das System durch die Verarbeitung von Daten immer weiter lernt. Die Anwendung Künstlicher Intelligenz schafft damit auch eine Weiterentwicklung der Finance-Funktion – von einer zahlen- und KPI-basierten Analysefunktion hin zu datenbasierten Erkenntnissen und Insights, die durch die KI-Technologie prognostiziert und erstellt werden, ohne dass ein Mitarbeiter auch nur an der Analyse selbst beteiligt ist.
Erfolgsfaktor: Licht ins Dunkel bringen
Aus meiner Sicht ist der entscheidende Erfolgsfaktor für die Implementierung Künstlicher Intelligenz in jedem Bereich, auch in Finance, dass sie aussagekräftig ist, und nicht als Black Box wahrgenommen wird. Die Mission von AILY LABS ist genau das, nämlich KI-basierte Produkte zu entwickeln, die es den Menschen in Organisationen ermöglichen, das Business mithilfe von KI voranzutreiben – sei es in Finance, Marketing oder Sales. Dafür ist es entscheidend, Licht in das Dunkel der Black Box Künstliche Intelligenz zu bringen, den Menschen die Technologie näher zu bringen und eine Interaktion zu schaffen. Das Start-up AILY LABS wurde von Bianca Diana Anghelina 2020 gegründet, um genau das zu erreichen. Bei AILY LABS sind wir überzeugt, dass es wichtig ist, die Mitarbeiter mit Schulungen im Bereich KI-Modellierung dazu zu befähigen, die Technologie dahinter zu verstehen und die Ergebnisse der Algorithmen live erleben zu können. Unser Ziel ist es dabei nicht, Mitarbeiter in Data Scientists umzuschulen. Wir möchten sie dahin bringen, eine Frage aus dem operativen Business in eine analytische Frage übersetzen zu können und die Potenziale von Künstlicher Intelligenz bei jeder Fragestellung zu kennen. Um schnelle Ergebnisse zu erzielen arbeiten wir dabei im Sinne eines Minimum Viable Products (MVP) in greifbaren, kleinen Schritten, die schrittweise vorgestellt und eingeführt werden. So wird Begeisterung für den Entwicklungsprozess selbst geschaffen und iteratives Denken bei den Mitarbeitern trainiert. Genauso wichtig im Sinne der Anwendung und Interaktion ist die Visualisierung, darum investieren wir von Anfang an in ein(e) starke(s) User Interface und User Experience. Der Nutzer steht für uns im Fokus, denn Ziel ist es, seine Interaktion mit der Anwendung so einfach wie möglich zu gestalten – ganz nach dem Motto ‚make complex simpel and insightful‘. Mit diesem Prozess wollen wir die Neugier der Nutzer anregen. Ich bin davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz für Finance die Technologie mit dem größten potenzial ist, denn durch ihre Anwendung wird die Weiterentwicklung der Funktion hin zu echtzeitbasierten und individualisierten Insights und Prognosen überhaupt erst möglich.
„Künstliche Intelligenz hat als eine der wichtigsten aktuellen Technologien aber nicht nur große Potenziale, ich betrachte sie als die erste Technologie, die es schafft, die Arbeitsweise in Finance völlig zu verändern – damit kommt sie einer Disruption gleich.“
Bianca Diana Anghelina hat 2020 erfolgreich das StartUp AILY LABS im Bereich Digital AI gestartet. Ihre Vision ist es, mithilfe von Künstlicher Intelligenz die Arbeitsweise und den „way to do business“ in Organisationen zu verändern. Dabei werden Daten durch eine einzigartige Kombination aus KI-Algorithmen und hochmodernen Technologien zur Visualisierung in wertvolle Insights und Aktionsempfehlungen umgewandelt. Zuvor war sie Leiterin der Abteilung Global Digital Finance & BPA beim internationalen Pharmaunternehmen Novartis.
