Die Mensch-Maschine

Im Jahr 1978 erscheint das Album „Die Mensch-Maschine“ von der deutschen Band Kraftwerk aus Düsseldorf. Thematisch orientierten sich die Pioniere des Elektropop an Zukunftsthemen wie bspw. Robotern und der Weltraumfahrt. Inspiriert wurden sie dabei vom Stummfilmklassiker Metropolis des Regisseurs Fritz Lang aus dem Jahr 1927 in dem die Welt von Technik dominiert wird, und der Mensch zum Gehilfen einer komplexen Maschinerie degradiert wird.

Was Lang in seinem Film in den 1920er Jahren künstlerisch umgesetzt – und von Kraftwerk 1978 musikalisch weitergeführt wurde, dürfte derzeit aktueller nicht sein. Maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz bietet ein großes Spektrum an Einsatzmöglichkeiten die unser tägliches Leben damit nachhaltig verändern könnten.

Die Maschine

Auch die SAP hat dieses Thema aufgegriffen, und bereits erste Erfahrungen damit gesammelt, bzw. erste Lösungsansätze im Bereich des „Machine Learning“ dazu entwickelt. Mit SAP Clea stehen bereits einige vielversprechende Produkte auf der Cloud Plattform zu Verfügung.

Im Finanzbereich finden wir dazu SAP Clea for Cash Application, mit dem der manuelle Aufwand bei der Nachbearbeitung von elektronischen Kontoauszügen reduziert werden kann. Auf Basis des Maschinenlernens kann die automatische Nachbearbeitungsquote erhöht werden. Dazu werden auf der Grundlage des manuellen/maschinellen Kontenausgleich Ableitungen und Vorschlagslisten gebildet, mit deren Hilfe die Wahrscheinlichkeitsstufe für den automatischen Ausgleich der offenen Posten ermittelt werden.

Neben der Zeitersparnis für den Buchhalter wird auch die Servicequalität für Folgeprozesse erhöht, und ermöglicht weitere Verbesserungen wie bspw. in Shared-Service Organisationen. Wir dürfen an der Stelle gespannt sein wie der weitere Produktzyklus von SAP Clea bei der SAP gestaltet wird.

Der Mensch

Es gibt aber Anwendungen und Prozesse wo die Erfahrung und das Wissen des Menschen gefragt ist – ebenfalls in der elektronischen Kontoauszugsverarbeitung. Eine Kennzahl dürfte dabei sicherlich die automatische Verbuchungsquote der Kontoauszüge sein – also, wie viele Belege aus dem Kontoauszug wurden maschinell verbucht, und wie hoch ist dabei die Fehlerquote? Eine Standardlösung die diese Kennzahlen ermittelt gibt, bzw. gab es dazu bisher im SAP-Standard nicht. Dazu sind die Grundvoraussetzungen der Unternehmen einfach zu unterschiedlich.

Was für alle Unternehmen in diesem Zusammenhang aber im gleich ist: Was sind die Gründe für Differenzen? Dazu stehen nun mit S/4HANA Finance 1610 zwei Apps inkl. dem dazugehörigen Customizing zu Verfügung mit der die Fehlerursache bei der Nachbearbeitung des Kontoauszug klassifiziert werden kann. Abgerundet wird diese Funktionalität mit der Ermittlung der daraus entstehenden Kosten. Warum es zur Differenz gekommen ist (Abzüge, Teilzahlungen, Überzahlungen, etc.), kann der Buchhalter derzeit aber nur selbst aus dem Vorgang entnehmen – Vorteil Mensch!

Weitere Informationen zu SAP Clea sowie zur Nachbearbeitungsquote der elektronischen Kontoauszüge finden Sie auf den Seiten von www.wikipayments.de