close
Share with your friends

Wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen das Treasury verändern

KI und ML verändern das Treasury

Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (ML)

Nils A. Bothe

Partner, Audit, Finanz- und Treasury Management, Finance Advisory

KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

Kontakt

Verwandte Inhalte

Künstliche Intelligenz

Einführung

Die digitale Revolution, die in den 1980er Jahren begann, hat bedeutende Entwicklungen in Bereichen wie Rechenleistung und Benutzererfahrung mit sich gebracht ‒ und es wird noch mehr kommen. So könnten zum Beispiel die Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (ML) den Unternehmen beispiellose Möglichkeiten bieten, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Leistung zu verbessern.

Für Unternehmens-Treasurer werden diese Technologien Vorteile bringen, wie zum Beispiel eine verbesserte Genauigkeit der Liquiditätsprognosen, automatisierte Kontenabstimmung und optimierte Hedge-Ratios. 

Wie wirkt sich dies auf den Alltag der Unternehmens-Treasurer aus? Wird die menschliche Finanzverwaltung in naher Zukunft durch Roboter ersetzt werden? Sicher ist in jedem Fall: Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden die Treasury-Operationen verändern und optimieren.

Die KI/ML-Revolution

Von Deep Blue bis AlphaZero

Die Entwicklung von Schachcomputern in den letzten 20 Jahren eignet sich gut, die Macht der KI zu veranschaulichen und zu zeigen, wie viel Fortschritt in diesem Bereich bereits gemacht worden ist. Im Jahr 1997 schrieb der Supercomputer Deep Blue Geschichte, als er den Weltmeister Garry Kasparov in einer Partie mit sechs Spielen besiegte. 

Dann, im Jahr 2005, wurde eine Freestyle-Schach-Meisterschaft ‒ die Großmeister und verschiedene Kombinationen von Mensch und Maschine umfasste ‒ von Amateuren gewonnen, die mit Computern arbeiteten. Ihre Leistung zeigte, wie die Symbiose von Mensch und Maschine die Fähigkeiten von Amateurspielern steigern kann.

Im Jahr 2018 wurde Stockfish, ein Schachprogramm, das zuvor als unschlagbar galt, von AlphaZero besiegt, einem Algorithmus für „Deep Learning“, der innerhalb von vier Stunden lernte, wie man Schach spielt. Von den 100 gespielten Partien führten 72 zu einem Unentschieden, wobei AlphaZero die restlichen 28 Partien gewann. Eine anschließende Analyse der unkonventionellen Techniken von AlphaZero könnte die Strategien zukünftiger Schachmeister beeinflussen.

Ungeahnte Möglichkeiten

Das Schachspiel ist nur eine der vielen möglichen Anwendungen der KI, und das Beispiel aus dem Jahr 2005 zeigt, wie die Einbeziehung von „Deep Learning“ Vorteile bringen kann, die über das hinausgehen, was Menschen oder Computer individuell erbringen können. Die Entwicklung neuer Wege für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI im digitalen Zeitalter wird zweifellos die Art und Weise, wie bestimmte Probleme in der Wirtschaft angegangen und gelöst werden, weiter verändern.

Durch die Anwendung von künstlicher Intelligenz können Unternehmen die Gelegenheit nutzen, neue Formen der Wertschöpfung unter Einbeziehung der Technologie zu entdecken, um die Leistung zu verbessern und den Wert ihres Unternehmens zu steigern.

Treasury-Teams können von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen profitieren

Mit den Möglichkeiten des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) können Treasury-Teams effektiver werden und dem Unternehmen, dem sie dienen, mehr Wert hinzufügen. KI kann in vielen Bereichen des Treasury eingesetzt werden. 

Ein möglicher Anwendungsbereich von KI liegt im Risikomanagement. Der Einsatz von KI kann hier verstärkte Kontrollen zur Verbesserung der Sicherheit durch Anwendungen wie die Erkennung von Anomalien und Maßnahmen zur Betrugsbekämpfung ermöglichen.

Durch die Nutzung der im TMS verfügbaren Daten können ML-Algorithmen Muster oder Unregelmäßigkeiten erkennen und analysieren und so Erkenntnisse gewinnen, die für das menschliche Auge schwer zu finden sind. Diese Informationen können dann verwendet werden, um genaue, fundierte Entscheidungen zu treffen und so einen Mehrwert für das Treasury-Team zu erzielen. Organisationen können mit KI finanzielle Gewinne erzielen, sich besser vorbereiten und planen und Daten validieren. 

Außerdem können Treasury-Teams mit diesen Instrumenten von alltäglichen, mühsamen Aufgaben entlastet werden, so dass sie ein strategischerer Akteur sein und auf neue und effektivere Weise arbeiten können. Die KI übernimmt diese Aufgaben des Treasurers und meistert diese oft im Bruchteil jener Zeit, die ursprünglich dafür aufgewendet wurde. 

Cash Forecasting mit maschinellem Lernen

Das Cash Forecasting ist für die meisten Organisationen eine Schlüsselpriorität. Bei großen Datenmengen kann es für das menschliche Auge unmöglich sein, historische Trends und Muster zu erkennen. ML kann dabei helfen, sich durch all diese Informationen zu navigieren, um Prognosen zu automatisieren und zu verbessern.

Es kann eine Menge interner oder externer Ereignisse in einer Organisation geben, die das Treasury sofort dazu veranlassen können, seine Cash Prognosen zu ändern. Zum Beispiel Ereignisse wie eine Firmenfusion, ein unerwarteter Rückgang oder Anstieg der Verkaufszahlen oder ein unvorhergesehenes Ereignis oder ein riesiger Überschuss in den kommenden Monaten. Während die Maschine den Cash Forecast auf der Grundlage historischer Daten liefert, muss das Treasury-Team zu einem bestimmten Zeitpunkt mit der Maschine kommunizieren, um Insider- und aktuelle Tagesinformationen hinzuzufügen, um das beste Ergebnis für die Prognosen zu erzielen. 

ML kann den Cash Forecasting Prozess beschleunigen. Anstatt dass viele Mitarbeiter in den Tochtergesellschaften manuelle und wahrscheinlich verzerrte Prognosen erstellen, erstellt die KI auf der Grundlage der Daten in Sekundenschnelle eine Prognose für die gesamte Gruppe. Die KI ist nicht nur schneller, sondern auch genauer. Darüber hinaus können Unternehmen ML-Algorithmen zur Validierung und kosteneffizienten Implementierung einer Cash Prognose verwenden. 

Dies ist nur ein Beispiel. Wir sehen weitere Anwendungsfälle, die die Implementierungskosten und die Markteinführungszeit eines TMS drastisch reduzieren könnten.

Und der Mensch vor dem Computer?

Werkzeuge wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz werden die Rolle des menschlichen Treasurers nicht ersetzen. Treasury-Fachleute müssen verstehen, dass ihre Rolle weiterhin eine strategische Rolle für das Unternehmen ist, auch wenn zukünftig KI oder ML eingesetzt wird. Durch den Einsatz von KI können sie Daten leichter analysieren und damit besser verstehen. Damit können Entscheidungen in Bereichen des beispielsweise Zahlungsverkehrs oder Hedgings fundierter getroffen werden, und auch neue Strategien entwickelt werden. Alles unterstützt durch die Maschine. Der Mensch sollte sich weniger mit sich wiederholenden, manuellen Aufgaben beschäftigen, sondern wird zukünftig von der KI unterstützt, damit er genauere Einblicke in ohne Technologie schwer erkennbare Muster oder Risiken erhält. Letztlich ist es die Kombination von Maschinen und Menschen, die dem Team Erfolg bringen wird. Der Mensch wird immer mehr firmeninterne Informationen und Wissen haben als die Maschinen, was strategische Abläufe und Entscheidungen beeinflussen und unterstützen kann. Der Mensch wird immer gebraucht werden, um Entscheidungen zu treffen, aber diese Entscheidungen werden auf der Grundlage einer fundierteren Informationsbasis getroffen werden können, mit mehr analysierten Daten und mit schnelleren Reaktionszeiten.

Ein Gastbeitrag von:
Viola Hechl-Schmied
Product Owner
ION Treasury

Quelle: KPMG Corporate Treasury News, Ausgabe 105, Oktober 2020

KPMG Corporate Treasury News

© 2020 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, eine Aktiengesellschaft nach deutschem Recht und ein Mitglied der globalen KPMG-Organisation unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Limited, einer Private English Company Limited by Guarantee, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Für weitere Einzelheiten über die Struktur der globalen Organisation von KPMG besuchen Sie bitte https://home.kpmg/governance.

So kontaktieren Sie uns

 

Angebotsanfrage (RFP) einreichen

 

loading image Zum Angebotsformular