Source-to-Pay-Trends Kapitel 2: DATEN DATEN DATEN
Wir haben eine Reihe von Trends im Bereich Source-to-Pay, Beschaffung und Finanzen identifiziert, die es zu beobachten gilt. Der erste davon befasste sich mit KI… aber menschenorientierte KIWir werden uns nun auf die Bedeutung von DATEN konzentrieren.
Mit der Weiterentwicklung der Märkte ist ein effektives Informationsmanagement unerlässlich, um die Ausgaben zu kontrollieren und ein gesundes Geschäftsergebnis zu erzielen. Für viele Unternehmen bedeutet dies datengestütztes Ausgabenmanagement, also strategischen Einkauf, Kostenreduzierung und ein auf detaillierten Daten basierendes Lieferkettenmanagement.
Daten und Analysen bilden aber auch die Grundlage für KI und maschinelles Lernen. Im Wesentlichen treiben Daten und Analysen die KI an, da KI ohne elektronische Daten nicht „lernen“ kann. Bereits im Dezember 2023 erklärte Forbes, dass Künstliche Intelligenz Ohne die richtigen Daten ist es einfach nur... künstlich.Wenn eine Organisation also KI voll ausschöpfen will, benötigt sie zumindest ein grundlegendes Datenniveau und eine gewisse Prozessautomatisierung.
Unternehmen, die KI und insbesondere generative KI nutzen möchten, stoßen häufig auf eine Diskrepanz zwischen ihrem vielversprechenden Potenzial und dem tatsächlichen Geschäftsnutzen. Denn letztendlich sind die von KI gelieferten Antworten nur so gut wie die zugrunde liegenden Daten.
Generative KI-Modelle Generative KI ist unbestreitbar leistungsstark; ihr wahrer Wert entfaltet sich jedoch erst in Kombination mit dem Wissen, das in den umfangreichen Daten eines Unternehmens gespeichert ist. Hier spielt die Datenorchestrierung eine entscheidende Rolle: Sie transformiert unstrukturierte Daten in ein einheitliches, für die KI-Verarbeitung geeignetes Format – beispielsweise die Umwandlung unstrukturierter Daten in elektronische Rechnungen. Dies kann über Erfolg oder Misserfolg generativer KI entscheiden. Besonders deutlich wird dies bei heterogenen IT-Systemen und fragmentierten Datenbanken.
Um den Return on Investment zu maximieren, höchste Effizienz zu erreichen und langfristigen Wert für ein Unternehmen zu schaffen, benötigen Teams Zugriff auf umfassende Daten*. Dasselbe gilt für Systeme. Wenn Sie beispielsweise einen klaren Überblick über E-Procurement- und Einkaufsaktivitäten erhalten – von Transaktionen bis hin zu zusammenfassenden Analysen –, gewinnen Sie nahezu in Echtzeit vollständige Transparenz über Ihre Ausgaben und können so fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Und wenn KI-Daten verfügbar sind, können Machine-Learning-Funktionen Rechnungen erfassen und unstrukturierte Daten in elektronische Rechnungen umwandeln.
Datenbasierte Erkenntnisse verändern bereits unsere Lebens-, Betriebs- und Arbeitsweise. Daher sollten sie auch zur Verfügung stehen, um Ausgaben zu analysieren und zu kontrollieren, Compliance und Risiken zu überwachen sowie Prozessverbesserungen zu identifizieren. Erkenntnisse aus einer zentralen Datenquelle werden immer zugänglicher. Unternehmen können so das Potenzial ihrer Daten voll ausschöpfen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und den Weg für zukünftigen Erfolg zu ebnen.
* Für den Einkauf beziehen sich die umfassenden Daten auf Lieferantenleistungsdaten, ESG-Daten, Versicherungsniveaus, Unternehmensprofilinformationen, Finanzdaten der Lieferanten und Vertragsdaten. Einkäufer können dann zu dem jeweiligen Lieferanten geleitet werden, nachdem der Einkauf ermittelt hat, welche Lieferanten zu verwenden sind .
Mit der Weiterentwicklung der Märkte ist ein effektives Informationsmanagement unerlässlich, um die Ausgaben zu kontrollieren und ein gesundes Geschäftsergebnis zu erzielen. Für viele Unternehmen bedeutet dies datengestütztes Ausgabenmanagement, also strategischen Einkauf, Kostenreduzierung und ein auf detaillierten Daten basierendes Lieferkettenmanagement.
Daten und Analysen bilden aber auch die Grundlage für KI und maschinelles Lernen. Im Wesentlichen treiben Daten und Analysen die KI an, da KI ohne elektronische Daten nicht „lernen“ kann. Bereits im Dezember 2023 erklärte Forbes, dass Künstliche Intelligenz Ohne die richtigen Daten ist es einfach nur... künstlich.Wenn eine Organisation also KI voll ausschöpfen will, benötigt sie zumindest ein grundlegendes Datenniveau und eine gewisse Prozessautomatisierung.
Unternehmen, die KI und insbesondere generative KI nutzen möchten, stoßen häufig auf eine Diskrepanz zwischen ihrem vielversprechenden Potenzial und dem tatsächlichen Geschäftsnutzen. Denn letztendlich sind die von KI gelieferten Antworten nur so gut wie die zugrunde liegenden Daten.
Generative KI-Modelle Generative KI ist unbestreitbar leistungsstark; ihr wahrer Wert entfaltet sich jedoch erst in Kombination mit dem Wissen, das in den umfangreichen Daten eines Unternehmens gespeichert ist. Hier spielt die Datenorchestrierung eine entscheidende Rolle: Sie transformiert unstrukturierte Daten in ein einheitliches, für die KI-Verarbeitung geeignetes Format – beispielsweise die Umwandlung unstrukturierter Daten in elektronische Rechnungen. Dies kann über Erfolg oder Misserfolg generativer KI entscheiden. Besonders deutlich wird dies bei heterogenen IT-Systemen und fragmentierten Datenbanken.
Um den Return on Investment zu maximieren, höchste Effizienz zu erreichen und langfristigen Wert für ein Unternehmen zu schaffen, benötigen Teams Zugriff auf umfassende Daten*. Dasselbe gilt für Systeme. Wenn Sie beispielsweise einen klaren Überblick über E-Procurement- und Einkaufsaktivitäten erhalten – von Transaktionen bis hin zu zusammenfassenden Analysen –, gewinnen Sie nahezu in Echtzeit vollständige Transparenz über Ihre Ausgaben und können so fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Und wenn KI-Daten verfügbar sind, können Machine-Learning-Funktionen Rechnungen erfassen und unstrukturierte Daten in elektronische Rechnungen umwandeln.
Datenbasierte Erkenntnisse verändern bereits unsere Lebens-, Betriebs- und Arbeitsweise. Daher sollten sie auch zur Verfügung stehen, um Ausgaben zu analysieren und zu kontrollieren, Compliance und Risiken zu überwachen sowie Prozessverbesserungen zu identifizieren. Erkenntnisse aus einer zentralen Datenquelle werden immer zugänglicher. Unternehmen können so das Potenzial ihrer Daten voll ausschöpfen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und den Weg für zukünftigen Erfolg zu ebnen.
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* Für den Einkauf beziehen sich die umfassenden Daten auf Lieferantenleistungsdaten, ESG-Daten, Versicherungsniveaus, Unternehmensprofilinformationen, Finanzdaten der Lieferanten und Vertragsdaten. Einkäufer können dann zu dem jeweiligen Lieferanten geleitet werden, nachdem der Einkauf ermittelt hat, welche Lieferanten zu verwenden sind .