Digitalisierung und Automatisierung mit RPA im Controlling & Finance E-Book

Sebastian Serfas

• Herausgeber: tredition
• Kategorie: Fachliteratur
• Sprache: Deutsch
• Veröffentlichungsjahr: 2020

Seitenzahl: 171

Beschreibung

Die Auswirkungen der Digitalisierung sind in vielen Bereichen des wirtschaftlichen Lebens spürbar. Auch Controlling und Finance sind in diesem Zusammenhang von zahlreichen Veränderungen betroffen, die sowohl Chancen als auch Herausforderungen bedeuten. Ein Thema, das hier intensiv diskutiert wird und stark an Bedeutung gewinnt, ist Robotic Process Automation (RPA). Dabei handelt es sich um eine innovative Technologie zur anwendungsübergreifenden Automatisierung von Geschäftsprozessen, ohne IT-Schnittstellen oder klassische Programmierung. Der digitale RPA-Bot imitiert stattdessen das menschliche Verhalten bei der Benutzung der zu automatisierenden Anwendungen und führt anschließend die gelernten Abläufe automatisch aus. Prof. Dr. Sebastian Serfas, M.Sc. Christian Roth und Dipl.-Kfm. Gunther Müller geben einen Überblick zu den wichtigsten theoretischen Grundlagen und zur Funktionsweise von Robotic Process Automation. Sie vermitteln einen umfassenden Einblick in Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsfälle, insbesondere im Kontext der Bereiche Controlling und Finance, und verdeutlichen die Vorteile und Stärken der RPA-Technologie ebenso wie die damit verbundenen Risiken und Grenzen. Die Autoren adressieren ausführlich zentrale Erfolgsfaktoren bei der Implementierung von RPA und stellen wichtige Aspekte bei der Anbieter-Auswahl vor. Zudem beschreiben sie die aus dem RPA-Einsatz resultierenden Auswirkungen auf zukünftige Kompetenzprofile und Berufsbilder von Controllern und Finance-Mitarbeitern und geben ein Ausblick auf die weitere Entwicklung von RPA. Die theoretischen Inhalte dieses Buches werden auf Basis einer umfassenden, wissenschaftlich fundierten Literaturanalyse und unter Einbeziehung der Ergebnisse mehrerer empirischer Studien aufbereitet. Im Mittelpunkt stehen zudem zahlreiche ausführliche Fallbeispiele aus der Praxis, die exemplarisch aufzeigen, wie Unternehmen RPA im Echtbetrieb im Controlling bzw. im Finance-Bereich bereits heute erfolgreich nutzen.

Leseprobe

Prof. Dr. Sebastian Serfas ist stellv. wissenschaftlicher Gesamtstudienleiter der FOM Hochschule in Nürnberg. Er lehrt und forscht mit Schwerpunkt im Bereich Finance & Accounting und beschäftigt sich seit längerem intensiv mit verschiedenen Aspekten der Digitalisierung. Prof. Dr. Serfas ist Mitgründer des KompetenzCentrum für Entrepreneurship & Mittelstand und berät Unternehmen bei strategischen und operativen Fragestellungen.

Christian Roth ist Senior Controller bei der IGZ in Falkenberg und verfügt über mehrjährige Berufserfahrung in verschiedenen Positionen im Controlling. In seiner bisherigen Laufbahn hat er bereits mehrere Digitalisierungsprojekte im Controllingumfeld umsetzen können. Herr Roth hat einen Master im Fachbereich Accounting & Finance und beschäftigt sich seit längerem intensiv mit dem Thema Robotic Process Automation.

Gunther Müller lehrt an der FOM Hochschule in Nürnberg als freiberuflicher Dozent in den Gebieten Digitalisierung und Informationstechnologien. Er arbeitet aktuell als Berater im Bereich Wissens- und Technologietransfer, insb. für Startups. Zuvor war er als Gründer aktiv sowie als Geschäftsführer bei mehreren internationalen Unternehmen tätig.

Die Inhalte des vorliegenden Werkes wurden mit größter Sorgfalt recherchiert und nach bestem Wissen zusammengestellt und geprüft. Dennoch können fehlerhafte Informationen oder Darstellungen nicht ausgeschlossen werden. Der Verlag und die Autoren gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Alle Angaben erfolgen daher ohne Gewähr. Weder der Verlag noch die Autoren übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder getätigte Äußerungen, etc. Jegliche Haftung seitens der Autoren oder des Verlages ist ausgeschlossen.

Sebastian Serfas, Christian Roth, Gunther Müller

Digitalisierung und Automatisierung mit RPA im Controlling & Finance

Darstellung und Diskussion von Einsatzmöglichkeiten, Erfolgsfaktoren, Auswirkungen und Grenzen von Robotic Process Automation (RPA)

Digitalisierung und Automatisierung mit RPA im Controlling & Finance

Darstellung und Diskussion von Einsatzmöglichkeiten, Erfolgsfaktoren, Auswirkungen und Grenzen von Robotic Process Automation (RPA)

© 2020 Sebastian Serfas, Christian Roth, Gunther Müller

Verlag & Druck: tredition GmbH, Halenreie 40-44, 22359 Hamburg

ISBN Hardcover

978-3-347-18032-1

ISBN eBook

978-3-347-18033-8

Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung der Autoren. Das gilt insbesondere, aber nicht ausschließlich, für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen, die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen, sowie die Verbreitung und öffentliche Zugänglichmachung. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften.

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

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsv erzeichnis

Abkürzungsv erzeichnis

1 Einleitung

1.1 Relevanz und Problemstellung

1.2 Ziele und Leitfragen

1.3 Aufbau

2 Grundlagen und Definitionen

2.1 Digitalisierung

2.2 Controlling

2.3 Finance

2.4 Digitalisierungs-Trends im Controlling & Finance

3 Grundlagen von Robotic Process Automation

3.1 Entstehung und Definition

3.1.1 Entstehung und Abgrenzung von Robotic Process Automation

3.1.2 Definition von Robotic Process Automation

3.2 Technische Grundlagen

3.2.1 Grundlegende Systemarchitektur

3.2.2 Aufbau einer RPA-Software

3.3 Anwendungsbereiche von Robotic Process Automation

3.3.1 Auswahl geeigneter Prozesse für Robotic Process Automation

3.3.2 Aktuelle Anwendungsbeispiele für RPA

3.4 Übersicht ausgewählter RPA-Anbieter

3.4.1 Einordnung von RPA-Anbietern gemäß Gartner

3.4.2 Einordnung von RPA-Anbietern gemäß Forrester

3.4.3 Zusammenfassung zur Anbieteranalyse und -auswahl

4 Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsfälle von RPA im Bereich Controlling & Finance

4.1 Vorteile und Stärken der RPA-Technologie

4.2 Einsatzmöglichkeiten für RPA im Controlling & Finance

4.3 Beispielhafte Anwendungsfälle aus der Controlling-Praxis

4.3.1 Fallbeispiel 1: Datenübertragung zwischen nicht-integrierten Systemen bei einem Chemieunternehmen

4.3.2 Fallbeispiel 2: Erstellung und Verteilung des Management Reporting bei einer Versicherung

4.3.3 Fallbeispiel 3: Kalkulation und Vergleich von Standardkosten bei einem Automobilzulieferer

4.4 Beispielhafte Anwendungsfälle aus der Finance-Praxis

4.4.1 Fallbeispiel 4: Erstellung und Verbuchung von Ausgangsrechnungen bei einem Tourismusunternehmen

4.4.2 Fallbeispiel 5: Zahlungsabwicklung von Leasingverträgen bei einem Finanzdienstleister eines Automobilherstellers

4.4.3 Fallbeispiel 6: Einführung einer App-basierten Reisekostenabrechnung bei einem Mobilitätsdienstleister

4.4.4 Fallbeispiel 7: Vertragsmanagement für Endkunden bei einem Energiekonzern

5 Weitere Entwicklung von Robotic Process Automation

5.1 Chancen von Robotic Process Automation

5.2 Aktueller Stand und zukünftige Entwicklung von RPA

6 Erfolgsfaktoren bei der Implementierung von Robotic Process Automation

6.1 Klassische Stolpersteine bei der RPA-Implementierung

6.2 Strategie und Organisation

6.3 Prozessauswahl und Pilot-Umsetzung

6.4 Skalierung nach erfolgreicher RPA-Pilotierung

6.5 Zusammenfassung

7 Grenzen und Risiken von Robotic Process Automation

7.1 Technische Risiken

7.2 Governance-bezogene Risiken

7.3 Organisatorische Risiken

7.4 Finanzielle Risiken

8 Auswirkungen von Robotic Process Automation auf Berufsbilder im Controlling & Finance

8.1 Auswirkungen auf Rollen im Controlling

8.2 Auswirkungen auf Rollen im Finance-Bereich

8.3 Neue Rollen im RPA-Umfeld

9 Zusammenfassung und Fazit

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1:

Potential der Digitalisierung weltweit

Abbildung 2:

Aufbau und Struktur des Buches

Abbildung 3:

Digitale Transformation

Abbildung 4:

Beispielhafte Prozesse im Controlling

Abbildung 5:

Beispielhafte Prozesse im Bereich Finance

Abbildung 6:

Potenzieller Automatisierungsgrad nach Berufsgruppe

Abbildung 7:

Aktueller und geplanter Einsatz von digitalen Technologien

Abbildung 8:

Automatisierungsansätze digitaler Technologien

Abbildung 9:

Gegenüberstellung von BPMS und RPA

Abbildung 10:

Schematische Darstellung von RPA als "Drehstuhltätigkeit"

Abbildung 11:

Einordnung von RPA bzgl. der 3-Schichten-Architektur

Abbildung 12:

Schematischer Aufbau einer RPA-Software

Abbildung 13:

Makro-Recorder von UiPath

Abbildung 14:

Editor-Ansicht eines Prozessdiagramms in UiPath

Abbildung 15:

Beispielhaftes Orchestrierungs-Dashboard von UiPath

Abbildung 16:

Identifikation geeigneter RPA-Prozesse

Abbildung 17:

Mögliche RPA-Einsatzfelder nach Branche und Funktionsbereich

Abbildung 18:

Aktueller und geplanter Einsatz von RPA nach Funktion

Abbildung 19:

Ausgewählte RPA-Anbieter: Gartner Magic Quadrant

Abbildung 20:

Ausgewählte RPA-Anbieter: Forrester Wave

Abbildung 21:

Beispielhafte Kriterien bei der Auswahl von RPA-Anbietern

Abbildung 22:

RPA-Eignung und Einfluss auf ausgewählte Finance-Prozesse

Abbildung 23:

Einsatzmöglichkeiten für RPA im Finance & Accounting

Abbildung 24:

RPA-Eignung und Einfluss auf ausgewählte Controlling-Prozesse

Abbildung 25:

Priorisierung der Einsatzmöglichkeiten für RPA im Controlling

Abbildung 26:

Neuer RPA-Prozess zur automatisierten Datenübertragung

Abbildung 27:

Prozess-Konzept des automatisierten Management Reporting

Abbildung 28:

Checkliste zur Erstanalyse der Eignung von Prozessen für RPA

Abbildung 29:

Rechnungsverarbeitungsprozess vor und nach RPA-Einführung

Abbildung 30:

Abschätzung der erzielbaren Kosteneinsparung durch RPA

Abbildung 31:

Screenshots der internen DB-App zur Reisekostenabrechnung

Abbildung 32:

Zusammenfassung der Erfolge des RPA-Projekts bei Npower

Abbildung 33:

Beispielhafte Verzahnung mehrerer digitaler Technologien

Abbildung 34:

Vergleichende Meta-Analyse mehrerer Studien zu RPA-Chancen

Abbildung 35:

Illustration der Funktionsweise des Gartner Hype-Cycle

Abbildung 36:

Gartner Hype-Cycle für Künstliche Intelligenz 2019

Abbildung 37:

RPA-Einordnung im Gartner Hype-Cycle 2017-2019

Abbildung 38:

Prognose der Entwicklung des RPA-Marktes bis 2023 in Mrd. USD

Abbildung 39:

Beispielhafter Aufbau eines RPA-Kompetenzzentrums

Abbildung 40:

Checkliste zur RPA-Potentialbewertung von Prozessen

Abbildung 41:

Praxisbeispiel zur RPA-Implementierung bei Borden Inc

Abbildung 42:

Ausgewählte Erfolgsfaktoren bei der RPA-Implementierung

Abbildung 43:

Entwicklung der Rollen und Tätigkeiten des Controllers

Abbildung 44:

Aktuelles Rollenverständnis im Bereich Controlling

Abbildung 45:

Auswirkung verschiedener Technologien auf das Controlling

Abbildung 46:

Status quo und zukünftige Bedeutung im Finance-Bereich

Abkürzungsverzeichnis

AI

Artificial Intelligence

BI

Business Intelligence

BPMS

Business-Process-Management-Systeme

CAGR

Compound Annual Growth Rate

CFO

Chief Financial Officer

CRM

Customer-Relationship-Management

CoE

Center of Excellence

DSGVO

Datenschutzgrundverordnung

ERP

Enterprise-Resource-Planning

FTE

Full Time Equivalents

IAB

Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung

ICV

Internationaler Controller Verein

IGC

International Group of Controlling

IR

Investor Relations

KI

Künstliche Intelligenz

KPI

Key Performance Indicator

MS

Microsoft

MIT

Massachusetts Institute of Technology

NLP

Natural Language Processing

NLU

Natural Langue Understanding

OCR

Optical Character Recognition

RPA

Robotic Process Automation

SOX

Sarbanes-Oxley Act

1 Einleitung

Die Auswirkungen der Digitalisierung sind in vielen Bereichen des wirtschaftlichen Lebens spürbar und beeinflussen nahezu jedes Unternehmen. Auch Controlling und Finance sind in diesem Zusammenhang von zahlreichen Veränderungen betroffen, die sowohl Chancen als auch Herausforderungen bedeuten. Ein Thema, das aktuell gerade in den Bereichen Controlling und Finance intensiv diskutiert wird und stark an Bedeutung gewinnt, ist Robotic Process Automation (RPA).1 Dabei handelt es sich um eine innovative Technologie, die digitale Software-basierte Roboter zur Automatisierung und Standardisierung von Geschäftsprozessen nutzt, ohne dass der Anwender über klassische Programmierkenntnisse verfügen muss. Wie RPA insb. in den Bereichen Controlling und Finance eingesetzt werden kann, welche Chancen und Risiken sich dabei ergeben, wo mögliche Grenzen liegen und welche Erfolgsfaktoren bei der Implementierung zu beachten sind, das ist der Fokus dieses Buches.

1.1 Relevanz und Problemstellung

Gibt man bei Google den Suchbegriff Digitalisierung ein, so erhält man mehr als 25 Mio. Einträge als Ergebnis, Tendenz stark steigend.2 In fast allen Lebenslagen hält die Digitalisierung mittlerweile Einzug. Im privaten wie im unternehmerischen Umfeld wird versucht durch die Digitalisierung Prozesse zu vereinfachen. Angefangen beim Saugroboter, der mittlerweile eigenständig die private Wohnung reinigt, bis hin zur automatischen Verarbeitung von Eingangsrechnungen im unternehmerischen Umfeld.

Dies sind nur zwei Beispiele, in denen Aufgaben oder Prozesse digitalisiert werden. Die nachfolgende Abbildung über die Entwicklung des digitalen Marktes und der Bevölkerung ohne Internetzugang verdeutlicht das große Potential der Digitalisierung. Durch die zunehmende Digitalisierung in allen Bereichen wächst der weltweite digitale Markt jährlich mit einer durchschnittlichen Rate von 4,1%.3 Dabei sind von ca. 8 Mrd. Einwohnern der Erdbevölkerung noch fast die Hälfte ohne Internetzugang.

Abbildung 1: Potential der Digitalisierung weltweit4

In Deutschland versucht u.a. die Bundesregierung die Digitalisierung voranzutreiben. Unter den Slogan "digital-made-in.de" hat man eine Reihe von Maßnahmen definiert, die Deutschland für den weiteren digitalen Wandel wappnen sollen. Hierbei handelt es sich um Maßnahmen in den Bereichen digitale Bildung, Schaffung von Infrastrukturen bzw. Netzen, Förderung der digitalen Entwicklung und Innovation sowie Digitalisierung der Verwaltung.5 Allerdings wird der Bundesregierung von vielen Seiten vorgeworfen, dass die Digitalisierung zu langsam vorangetrieben wird. Zu wenig Investitionen, zu viel Regulierung und keine einheitliche Strategie lauten beispielsweise die Argumente des IT-Verbandes Bitkom. Die IT-Ausgaben je Einwohner betragen in Deutschland nur ca. die Hälfte von dem, was in den USA für Digitalisierung ausgegeben wird. Zudem müsste die Abstimmung zwischen den verschiedenen Resorts der Bundesregierung noch besser laufen.6

Auch Unternehmen sind dem hohen Veränderungsdruck der Digitalisierung ausgesetzt. Um sich vom Wettbewerb abzuheben, ist es immer bedeutsamer digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln und die Prozesse im Unternehmen schrittweise zu digitalisieren. Hiervon sind auch Controlling und Finance-Abteilungen von Unternehmen betroffen. Die jährlich durchgeführte CFO-Studie von Horváth & Partners zur Digitalisierung im Finance & Controlling verdeutlicht, welchen hohen Stellenwert diese mittlerweile in Unternehmen eingenommen hat. Laut der Studie bestätigen über 80% der befragten Führungskräfte, dass der digitale Wandel in den Finanzorganisationen aktiv verfolgt wird. Hierbei lassen sich für das Jahr 2019 folgende vier Haupttreiber identifizieren:7

• Stärkere Nutzung der Daten für Analysen und Entscheidungen

• Konsequente (Weiter-) Entwicklung der Rollen „Data Scientist“ und „Business Partner"

• Von der reaktiven hin zur proaktiv prognostizierenden Steuerung

• Nutzung von Prozessautomatisierungen zur Effizienzsteigerung

Der letzte genannte Punkt der Prozessautomatisierung findet bereits seit Jahren Anwendung u.a. im Enterprise-Resource-Planning (ERP), im Customer-Relationship-Management (CRM) sowie in Business-Process-Management-Systemen (BPMS). Dabei werden die innerhalb eines Systems verfügbaren Funktionen und Prozesse automatisiert, so dass durch den Nutzer selbst nur der Prozess an sich angestoßen wird. Durch eine klare Definition von Bearbeitungsregeln werden innerhalb des Anwendungssystems dann alle festgelegten Arbeitsschritte automatisch nacheinander abgearbeitet.

Bei RPA handelt es sich um einen anderen Ansatz der Prozessautomatisierung, der erst seit wenigen Jahren in der Praxis von Unternehmen vermehrt Anwendung findet.8 Hierbei werden Prozesse systemübergreifend automatisiert, das heißt über verschiedene Software-Anwendungen hinweg. Durch RPA können also auch sogenannte „Drehstuhltätigkeiten“ im Büroumfeld automatisiert werden. Der Software-Roboter ahmt das Verhalten des Nutzers nach und kann so systemübergreifende Tätigkeiten ausführen. Ziel ist es, dass durch RPA einfache, repetitive Tätigkeiten nicht mehr von Mitarbeitern bearbeitet werden müssen. Diese können sich dann wertschöpfenderen Aufgaben widmen.9

Viele große Unternehmen haben sich bereits mit dem Thema der Automatisierung mithilfe von RPA auseinandergesetzt. Laut einer Studie von Deloitte wird damit gerechnet, dass in den kommenden Jahren zahlreiche Unternehmen Bots im Einsatz haben werden.10 Jedoch stehen viele Firmen vor dem Problem, die implementierte Software flächendeckend einzusetzen. Der Studie zufolge haben nur 3% der Unternehmen mehr als 50 Bots im Einsatz. Ernst & Young zufolge scheitern zudem aktuell ca. 30 bis 50% der Kunden bei der Umsetzung von RPA-Projekten.11

Demnach besteht bei den Unternehmen ein großer Handlungsbedarf, die Technologie noch besser zu verstehen, um die damit verbundenen Potenziale besser ausschöpfen zu können. Hierfür ist neben dem Verständnis der Technologie auch eine individuelle Analyse der Vor- und Nachteile notwendig, um einordnen zu können, in welchem Umfang RPA im Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden kann.12

1.2 Ziele und Leitfragen

Das Ziel dieses Buches ist es, die theoretischen Grundlagen von Robotic Process Automation darzustellen und im Speziellen auf die Bereiche Controlling und Finance einzugehen. Im Zuge dessen soll adressiert werden, wie RPA hier eingesetzt werden kann, welche Chancen und Risiken sich dabei ergeben, wo mögliche Grenzen liegen und welche Erfolgsfaktoren bei der Implementierung zu beachten sind.

Zur Erreichung dieses Ziels werden, auf Basis einer umfassenden, wissenschaftlich fundierten Literaturarbeit und unter Einbeziehung zahlreicher praktischer Beispiele sowie der Ergebnisse mehrerer empirischer Studien, im Verlauf des Buches die folgenden Leitfragen adressiert:

Leitfrage 1:

In welchem Umfang wird sich RPA im Controlling & Finance etablieren?

Zur Beantwortung der 1. Leitfrage wird in Kapitel 4 des Buches erarbeitet, welche Einsatzmöglichkeiten es für RPA im Controlling & Finance gibt. Hierfür wird zuerst gezeigt, welche theoretischen Einsatzgebiete in der Fachliteratur diskutiert werden. Auf Basis von mehreren Studien und Praxisbeispielen wird anschließend darauf eingegangen, in welchen Bereichen innerhalb von Controlling und Finance RPA heute bereits genutzt wird.

Leitfrage 2:

Welche Chancen ergeben sich durch den Einsatz von RPA und wie wird sich RPA zukünftig entwickeln?

Im Kontext dieser Leitfrage wird in Kapitel 5 dargestellt, welche Chancen sich durch den Einsatz von RPA ergeben, insb. auch in den Bereichen Controlling und Finance. Zur Abschätzung der zukünftigen Entwicklung und Bedeutung von RPA im Unternehmensumfeld wird zudem eine Einordnung anhand des Gartner Hype Cycle vorgenommen; auch werden Erwartungen für die weitere Entwicklung des RPA-Marktes adressiert.

Leitfrage 3:

Welche Erfolgsfaktoren sollten bei der Implementierung von RPA berücksichtigt werden?

Für die Beantwortung dieser Leitfrage wird in Kapitel 6 aufgezeigt, welche Aspekte bei der Implementierung von RPA berücksichtigt werden müssen. Anhand von praktischen Beispielen und Studienergebnisse werden Erfolgsfaktoren für die Implementierung von RPA verdeutlicht. In diesem Zusammenhang wird auch auf typische Gründe für einen Projektmisserfolg eingegangen.

Leitfrage 4:

Welche Risiken und Grenzen sind beim Einsatz von RPA zu beachten?

In Kapitel 7 des Buches werden die aktuellen Grenzen und Risiken beim Einsatz von Robotic Process Automation aufgezeigt. Auf Basis der Analyse der aktuellen Schwächen wird zudem dargestellt, welche Herausforderungen noch bewältigt werden müssen, um RPA nachhaltig erfolgreich nutzen zu können.

Leitfrage 5:

Welche Auswirkungen wird RPA auf Anforderungen an Controller und Finance-Mitarbeiter sowie auf deren Stellenprofile haben?

Ziel dieser finalen Leitfrage ist es, die Einflüsse auf die zukünftigen Kompetenzprofile und Rollen von Mitarbeitern in den Abteilungen Controlling und Finance darzustellen. Zu diesem Zweck wird in Kapitel 8 beschrieben, welche Fähigkeiten durch die technologischen Entwicklungen zukünftig gefordert werden. Zusätzlich wird dargestellt, welche neuen Stellen bzw. Rollen durch den Einsatz von RPA entstehen können.

1.3 Aufbau

Das nachfolgende Untersuchungsdesign verdeutlich nochmal den Aufbau des Buches und stellt einen konzeptionellen Bezugsrahmen dar, der aufzeigt in welchen Arbeitsschritten die zuvor genannten Leitfragen beantwortet werden. Anhand dieser "Landkarte" kann sich der Leser einen ersten Überblick über die Struktur und den Verlauf des Buches verschaffen.13

Abbildung 2: Aufbau und Struktur des Buches14

In der Einleitung in Kapitel 1 wird auf die Relevanz und Problemstellung der Thematik RPA eingegangen. Durch die Formulierung von Leitfragen wird das Ziel des Buches definiert. In einer anschließenden Erläuterung des Aufbaus wird aufgezeigt, wie die Leitfragen beantwortet werden sollen.

In den Kapiteln 2-3 werden die wichtigsten theoretischen Grundlagen zu Robotic Process Automation sowie zur Digitalisierung im Kontext von Controlling & Finance erläutert. Im Zusammenhang mit RPA wird auf die Entstehung der Technologie eingegangen und es werden die technischen Grundlagen erklärt. Im Anschluss folgt eine Darstellung der aktuellen Einsatzgebiete im Allgemeinen sowie ausgewählter Anbieter am Markt.

Kapitel 4 zeigt ausführlich, welche Einsatzmöglichkeiten sich für RPA im Umfeld von Controlling und Finance ergeben. Neben theoretischen Überlegungen wird anhand von zahlreichen Praxisfallstudien und auf Basis der Erkenntnisse mehrerer empirischer Studien verdeutlicht, in welchem Umfang RPA im Finance & Controlling bereits im Einsatz ist.

In den Kapiteln 5-8 wird anschließend ausgearbeitet, welche Chancen und welche Risiken sich durch den Einsatz von Robotic Process Automation in den Bereichen Controlling bzw. Finance ergeben. Neben den aktuellen Vor- und Nachteilen der Technologie wird auch aufgezeigt, bei welchen Punkten sich RPA noch weiterentwickeln muss und welche Grenzen beim Einsatz zu beachten sind. Zudem werden wichtige Erfolgsfaktoren bei der Implementierung von RPA adressiert. Abschließend wird dargelegt, welche Auswirkungen der zunehmende Einsatz von RPA auf die Kompetenz- und Stellenprofile von Mitarbeitern in den Bereichen Controlling und Finance haben wird und welche neuen Rollen durch RPA entstehen könnten.

Im abschließenden Kapitel 9 des Buches erfolgt eine zusammenfassende Diskussion der Ergebnisse. Den Abschluss des Buches bilden schließlich ein Gesamtfazit sowie ein finaler Ausblick.

1 Vgl. Langmann, C., Digitalisierung Controlling, 2019, S. 1 f.

2 Vgl. Google, Google Suche, 2020.

3 Vgl. Bundesministerium für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung, Digitalisation, 2019; Moulin, J. et al., DigiWorld, 2019.

4 Eigene Darstellung in Anlehnung an Bundesministerium für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung, Digitalisation, 2019; Moulin, J. et al., DigiWorld, 2019.

5 Vgl. Bundesregierung, Digitalisierung, 2019, S. 4.

6 Vgl. Neuerer, D., Digitalisierung, 2019.

7 Vgl. Horváth & Partners, CFO Studie, 2019, S. 7.

8 Vgl. Czarnecki, C. et al., Prozessdigitalisierung, 2018, S. 118.

9 Vgl. Botar, A. et al., Roboter, 2018, S. 73.

10 Vgl. Wright, D. et al., Robots, 2017, S. 2.

11 Vgl. Ernst & Young, Robots, 2017, S. 2.

12 Vgl. Smeets, M. et al., RPA Finanzwirtschaft, 2019, S. 2.

13 Vgl. Töpfer, A., Forschen, 2012, S. 24.

14 Eigene Darstellung in Anlehnung an Töpfer, A., Forschen, 2012, S. 32.

2 Grundlagen und Definitionen

Der Begriff der Digitalisierung ist zwar allgemein bekannt, kann jedoch sehr unterschiedlich verstanden werden. Deshalb wird im folgenden Kapitel zuerst der Begriff Digitalisierung näher betrachtet und definiert, ebenso wie die Begrifflichkeiten Controlling und Finance, um ein gemeinsames Verständnis sicherzustellen. Hierbei wird auch darauf eingegangen, in welchem Kontext diese jeweils verwendet werden. Des Weiteren wird aufgezeigt, in welchem Umfang neue Technologien in den Bereichen Controlling bzw. Finance bereits im Einsatz sind.

2.1 Digitalisierung

In den Medien sowie in Unternehmen werden Begriffe wie z.B. Digitalisierung, Industrie 4.0, digitale Transformation oder Internet der Dinge oft im gleichen Atemzug genannt. Auch in der Literatur fällt auf, dass es noch keine eindeutige Verwendung des Begriffs Digitalisierung gibt. Stattdessen zeigt sich eine Vielzahl verschiedener Definitionen des Begriffs Digitalisierung, die in wissenschaftlichen oder praxisorientierten Publikationen verwendet werden. Dabei ist jedoch zu erwähnen, dass diese häufig inhaltlich vor allem dahingehend abweichen, dass Digitalisierung in einem speziellen Kontext betrachtet wird.15 Die nachfolgenden Definitionen sollen beispielhaft verdeutlichen, was unter Digitalisierung verstanden werden kann.

Bei Wolf et al. ist von Digitalisierung die Rede, wenn eine Leistungserbringung vom analogen in ein digitales Umfeld übersetzt wird und dadurch die analogen Tätigkeiten teilweise oder vollständig entfallen.16

Hippmann et al. definiert Digitalisierung als die binäre Abbildung von Texten, Bildern, Tönen, Filmen sowie Eigenschaften physischer Objekte in Form eines Codes aus Nullen und Einsen, der von Computern ausgelesen werden kann. Durch diese Übersetzung in computerlesbare Sprache ergeben sich viele Möglichkeiten der Analyse und Bearbeitung, die vorher nicht möglich waren.17

In einem Beitrag von I-Scoop wird wiederum eine klare Abgrenzung zwischen den Begrifflichkeiten Digitization, Digitalisierung und digitale Transformation vorgenommen.18 Unter Digitization wird hier die Umwandlung vom Analogen ins Digitale verstanden, zum Beispiel wenn ein Dokument eingescannt wird und dadurch die Informationen digital abgebildet werden. Bei der Digitalisierung liegt der Fokus hingegen auf der Umwandlung von Interaktionen, Kommunikationen oder Geschäftsmodellen in digitale Prozesse. Der Schwerpunkt liegt auf dem Prozess. In diesem Fall kann ein digitalisierter Prozess aber durchaus noch analoge Tätigkeiten enthalten. Die digitale Transformation umfasst schließlich eine gesamtheitliche Betrachtung von eingeführten digitalen Prozessen und Geschäftsmodellen. Im Vergleich zur Digitalisierung ist die digitale Transformation also umfassender und verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz.

Abbildung 3: Digitale Transformation19

Die obige Abbildung, basierend auf Research von Capgemini und dem Massachusetts Institute of Technology (MIT), verdeutlicht nochmal diesen eher umfassenden Ansatz einer digitalen Transformation. Soll eine digitale Strategie nachhaltig umgesetzt werden, so müssen alle Bereiche den digitalen Wandel vollziehen, angefangen beim Geschäftsmodell über die Unternehmensprozessperspektive bis hin zur Kundensicht. Die einzelnen Unterpunkte sollen dabei verdeutlichen, welche konkreten Maßnahmen umgesetzt werden können, um eine digitale Transformation im Unternehmen zu vollziehen.20

Gartner definiert Digitalisierung schließlich als die Nutzung von digitalen Technologien,