Digitalisierung im Asset Management

Digitalisierung im Asset Management

KPMG gestaltet diese Veränderungen aktiv mit.

Keyfacts:

  • Das Asset Management steht vor großen Veränderungen – das Ausschöpfen aller zur Verfügung stehenden Daten spielt dabei eine herausragende Rolle
  • Data & Analytics bedeutet für uns, den Dreiklang aus Extraktion, Analyse und Ausgabe von Daten in modernen Lösungen effizient umzusetzen
  • Automatisierte Prozesse garantieren langfristig ein höheres Maß an Qualität sowie Sicherheit und Effizienzsteigerung

In diesem Artikel geben wir einen Einblick in den Umgang von FS Tax mit dem Thema Digitalisierung und legen dar, wie wir diesen Trend vorantreiben. Unsere Mandanten wie auch wir stehen dabei vor der Fragestellung, wie man Daten effizient nutzt und gleichzeitig repetitive Prozesse und Aufgaben automatisiert. So können die Effizienz gesteigert und eventuell fehleranfällige Prozesse reduziert werden. Im Bereich FS Tax geht es dabei vorrangig um die effiziente Nutzung von (steuerlichen) Daten sowie die Optimierung von (steuerlichen) Prüfprozessen. Um dieses Ziel zu ermöglichen und die dafür nötigen Prozesse und Lösungen zu entwickeln, arbeiten bei uns nicht nur Spezialisten aus dem Bereich Steuern, sondern auch zahlreiche Kollegen mit MINT-Abschlüssen. So können wir als interdisziplinäres Team sicherstellen, dass unsere Lösungen praxisnah und gleichzeitig auf dem aktuellen technischen Standard sind.

„Data & Analytics“ bedeutet für uns, Daten maximal effizient zu nutzen. Im Folgenden stellen wir zwei unserer auf diesem Verständnis basierenden Lösungen vor. Beide Lösungen werden ermöglicht durch Künstliche Intelligenz (KI). Durch Machine Learning versetzen wir algorithmische Systeme in die Lage, ohne menschliches Eingreifen anhand von Beispielen zu lernen und Probleme zu lösen.

Da das Asset Management derzeit vor großen Veränderungen steht, spielen Daten als „Rohstoff“ vieler Entwicklungen eine herausragende Rolle. Viele Anforderungen können effizienter erfüllt werden, wenn die Gesamtheit der zur Verfügung stehenden Daten – also die Rohdaten – vollumfänglich über das angefragte Maß hinaus genutzt werden. Sind Rohdaten einmal maschinell lesbar verfügbar, können sie auch für weitere Fragestellungen herangezogen werden. Die Verwendung dieser Rohdaten erschließt einen neuen Raum der Möglichkeiten.

Mit der „Big Data“ Analyse lassen sich beispielsweise Prüfprozesse vereinfachen, die Qualität sichern und Daten weiter anreichern. Traditionell erfolgt die Datenprüfung strukturiert und repetierend auf Grund von konkreten Fragestellungen. Die Daten werden nur zweckgebunden genutzt. Mit „Big Data“ Analysen kann nun eine automatisierte Auswertung aller Daten erfolgen, die Zusammenhänge erkennen kann und daraus auch weiterführende Erkenntnisse ableitet, die für weit mehr als nur die konkrete Fragestellung genutzt werden können.

 

Auch für andere Branchen ist die Digitalisierung und die damit einhergehende digitale Transformation ein wesentlicher Einflussfaktor. So kennt nicht nur das Asset Management die folgende Problematik: Daten, die zur weiteren Verarbeitung benötigt werden, liegen nur im PDF-Format vor und Informationen müssen mühsam manuell extrahiert werden – Zeit, die viel sinnvoller genutzt werden könnte. Aktuell ist es nicht möglich, diese Daten beispielsweise aus einem Jahresabschluss im PDF-Format automatisch auszulesen. FinDEr wird in Zukunft diese PDF-Dateien automatisiert auslesen und in ein strukturiertes, maschinell verwertbares Format übertragen.

Die Extraktion und Analyse von Daten stellt nur einen Teilaspekt eines umfangreichen Reporting-Prozesses dar. Es gibt im Bereich der KI, Data & Analytics und weiteren Bereichen wie der Robotic Process Automation noch sehr viel Potenzial für zukünftige Entwicklungen. Wir nutzen weiterhin alle Möglichkeiten, Innovationen aktiv voranzutreiben und State of the Art-Technologien mitzugestalten. Unser vielseitiges Team arbeitet täglich daran, die Digitalisierung als Chance für langfristig nachhaltigere Prozesse für unsere Mandanten und uns aktiv nutzbar zu machen.