Was für Technologien kommen auf die Accountants zu

Künstliche Intelligenz & Co

Das klassische Berufsbild wird sich stark wandeln. Die typische Buchhalter-Rolle von heute, den klassischen Zahlenjongleur, wird es in Zukunft nicht mehr geben. Die Position wird IT-lastiger werden. Accountants werden zur Schnittstelle zwischen Technik und Zahlen. Keine Sorge – Finanzfachkräfte werden nicht gleich zum Programmierer werden müssen. Aber sie müssen die Technologien verstehen, mit denen sie arbeiten. Nur so können sie ihre fachlichen Anforderungen in IT-Sprache übersetzen und erreichen, dass Daten Scientisten (Was ist Data Science?) und Programmierer ihnen genau die Tools bauen, die sie für ihre Arbeit brauchen.

Folgende Technologien werden vermehrt relevant für die weitgehend oder komplett selbstständige Arbeit von Programmen:

Robotic Process Automation (RPA) übernimmt schon heute viele wiederkehrende Routineprozesse. Weil die Software dahinter immer leistungsfähiger wird, hat RPA zunehmend komplexere Abläufe im Griff, in die menschliche Mitarbeiter aktuell noch viel Zeit investieren. Dazu zählt etwa die Berechnung von Abschreibungen.

Natural Language Processing (NLP) ermöglicht die sprachliche Kommunikation zwischen Mensch und Maschine. Die Technologie wandelt Dokumente und Sprache in strukturierte Daten um. Das Ziel: Computer lernen, sich auf menschliche Weise in Wort und Schrift auszudrücken. Das funktioniert bereits mit Chatbots in der Kundeninteraktion sowie in der Vertrags- und Dokumentenvorbereitung.

Künstliche Intelligenz (KI) bewertet beispielsweise für Versicherungen Risiken oder prüft, ob bei gemeldeten Schäden Betrug im Spiel ist. Künftig könnte KI im Zusammenspiel ihrer analytischen Fähigkeiten mit menschlicher Kreativität (symbiotisches Computing) stärker für die Strategieentwicklung eingesetzt werden.

Maschinelles Lernen (ML) befähigt Software, sich selbst zu verbessern. Dafür verarbeitet sie große Datenmengen, sucht darin nach Mustern und leitet daraus einen Lernprozess ab – ganz ohne menschliches Zutun. Die eingebauten ML-Algorithmen sammeln “Erfahrungen” und machen entsprechend ausgestattete Programme sehr anpassungsfähig. Sinnvoll ist ihr Einsatz unter anderem in der Compliance-Überwachung. Hier können sie die Wirksamkeit automatisierter Schlüsselkontrollen verbessern und kostspielige Verstöße verhindern.

Wir bei der bruederlinpartner - Gruppe sehe vermehrt auch Anforderungen in klassischen Jobbeschreibungen, die Wissen und Erfahrungen in den erwähnten Bereichen fordern. Dazu kommen vermehrt auch Ausbildungsvoraussetzungen die früher nur in der Infomratik zu finden waren (z.B. der Dipl. Wirtschaftsinformatiker).