Digitale Transformation im Finanz- und Rechnungswesen E-Book

• Herausgeber: Schäffer Poeschel
• Kategorie: Fachliteratur
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 490

Veröffentlichungsjahr: 2025

Beschreibung

Die digitale Transformation stellt auch für das Finanzwesen ein zentrales Thema dar. Sie wirkt sich dabei zum einen auf Abbildung und Umgang mit digitalen Neuerungen in den operativen Bereichen wie Bilanzierung, Controlling und Steuern aus. Zum anderen beeinflusst sie verstärkt die Prozesse, Aufgaben und Lösungen gerade in diesen Bereichen. Das Buch beleuchtet die verschiedenen Felder und unterstützt dabei, Handlungsbedarfe zu identifizieren und Bilanzierungsfragen in die digitale Unternehmenspraxis zu transformieren. Themen: - Digital Finance/CFO4.0 - Controlling und Besteuerung digitaler Geschäftsmodelle - Finanzberichterstattung in Zeiten von Social Media - Cloud-Technologie für Finance (Shared) Sevices - E-Invoicing  - Innovations- und Effizienzpotenzial in der Steuerabteilung - Robotic Accounting In der Neuauflage werden verschiedene Themenschwerpunkte stärker gebündelt, die Befassung mit künstlicher Intelligenz (KI) wird gestärkt und es werden aktuelle Fragestellungen ergänzt: z.B. der Einsatz generativer KI in der Customer Journey, die Migration in Hana im Rechnungswesen oder die Umsetzung der Nachhaltigkeitsberichterstattung im digitalen Format.

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

InhaltsverzeichnisHinweis zum UrheberrechtImpressumGeleitwort IGeleitwort IIGeleitwort IIIVorwortAutorenverzeichnisA Finanz- und Rechnungswesen als Impulsgeber für die Digitalisierung des Unternehmens1 Von Digitalisierung über digitale Transformation hin zu KI – Ein Megatrend mit Bedeutung für das Finanz- und Rechnungswesen setzt sich fort1.1 Digitalisierung im Bereich Finanz- und Rechnungswesen1.2 Studien mit Unternehmensbezug zur Digitalisierungsrelevanz1.3 Hinweise auf die Digitalisierung der spezifischen Bereiche in der Literatur1.4 Fazit und AusblickLiteraturverzeichnis2 Controlling digitaler Geschäftsmodelle – Disruption und Resilienzmanagement2.1 Digital und Disruption2.2 Definitionen2.2.1 Künstliche Intelligenz2.2.2 Controlling2.2.3 Digitale Geschäftsmodelle2.2.4 Disruption2.2.5 Resilienzmanagement2.3 Auswirkungen digitaler Geschäftsmodelle auf das Controlling2.3.1 Grundsätzliches2.3.2 Ermöglichung digitaler Geschäftsmodelle – Data Integration Layer2.3.3 Mitgestaltung digitaler Geschäftsmodelle2.3.4 Bewertung digitaler Geschäftsmodelle2.3.5 Reporting2.3.6 Autokommentierung2.4 Risiko- und Resilienzmanagement2.5 Rollenverständnis und Ausbildung des Controllers2.6 Fazit und AusblickLiteraturverzeichnis3 Management-Reporting neu ­gedacht – Optimierte Datenhaltung, ­Automatisierung, Self-Service3.1 Einleitung3.2 Steuerungsrelevante Herausforderungen der DB AG3.2.1 Komplexität interner Leistungsbeziehungen3.2.2 Herausforderung Management-Reporting3.2.2.1 Management-Reporting in Konzernunternehmen3.2.2.2 Herausforderung dezentrale Datenaufbereitung3.3 Entwicklung der Reportingstrategie3.3.1 Anforderungen und Zielbild3.3.1.1 Fokussierung auf Steuerung3.3.1.2 Projektaufsatz »Starke Finanzen«3.3.1.3 Definition der Leitplanken3.3.1.4 Grundlegendes Zielbild3.3.1.5 Erfolgsfaktoren Mindset und Governance3.3.2 Umsetzung der neuen Reportingstrategie3.3.2.1 Reifegradanalyse3.3.2.2 Rahmenbedingungen für IT-Bebauung3.3.2.3 Meilensteinplan3.4 FazitLiteraturverzeichnis4 Realitätscheck Agilität – Status quo der ­Finanzfunktion4.1 Einleitung4.2 Gedankengerüst zur Evaluation und Gestaltung agiler ­Finanzorganisationen4.2.1 Paradigmenwechsel für eine agile Haltung4.2.2 Kreise statt Pyramiden im agilen Organisationsdesign4.2.3 Veränderung vorleben mit agiler Führung4.2.4 Transparenz durch agile Steuerung4.2.5 Neue Arbeitsformen statt unstrukturierte Methodenschlacht4.2.6 Im agilen Wandel in die eigenen Mitarbeitenden investieren4.2.7 Das richtige agile Arbeitsumfeld4.3 FazitLiteraturverzeichnis5 Plädoyer für die Aufwertung der ­Finanzabteilung5.1 Einleitung5.2 Strategie und Struktur im Kontext der Technologie5.2.1 Mögliche Abhängigkeiten von Strategie und Struktur5.2.2 Einflussfaktoren der Unternehmensumwelt auf strategische Überlegungen5.2.3 Strategie und Struktur in Zeiten der digitalen Transformation5.3 Aktuelle Entwicklung des Finanzbereichs in Unternehmen5.3.1 Limitationen der bestehenden Ausrichtung5.3.2 Zentralisierung datenbezogener Aufgaben in Unternehmen5.3.3 Synthese der beobachtbaren Entwicklungen in Theorie und Empirie5.4 Fazit und AusblickLiteraturverzeichnisB Auswirkungen neuer ­Digitaltechnologien auf die Prozesse im Finanz- und Rechnungswesen6 Digitaler Wandel im Finanzwesen: ­Herausforderungen und Chancen6.1 Einleitung6.2 Herausforderungen der Digitalisierung im Finanzwesen6.2.1 Digitalisierungshemmnisse6.2.2 Digitalisierungsziele6.3 Umgang mit digitalem Wandel im Finanzwesen6.3.1 Relevante Abhängigkeiten6.3.2 Technologie: Relevante Entwicklungen und Einsatzbereiche für das Finanzwesen6.3.2.1 Machine Learning6.3.2.2 Automation6.3.2.3 Data Analytics6.3.2.4 Blockchain-/Distributed-Ledger-Technologien6.3.3 Organisation: Agilität, Skills und Kultur6.3.4 Prozesse: Priorisierung und Bewertung digitaler Technologien6.4 Mit Innovationsmanagement Use Cases für die Digitalisierung erkennen und umsetzen6.5 FazitLiteraturverzeichnis7 Effektive Governance als Voraussetzung für die Digitalisierung im Rechnungswesen7.1 Einleitung7.2 Herausforderungen bei der Digitalisierung des ­Rechnungswesens7.2.1 Digitale Geschäftsprozesse und Produkte7.2.2 Organisatorische und kulturelle Herausforderungen7.2.3 Bedeutung von Daten7.2.4 Neue Technologien7.3 Elemente der Governance im Rechnungswesen7.3.1 Rahmenplanung7.3.2 Rechnungswesenservices mit neuem Regelwerk7.3.2.1 Prozess- und Wertefluss-Standards7.3.2.2 Systemstandards7.3.2.3 Standardisierte Daten7.3.3 Neue Zusammenarbeitsmodelle7.3.4 Servicerollen7.3.5 Kompetenz-Center7.3.6 Zusammenarbeit von Rechnungswesen und IT7.3.7 Clusterexperten7.3.8 Kompetenzen7.4 Fallstudie7.4.1 Ausgangssituation7.4.2 Rahmenplanung7.4.3 Services7.4.4 Organisation7.4.5 Kompetenzen7.5 Fazit8 Einsatz generativer KI im Customer Experience Management8.1 Thematische Einführung8.2 Customer Experience Management8.2.1 Aufgaben und Prozesse im CXM8.2.2 Anforderungen und Aufgabenfelder generativer KI im CXM8.3 Generative KI im CXM8.3.1 Grundlagen und Teilgebiete der KI8.3.2 Use Cases generativer KI im CXM8.4 Chancen und Herausforderungen generativer KI im CXMLiteraturverzeichnis9 Integration von KI und Innovation in ­Geschäftsprozesse: SAP auf dem Weg zum intelligenten Unternehmen9.1 Die Evolution von SAP9.2 Grundlagen der künstlichen Intelligenz9.2.1 Allgemeingültige Techniken der KI9.2.2 Autonomiegrade von Anwendungen der KI9.2.3 Einsatz von KI-Techniken im SAP-Umfeld9.3 Herausforderungen und Erfolgsfaktoren bei der Integration von KI9.3.1 Verbreitung und Wahrnehmung von KI in deutschen Unternehmen9.3.2 KI-Einsatz bei SAP S/4HANA-Transformationen9.4 Key-Take-awaysLiteraturverzeichnis10 Artificial Intelligence in Finance10.1 Einleitung10.2 Künstliche Intelligenz: Ein Überblick10.2.1 Wie funktioniert generative KI?10.2.2 Wie wird generative KI angewendet?10.3 Finanzwelt der Zukunft10.3.1 Anforderungen an die Finanzfunktion10.3.2 Von »Leute finden Einsichten« hin zu »Einsichten finden Leute«10.3.3 Generative KI: Chancen und Risiken für die Finanzfunktion10.3.4 Ausgewählte Anwendungsfälle10.3.4.1 Arbeitsplatzgebundene, prozessunabhängige Assistenten10.3.4.2 Prozess- und fachgebietsabhängige Assistenten10.4 Schlussfolgerungen und AusblickLiteraturverzeichnisC Auswirkungen neuer ­Digitaltechnologien auf die ­Facharbeit im Finanz- und Rechnungswesen11 Herausforderungen der Umsatzrealisierung in der Softwarebranche11.1 Einleitung11.2 Digitalisierung und Umsatzrealisierung: Der Zusammenhang11.3 Besonderheiten der Softwarebranche11.3.1 Immaterieller Charakter der angebotenen Leistungen11.3.2 Mehrkomponentenverträge11.3.3 Technologischer Fortschritt und Schnelllebigkeit11.3.4 Wertigkeit von Umsatzströmen11.4 Regelungsrahmen der Umsatzrealisierung in der ­Softwarebranche11.5 Umsatzrealisierung vor dem Hintergrund der Besonderheiten der Softwarebranche11.5.1 Identifikation von Vertrag und Leistungsverpflichtungen11.5.2 Zeitpunkt der Umsatzrealisierung11.5.2.1 On-Premise-Software11.5.2.2 Cloud-Lösungen11.5.2.3 Neue Modelle im Rahmen der Digitalisierung11.5.3 Bewertung von Umsatzerlösen11.5.4 Klassifizierung von Umsatzerlösen11.6 Prozesse der Umsatzrealisierung11.7 Ausblick12 Bilanzierungsfragen in Zeiten des digitalen Wandels – Apps, Clouds, Domains und Websites im IFRS-Abschluss12.1 Einleitung12.2 Softwarebilanzierung im Allgemeinen12.2.1 Begriffe und Hintergründe12.2.2 Bilanzielle Würdigung12.2.2.1 Bilanzansatz12.2.2.2 Zugangsbewertung12.2.2.3 Folgebewertung12.3 Apps12.3.1 Begriffe und Hintergründe12.3.2 Bilanzielle Würdigung12.3.2.1 Bilanzansatz12.3.2.2 Bewertung12.4 Clouds12.4.1 Begriffe und Hintergründe12.4.1.1 Cloud-Definition12.4.1.2 Servicemodelle bei Cloud-Computing12.4.1.3 Bereitstellungsmodelle bei Cloud-Computing12.4.2 Bilanzielle Würdigung12.4.2.1 Bilanzansatz12.4.2.2 Bewertung12.5 Domains12.5.1 Begriffe und Hintergründe12.5.2 Bilanzielle Würdigung12.5.2.1 Bilanzansatz12.5.2.2 Bewertung12.6 Websites12.6.1 Begriffe und Hintergründe12.6.2 Bilanzielle Würdigung12.6.2.1 Bilanzansatz12.6.2.2 Bewertung12.7 Fazit und AusblickLiteraturverzeichnis13 Bilanzierung digitaler (Krypto-)Währungen nach IFRS13.1 Einleitung und Problemstellung13.2 Kryptowährungen als Geldmittel13.2.1 Alternative für den bargeldlosen Handel13.2.2 Funktionsweise der Technologie13.3 Kein eigener Raum im House of IFRS13.3.1 Rückgriff auf den allgemeinen Referenzrahmen13.3.2 Nur Anspruch auf oder Eigentum an Coins?13.4 Abbildung gehaltener Coins13.4.1 Ausschluss anderer Vorgaben13.4.2 Zugangs- und Folgebewertung bei derivativem Erwerb13.4.3 Besonderheiten beim Mining13.4.4 Zusätzliche Rechte aus Hard Forks und Airdrops13.4.5 Notwendige Anhangangaben13.5 Umgang mit Token als Emittent13.6 Kritische Würdigung13.7 FazitLiteraturverzeichnis14 Digitale Umsetzung der ­Nachhaltigkeitsberichterstattung nach ­europarechtlichen Vorgaben14.1 Einleitung14.2 Regulatorischer Rahmen14.2.1 Europäische Vorgaben14.2.2 Umsetzung in Deutschland14.3 ESEF als Berichtsformat14.3.1 Grundlagen14.3.2 Nachhaltigkeits-XBRL-Taxonomien der EU14.3.2.1 Überblick14.3.2.2 ESRS-XBRL-Taxonomie14.3.2.3 Art. 8-XBRL-Taxonomie14.4 Herausforderungen für die Unternehmen14.5 Prüfung der ESEF-Unterlagen14.5.1 Prüfung durch den Abschlussprüfer14.5.2 Verantwortung der Verwaltungs-, Leitungs- und Aufsichtsorgane14.5.3 Prüfungshandlungen des Abschlussprüfers14.6 Fazit und AusblickLiteraturverzeichnis15 Abschlussprüfung in der digitalen Welt – Prüfungsprozesse und Geschäftsmodell15.1 Zusammenhang zwischen digitaler Transformation und ­Abschlussprüfung15.2 Veränderungen bei den geprüften Unternehmen15.2.1 Auswirkungen der Digitalisierung15.2.2 Marktseite und Interaktion15.2.3 Anpassung von Organisation, Strukturen und Prozessen15.3 Auswirkung auf die Abschlussprüfung und Prüfungsprozesse15.3.1 Abschlussprüfung und risikoorientierter Prüfungsansatz15.3.2 Anforderungen und Erwartungen der Mandanten15.3.3 Digitale Transformation der Abschlussprüfung15.3.3.1 Veränderung des Prüfungsgegenstands15.3.3.2 Kollaboration, Standardisierung und Automatisierung15.3.3.3 Technologien im Prüfungsprozess15.3.3.4 Change-Management – HR15.3.4 Veränderungen im GeschäftsmodellLiteraturverzeichnis16 Überlegungen zur Abbildung von KI in den IFRS16.1 Einleitung16.2 Immaterielle Vermögenswerte und KI16.2.1 Relevanz immaterieller Ressourcen in der Finanzberichterstattung16.2.2 Einordung von KI im Rahmen der Bilanzierung16.3 Grundlagen des Ansatzes unter den IFRS als immaterielle ­Vermögenswerte16.3.1 Anwendungsbereich des IAS 38 und rechnungslegungsbezogene Einheit16.3.2 Eigenständiger Erwerb16.3.3 Selbsterstellung16.4 Bewertung16.4.1 Zugangsbewertung und das Vorliegen eines betriebsbereiten Zustandes16.4.2 Bedeutung nachträglicher Anschaffungskosten16.4.3 Folgebewertung16.5 Ausblick und weitere Entwicklung16.6 FazitLiteraturverzeichnisStichwortverzeichnis

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Herausgeber:Prof. Dr. Christian Fink, Professur für Accounting & Controlling, Studiengang Business & Law in Accounting and Taxation, Hochschule RheinMain, Wiesbaden, Mitglied des HGB-Fachausschusses des DRSC e.V. sowie der Vereinigung zur Mitwirkung an der Entwicklung des Bilanzrechts für Familiengesellschaften (VMEBF) e.V.;Prof. Dr. Oliver Kunath, Professur für Rechnungswesen & Finanzierung, Studiengang Digital Business Management,Hochschule RheinMain, Wiesbaden.

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Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.dnb.de abrufbar.

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Bestell-Nr. 11026-0101

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ISBN 978-3-7910-6425-3

Bestell-Nr. 11026-0151

Markus Faber/Christian Fink (Hrsg.)

Digitale Transformation im Finanz- und Rechnungswesen

2., grundlegend überarbeitete Auflage, April 2025

© 2025 Schäffer-Poeschel Verlag für Wirtschaft · Steuern · Recht GmbH

Reinsburgstr. 27, 70178 Stuttgart

www.schaeffer-poeschel.de | [email protected]

Bildnachweis (Cover): © Starkekonzepte, Christina Peter, Wörthsee

Produktmanagement: Nora Valussi

Lektorat: Markus Pohlmann, IQ Verlagsbüro, Heidelberg

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Schäffer-Poeschel Verlag Stuttgart Ein Unternehmen der Haufe Group SE

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Geleitwort I

Die Digitalisierung ist in den vergangenen Jahren zu einem der bedeutendsten Treiber gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Entwicklungen geworden. Als Hessische Ministerin für Digitalisierung und Innovation freue ich mich daher besonders, die Zweitauflage des vorliegenden Sammelbandes zu begleiten, der sich mit den vielfältigen Auswirkungen dieser bedeutenden Entwicklung im Finanz- und Rechnungswesen auseinandersetzt.

Für das Land Hessen hat die Förderung der digitalen Transformation höchste Priorität. Deshalb war es uns auch besonders wichtig, ein eigenständiges Digitalministerium zu etablieren. Unsere Politik zielt darauf ab, die Innovationskraft des Landes zu stärken und Hessen als führenden Standort für digitale Technologien und smarte Lösungen zu etablieren.

Die zunehmende Vernetzung unseres Alltages, in den Unternehmen, im Privatleben oder auch in der öffentlichen Verwaltung, führt zu rasant wachsenden Datenmengen. Das Internet of Things und KI-getriebene Anwendungen beschleunigen diese Entwicklung zusätzlich. Daher wird mehr als eine Verdopplung des weltweiten Datenvolumens bis 2026 erwartet. Die Landespolitik möchte deswegen eine leistungsstarke und zukunftsfähige Basis schaffen, dass Potenziale dieser Datenmengen von Wirtschaft und Gesellschaft besser genutzt werden können.

Künstliche Intelligenz und andere innovative Technologien spielen dabei eine zentrale Rolle. Sie bieten große Chancen, die wir aktiv nutzen wollen, um wirtschaftlichen Fortschritt zu sichern und die Lebensqualität zu verbessern. Dabei ist uns besonders wichtig, dass Digitalisierung nur mit und für die Menschen ein großer Gewinn ist.

Der vorliegende Sammelband zeigt eindrucksvoll, wie das Finanz- und Rechnungswesen als Treiber der Digitalisierung fungieren kann. Diese Branche ist nicht nur eine Stütze der Wirtschaft, sondern auch ein Wegbereiter für innovative Prozesse und Strukturen. In Hessen unterstützen wir Unternehmen dabei, digitale Technologien zu integrieren und dadurch ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen. Dabei spielt KI eine herausragende Rolle. Sie revolutioniert die Art und Weise, wie Daten analysiert und Entscheidungen getroffen werden, und ermöglicht völlig neue Geschäftsmodelle und Effizienzsteigerungen.

Ein besonders spannender Aspekt in diesem Buch ist die Rolle der Finanzorganisation bei der Steuerung der digitalen Transformation. Die Finanzabteilungen sind mehr denn je nicht nur eine Ein- und Ausgabenstelle, sondern immer stärker auch strategische Partner, die durch den Einsatz digitaler Werkzeuge und Methoden maßgeblich zur Unternehmenssteuerung und -entwicklung beitragen. Digitale Geschäftsmodelle erfordern eine flexible und agile Finanzfunktion, die in der Lage ist, Disruptionen zu bewältigen und Resilienz zu fördern.

Die Landesregierung fördert daher gezielt die Entwicklung und Anwendung von KI, weil wir das enorme Potenzial dieser Technologie sehen. KI ist nicht nur ein Werkzeug, um bestehende Prozesse zu optimieren, sondern sie eröffnet auch neue Möglichkeiten in Bereichen wie der vorausschauenden Analytik, der Automatisierung von Routineaufgaben und der Verbesserung von Kundeninteraktionen. Im Finanz- und Rechnungswesen kann KI helfen, Genauigkeit und Effizienz zu erhöhen und gleichzeitig menschliche Ressourcen für strategischere Aufgaben einzusetzen.

Neben der Technologie selbst sind es daher die Menschen, die im Zentrum unserer Digitalisierungsstrategie stehen. Wir setzen uns dafür ein, dass die Belegschaften die notwendigen Kompetenzen erwerben, um in einer digitalisierten Arbeitswelt erfolgreich zu sein. Der Sammelband beleuchtet dies, indem er die Kompetenzprofile der Zukunft und die Notwendigkeit von Agilität in der Finanzfunktion thematisiert. Denn nur durch kontinuierliche Weiterbildung und Anpassung an neue Anforderungen kann sichergestellt werden, dass Digitalisierung tatsächlich ein Gewinn für alle Beteiligten ist.

Insgesamt zeigt die vorliegende Zweitauflage, wie wichtig es ist, digitale Technologien proaktiv und verantwortungsbewusst zu nutzen. Sie bietet wertvolle, vielseitige Einblicke und praktische Beispiele, die zeigen, wie Digitalisierung und Innovationen im Finanz- und Rechnungswesen erfolgreich umgesetzt werden können.

Ich wünsche Ihnen eine inspirierende Lektüre und bin überzeugt, dass dieses Werk Ihnen wertvolle Impulse und Erkenntnisse für Ihre tägliche Arbeit und die strategische Ausrichtung Ihres Unternehmens bietet.

Wiesbaden, im Juli 2024

Staatsministerin Prof. Dr. Kristina Sinemus

Hessische Ministerin für Digitalisierung und Innovation

Geleitwort II

Die Digitalisierung im Rechnungswesen ist nunmehr seit einigen Jahren ein sich äußerst dynamisch weiterentwickelndes Feld. In der Breite der Unternehmen hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, dass die erfolgreiche Digitalisierung von Prozessen ein wesentlicher Faktor für die zukunftsfähige Aufstellung des Rechnungswesens ist. Dank des Einsatzes verschiedener Technologien können dessen Effizienz erheblich gesteigert und die Prozesse auch auf längere Sicht optimal gestaltet werden. Dies drückt sich in homogenisierten Systemlandschaften und standardisierten Arbeitsabläufen aus. Hinsichtlich dieser Grundlagen sind in der Unternehmenspraxis in den vergangenen Jahren große Fortschritte erzielt worden.

Neue Technologietrends treiben die Entwicklung. Cloud-Lösungen sind mittlerweile gängige Praxis in den Unternehmen. Schwerer tun sich KI-basierte Lösungen. Die Verwendung solcher lernenden Systeme im Rechnungswesen verläuft noch schleppend und wartet daher immer noch auf den großen Durchbruch.

Eine weitere große Herausforderung bildet der gestiegene Stellenwert der Nachhaltigkeitsberichterstattung. Diese wird gemäß der europäischen Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) beginnend mit dem Geschäftsjahr 2024 nach und nach verpflichtender Teil der Lageberichterstattung vieler Unternehmen sein. Durch die Integration der Berichtsprozesse in das Rechnungswesen stellen sich auch in besonderem Maße Digitalisierungsfragen. Nicht zuletzt die geforderte digitale Auszeichnung von Nachhaltigkeitsinformationen wird den Druck auf die Unternehmen immens verstärken, auch hier in kurzer Zeit eine digitale Berichterstattung zu etablieren.

Das vorliegende Werk greift diese Neuerungen auf und beleuchtet gleichzeitig die Digitalisierung aus verschiedenen Perspektiven. Neben der bilanziellen Abbildung der Digitalisierung, u. a. der Bilanzierung von Cloud-Lösungen oder Kryptowährungen, setzt sich das Werk mit der prozessualen Seite auseinander. Hier geht es um konkrete Themen wie die Migration in HANA oder »Effective Governance«. Das Rechnungswesen wird aber auch als Impulsgeber für die Transformation im Unternehmen gesehen. Entsprechend geht das Werk auf das Arbeiten im digitalisierten Rechnungswesen mit Blick auf Kompetenzprofile und Agilität in der Organisation ein. Somit wird klar, dass der vorliegende Sammelband einen unabdingbaren Kompass für Unternehmen bietet, sich in diesem unverändert hochdynamischen Feld zurechtzufinden. Ich wünsche viel Vergnügen bei der Lektüre!

Berlin, im August 2024

Georg Lanfermann

Präsident des DRSC e. V.

Geleitwort III

In den zurückliegenden zwölf Monaten haben wir sehr eindrücklich erlebt, wie rasant sich künstliche Intelligenz und deren Anwendung in verschiedensten Bereichen des täglichen und beruflichen Lebens weiterentwickelt hat – ganz besonders durch die Fortschritte generativer KI-Technologie. In der Bild- und Sprachverarbeitung, der Chat-Kommunikation, der Texterstellung bis hin zur Erstellung von Bewegtbildern und Filmen wurde eine Vielzahl sehr leistungsfähiger, neuer Technologien entwickelt, deren Anwendung jedermann zugänglich, gleichzeitig kinderleicht und so unwiderstehlich in der Anwendung ist wie ein leckeres Stück Schokolade. Jedes dieser »Tools« legt in der Regel den Fokus auf die Steigerung der Effizienz zumindest einer menschlichen Fähigkeit. Besonders die Fortschritte bei den großen Sprachmodellen (Large Language Models; LLM) sind beeindruckend und offenbaren auf sozialen Plattformen wie LinkedIn täglich neue Facetten ihrer Leistungsfähigkeit – wenngleich festzuhalten ist: Nicht jeder Social-Media-Post lässt auf einen sinnhaften, nachhaltigen Zukunftsnutzen schließen. Gleichzeitig sind Technologien in der Entstehung, die in der Lage sind, verschiedene menschliche Fähigkeiten miteinander zu verbinden, z. B. Gumloop AI. Und auch für deren Nutzung muss man kein KI-Spezialist oder Programmierer sein.

Es ist offensichtlich: Wir befinden uns an einem sehr bedeutenden, transformativen Meilenstein der Digitalisierung, der im Begriff ist, weitreichende Auswirkungen auf die Menschheit, nicht nur das Berufsleben, zu zeitigen. Die jüngste Preiskorrektur von KI-Aktien am Kapitalmarkt wird diese Entwicklung nicht aufhalten.

Generative KI unterstützt bereits heute kreative Prozesse in Kunst, Musik und Literatur, eröffnet neue Möglichkeiten in Wissenschaft, Forschung und Technik, verbessert medizinische Diagnosen und personalisiert Bildung. Gleichzeitig wirft sie ethische und gesellschaftliche Fragen auf, wie im Bereich Datenschutz, Cybersecurity, Bias und bei den Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt. Generative KI hat eine hochgradig transformative Kraft, die Chancen wie Herausforderungen mit sich bringt.

Die Chancen von KI im Finanz- und Rechnungswesen liegen darin, dass maschinelles Lernen in der Lage ist, hochkomplexe Analysen durchzuführen und präzise Vorhersagen zu treffen. Ein Modell erkennt Unregelmäßigkeiten in Transaktionen und lässt so Risiken minimieren, die früher nur durch aufwendige manuelle Prüfungen identifiziert werden konnten. KI-Technologie revolutioniert nicht nur die Art und Weise, wie wir arbeiten, sondern erhöht auch die Effizienz und Genauigkeit unserer Entscheidungen und Prozesse erheblich.

Die Risiken liegen insbesondere in zu geringer Datenqualität – unvollständig, verzerrt, ungenau, inkonsistent, veraltet, redundant – ein Phänomen das vor allem in der Unternehmenspraxis und im einzelnen Unternehmenskontext weit verbreitet ist. Fehlende Datenqualität führt zu fehlerhafter Datenanalyse und Fehlinterpretation, was wiederum zu falschen Entscheidungen und Unternehmensberichten bis hin zu Wettbewerbsnachteilen führen kann.

Die Liste der Chancen und Risiken für das Finanz- und Rechnungswesen ist weit länger als dieses Geleitwort. Sie werden im vorliegenden Werk eindrücklich beschrieben und in verschiedenen Beiträgen diskutiert. Dieser Herausgeberband diskutiert jedoch nicht nur die Einflüsse der künstlichen Intelligenz auf das Finanz- und Rechnungswesen, sondern vielfältige Themen der Digitalisierung aus der Prozessperspektive, aus der Sicht des Bilanzierenden und aus dem Blickwinkel der Unternehmenssteuerung.

In diesem Sinne wünsche ich Ihnen eine inspirierende Lektüre und anregende Einblicke in die Transformation des Finanz- und Rechnungswesens.

Stuttgart, im August 2024

Dr. Oliver Kunath

CFO, sevdesk GmbH

Vorwort

Der Konzern Meta Platforms hat sich mit seinen Plattformen wie Facebook, Instagram und WhatsApp als einer der größten Anbieter sozialer Netzwerke etabliert. Sein Geschäftsmodell basiert darauf, die Daten seiner Nutzer in Verbindung mit Werbung zu monetarisieren, ohne dabei eigene Inhalte zu generieren. In ähnlicher Weise operiert Uber, das als Fahrdienstleistungsunternehmen keine eigenen Taxis oder Restaurants besitzt. Auch Plattformen wie Airbnb und Booking.com, die als bedeutende Online-Vermittler von Unterkünften agieren, verfügen nicht über eigene Immobilien.

Der Erfolg dieser Unternehmen in der jüngeren Vergangenheit ist maßgeblich auf die fortschreitende Digitalisierung im privaten und unternehmerischen Sektor zurückzuführen. Faktoren wie steigende Internetbandbreiten, der Ausbau mobiler Netzwerke, die dynamische Entwicklung von Open-Source-Software, sinkende Kosten für Speicherkapazitäten und die weitreichende Verfügbarkeit mobiler Endgeräte haben entscheidend dazu beigetragen, dass Unternehmen mit digitalen Geschäftsmodellen heute eine dominierende Stellung in ihren jeweiligen Märkten einnehmen. In diesem Kontext stellen Daten die fundamentale Basis für die Entwicklung kundenzentrierter Produkte und Dienstleistungen dar. Unternehmen nutzen sowohl eigene als auch externe Datensätze für umfassende Analysen. Insbesondere die breite Einführung künstlicher Intelligenz, beispielsweise in Form von Sprachmodellen, hat diese Analysefähigkeiten erheblich erweitert und transformiert.

In den letzten zwei Jahrzehnten haben sich traditionelle Geschäftsmodelle aufgrund der kontinuierlichen (Weiter-)Entwicklung digitaler Technologien einem erheblichen Wettbewerbsdruck ausgesetzt gesehen. Besonders betroffen sind u. a. Sektoren wie das Verlagswesen mit klassischen Printmedien, lokale Taxiunternehmen, etablierte Automobilhersteller sowie Hotelketten, um bei den oben genannten Beispielen zu bleiben: Die disruptiv-innovativen Geschäftsmodelle haben zu einer fundamentalen Umwälzung in den jeweiligen Branchen geführt. Digitale DisruptionDigitale DisruptiondigitaleDigitale Disruption, definiert als revolutionäre und massenrelevante Innovationen, die auf digitalen Technologien basieren, zwingt etablierte Marktteilnehmer*1zu Anpassungsreaktionen. Diese Reaktionen, die eine direkte Folge der fortschreitenden Digitalisierung sind, werden unter dem Oberbegriff der digitalen TransformationDigitale Transformation zusammengefasst. Digitale Disruption und digitale Transformation sind eng miteinander verbundene Phänomene, die sich gegenseitig bedingen.

Mit diesem Sammelband sollen insbesondere der Begriff der digitalen Transformation sowie die dynamischen Entwicklungen in diesem Kontext vertieft untersucht werden. Es gilt zu ergründen, vor welchen Herausforderungen traditionelle Geschäftsmodelle und Unternehmen stehen, welche Anpassungen sie bereits vorgenommen haben und welche neuen Herausforderungen in den kommenden Jahren zu erwarten sind. Dabei liegt der besondere Fokus dieses Werkes auf der Rolle des Finanz- und Rechnungswesens inmitten dieser tiefgreifenden Veränderungen.

Im ersten Teil des Werkes (Teil A) wird auf das Finanz- und Rechnungswesen als Impulsgeber der digitalen Transformation im Unternehmen eingegangen. Die Rolle der Digitalisierung wird untersucht, und der Einfluss der Digitalisierung auf die Zukunftsfähigkeit bestehender Geschäftsmodelle wird betrachtet. Es wird aber auch der Frage nachgegangen, wie man Transformationsprozesse aus dem Finanz- und Rechnungswesen heraus begleitet bzw. als Abteilung selbst durchläuft. Sowohl für die Unterstützungsfunktionen der operativen Einheiten im Unternehmen als auch für das Finanz- und Rechnungswesen selbst ergibt sich außerdem die Frage, welche Kompetenzen hierfür notwendig sind und wie man diese Kompetenzen in Profilen definiert, ggf. weiterentwickelt oder »akquiriert«. Die Akquise digitaler Kompetenzen nimmt nicht nur in diesem ersten Teil des vorliegenden Fachbuchs eine zentrale Rolle ein, sondern findet sich auch regelmäßig in den folgenden Praktikerbeiträgen in Teil B und Teil C wieder. Dies zeigt, wie essenziell und wichtig Antworten auf Fragen zur Kompetenzentwicklung für Unternehmenslenker im Kontext einer erfolgreichen digitalen Transformation sind.

Der zweite Teil dieses Fachbuchs (Teil B) befasst sich mit den Auswirkungen der Digitalisierung auf die Prozesse im Finanz- und Rechnungswesen. Wie verändern sich Aufgabe, Selbstverständnis und Wahrnehmung des Controllings und der Unternehmenssteuerung, wenn z. B. die Planungssicherheit in der Transformationsphase eines Geschäftsmodells abnimmt? Gleichsam mit den neuen Technologien sind neue Gestaltungsmöglichkeiten, u. a. sogar auch neue Erlösmodelle auf dem Vormarsch, und es stellt sich die Frage, welche Auswirkungen dies auf die bisherigen Unternehmensstrukturen und -prozesse haben wird und wie Veränderung zielführend in der Organisation implementiert wird. Der Wandel von Märkten aufgrund disruptiver Marktentwicklungen lässt Unternehmen den Prozess der Transformation auch durch ein besseres Kundenverständnis gestalten. Welchen Einfluss hat in diesem Zusammenhang die Digitalisierung auf die Steuerung der Kundenbeziehung? Nicht minder spannend ist die Frage, wie sich Softwareunternehmen durch den Einsatz der künstlichen Intelligenz verändern und wie sich im Zuge dessen das Geschäftsmodell der Unternehmen im Finanzbereich verändern könnte.

Darauf aufbauend wird im dritten Teil des Sammelbandes (Teil C) mit konkretem Anwendungsbezug auf die Auswirkungen neuer digitaler Technologien auf die Facharbeit im Finanz- und Rechnungswesen Bezug genommen. Wie können künstliche Intelligenz sowie maschinelles Lernen definiert, kategorisiert und ihre Anwendungspotenziale sinnvoll eingeschätzt werden? Welche Herausforderungen ergeben sich bei der bilanziellen Abbildung digitaler Produkte, rein virtueller Kryptowährungen oder im Zusammenhang mit Cloud-Computing-Arrangements? Welche Anwendungsfragen stellen sich bei der Umsetzung des elektronischen Formats zur ­Finanz- und Nachhaltigkeitsberichterstattung? Welche Besonderheiten zeigen sich bei der ­Umsatzerfassung in Softwareunternehmen und welche Chancen bietet die Digitalisierung für die Wirtschaftsprüfung? Nicht zuletzt liefern fokussierte Beiträge wertvolle Einblicke in die ­aktuelle Diskussion um die bilanzielle Abbildung künstlicher Intelligenz und zeigen auf, welche Wertschaffung u. a. die Automatisierung von Prozessen, nicht nur im Finanz- und Rechnungswesen, sondern in der gesamten Unternehmensorganisation leisten kann.

Zielgruppe des vorliegenden Werkes sind zum einen die in den Unternehmen mit Digitalisierungsfragen betrauten Personen in Geschäftsführung oder Vorstand, die Mitarbeitenden im Finanz- und Rechnungswesen sowie in den unterstützenden Funktionen der IT- oder Personalabteilungen. Auch Abschlussprüfern, Beratern oder Aufsichtsräten bietet das Buch wichtige Impulse und Denkanstöße. Zum anderen wendet sich das Werk an Forschende und Studierende einschlägiger, zumeist wirtschaftswissenschaftlicher Studiengänge oder im Schnittstellenbereich zwischen Wirtschaftswissenschaften und Informatik, die sich mit den Auswirkungen der Digitalisierung auf das Finanz- und Rechnungswesen sowie neuesten Entwicklungen in diesem Bereich beschäftigen.

Zum Gelingen des Buches haben verschiedene Personen beigetragen, denen wir an dieser Stelle zu großem Dank verpflichtet sind. Für die Unterstützung bei der redaktionellen und formalen Bearbeitung der Beiträge danken wir recht herzlich Frau Julia Burkhardt und Frau Vivien Rennecke, ohne die die zügige und akkurate formale Gestaltung an verschiedenen Stellen nicht möglich gewesen wäre. Für die angenehme Zusammenarbeit sowie die Unterstützung bei der redaktionellen und formalen Bearbeitung der Beiträge danken wir recht herzlich Frau Nora Valussi und Frau Angelika Schulz vom Schäffer-Poeschel-Verlag. Unser besonderer Dank gilt schließlich unseren Autoren und sonstigen Mitwirkenden für die konstruktive und ausgezeichnete Mitarbeit.

Wiesbaden, im März 2025

Prof. Dr. Markus Faber

Prof. Dr. Christian Fink

1* Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird bei Personenbezeichnungen und personenbezogenen Hauptwörtern in diesem Buch das generische Maskulinum verwendet. Entsprechende Begriffe gelten im Sinne der Gleichbehandlung grundsätzlich für alle Geschlechter. Eine verkürzte Sprachform hat nur redaktionelle Gründe und beinhaltet keine Wertung.

Autorenverzeichnis

Nikola Antonic, Deutsche Bahn AG, Frankfurt am Main

CPA Jens Berger, Deloitte GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, Frankfurt am Main

Uwe Bloching, Langenargen

Julia Brach, PricewaterhouseCoopers GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, München

WP/StB Andrea Bruckner, BDO AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, Hamburg

Prof. Dr. Till Dannewald, Hochschule RheinMain, Wiesbaden

Prof. Dr. Markus Faber, Hochschule RheinMain, Wiesbaden

Sven Fahn, BearingPoint GmbH, München

Prof. Dr. Christian Fink, Hochschule RheinMain, Wiesbaden

StB Dr. Felix Fischer, Deloitte GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, Frankfurt am Main

Constanze Frank, Horváth Management Consulting, Stuttgart

WP Dr. Jens Freiberg, BDO AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, Düsseldorf/Frankfurt am Main

Julian Geiß, KfW Bankengruppe, Frankfurt am Main

Prof. Dr. Christoph Hütten, selbstständiger Unternehmensberater, Mühlhausen

Dr. Marco Lützenberger, EY Consulting GmbH, München

Marco Marschner, Horváth Management Consulting, Berlin

Tobias Metz, BearingPoint GmbH, Frankfurt am Main

Dr. Marc Muff, BASF Digital Solutions GmbH, Ludwigshafen

Dr. Estefania Munoz Diaz, EY Consulting GmbH, München

Prof. Dr. Berrin Özergin, Technische Hochschule Mittelhessen, Gießen

Dr. Katharina Riewe, Hochschule RheinMain, Wiesbaden

Dr. Rüdiger Schmidt, KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, Berlin

Dr. Sigrid Schub, SAP SE, Walldorf

Volker Spahn, moveXM GmbH, Frankfurt am Main

Luise Marie Strasser, Horváth Management Consulting, Berlin

CISA/CRISC Karsten Thomas, BDO AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, Düsseldorf

Dr. Frank Tiefenbeck, BearingPoint GmbH, Berlin

Samuel Wenserit, moveXM GmbH, Frankfurt am Main

Martin Wolleswinkel, EY Consulting GmbH, Berlin

Dr. Jure Zakotnik, KfW Bankengruppe, Frankfurt am Main

A Finanz- und Rechnungswesen als Impulsgeber für die Digitalisierung des Unternehmens

1 Von Digitalisierung über digitale Transformation hin zu KI – Ein Megatrend mit Bedeutung für das Finanz- und Rechnungswesen setzt sich fort

Markus Faber*2

2* Prof. Dr. Markus Faber, Hochschule RheinMain, Wiesbaden

1.1 Digitalisierung im Bereich Finanz- und Rechnungswesen

John NaisbittNaisbitt, John, Begründer der Forschung zu MegatrendsMegatrend, identifizierte bereits im Jahr 1982 die Nutzung von Informationen als wichtigsten Megatrend, da Informationen den vorherrschenden Werttreiber für die Wirtschaft darstellen (vgl. Naisbitt 1982, S. 69). An zweiter Stelle stand für ihn zu diesem Zeitpunkt bereits die Technologie, die mit Menschen interagiert (vgl. ebenda). Die Kombination beider Aspekte, Information und Technologie, firmiert seit Längerem unter dem Begriff DigitalisierungDigitalisierung, die nach dem aktuellen Verständnis (s. Abb. 1-1) als wesentlicher Megatrend angesehen wird.

Die Erwähnung des Buzzwords Digitalisierung sorgt in vielen Bereichen immer noch für erhöhte Aufmerksamkeit und zumeist anerkennende Beipflichtungen, wenn es um deren Bedeutung geht, obwohl sich dieser Begriff auf keine Legaldefinition stützen kann und eher einen Überbegriff darstellt. Im Englischen gelingt die intuitive Begriffsbestimmung einfacher: Hier bezeichnet das äquivalente Wort »Digitizationdigitization« die Veränderung analoger Ausgangselemente in digitale Formate; ein klassisches Beispiel hierfür stellt die Entwicklung der elektrischen Telegrafie bereits ab Ende des 18. Jahrhunderts dar (vgl. König 2004, S. 59). In der Folge konnte die Entwicklung der Technologie und darauf aufbauend der technischen Infrastruktur erhebliche Digitalisierungsmöglichkeiten im obigen Sinne erschließen, wozu die Entwicklung von Geräten zur Datenverarbeitung ab den 1940er-Jahren maßgeblich beitrug.

Für den Bereich Rechnungs- und Finanzwesen übte die Entwicklung von TabellenkalkulationsprogrammenTabellenkalkulationsprogramme ab dem Jahr 1979, namentlich Visicalc für Apple (vgl. Borchers 2009, o. S.) oder Multiplan von Microsoft ab 1985 (ab dem Jahr 1987 ExcelExcelTabellenkalkulationsprogrammeExcel genannt; vgl. Reed, o. J., o. S.) erheblichen Einfluss aus auf die voranschreitende Digitalisierung und somit die digitale Abdeckung von bisher analog durchgeführten Aktivitäten und die Erschließung weitergehender Analyseoptionen. Durch die zunehmende Ermöglichung von Datenflüssen und damit auch von Kommunikation von Maschinen zu Maschinen in der heutigen Zeit bewegt sich die dadurch initiierte digitale TransformationDigitale Transformation (engl.: digitalizationDigitalization) in einer Phase, die sehr viel weiter geht als der Transfer analoger Daten in digitale Formate; es werden Geschäftsmodelle verändert, wodurch es bei den Unternehmen zu Leistungsveränderungen ebenso wie zu Veränderungen von Organisationsformen und Prozessen kommt (s. Abb. 1-1; vgl. Hess 2022, S. 1 ff.).

Abb. 1-1:

Digitalisierung und digitale Transformation (angelehnt an Hess et al. 2016)

Diese Transformation basiert auf Technologien, die geeignet sind, durch das Vorhandensein von maschinenlesbaren, digitalen Formaten Veränderungsdruck auszuüben oder Optimierungsmaßnahmen zu erschließen (vgl. Harwardt 2022, S. 12). In diesem Kontext muss das insbesondere seit dem Jahr 2022 durch die Large Language Models auch öffentlich wahrgenommene, gemeinhin als künstliche Intelligenz (KI; engl.: artificial intelligence, AI) bezeichnete Phänomen verstanden werden, unter das entsprechenden Methoden und AnwendungenKI, Methoden und AnwendungenKünstliche IntelligenzKI subsumiert werden können (s. Abb. 1-2).

Abb. 1-2:

Künstliche Intelligenz: Methoden und Anwendungen (aus Lackes/Siepermann 2018, o. S.)

Vorgelagert erkennt man bekannte Disziplinen, auf welche die Evolution im Rahmen der künstlichen Intelligenz zurückgreift und durch die sie weiterhin beeinflusst wird. Abb. 1-2 zeigt aber auch, dass die aktuell breit ausgerollten Sprachmodelle lediglich einen Ausschnitt aus dem KI-Spektrum darstellen, u. a. aber insbesondere der (automatisierte) Wissenserwerb für Nutzer bei den Methoden sowie Expertensysteme und Sprachverarbeitung bei den Anwendungen im Fokus stehen (vgl. Lackes/Siepermann 2018, o. S.).

Die Umformung analoger Elemente in digitale Formate (Digitalisierung) und die ermöglichte Datenverarbeitung sowie Kommunikation wirken zusammen im Sinne der digitalen Transformation, und KI-Methoden und -Anwendungen setzen auf diesen Entwicklungen auf. Dies wird – ebenso wie die Digitalisierung selbst – nicht lediglich einen Modetrend darstellen, es wird vielmehr zum weiterhin wirkenden Megatrend (vgl. Harwardt 2023, S. 6). Die Digitalisierung wird in immer kürzeren Abständen zu Veränderungen führen und ist weder abwendbar noch reversibel (ebenda, S. 13).

Nachdem Excel- und Enterprise-Resource-Planning-(ERP-)Anwendungen im Finanz- und Rechnungswesen für Unternehmen unverzichtbar geworden sind, gerade weil diese Bereiche schon immer datengetrieben waren (und Zahlen für die Transformation in digitale Formate prädestiniert sind), werden in diesen Bereichen weitere neue Veränderungs- und Optimierungsmöglichkeiten Einzug halten. Dabei sind Lösungen, die weltweit entwickelt werden, von Relevanz, weil eine internationale Diffusion von überzeugenden Anwendungen sehr schnell ermöglicht wird. Bestehende Softwareanbieter aus dem Finanz- und Rechnungswesen integrieren KI-Tools in bestehende Anwendungen (z. B. Microsoft Power BI oder Copilot, SAP Business AI oder Oracle AI), Unternehmen bauen generative KI-Funktionen auf (Bosch, Bayer oder Mercedes-Benz), oder innovative KI-Lösungsanbieter versuchen, sich am Markt zu etablieren.

Im folgenden Abschnitt werden Hinweise auf die Relevanz der Digitalisierung im weiteren Sinne für die Unternehmenspraxis gesucht, im Anschluss daran soll geklärt werden, was die Literatur zur Relevanz der Digitalisierung allgemein und spezifisch die der künstlichen Intelligenz für die Bereiche Finanz- und Rechnungswesen postuliert. Abschließend soll exemplarisch am Thema KI gezeigt werden, mit welchen zeitnahen Entwicklungen Unternehmen in diesem Bereich rechnen sollten.

1.2 Studien mit Unternehmensbezug zur Digitalisierungsrelevanz

Dem Branchenverband Bitkom zufolge besitzen 91 Prozent der 606 im Rahmen einer Studie befragten Unternehmen der IT- und Internetbranche eine Digitalstrategie. Oftmals werden Projekte dazu genutzt, diese Digitalisierungsbestrebungen voranzubringen, deren Initialisierung zumeist von der Geschäftsführung oder der IT-Abteilung ausgeht (vgl. Streim/Meinecke 2024, o. S.). Kernthemen, die von den Unternehmen genannt wurden, stellen im Wesentlichen die Datenanalysen, die Robotic Process AutomationRobotic Process AutomationSoftware-RoboterRobotic Process Automation (RPA), das Process MiningProcess Mining, das Internet of Things, die künstliche Intelligenz, die 5G-Technologie und das autonome Fahren dar.

Regelbasierte, robotergestützte Prozessautomatisierung steht bereits seit mehreren Jahren als Anwendungsfall bei dem produzierenden Filtrationsunternehmen Mann+Hummel im Fokus, die zur Effizienz der Controllingaktivitäten beiträgt und dadurch dem Kostendruck – auch auf die administrativen Abteilungen – begegnet (vgl. Hermann/Stoi/Wolf 2018, S. 28). Der in diesem Beitrag von Hermann et al. angedeutete Ausblick auf die Zukunft antizipiert bereits selbstlernende Berichtssysteme, die mithilfe von Big-Data-Anwendungen insbesondere im Planungsbereich Anwendung finden werden.

Die Digitalisierung des Finanz- und Rechnungswesens wurde beim Maschinenbauunternehmen Trumpf SE + Co. KG bereits frühzeitig im Dreiklang aus Mensch, Technik und Organisation vorgenommen (vgl. Sejdic 2020, S. 61 f.). Technik besitzt dabei die bilateralen Dimensionen Prozesse/Arbeitsabläufe sowie Instrumente/Systeme (vgl. ebenda, S. 63). In der Betrachtung aus dem Jahr 2020 spielen BlockchainBlockchain oder Process Mining als Technologie für den Bereich eine Möglichkeit der weiteren Optimierung (vgl. ebenda, S. 62), insbesondere RPA wird als geeignetes System angesehen. KI zeichnete sich im Unternehmen als möglicher Anwendungsfall ab, die damit verbundenen Möglichkeiten schienen zu diesem Zeitpunkt jedoch noch fraglich zu sein (vgl. ebenda, S. 65). Der Impetus der Technik auf die Veränderungen im Unternehmen in den zwei anderen Dimensionen des Dreiklangs wurde bereits fokussiert (vgl. ebenda, S. 66).

2021 berichten Haefs und Pienczke umfangreich vom Einsatz kontinuierlich weiterentwickelter KI in der zentralen Abteilung Global Business Solutions, die bei dem Konsumgüter- und Klebstoffhersteller Henkel als Shared Service CenterShared Service Center für den Gesamtkonzern Unterstützungsdienstleistungen entlang der Supply Chain abdeckt (vgl. Haefs/Pienczke 2021, S. 25). Künstliche Intelligenz wurde zu diesem Zeitpunkt bereits für die Automatisierung von regelbasierten Aufgaben genutzt, um dadurch die unterschiedlichen digitalen Kompetenzen skalieren zu können (vgl. ebenda, S. 26). Neben der bereits beschriebenen RPA fanden ebenfalls Chatbot-Anwendungen Einzug in den Arbeitsalltag der Mitarbeitenden des Unternehmens. Die Möglichkeiten, die ein Shared Service Center im Rahmen der übertragenen und skalierbaren Aufgaben besitzt, treibt aus Sicht der Autoren die Digitalisierung im Allgemeinen und die KI-Nutzung im Speziellen stark voran (vgl. ebenda, S. 27).

PricewaterhouseCoopers befragte Mitte 2023 die Entscheiderinnen und Entscheider von 100 größeren und mittelständischen Unternehmen hinsichtlich des Status quo der Digitalisierung und zur digitalen Weiterentwicklung. Als relevant für die Finanzfunktion wurden KI und Machine Learning dabei sehr oft genannt, Sprachmodelle (ChatGPT o. Ä.) und Blockchain selten, Quantencomputing nahezu nie. Es zeichnet sich in der Studie ab, dass KI im Rechnungswesen zu diesem Zeitpunkt Einzug gehalten hat, das Potenzial dieser Technologie aber noch nicht absehbar ist (vgl. PricewaterhouseCoopers GmbH, o. V. 2023, S. 11). Spezifisch für den Bereich der Abschlussprüfung kommt die Befragung zu dem Ergebnis, dass die Unternehmen keine radikalen Innovationen erwarten, sondern dass dieser Bereich weiterhin durch inkrementelle Innovationen getrieben wird. Regulatorische Vorgaben begünstigen jedoch die Implementierung neuer technologischer Lösungen, die vor dem Hintergrund der Datensicherheit auszuwählen seien (vgl. ebenda, S. 32).

Die Hinweise, die einzelne Ausarbeitungen zum Thema der Digitalisierung des Finanz- und Rechnungswesens liefern können, zeigen, dass die Digitalisierung zumeist in Projekten gedacht wird und sich auf Ebene einzelner Abteilungen bzw. Aufgaben widerspiegelt. Mitarbeitende berichten von den Herausforderungen der unternehmensinternen Umsetzung einzelner Technologien bzw. Anwendungen und zeigen die Vorteile und Herausforderungen auf, die im Rahmen der Implementierung auftreten. Generell lässt sich festhalten, dass das Abstraktionsniveau der zuvor aufgeführten Hinweise gering ausfällt, weshalb ein Blick auf allgemein ausgerichtete Erkenntnisse und damit ein Blick in die Literatur geboten ist.

1.3 Hinweise auf die Digitalisierung der spezifischen Bereiche in der Literatur

Die folgende Untersuchung basiert auf einer systematischen Literaturrecherche. Dabei wird der Fokus auf die Erkenntnisse gelegt, die aktuelle Veröffentlichungen im spezifisch betrachteten Bereich der Digitalisierung des Finanz- und Rechnungswesens kommuniziert haben. In diesem Rahmen wird ebenfalls die initiierte Digitalisierung im Forschungsbereich berücksichtigt: Die kürzlich eingeführten, auf KI basierenden technischen Möglichkeiten werden genutzt, um eine möglichst vollständige Betrachtung der zum Thema veröffentlichten Beiträge zu erreichen. Damit soll Interessierten ein theorie- und praxisorientierter Überblick gegeben werden über den aktuellen Stand der literaturbasierten Erkenntnisse zur Digitalisierung im Bereich des Rechnungs- und Finanzwesens.

Die systematische Literatursuche basiert auf dem PRISMA-Modell, um ein Studiendesign zu nutzen, das robuste und reproduzierbare Ergebnisse liefert, wodurch Verzerrungen reduziert werden sollen (vgl. Rethlefsen et al. 2021, S. 1); als Literaturquelle wurde die Datenbank Web of ScienceWeb of Science und als Analyseanwendungen Perplexity sowie Elicit genutzt. Darüber hinausgehende Literatur (unveröffentlichte Literatur, z. B. Conference Proceedings, eigene Arbeitspapiere, Webseiten) wurde nicht betrachtet. In folgenden Schritten wurden die erhaltenen Quellen – auf Basis der Zitation – um weitere relevante Quellen ergänzt.

Als wesentliche Informations- und Beitragsquelle dient im ersten Schritt damit das Web of Science, das in der international ausgerichteten Datenbank mit einer Verfügbarkeit von mehr als 225 Mio. Veröffentlichungen, neben Büchern u. a. auch Beiträge in mehr als 34.500 Journals aus verschiedenen Disziplinen (vgl. Clarivate 2024, o. S.), eine sehr weitgehende Abdeckung möglicherweise relevanter Veröffentlichungen bietet. Da die Digitalisierung kein nationales Thema darstellt – weil die Unternehmen durch den globalen Informationsfluss international von der Digitalisierung betroffen sind – ist im ersten Schritt eine weltweit ausgerichtete Suche nach geeigneten Literaturhinweisen angezeigt.

Gesucht wurde nach relevanten Artikeln in der Web of Science Core Collection, in allen Editionen. Anschließend wurde die Suche spezifiziert auf die Fachbereiche Business, Business Finance und Management. Die Suche nach den relevanten Wörtern »Digiti?ation« OR »Digitali?ation« und »finance« OR »accounting« in der Suche im Titel ab dem Erscheinungsjahr 2014 bis zum 11.09.2024 ergab 718 Artikel und 29 Reviews und damit eine Gesamtanzahl von 747 an identifizierten Beiträgen mit Veröffentlichung in den letzten zehn Jahren. Die absolute Zahl der Veröffentlichungen stieg ab dem Jahr 2019 stark an und zeigte in den Jahren 2022 und 2023 bereits eine hohe Ausprägung (s. Abb. 1-3).

Abb. 1-3:

Verteilung der Anzahl der Artikel im spezifischen Bereich (01.01.2014 bis 11.09.2024)

Man erkennt die Bedeutungszunahme des Themenbereichs in der Literatur: Insbesondere seit dem Jahr 2019 und damit seit dem Jahr des Erscheinens der Erstauflage dieses Sammelwerkes hat die Anzahl an relevanten Veröffentlichungen stark zugenommen. Zum Abrufdatum 11.09.2024 zeichnet sich für das Jahr 2024 mit 150 Veröffentlichungen bereits eine weitere Zunahme der Relevanz des Themas in der Literatur ab.

Der vorliegende Beitrag berücksichtigt auch die Entwicklungen um die künstliche Intelligenz. Seit der Veröffentlichung von ChatGPT am 30.11.2022 (vgl. OpenAI 2023, o. S.) erreichen die auf Sprachmodellen basierenden neuen Anwendungen viele Anwender; durch die individuelle Nutzung wird die Anwendung im Unternehmenskontext beschleunigt. Daher werden im weiteren Verlauf der Analyse lediglich Beiträge ab dem Erscheinungsjahr 2023 betrachtet, da seit diesem Jahr die Beiträge diese aktuellen Entwicklungen im Bereich KI verstärkt berücksichtigen. Damit reduziert sich die vorherige Auswahl auf die Anzahl von 314 Artikel, die im Anschluss nur Berücksichtigung fanden, falls mindestens eine Zitation aufweist. (Dieses Qualitätsmerkmal ist diskutabel, aber als Näherung angewendet worden.)

Somit wurden 111 Artikel in den weiteren Review-Prozess eingebunden; diese wurden hinsichtlich ihrer Relevanz untersucht. Gleichzeitig wurden volkswirtschaftliche, kundenzen­tralisierend geprägte Beiträge und Themen rund um die Erziehung oder die Digitalisierung in staatlichen Institutionen (insbesondere im Bereich »green finance, carbon emission«) eliminiert, sodass sich die Gesamtzahl auf 47 Beiträge reduzierte. Die Eliminierung von 15 nicht frei zugänglichen Artikeln reduzierte die untersuchungsfähige Artikelanzahl auf 32, von denen 19 im Jahr 2023 und 13 im Jahr 2024 (bis zum 11.09.2024) erschienen.

Für die weitergehende Analyse dieser 32 Artikel wurde auf die KI-Anwendung ElicitElicit (vgl. Elicit, o. V. 2024, o. S.) zurückgegriffen. Elicit generiert auf Basis von hinterlegten Originaldokumenten entsprechende Zusammenfassungen und ermöglicht auf der Grundlage einer gestellten Forschungsfrage die zielgerichtete Analyse. Um HalluzinationHalluzinationen auszuschließen, wurden die Aussagen der Anwendung anschließend gesichtet und danach durch den Autor geclustert. Die generierten Hinweise lassen sich in die Bereiche Digitalisierungsinitialisierung und -hemmnisse sowie Digitalisierungsvorteile einteilen:

Digitalisierungsinitialisierung:

Zhu, Li und Ma (2024) erläutern, dass eine sehr digitalisierungsgetriebene Einstellung der Geschäftsführung explizit auch die Digitalisierung des Finanzwesens provoziert (vgl. Zhu/Li/Ma 2024, S. 7). Hinsichtlich der Initialisierungsinitiative erkennen Begkos, Antonopoulou und Ronzani (2024), dass die Digitalisierung in Unternehmen durch einen organischen Prozess gekennzeichnet ist, wobei insbesondere die Rechnungslegungsprozesse sehr relevant sind; die Steuerung kann dabei zentral erfolgen. Die Forschenden erkennen, dass organisationaler Wandel oftmals durch die Bestätigung neuer technologischer Lösungen durch die Mitarbeitenden erfolgt, wodurch interorganisationale Verbindungen entstehen (vgl. Begkos/Antonopoulou/Ronzani 2024, S. 15). Aus Sicht von Rasool, Greco und Strazzullo sind weitere Kennzahlen nötig, um die Digitalisierung und deren Erfolgsbeitrag in verschiedenen Unternehmensbereichen, insbesondere im Bereich Supply Chain, zu messen; hier liegen in den Unternehmen zu wenige spezialisierte Kenngrößen vor (vgl. Rasool/Greco/Strazzullo 2023, S. 8 f.).

Digitalisierungshemmnisse:

Guo, Feng und Li (2023) erkennen, dass die Einführung technologischer Neuerungen die Digitalisierung prägt, wohingegen Verantwortliche mit stärkerem Finance-Hintergrund diese Berücksichtigung neuer Technologien oftmals bremsen (vgl. Guo/Feng/Li 2023, S. 7). Fülöp et al. (2023) heben hervor, dass die meisten Mitarbeitenden in der Rechnungslegung über oberflächliches Wissen im Bereich KI verfügen. Um vertieftes Wissen zu generieren, sind umfangreiche Trainings notwendig, die sich auch um ethische Aspekte drehen sollten (vgl. Fülöp et al. 2023, S. 400). Weber, Carl und Hinz (2024) sprechen sich dafür aus, insbesondere im Finance-Bereich erklärende KI einzusetzen und dabei stärker die Datensicherheit zu fokussieren und nicht nur auf die Chance, die Aussagekraft von Informationen zu betrachten (vgl. Weber/Carl/Hinz 2024, S. 898 f.).

Digitalisierungsvorteile:

Hu, Fang und DiGiovanni (2023) erkennen, dass durch die zunehmende Digitalisierung in kleinen und mittleren Unternehmen etwaige Finanzierungslücken geschlossen werden können, insbesondere von Unternehmen, die eine externe Finanzierung nachfragen (vgl. Hu/Fang/DiGiovanni 2023, S. 1710). Dazu passend erläutern Chen und Jiang (2024), dass die Digitalisierung die Investitionseffizienz erhöht (vgl. Chen/Jiang 2024, S. 26 f.).

Man erkennt, dass im Gegensatz zu den Hinweisen aus der Unternehmenspraxis die Literatur lediglich abstrakte Hinweise liefern kann; als interessant erscheint aber der unterschiedlich gelagerte Digitalisierungsimpetus, den die Studien aufzeigen.

Verlässt man diesen eher klassischen Pfad der Forschung und öffnet sich für weitere Tools zur Erkenntnisgenerierung, dann können Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLM) für die initiale Beantwortung von Forschungsfragen herangezogen werden. Die Auswahl für ein geeignetes Tool wird aktuell durch die Schnelllebigkeit und Innovationsfreude in diesem Bereich erschwert, da nahezu monatliche Weiterentwicklungen eine temporär optimale Auswahl ermöglichen. An dieser Stelle sei auf die Eignung der Anwendung PerplexityPerplexity verwiesen, die auch die Anwendung im Bereich akademischer und professioneller Forschung ermöglicht (vgl. Perplexity, o. V. 2024, o. S.).

Der Prompt »How does digitization affect accounting, finance and controlling?« liefert bei Perplexity Erkenntnisse, die auf sechs einschlägigen Quellen basieren. Der vorhergehenden Analyse entsprechend, sprechen auch diese Quellen der Digitalisierung in mehrfacher Hinsicht erhebliche Auswirkungen auf Rechnungswesen, Finanzbereich und Controlling zu. Kategorisieren lassen sich diese Auswirkungen laut Perplexity auf die Automatisierung und die Effizienz, die verbesserte Datengenauigkeit und -zugänglichkeit, erweiterte Analysefähigkeiten, die verbesserte Berichterstattung und Compliance und die Veränderung der Aufgaben und damit Rollen der Mitarbeitenden in den spezifischen Bereichen (s. Abb. 1-4). Die Aussagen, die sich diesen Kategorien zugeordnet lassen, hat der Autor dieses Beitrags durch Studien ergänzt, die im Rahmen der vorherigen Analyse via Elicit als relevant erkannt wurden.

Abb. 1-4:

Auswirkungen der Digitalisierung auf Finanz- und Rechnungswesen

Automatisierung und Effizienz

Die Digitalisierung ermöglicht die Automatisierung vieler Routineaufgaben im Finanz- und Rechnungswesen (vgl. Pargmann et al. 2023, S. 10). Dazu gehören z. B. die automatisierte Dateneingabe und Transaktionserfassung, rationalisierte Abstimmungsprozesse sowie eine automatisierte Finanzberichterstattung und Ausweiserstellung. Im Rahmen einer im September 2023 veröffentlichten Studie des World Economic Forum (2023) wurde die Auswirkung von Large Language Models auf einzelne Arbeitsbereiche untersucht. Dabei zeigt sich, dass repetitive, analytische Aufgaben stark durch die mögliche Automatisierung betroffen sein werden. (Zwischen 53 und 81 % der Aufgaben können zukünftig insbesondere durch KI-Anwendungen automatisiert werden; vgl. World Economic Forum 2023, S. 10.) Darunter fallen auch Aufgaben, die sich um Analysen in den klassischen Unternehmensbereichen Finance, Accounting und Controlling bewegen: Management Analysts, Statistical Assists, Production, Planning and Expediting Clerks, Bookkeeping, Accounting and Auditing Clerks, Bill and Account Collectors.

Die Automatisierung reduziert in der Folge die manuelle Arbeit und verbessert die Effizienz, sodass sich die Finanzfachleute auf höherwertige analytische Aufgaben konzentrieren können. Insbesondere die Implementierung von Technologien in den Bereichen Finanzberichterstattung, Audit, Finanzplanung und Risikobewertung erfordern dann Zusammenarbeit und Wissensaustausch, um das gesamte Potenzial der neuen Technologien heben zu können (vgl. Thursina 2023, S. 50).

Verbesserte Datengenauigkeit und -zugänglichkeit

Digitale Buchhaltungssysteme bieten eine verbesserte Datengenauigkeit im Vergleich zu manuellen Prozessen (vgl. Anitha/Dinesh Kumar 2023, S. 5433 f.). Zu den wichtigsten Vorteilen gehören die Verringerung menschlicher Fehler bei der Dateneingabe und bei Berechnungen, der Echtzeitzugriff auf Finanzdaten und Berichte sowie die optimierten Prüfpfade und die Datenintegrität. Durch diese verbessern sich Berichterstattung und Compliance, die Vorschriften können durch automatisierte Kontrollen besser eingehalten werden.

Erweiterte Analysefähigkeiten

Die Digitalisierung ermöglicht z. B. mittels Big-Data-Analysen (vgl. Weber/Schäffer 2022, S. 177) zur Ermittlung von Trends und Erkenntnissen anspruchsvollere Finanzanalysen, prädiktive Analytik kann für Prognosen und Planung genutzt werden, und die Datenvisualisierung und Dashboards lässt sich interaktiv gestalten (vgl. Paltron, o. V. 2023, o. S.); dies ermöglicht eine stärker datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Organisations- und Prozessveränderungen

Die Digitalisierung führt in der Folge zu Veränderungen in den Finanzprozessen und Organisationsstrukturen: Workflows und Kontrollen rund um digitale Systeme werden neu gestaltet (vgl. Pargmann et al. 2023, S. 4), der Finance-Bereich wird agiler und flexibler (vgl. PrimeGroup, o. V. 2024, o. S.), einige Finanzaktivitäten können durch Shared Service CenterShared Service Center zentralisiert werden (vgl. Paltron, o. V. 2023, o. S.).

Transformation der Rollen

Die Mitarbeitenden besitzen durch die automatisierten Aufgabenerledigungen mehr Zeit für komplexe Aufgaben, wie z. B. tiefergehende Analysen und entscheidungsbasierte Leistungen, gleichzeitig müssen die Mitarbeitenden mit den neuen Technologien vertraut sein, um die Möglichkeiten vollständig ausnutzen zu können; dies erfordert weitere Ausbildung (vgl. Keglevic Kozjak 2024, S. 95). Die Rolle von Buchhaltern, Controllern und Finanzfachleuten wandelt sich konsequent und verschiebt sich von der Datenproduktion zu Datenanalyse und -interpretation (vgl. Kieninger/Schimank 2017, S. 14). Dadurch können strategische Geschäftspartnerschaften stärker fokussiert werden (vgl. PrimeGroup, o. V. 2024, o. S.), wodurch aber gleichzeitig der Bedarf an neuen digitalen und analytischen Fähigkeiten steigt.

1.4 Fazit und Ausblick

Die Digitalisierung ist zu interpretieren in der Weiterführung der bereits vor über 40 Jahren durch Naisbitt identifizierten Megatrends Information und Technologie. Digitale Transformation und künstliche Intelligenz sind im Wesentlichen Ausprägungen der durch den Fokus aus die Informationskommunikation ermöglichten Digitalisierung. Unternehmen beschreiten den Weg der Digitalisierung meist konsequent, auf Basis von Projekten in einzelnen Abteilungen oder durch unternehmensweite Implementierungen. Der Blick in die Literatur zeigt einerseits, dass die Initialisierung der Digitalisierungsbestrebungen fokussiert zu betrachten wäre, um die Vorteile digitaler Prozesse und Strukturen ausnutzen zu können, um geeignete Anpassungen im Bereich der Unternehmensorganisation und -prozesse zu initiieren. Andererseits ist die Wahl des geeigneten Werkzeugs ein wichtiger Aufmerksamkeitspunkt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Digitalisierung das Rechnungswesen, den Finanzbereich und das Controlling grundlegend verändert – durch die Automatisierung von Routinearbeiten sowie die Verbesserung und Ausweitung der analytischen Fähigkeiten. Aufgabenbereiche verändern sich, und der Schwerpunkt verlagert sich von repetitiven Aufgaben hin zu stärker strategisch geprägten Tätigkeiten. Die Digitalisierung bietet zwar viele Vorteile, bringt aber auch Herausforderungen mit sich und erfordert demnach auch, dass Unternehmen den Übergang und die z. T. lediglich vermuteten damit verbundenen Risiken berücksichtigen. Bereits lange halten sich, insbesondere in Deutschland, die Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Sorge um den Datenschutz (vgl. Zhang 2018, o. S.).

Die Technologien werden in vielen Unternehmen organisch bedingt eingeführt, während in anderen Unternehmen bereits eine Digitalstrategie die Einführung einer Technologie zentral initiiert. Unternehmensangehörige müssen folglich Technologien verstehen, prüfen, bewerten und implementieren können. Dabei sind die – wenn auch z. T. nur gefühlten – Unsicherheiten der Mitarbeitenden im Rahmen einer Implementierung zu beachten, wodurch Schulungen der Mitarbeitenden erforderlich sind (vgl. PrimeGroup, o. V. 2024, o. S.) und ein geeignetes Change-Management relevant ist, um sowohl die Einführung und Umsetzung nachhaltig zu unterstützen (vgl. Paltron, o. V. 2023, o. S.) als auch Abneigungsmuster zu durchbrechen und das Potenzial der Technologien heben zu können (vgl. Keglevic Kozjak 2024, S. 95).

Die hier generierten Erkenntnisse basieren auf Beobachtungen aus Praxis und Literatur. In der praktischen Betrachtung mischen sich meist die Anforderungen einzelner Abteilungen mit den Anforderungen des Gesamtunternehmens. Praktiker müssen demnach abwägen, welche strategischen Schwerpunkte unternehmensweit gesetzt werden sollen, aber davon abgeleitet auch abteilungsweit und damit für die Finanzabteilung.

Eine konsistente Gestaltung aller Prozesse, Strukturen und Technologien, weg vom Buzzword Digitalisierung hin zurück zum Fokus Information (vgl. Naisbitt 1982, S. 69: Information als vorherrschende Kraft in einem Unternehmen), erscheint angezeigt zu sein, um durch den zielgerichteten Umgang mit dem wertvollen Gut der (relevanten) Information diese – ganzheitlich gedacht – zu einem Wettbewerbsvorteil werden zu lassen.

Literaturverzeichnis

Anitha, K. M./Dinesh Kumar, G. R. (2023): The Digitalization of Accounting in Modern Business: An Analytical Pedagogy Through Benefits and Challenges of Digitalization, in: Journal of Propulsion Technology, 44.

Bharadwaj, A./El Sawy, O. A./Pavlou, P. A./Venkatraman, N. (2013): Digital Business Strategy: Toward a Next Generation of Insights, in: MIS Quarterly, 37.

Begkos, C./Antonopoulou, K./Ronzani, M. (2024): To Datafication and Beyond: Digital Transformation and Accounting Technologies in the Healthcare Sector, in: The British Accounting Review, 56.

Borchers, D. (2009): Vor 30 Jahren: Mit Visicalc bricht eine neue Ära an, https://www.heise.de/news/Vor-30-Jahren-Mit-Visicalc-bricht-eine-neue-Aera-an-832164.html; Abrufdatum: 23.09.2024.

Chen, Z./Jiang, K. (2024): Digitalization and Corporate Investment Efficiency: Evidence from China, in: Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 91.

Clarivate (2024): Web of Science Coverage Details, https://clarivate.libguides.com/librarianresources/coverage, Abrufdatum: 11.09.2024.

Elicit, o. V. (2024): Analyze research papers at superhuman speed, https://elicit.com/?redirected=true, Abrufdatum: 23.09.2024.

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2 Controlling digitaler Geschäftsmodelle – Disruption und Resilienzmanagement

Marc Muff*

2.1 Digital und Disruption

»Digital« und »Disruption« sind für das Controlling die prägenden Parameter unserer Zeit. Beides hat Auswirkungen sowohl auf das Betrachtungsobjekt – Unternehmen und deren Geschäftsmodelle – als auch auf die Aufgaben des Controllings (vgl. Muff 2017). Spätestens mit der Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI am 28.11.2022 hat die Dynamik der digitalen DisruptionDigitale Disruption weiter deutlich zugenommen. Hieraus ergibt sich für das Controlling, auch als Bestandteil des unternehmerischen Risiko- und Resilienzmanagements, umfassender Handlungsbedarf. Wird dieser ignoriert, droht das Controlling selbst zum Opfer der digitalen Disruption zu werden. Die Resilienz, also die Widerstandskraft des Controllings angesichts dieser enormen Herausforderung, scheint im Allgemeinen nicht besonders hoch zu sein (vgl. Schäffer/Weber 2018).

Vor diesem Hintergrund stellt der vorliegende Beitrag die wesentlichen Aspekte des Controllings digitaler Geschäftsmodelle im Spannungsfeld von Disruption und Resilienzmanagement dar. Er verfolgt damit das Ziel einer nützlichen Handreichung für das Controlling, die schlussendlich die Resilienz der eigenen Funktion erhöhen soll. Im Anschluss an diese Einleitung erfolgt eine Definition des Begriffs künstliche Intelligenz und eine Abgrenzung der Aufgaben des Controllings, der wesentlichen Charakteristika digitaler Geschäftsmodelle sowie der Begriffe Disruption und Resilienzmanagement. Darauf aufbauend, wird erörtert, welche Auswirkungen die Anforderungen digitaler Geschäftsmodelle auf das Controlling haben – d. h. welcher Handlungsbedarf sich für das Controlling ergibt. Den Schluss bilden eine Zusammenfassung sowie ein Ausblick auf mögliche zukünftige Entwicklungen.

2.2 Definitionen

2.2.1 Künstliche Intelligenz

Der Begriff künstliche Intelligenz (KIKI, Definition) bzw. Artificial Intelligence (AI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen und Algorithmen, die in der Lage sind, spezifische Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Solche Systeme können z. B. Sprach- oder Bilderkennung, Entscheidungsfindung oder Datenauswertung durchführen und sind darauf ausgerichtet, bestimmte Probleme zu lösen oder Aufgaben zu automatisieren.

In jüngster Zeit wird zunehmend Artificial General IntelligenceKI, Artificial General IntelligenceArtificial General Intelligence (AGI) von Artificial Intelligence differenziert. Bei Artificial General Intelligence handelt es sich um eine Form künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, eine beliebige kognitive Aufgabe zu lösen, die auch von einem menschlichen Gehirn gelöst werden könnte. AGI-Systeme haben ein umfassendes Verständnis von Wissen und Fähigkeiten, das es ihnen ermöglicht, eigenständig zu lernen, zu verstehen, zu planen und Probleme zu lösen, ähnlich wie es Menschen tun.

Zusammenfassend bedeutet dies, dass AI auf spezifische Anwendungsgebiete beschränkt ist, während AGI ein breiteres Verständnis von Intelligenz und Fähigkeiten anstrebt.3

2.2.2 Controlling

ControllingControlling, Definition kann allgemein definiert werden als »Teilbereich des unternehmerischen Führungssystems, dessen Hauptaufgabe die Planung, Steuerung und Kontrolle aller Unternehmensbereiche ist« (vgl. Weber 2018). Auf dieser Basis können vier zunehmend weiter gefasste Controlling-Modelle differenziert werden:

ziel- und ergebnisorientierte Transparenzfunktion,

systematische Festlegung und Zuordnung von Zielen, Messung der Zielerreichung, Feststellung von Soll-Ist-Abweichungen, Erarbeitung von Maßnahmen zu deren Beseitigung,

Koordination des gesamten unternehmerischen Führungssystems (im Gegensatz zur Fokussierung auf Teilbereiche),

Sicherung der Rationalität der Führung (verhaltensorientiertes Modell).

2.2.3 Digitale Geschäftsmodelle

Als GeschäftsmodellGeschäftsmodell, Definition und wesentliche Elemente bezeichnet man »eine modellhafte Repräsentation der logischen Zusammenhänge, wie eine Organisation bzw. ein Unternehmen Mehrwert für Kunden erzeugt und einen Ertrag für die Organisation sichern kann« (vgl. Grösser 2018). Wesentliche Elemente eines Geschäftsmodells sind damit (vgl. Stähler 2001, S. 41 f.):

die Value Proposition bzw. das Leistungsversprechen (Nutzen),

die Architektur der Wertschöpfung (Leistungserstellung) und

das Ertragsmodell (Monetarisierung).

Im Hinblick auf den Grad der Digitalisierung von Geschäftsmodellen kann wie folgt differenziert werden (vgl. Schulz 2017):

Digitales GeschäftsmodellDigitales GeschäftsmodellGeschäftsmodell, digitales vs. hybrides vs. klassisches: Im Zentrum stehen rein virtuelle Leistungsversprechen, für deren Erbringung und Nutzung zwingend IT notwendig ist.

Hybrides Geschäftsmodell: Das Leistungsversprechen beinhaltet neben virtuellen auch physische Komponenten.

Klassisches Geschäftsmodell: Das Leistungsversprechen ist frei von virtuellen Elementen.

Der Versuch, für diese Kategorien jeweils – insbesondere für »klassische Geschäftsmodelle« – Beispiele zu nennen, zeigt, wie schwierig es ist, Geschäftsmodelle zu identifizieren, die nicht zumindest hybrid sind. Als klassisches Geschäftsmodell liegen z. B. Handwerksleistungen nahe, jedoch wird heute auch im Handwerk sehr oft mit digitalen Mitteln gearbeitet, z. B. im Rahmen der Planung von Bauvorhaben (3D-Visualisierung etc.). Ein wichtiges Konzept im Kontext digitaler Geschäftsmodelle sind sogenannte Plattformen.

2.2.4 Disruption

DisruptionDisruption, Definition und Abgrenzung von Innovation steht der Innovation nahe, ist jedoch nicht mit ihr identisch. Innovation reformiert die Wertschöpfungskette, indem sie einzelne Komponenten verbessert. Disruption revolutioniert die Wertschöpfungskette und macht einzelne Komponenten obsolet bzw. zerschlägt ­diese.

Ein geeignetes Beispiel für diese Differenzierung ist die Musikindustrie. Hier folgte der Innovation des Mediums bzw. der Vertriebsorganisation (CD als Verbesserung der LP, Beibehaltung des Vertriebs über Fachgeschäfte) die Zerschlagung des Mediums: Streaming-Dienste wie Spotify machen sowohl das Medium als auch den klassischen Vertrieb weitgehend obsolet.

2.2.5 Resilienzmanagement

Unter ResilienzmanagementResilienzmanagement, Definition wird die Fähigkeit verstanden, »disruptive Ereignisse durch die Entwicklung spezifischer Bewältigungsstrategien wirksam zu absorbieren und die Entwicklungen für den eigenen Wandel zum Vorteil zu nutzen« (vgl. Meissner 2018, S. 32). Das Resilienzmanagement gehört inzwischen zu den Kernaufgaben des Controllings (vgl. Muff 2017, S. 22 ff.).

3 Basierend auf einer Abfrage in GPT 3.5 Turbo am 07.07.2024. Zur Bedeutung von KI für das Controlling siehe z. B. Arbeitskreis Digital Reporting der Schmalenbach-Gesellschaft für Betriebswirtschaft e. V. (2022) und Larina/Faupel (2022). Zum Thema AGI vgl. Aschenbrenner (2024).

2.3 Auswirkungen digitaler Geschäftsmodelle auf das Controlling

2.3.1 Grundsätzliches

Digitales Geschäftsmodell, Auswirkungen auf das ControllingIm Unterschied zu klassischen Geschäftsmodellen ergeben sich bei digitalen Geschäftsmodellen die folgenden Herausforderungen, zu deren Lösung das Controlling beitragen muss (vgl. dazu z. B. auch Plath 2018, o. S.):

Vorhandensein komplexer immaterieller Vermögensgegenstände,

Allokation von Kosten und Erlösen zwischen verschiedenen Teilnehmern im Falle von digitalen Plattformen,

Erfassung neuartiger »digitaler« Risiken,

Bestimmung »innovativer« Erlöspotenziale »ohne Präzedenzfälle«.

Zudem verfolgen digitale Geschäftsmodelle nicht immer »klassische« MonetarisierungsstrategienMonetarisierungsstrategie, indirekte vs. direkte. Entsprechende Erlösmodelle können sein:

indirekt: Monetarisierung nicht des »digitalen Produkts« selbst, sondern eines damit in Zusammenhang stehenden physischen Produkts; oder

direkt: unmittelbare Monetarisierung des »digitalen Produkts«.

Der Unterschied zwischen indirekter und direkter Monetarisierung kann am Beispiel der Landwirtschaft verdeutlicht werden: Hier setzen die meisten Hersteller von Pflanzenschutzmitteln bzw. Saatgut digitale Instrumente im Rahmen des Customer Experience Management ein. Deren Wertbeitrag kann z. B. darin bestehen, dass sie Landwirten hochpräzise Vorhersagen in Bezug auf Krankheitsverläufe (z. B. Pilzkrankheiten) in einer bestimmten Region liefern. Diese Vorhersagen basieren auf komplexen digitalen agronomischen Modellen. Einige Produzenten stellen Landwirten diese Informationen »kostenlos« zur Verfügung und verfolgen damit das Ziel, Landwirte indirekt dadurch zu »honorieren«, dass sie ggf. notwendige Pflanzenschutzmittel von ihnen beziehen. Hierbei handelt es sich um ein hybrides Geschäftsmodell (s. Abschn. 2.2.3).

Eine andere Art Geschäftsmodell, diesmal mit direkter Monetarisierungsstrategie, besteht darin, dass Pflanzenschutzunternehmen Landwirten – gegen eine flächenabhängige Gebühr – ein Gesundheits- oder Ertragsversprechen geben. Die Leistungserbringung, also »die Einlösung des Versprechens«, erfolgt dabei weitgehend digital. So werden die entsprechenden Felder z. B. mit Sensoren und Drohnen überwacht; die ggf. notwendige Bewässerung wird dabei automatisiert ausgelöst. Sofern der Einsatz von Pflanzenschutzmitteln angezeigt ist, erfolgt deren Applikation durch Sub-Kontraktoren. Sofern diese Sub-Kontraktoren bei der Auswahl des Herstellers der Pflanzenschutzmittel frei sind, d. h. nicht an den Produzenten gebunden, der das Gesundheits- bzw. Ertragsversprechen gegeben hat, erfolgt die Monetarisierung vollumfänglich direkt, und das Geschäftsmodell ist weitgehend digital und nicht hybrid wie im vorstehend beschriebenen Fall.

2.3.2 Ermöglichung digitaler Geschäftsmodelle – Data Integration Layer

Digitales Geschäftsmodell, Ermöglichung durch DILViele digitale Geschäftsmodelle basieren auf »dem intangiblen Produktionsfaktor Informationen bzw. Daten« (vgl. Jaekel 2015, S. 3). Dieser »Produktionsfaktor« liegt im Unternehmen in der Regel in nicht strukturierter und v. a. nicht integrierter Form vor, weshalb er sich nicht einfach »verarbeiten« lässt. Das ERP-System (Enterprise-Resource-Planning-SystemEnterprise-Resource-Planning-SystemERP-SystemEnterprise-Resource-Planning-System) eines Unternehmens ist zwar Dreh- und Angelpunkt für Daten und Informationen, reicht jedoch als Daten- und Informationsquelle für die »digitale Leistungserbringung« allein nicht aus. Vielmehr ist es um sonstige, für das jeweilige Unternehmen relevante Daten und Informationen (z. B. volkswirtschaftliche Informationen, wie z. B. zum Wirtschaftswachstum, oder geografische Informationen, wie z. B. zur Wetterentwicklung) zu ergänzen.

Der »Ort«, an dem alle relevanten Daten- und Informationsquellen des Unternehmens zusammengebracht und nutzbar gemacht werden, ist der Data Integration LayerData Integration Layer (DIL). Da das Con­trolling eine Schlüsselrolle zumindest in Bezug auf das ERP-System des Unternehmens spielt, kommt ihm für die Schaffung des Data Integration Layer, und damit einer wesentlichen Voraussetzung digitaler Geschäftsmodelle, besondere Verantwortung zu. Der Data Integration Layer ist grundlegend sowohl für Leistungsversprechen als auch für Leistungserbringung vieler hy­brider und digitaler Geschäftsmodelle.

2.3.3 Mitgestaltung digitaler Geschäftsmodelle

Digitales Geschäftsmodell, MitgestaltungInsbesondere über den Data Integration Layer kann das Controlling nicht nur wesentliche Beiträge zur Ermöglichung digitaler Geschäftsmodelle leisten, sondern diese auch aktiv mitgestalten. Dies ist dann der Fall, wenn auf Basis des Data Integration Layer nicht nur die Leistungserbringung ermöglicht wird, sondern Inhalte des Data Integration Layer selbst Gegenstand der Leistungserbringung sind.

Es ist z. B. einerseits vorstellbar, dass das Unternehmen selbst komplexe, datenanalytische Modelle auf dem Data Integration Layer aufsetzt und die Erkenntnisse daraus Teil des Leistungsversprechens sind. Andererseits sind Fälle denkbar, wo die Leistung des Unternehmens nicht in einer abgeschlossenen Analyse besteht (also der Rohstoff Daten »in veredelter Form«), sondern vielmehr im (zumindest partiellen) direktem Zugang zu diesem Rohstoff.

Unabhängig davon kommt dem Controlling im Rahmen der Mitgestaltung digitaler Geschäftsmodelle große Bedeutung zu, wenn es um die Entwicklung neuer (finanzieller) Steuerungsansätze für derartige Geschäftsmodelle geht (vgl. Deloitte 2020, o. S.).

2.3.4 Bewertung digitaler Geschäftsmodelle

Digitales Geschäftsmodell, Bewertung