Digital Finance: Der CFO wird wichtiger denn je

In jedem Unternehmen fallen eine Menge Daten an. Informationen über Kundenbeziehungen, Transaktions- und Zahlungsdaten, sowie Finanzkennzahlen sind ein neuer Rohstoff, der als Big Data zum Treiber neuer Business Intelligence Lösungen wird. Je besser und smarter die neuen IT-Lösungen lernen, mit diesen Daten umzugehen, umso mehr werden sie auch die Arbeitsweise von Controllern, CFOs und Finanzentscheider*innen verändern.

So arbeiten CFOs im Zeitalter der Digital Finance

Da die Datenaufbereitung und -analyse automatisiert wird, verlagert sich der Fokus auf strategische Aspekte. Die richtige Interpretation der Predictive Analytics und das Ausarbeiten von Finanz-Szenarien für die Zukunft werden wichtiger, als die Pflege unübersichtlicher Tabellen und Grafiken.
Der CFO übernimmt im Zeitalter von Digital Finance neue Funktion. So erstellt er/sie zukünftig das Anforderungsprofil für Business Intelligence Anwendungen und testet und implementiert die neuen digitalen Services im Unternehmen.
CFOs werden komplexere und (noch) relevantere Funktionen übernehmen. An die Stelle von sich wiederholenden Alltagsaufgaben treten die Herausforderungen eines kreativen Story-Tellers, der die komplexen Analysen der Digital Finance in anschauliche Handlungsempfehlungen übersetzt.

flowpilot Glossar

Digital Finance: Strategische Nutzung der Digitalisierung in den Finanzfunktionen eines Unternehmens

Big Data: Datenbestände, die so groß und komplex sind, dass sie sich mit herkömmlichen Methoden nur schwer erfassen und verarbeiten lassen.

Business Intelligence: Prozess zur Analyse, Aufbereitung und Präsentation von Daten, so dass Entscheider*innen im Unternehmen fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können.

Predictive Analytics: Auf Basis von Datenmodellen werden vorhandene Daten so interpretiert, dass Vorhersagen über eine wahrscheinliche zukünftige Entwicklung getroffen werden kann.

Machine Learning: Teilgebiet der KI/AI (Künstliche Intelligenz/ Artificial Intelligence). Mithilfe des maschinellen Lernens lernen IT-Systeme in Bestandsdaten Gesetzmäßigkeiten und Muster zu erkennen und daraus “Lösungen” zu entwickeln. So kann neues, “künstliches” Wissen generiert und angewendet werden.

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