KI-Glossar – Leitfaden für Verantwortliche in Beschaffung, Finance und Supply Chain

Die künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und in den Köpfen der Chefetagen. Bei vielen Unternehmen steht KI in strategischen Fragen inzwischen an vorderster Stelle. Doch laut unserer jüngsten CFO-Umfrage haben fast alle (89 %) CFOs Bedenken, ob ihre Unternehmen KI-gestützte Strategien tatsächlich umsetzen können. Given the pace of advancement around the technology, these figures make sense. Diese Zahlen sind angesichts der rasanten technologischen Fortschritte nachvollziehbar. KI entwickelt sich so schnell weiter, dass es schwierig wird, mit all dem Schritt zu halten.

In Unternehmen sollte in ausführlichen Gespräche mit der IT-Abteilung der Frage nachgegangen werden, wie ein sicherer und auf Transformation ausgerichteter KI-Ansatz möglich ist. Dazu ist zunächst zu klären, welche Arten von KI verfügbar sind und welchen Einfluss sie auf das Geschäft nehmen können. Hier kann das vorliegende Glossar weiterhelfen. Es liefert Definitionen zu komplexen KI-Begriffen und erklärt den Kontext für die Einsatzmöglichkeiten der Technologie – angefangen beim Tagesgeschäft bis hin zu langfristigen Maßnahmen.

Grundlagen zu KI

Die verschiedenen Arten von KI zu kennen, kann hilfreich sein. Sie lassen sich in vier Kategorien unterteilen:

• Künstliche Intelligenz (KI): Maschinen führen Aufgaben aus, die in der Regel menschliche Intelligenz erfordern, wie lernen, Probleme lösen, natürliche Sprache verstehen und Muster erkennen. Meist wird KI für eine bestimmte Art von Aufgabe verwendet wie das Organisieren der Einkäufe über selbst gepflegte Kataloge.
• Maschinelles Lernen (ML): Als Unterkategorie der künstlichen Intelligenz versetzt das maschinelle Lernen Maschinen in die Lage, ohne direkte Programmierung aus Daten zu lernen. Werden ML-Algorithmen mit weiteren Daten in Kontakt gebracht, verbessern sie mit der Zeit ihre Leistung. Ein Beispiel für ML ist der automatische Abgleich zwischen Bestellungen und Rechnungen.
• Deep Learning: Diese spezielle Form von ML zeichnet sich durch die Nachahmung der menschlichen Gehirnstruktur aus und involviert künstliche neuronale Netze, die in mehreren Schichten angeordnet sind. Deep Learning verarbeitet wirksam komplexe Daten wie Bilder, Sprache und natürliche Sprache.
• Generative KI (GenAI): Diese innovative KI-Technologie konzentriert sich auf die Erstellung von Daten, Inhalten oder Resultaten, die nicht direkt auf vorhandenen Beispielen basieren, sondern durch das KI-System selbst generiert werden. In der Regel wird die generative KI für komplexe Aufgaben wie einen KI-Chat genutzt, der Fragen beantworten und wichtige Aufgaben vollständig auf einer Spend-Management-Plattform ausführen kann.

KI für Finanzen

KI-gestützte Tools für Finanzteams sind in der Lage, zeitaufwendige und fehleranfällige Aufgaben wie Dateneingaben, Rechnungsverarbeitungen und das Kategorisieren von Ausgaben zu automatisieren. Was noch wichtiger ist, mit der KI-gestützten Automatisierung können Finanzteams Ressourcen und Zeit für strategische Aufgaben einsparen. KI-Analysen liefern Finanzverantwortlichen außerdem praktische Einblicke, sodass sie Kosten senken, Risiken reduzieren und genauere Prognosen treffen können.

Extraktion von Rechnungsdaten

So funktioniert‘s: Über ein Lieferantensystem eingegangene Rechnungsdaten werden vollkommen automatisch extrahiert und in Ihre Spend-Management-Plattform übernommen. Eine manuelle Dateneingabe oder separate Technologien für die optische Zeichenerkennung (OCR) sind nicht erforderlich. Hierdurch werden Übertragungsfehler drastisch reduziert und die Produktivität der Kreditorenbuchhaltung gesteigert. Mit Technologien wie InvoiceSmash, von Coupa verbessert sich mit der Zeit die Datenextraktion, da von Korrekturen gelernt und die Genauigkeit von Rechnungen durch entsprechende Anpassungen erhöht wird.

Third-Party-Risikomanagement

So funktioniert‘s: Innovative Algorithmen überwachen kontinuierlich externe Quellen und interne Daten, damit Sie über Ihre gesamte Lieferkette hinweg Risiken erkennen und sichtbar machen können. Für Informationssicherheit, Korruption, Cloud-Sicherheit und Datenschutz relevante Daten von Drittanbietern werden abgerufen, analysiert und zu Risikobewertungen zusammengefasst. Dadurch wird gewährleistet, dass Ihr Unternehmen mit ethisch handelnden und zuverlässigen Lieferanten zusammenarbeitet.

Betrugserkennung

So funktioniert‘s: Lösungen für die KI-gestützte Betrugserkennung, wie der Spend Guard von Coupa, analysieren automatisch Ausgabetransaktionen, um verborgene Muster oder Unregelmäßigkeiten aufzudecken, die Hinweise auf möglichen Betrug geben könnten. KI-gestützte Algorithmen ersetzen nicht nur manuelle und zeitraubende Prüfprozesse. Sie können selbst unscheinbare verdächtige Aktivitäten schnell und effizient kenntlich machen und abfangen – so sparen Unternehmen Geld, stellen ihre Compliance sicher und schützen ihren guten Ruf.

Klassifikation von Ausgaben

So funktioniert‘s: Mit der Ausgabenklassifikation werden Ausgabedaten für ähnliche Waren und Dienstleistungen in Gruppen zusammengefasst. Damit erhalten Unternehmen Einblick in ihr Ausgabeverhalten und können Entscheidungen strategisch treffen. Manuelle Herangehensweisen an die Ausgabenklassifikation scheitern oft, wenn das Unternehmen wächst. Es entstehen Datensilos, fehlerhafte Daten und blinde Flecken in der Ausgabentransparenz. Die KI-gestützte Ausgabenklassifikation standardisiert und erweitert die Ausgabendaten aus mehreren ERP- und Ausgabensystemen. Dadurch können Unternehmen Einsparpotenziale erkennen, präzise Systematiken entwickeln und externe Datenquellen integrieren, die neue Einblicke für strategische, fundiertere Entscheidungen zu Ausgaben liefern.

Benchmarking

So funktioniert‘s: Coupa AI aggregiert und anonymisiert Ausgabedaten in Milliardenhöhe, damit Unternehmen ihre Leistung mit der von Unternehmen in ihrer oder anderen Branchen, der Region oder des Marktes vergleichen können. Ob Sie Ihre ESG-Ziele optimieren möchten oder Ihre vertragsgebundenen Ausgaben mit anderen vergleichen möchten: KI liefert Ihnen dazu und zu vielen weiteren Aspekten datengestützte Empfehlungen. Zum aktuellen Benchmark-Report.

KI für die Beschaffung

Mithilfe der künstlichen Intelligenz kann die Beschaffung Arbeitsabläufe vereinfachen, den Anteil an vertraglich gebundenen Ausgaben erhöhen, einen besseren Überblick über Lieferantenaktivitäten gewinnen und die Kosteneffizienz vorantreiben. Die KI-gestützte Ausgabenanalyse liefert umfassenden Einblick in Ausgabemuster, Vertragsverhandlungen und Compliance-Richtlinien. Dank der erhöhten Transparenz und Automatisierung des gesamten Beschaffungskreislaufs können sich die Teams auf Aufgaben mit hoher Wirkung konzentrieren.

Anforderungsprozess

So funktioniert‘s: Der Anforderungsprozess – das heißt, Bestellanforderungen von Mitarbeitenden, die selten Beschaffungssysteme verwenden – muss so einfach wie möglich gestaltet sein, damit der Anteil an vertraglich gebundenen Ausgaben erhöht und Compliance-Risiken reduziert werden. Durch eine optimierte Waren- und Dienstleistungsbeschaffung können Beschäftigte ihren Job besser machen, was schließlich dem Unternehmen als Ganzes zugutekommt. In einem KI-gestützten, benutzerfreundlichen Anforderungsprozess, der Mitarbeitende durch die einzelnen Schritte führt und bevorzugte Artikel zu vorverhandelten Preisen anzeigt, wird gewährleistet, dass die aktuellen Vertragsbedingungen von allen eingehalten werden. Die Automatisierung löst während des gesamten Einkaufsvorgangs alle erforderlichen Prozesse aus, wie zum Beispiel die Weiterleitung der Anfrage zur Genehmigung oder Risikoprüfung. Wir nennen das automatische Steuerung.

Lieferantenleistung und -risiko

So funktioniert‘s: Für das Management von Lieferanten und Risiken werden Lieferanteninformationen, Bestellungen und Rechnungsdaten zentral an einem Ort zusammengeführt. Um einen besseren Einblick in den eigenen Lieferantenstamm zu erhalten, werden anschließend externe Datenquellen, das Verhalten in Communities und Rückmeldungen von Nutzern zur Leistung der Lieferanten mithilfe von KI überwacht. Mit Coupa greifen Sie auf eine Community von mehr als 10 Millionen Lieferanten zu und können Bewertungen und Informationen zu ihrem Verhalten einsehen. KI kann schnell risikoarme Top-Lieferanten identifizieren und Unternehmen sogar helfen, ESG- und DEI-Ziele zu erreichen. Dabei erhalten solche Lieferanten den Vorzug, die mit den Unternehmenswerten für Umwelt und Diversität in Einklang stehen.

Ausgabenüberwachung

So funktioniert‘s: KI ermöglicht eine umfassende Überwachung aller Ausgaben in Echtzeit – dadurch macht sich das Unternehmen unabhängiger von externen Diensten der Betrugsprüfung. KI-/ML-Technologie kann Transaktionen in Echtzeit analysieren, um verdächtige Aktivitäten oder Bedienungsfehler mit größerer Genauigkeit aufzuspüren, als dies bei herkömmlichen regelbasierten Algorithmen der Fall ist – und das bei Lieferanten und Mitarbeitern gleichermaßen.

Sourcing-Maßnahmen

So funktioniert‘s: Mit KI sind während des gesamten Vertragszyklus mehr strategische Entscheidungen möglich. KI-Dateneinblicke verbessern die Qualität von Katalogen und Punchouts, die Benutzer zu vertraglich vereinbarten Waren und Dienstleistungen weiterleiten. Dadurch greifen sie kontinuierlich auf ausgehandelte Verträge und Preise zurück.KI kann Kataloge automatisch verwalten und Empfehlungen für eventuelle Verbesserungen abgeben.

„Die Zeit ist reif für KI. Im dynamischen Marktumfeld bleiben diejenigen vorn, die mithilfe von Technologie vorausschauend agieren und ihre Abläufe optimieren. Dabei geht es nicht darum, Menschen durch KI zu ersetzen. Die KI soll vielmehr die Kompetenzen der Menschen ergänzen und sie mit der Technologie weiterentwickeln.“
– Josh Waldron, VP Finance & Accounting, Scale AI

KI in der Supply Chain

KI kann die Komplexität von Lieferketten vereinfachen und reduzieren, indem zum Beispiel die Spedition und Logistik, die Verteilung der Vertriebszentren und die Nachfrageprognosen optimiert werden. Vor allem bietet sie die Möglichkeit, eine existierende Lieferkette in ein digitales Modell in einer risikofreien Testumgebung zu verwandeln und alternative Pläne zu entwickeln. So können Unternehmen ihren Umsatz sichern, auch wenn sich die Marktbedingungen verändern – was heute nichts Ungewöhnliches ist.

Supply Chain Modeler

So funktioniert‘s: Unterziehen Sie Ihre Supply Chain mit innovativen KI-/ML-Technologien und einem digitalen Zwilling – das heißt einer digitalen Kopie einer echten Supply Chain – dem Härtetest. Setzen Sie KI ein, um realitätsnahe Szenarien zu modellieren, Trends aufzudecken und Störungen in der Lieferkette vorzugreifen, bevor sie entstehen. Vernetzen, bereinigen und harmonisieren Sie Lieferkettendaten wie Speditionskosten und CO2-Emissionen. Datengestützte Empfehlungen und leistungsstarke Algorithmen helfen Ihnen anschließend, Liefernetzwerke, Warenbestände, Cost-to-Serve und den Warentransport in einer Vielzahl von Anwendungsfällen zu optimieren.

Demand Modeler

So funktioniert‘s: Moderne KI-Algorithmen kombiniert mit intelligent genutzten internen und externen Daten sorgen für Nachfragen in Unternehmen jeder Art für einen neuen Kontext. Angewandt auf historische Datenmodelle kann ML den Bedarf von Unternehmen klar und präzise aufzeigen und ihnen den Weg zu datengestützten Modellen weisen, die optimal auf ihre Anforderungen zugeschnitten sind. KI kann kausale Zusammenhänge durch die Einbindung von externen makroökonomischen Daten und Weltgeschehnissen abbilden, neue Nachfrageszenarien testen und schnellere, klügere Entscheidungen auch unter immer neuen Rahmenbedingungen ermöglichen.

Supply-Chain-Empfehlungen

So funktioniert‘s: Mit KI-gestützten Empfehlungen können Unternehmen Lieferketten optimieren und ESG-Ziele einhalten. KI-Daten und Einblicke aus der Community machen einen Branchenvergleich möglich und decken Stärken und Verbesserungspotenziale auf. Mit KI können Unternehmen schnell Lieferanten finden und priorisieren, die mit ihren ESG-Zielen in Einklang stehen. So erfüllen sie die Erwartungen von Stakeholdern, halten Vorschriften ein und schützen sich vor Imageschäden.

Generative KI für alle Abteilungen

Wir stehen am Anfang des Zeitalters der generativen KI, in dem Sprachlernmodelle bis zu 70 % der wiederkehrenden und zeitaufwendigen Aufgaben automatisieren könnten, die sonst von hochqualifizierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern ausgeführt werden müssten. Durch diese enorme Produktivitätssteigerung können sich Ihre Leistungsträger verstärkt auf strategische Aufgaben konzentrieren, mehr Zeit für die Schulung von jungen Kolleginnen und Kollegen aufwenden und ein nachhaltigeres Wachstum unterstützen. Gleichzeitig wächst Ihr Unternehmen, ohne dass die Arbeitsbelastung zunimmt.

Eine der jüngsten KI-Innovationen von Coupa, der KI-Assistent Coupa Navi™, legt den Schwerpunkt auf die Nutzbarmachung der generativen KI für Unternehmen aller Größenordnungen. Er wird Teammitarbeiter künftig in Echtzeit dabei unterstützen, schneller smarte Entscheidungen zu treffen. Dazu führt er sie durch Bestellanforderungen, füllt Formulare automatisch aus, erstellt benutzerdefinierte Dashboards, zeigt wichtige Daten und Erkenntnisse auf und beschleunigt Genehmigungsabläufe.

KI-Ansatz von Coupa

Eines darf man nicht vergessen: Jede KI – und ihre Unterstützung bei smarteren und effektiveren Entscheidungen – ist nur so gut ist, wie die Daten, von denen sie lernt. Die KI-Daten von Coupa stammen aus globalen Transaktionen im Wert von 6 Billionen US-Dollar eines riesigen Netzwerks von über 10 Millionen Kunden und Lieferanten. Sie alle sollen Unternehmen helfen, neues Kapital für die Finanzierung dauerhafter, rentabler Wachstumsstrategien freizusetzen.

Unsere Suche nach sicheren, ethisch erhobenen KI-Daten begann vor mehr als 15 Jahren. Heute haben wir in unsere KI-Plattform für Total Spend Management mehr als 70 KI-Funktionen eingebunden, und wir wollen die Innovation weiter vorantreiben. Bei Coupa bilden sechs Kernprinzipien die Grundlage von KI.

Verantwortungsvoller Umgang mit KI:

• Wir beobachten aktiv Entwicklungen branchenführender Unternehmen und integrieren daraus gewonnene Erkenntnisse ebenso wie neue rechtliche Vorgaben, zum Beispiel KI-Empfehlungen der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD), das KI-Gesetz der Europäischen Union und die US-amerikanische KI-Durchführungsverordnung 13960. Auf diese Weise gewährleisten wir, dass alle geltenden Gesetze und Bestimmungen eingehalten werden.
• Wir holen regelmäßig das Feedback unserer Benutzer ein, damit unsere Kunden die Vorteile von KI nutzen können und gleichzeitig Vorschriften einhalten.

Sicherheit:

• Wir überprüfen in regelmäßigen Abständen unsere Programmiercodes, setzten aktuelle Verschlüsselungstechniken ein und gewährleisten durch Methoden wie die Multi-Faktor-Authentifizierung stabile Authentifizierungs- und Genehmigungsverfahren, um unberechtigten Zugriffen auf Daten vorzubeugen.
• Unsere Sicherheits- und Datenschutzprogramme werden regelmäßigen Prüfungen durch Dritte unterzogen, und unsere Kunden können auf unsere Compliance-Berichte und -Zertifizierungen zugreifen.

Sicherheit, Fairness und Gleichbehandlung:

• Um einer einseitigen Herangehensweise vorzubeugen, wird jede KI-Funktion vor der Freigabe durch ein funktionsübergreifendes Kontrollgremium geprüft. Dazu gehören umfassende Test- und Validierungsverfahren, die sicherstellen, dass die Ergebnisse der KI-Lösungen die Gesundheit, Sicherheit oder Grundrechte unserer Benutzer nicht gefährden.

Transparenz: 

• Über das Coupa Compass-Portal stellen wir eine umfassende Produktdokumentation bereit. Darin erläutern wir die Funktionsweise unserer KI-Ressourcen, legen die für die Weiterentwicklung des KI-Systems eingesetzten Datenquellen offen und informieren über das Trainingsverfahren selbst.
• Unsere Kundendaten werden weder für das Training von öffentlichen KI-Modellen eingesetzt noch über nicht genehmigte Dienste Dritter verarbeitet.

Aufsicht und Überwachung durch den Menschen:

• In unseren KI-gestützten Technologien wird der Mensch bei den von KI getroffenen Entscheidungen aktiv einbezogen. Beispielsweise sorgen Modelle mit Warnhinweisen oder Benachrichtigungen dafür, dass Vorgänge durch den Mensch überprüft werden.
• Mit unserer KI gehen wir operative Schwachstellen im Ausgabenmanagement an und verbessern die Leistung der Mitarbeitenden, statt sie zu ersetzen.

Stichhaltige und solide Daten: 

• Wir überprüfen unsere KI-Tools regelmäßig in Hinblick auf die Stichhaltigkeit der Daten – so gewährleisten wir, dass die gelieferten Ergebnisse mit den ursprünglich angestrebten Zwecken und Zielen übereinstimmen.
• Wir überprüfen unsere KI-Tools auf Stabilität, um sicherzugehen, dass unsere KI-Systeme eine gleichbleibend präzise Leistung erbringen. Coupa AI erbringt jederzeit zuverlässige und zweckmäßige Resultate.

Die Zukunft von KI gestalten

Eines ist klar: KI hat das Potenzial, Unternehmensabläufe grundlegend zu verändern. Doch Unternehmen sollten sich vor der Einführung der Technologie genaue Gedanken machen. Von möglichen Sicherheitsbedenken über technische Fragen bis hin zu Prozessupdates gibt es vor der unternehmensweiten Einführung von KI viel zu besprechen.

In der Realität drücken sich die meisten Finanzverantwortlichen jedoch um diese Fragen. Drei von vier gaben an, sich niemals mit dem CIO zu den strategischen Prioritäten des Unternehmens abzustimmen. Eine echte betriebliche Transformation wäre dann möglich, wenn sich die Verantwortlichen die Zeit nähmen, mit allen Abteilungen – insbesondere IT – zusammenzuarbeiten.