Google ist bestrebt, so viele Finanzaufgaben wie möglich zu automatisieren, um den Umfang der manuellen Arbeit seiner Mitarbeiter zu reduzieren.
Der Softwareriese in Mountain View, Kalifornien, verwendet eine Reihe von Tools, darunter künstliche Intelligenz, Automatisierung, Cloud, Data Lake und maschinelles Lernen, um seine Finanzgeschäfte zu verwalten, und bietet seinen Mitarbeitern andere Software und Schulungen an.
Journal CFO sprach mit
Christine Reinke,
VP und CFO bei Google, über diese neuen Technologien und die Beschleunigung von Quartalsabschlüssen, die Verwendung von Tabellenkalkulationen im Finanzwesen und Dinge, die nicht automatisiert werden können. Dies ist der vierte Teil einer Reihe, die sich darauf konzentriert, wie CFOs und andere Führungskräfte ihre Finanzgeschäfte digitalisieren. Verfolgen Sie bearbeitete Auszüge.
Christine Reinke, Finanzvorstand bei Google.
Bild:
Das Google
Das Wall Street Journal: Was sind die Kernelemente Ihrer Digitalisierungsstrategie?
Christine Reinke: Wir versuchen uns auf das Wesentliche zu konzentrieren: Automatisierung und [how] Wir können unsere Abläufe verbessern, indem wir bessere Geschäftspartner sind, und dann [reinvesting] Zeit, die wir bei unserer nächsten geschäftlichen Herausforderung gewinnen.
Das Wall Street Journal: Welche Werkzeuge verwenden Sie?
Frau Reinke: wir gebrauchen [machine learning] In fast allen Finanzbereichen modernisieren wir die Art und Weise, wie wir die Bücher schließen, Risiken managen oder verbessern [operating] oder Betriebskapital. Unsere Controller verwenden jetzt maschinelles Lernen, um Bücher zu schließen, indem sie externe Erkennung verwenden.
Die Analyse des Flusses, der zum Abschluss der Bücher erforderlich war, war ein sehr manueller Prozess. Es dauerte ungefähr einen ganzen Tag, verschiedene Tabellenkalkulationen zu erstellen, um diese Ausreißer zu identifizieren. Es dauert jetzt 1-2 Stunden und die Qualität der Analyse wird verbessert. [We] Es kann Trends schneller erkennen und Ausreißer diagnostizieren. Es gibt ein weiteres Beispiel in unserer Gegend [finance planning and analysis] Organisation: Eines unserer Teams hat eine Lösung mit externer Erkennung entwickelt. Also kombinierten sie die äußere Erkennung mit der Verarbeitung natürlicher Sprache an der Oberfläche der Anomalien in den Daten. Wir nutzen dieses maschinelle Lernen, um uns dabei zu helfen, vorherzusagen und zu entscheiden, wo wir etwas tiefer graben müssen. [Note: A flux analysis helps with analyzing fluctuations in account balances over time.]
Das Wall Street Journal: Was bleibt zu tun?
Frau Reinke: Einer der Punkte, an denen wir uns verbessern möchten, ist unser Vorhersagegenauigkeitstool. Dieses Tool verwendet maschinelles Lernen, um genaue Prognosen zu erstellen, und übertrifft die von Analysten entwickelten manuellen Prognosen in 80 % der Fälle. Es besteht Interesse und Aufregung über die Möglichkeit, diese Art von Arbeit zu automatisieren, aber das Tool selbst wurde nur langsam angenommen, und unsere Analysten sagen uns, dass sie mehr Details und Transparenz bei der Strukturierung von Modellen wünschen. Wir arbeiten an diesen Verbesserungen, um diese Vorhersagen besser zu verstehen und ihnen zu vertrauen.
Das Wall Street Journal: Welche Fähigkeiten bringen die Leute mit, die Sie einstellen?
Frau Reinke: Wir wollen die besten Köpfe im Finanzbereich einstellen. In vielen Fällen ist dieses Talent technischer Natur. Sie haben [Structured Query Language] Fähigkeiten [a standardized programming language]. Wir haben eine Finanzakademie, in der wir SQL-Schulungen für alle anbieten, die dies wünschen. Wir versuchen, unseren Talenten alle Tools zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, damit sie sich auf das konzentrieren können, was das Unternehmen benötigt. Wir geben ihnen Zugang zu [business intelligence] Und [machine learning] damit sie keine Zeit mit Dingen verbringen, die automatisiert werden können.
Das Wall Street Journal: Ich arbeite seit 2005 bei Google Finanzen. Was hat sich wann geändert?
Ruth Porat
2015 CFO von Alphabet und Google werden?
Frau Reinke: Als Ruth hinzukam, betonte sie die Organisation und dieses System, um zu automatisieren, wo wir konnten. Sie spricht von diesem Grundsatz: „Mit Matsch auf der Windschutzscheibe kann man kein Auto fahren, wenn das klar ist, kann man schneller fahren“, und das ist die Bedeutung der Daten.
Das Wall Street Journal: Was sind die nächsten Schritte bei der weiteren Digitalisierung der Finanzfunktion?
Frau Reinke: Ich denke es wird noch mehr Apps geben [machine learning] Und sicherstellen, dass wir Daten aus dem gesamten Unternehmen haben. Wir haben einen Financial Data Lake, der BigQuery von Google Cloud kombiniert [a data warehouse] Mit unserem Jahresabschluss [enterprise resource planning system] Und alle Arten von Geschäftsdaten, die wir weiterhin füttern werden, wenn das Geschäft wächst.
Das Wall Street Journal: Können Sie weitere Beispiele für neue Technologien nennen und wie Sie Ihre Finanzfunktion effizienter gestalten können?
Frau Reinke: Wir verwenden BigQuery und Document AI-Technologie von Google Cloud, um Tausende von Lieferkettenrechnungen von unseren Lieferanten zu verarbeiten. [Document AI uses machine learning to scan, analyze and understand documents.]
Indem wir Daten aus unserem Enterprise Resource Planning (ERP) und andere Daten aus dem Lieferkettensystem ziehen, können wir Tausende von Rechnungen systematisch entgegennehmen, prüfen und genehmigen. [them]. Wenn wir Ausreißer haben, können wir sie tatsächlich in Aktion umleiten. Daher ist es ein weniger manueller Prozess für Unternehmen und Finanzen.
Das Wall Street Journal: Verwendet Ihr Finanzteam Excel oder ein ähnliches Tool?
Frau Reinke: Wir verwenden Google Sheets. Unsere Finanzteams lieben Tabellenkalkulationen. Ich erinnere mich, dass wir zuerst eine Gruppe von Finanz-Googlern hatten, die es benutzten, und es war nicht genau das, was wir brauchten. Also arbeiteten sie mit unseren Ingenieurkollegen zusammen, um Merkmale und Funktionen zu integrieren, um sie für die Finanzierung nützlicher zu machen.
Das Wall Street Journal: Gibt es Aufgaben, die mit zunehmender Automatisierung blockiert werden?
Frau Reinke: Alles kann automatisiert werden, wir streben danach, es zu automatisieren. Als Finanzinstitut sind viele Vorkehrungen erforderlich, die Sie nicht automatisieren können, aber Sie können die Routineaktivitäten eines Finanzinstituts automatisieren, indem Sie ihm diese Tools zur Verfügung stellen.
Das Wall Street Journal: Haben Sie andere Beispiele für Dinge, die nicht automatisiert werden können?
Frau Reinke: Wenn Sie sich mit dem Unternehmen zusammensetzen und ein Problem mit dem haben, was es hat, können Sie das niemals automatisieren. Diese Art der Interaktion wird nicht automatisiert.
Das Wall Street Journal: Wie viele Personen arbeiten in Ihrem Finanzinstitut?
Frau Reinke: Wir geben die Größe unserer Teams bei Google nicht bekannt.
schreiben an Nina Trentmann unter [email protected]
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