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Liquiditätsgenerierung in Zeiten von Corona

Lesen Sie hier, wie Unternehmen durch KI-gestützte ERP-Funktionen trotz der aktuellen Lage für ausreichend Liquidität sorgen können.

Die Liquidität des eigenen Unternehmens hat für viele Betriebe aufgrund der aktuellen Lage noch einmal einen höheren Stellenwert eingenommen. Doch wie können Unternehmen Schwachstellen und ineffiziente Prozesse am gezieltesten identifizieren? 

Das Top-Down Verfahren

Oftmals findet hier das sogenannte Top-Down Verfahren Gebrauch. In diesem Fall stellt das Management Hypothesen auf, die dann im einzelnen geprüft werden müssen. Beispielsweise könnte die Hypothese aufgestellt werden, dass die aktuelle Form des Supply-Chain-Managements (SCM) noch optimierungsbedürftig ist und sich daher in diesem Bereich ein Einsparpotenzial befindet. 

Um diese Hypothese jedoch zu überprüfen, müsste sich das Management zunächst mit den einzelnen Ansprechpartnern unterschiedlicher Abteilungen auseinandersetzen. Erst nach Auswertung dieser Ergebnisse steht fest, ob im Bereich des SCM tatsächlich ein Einsparpotenzial zu finden ist. 

Ein Blick ins Detail 

Diese Herangehensweise ist jedoch nur wenig effizient, wie Philipp Kinzler von Deloitte in einem Bericht auf finance-magazin.de erörtert:  

"Als Faustregel kann man sagen: 80 Prozent der kleingranularen Maßnahmen werden bei traditioneller Herangehensweise erst gar nicht gefunden. Von denen, die aufgespürt werden, werden noch einmal 80 Prozent nicht umgesetzt“

– Philipp Kinzler. 

Bottom-Up 

Die Herangehensweise ließe sich wesentlich effizienter gestalten, wenn man sich stattdessen von unten nach oben vorarbeiten würde – also statt Top-Down ein Bottom-Up Verfahren anwenden würde. 

KI macht’s möglich… 

Dies lässt sich mithilfe einer Künstlichen Intelligenz umsetzen. Ist diese in das ERP-System integriert, hat sie Zugriff auf alle zugrunde liegenden Daten, die für eine ausführliche Analyse benötigt werden. Ausgehend von Anomalien, Ausreißern und umfangreichen Auswertungen leitet die KI dann ihre Rückschlüsse ab. 

… in einem Bruchteil der Zeit. 

Dabei geht sie wesentlich schneller vor, als es ein normaler Mitarbeiter vermag. Dies weiß auch Christian Koropp – Senior Manager bei Deloitte Digital: 

 „In einem klassischen Projektansatz rechnet man mit zwei bis drei Monaten, um die Daten zu modellieren, mit einer KI gelingt es in etwa zwei Wochen“. 

 – Christian Koropp. 

Auf diese Weise ist es Unternehmen möglich, innerhalb kürzester Zeit Einsparpotenziale zu identifizieren und möglichst zeitnah Strategien zu deren Realisierung zu entwickeln. 

29 April 2020

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