Es war ein Raketenstart, den der Chatbot ChatGPT hingelegt hat. Im November 2022 startete das Tool, das künstliche Intelligenz (KI) nutzt. Zwei Monate später nutzten bereits mehr als 100 Millionen Menschen die digitale Anwendung. Zum Vergleich: der Streamingdienst Netflix brauchte 18 Jahre, und TikTok, die chinesische Videoplattform, etwa neun Monate, um auf die gleiche Zahl an Nutzenden zu kommen. Miriam Kugel, Director bei Microsoft, wählte vielleicht auch deshalb beim KPMG Zukunftsgipfel eine Raketenmetapher, als sie gefragt wurde, wo sie die Arbeitswelt mit künstlicher Intelligenz in eineinhalb Jahren sieht. „Es fühlt sich so an, als reisen wir in einer Rakete, während wir sie noch bauen.“ Die KI-Expertin von Microsoft hat beim KPMG Zukunftsgipfel mit Dr. Feiyu Xu, KI-Koryphäe und Aufsichtsrätin, Klaus-Peter Fett, Advisor und Investor, und KPMG-Partner Benedikt Höck darüber gesprochen, wie die Technologie unsere Arbeitswelt prägen wird und welche Fähigkeiten sich Unternehmen jetzt aneignen sollten. Das Video zu der Diskussion finden Sie am Ende des Textes. Weitere Videos zum Thema KI finden Sie hier. Das sind die wichtigsten Erkenntnisse: Ohne Prompting läuft nichts Wenn es um das Thema Prompting geht, hängen viele deutsche Unternehmen im internationalen Vergleich hinterher. Unter Prompting versteht man eine Methode, die im Zusammenhang mit KI und...

Stellen Sie sich vor, Sie könnten in eine Glaskugel blicken, Ereignisse vorhersehen und sich und Ihr Unternehmen darauf vorbereiten. Zwar kann niemand tatsächlich in die Zukunft blicken, dennoch lassen sich mit Predictive Analytics mittlerweile systematisch datengesteuerte Vorhersagen machen, etwa über Verkaufszahlen, Kundenverhalten, Finanzplanung und Budgetierung, Betriebsabläufe, Personalauswahl oder auch potenzielle Risiken. Dennoch gelingt es nur wenigen Unternehmen, dies sinnvoll für sich zu nutzen. Viele Kunden berichten uns, dass sie der Technologie nicht zutrauen, den versprochenen Mehrwert zu schaffen. Aus der jahrelangen Erfahrung in der Unternehmensberatung wissen wir: Im Bereich Big Data bleibt viel Potenzial ungenutzt. Denn wird Predictive Analytics sinnvoll eingesetzt, kann die Technologie entscheidend zum Unternehmenserfolg beitragen. Allerdings ist auch die Technologie immer nur so gut, wie die Voraussetzung, die ein Unternehmen ihr bietet – und zwar vor allem bezogen auf diese fünf Aspekte: Erstens: Individualisierte Lösungen Viele Unternehmen setzen bevorzugt auf Plug&Play-Lösungen. Oft liefern populäre Business Intelligence Tools diese als Standardlösung gleich mit. Das scheint auf den ersten Blick günstig und ressourcenschonend. Diese Strategie führt eventuell zu Quick Wins, fördert jedoch nicht die nachhaltige Nutzung von Predictive-Analytics-Lösungen. Wie es besser geht: Unserer Erfahrung nach ist es sinnvoller, im Unternehmen Lösungen fach- und unternehmensspezifisch aufzubauen, indem Business-Wissen in Daten übersetzt wird...

Wenn es um die Nutzung künstlicher Intelligenz geht, könnte man den Zustand des deutschen Mittelstands in etwa so zusammenfassen: Die Unternehmen wollen, können aber nicht. Das bestätigt auch Philipp Knobelspies, mit dem ich beim KPMG Zukunftsgipfel darüber gesprochen habe, wie mittelständische Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzen können und welche Hürden sie dafür nehmen sollten. „KI ist das neue heiße Eisen“, sagt Philipp Knobelspies, der bei UnternehmerTUM mittelständische Unternehmen auf dem Weg zur Nutzung von künstlicher Intelligenz begleitet. Das Video finden Sie am Ende des Textes oder Sie klicken direkt hier. Viele Unternehmen haben die Relevanz der Technologie erkannt und entsprechend hohe Erwartungen. Aber es fehlt ihnen die Kompetenz. Unternehmen erwarten Produktivitätssteigerungen durch künstliche Intelligenz. Aber gleichzeitig wissen sie nicht, wie sie ihre Mitarbeitenden in diesem Bereich ausbilden und auf die Nutzung der Technologie vorbereiten sollen. Zukunftsgipfel: Finale – die drängendsten Wirtschaftsthemen unserer Zeit. Jetzt anmelden alles Wichtige zu ESG, künstlicher Intelligenz, International Business und Corporate & Governance erfahren. Mittwoch, 12. Juni, 14:00-17:00 Uhr Philipp Knobelspies richtet einen klaren Appell an die Unternehmen: Jetzt starten und pragmatische Ansätze für KI-Projekte wählen. Konkret schlägt er vor, Use Cases zu beginnen, die erfolgversprechend sind. Sie können somit als Vorbild für folgende Projekte dienen und die...

Ob auf Instagram, Facebook oder TikTok: Influencer:innen sind aufgrund ihrer Reichweite und Reputation für viele Unternehmen bereits ein fester Bestandteil bei der Vermarktung ihrer Produkte. Doch Influencer-Marketing führt auch zu neuen steuerlichen Fragestellungen. Welche Aspekte für Unternehmen bei der Kooperation mit Influencer:innen besonders zu beachten sind, erklären unsere Expert:innen im Podcast „Steuern und Influencer“ – praxisnah und präzise. Die thematische Bandbreite reicht von Fragen zur Umsatz- und Quellensteuer bis zu Erfahrungen mit Betriebsprüfungen der Finanzverwaltung. Durch den Podcast führen Stefan Kochs, Partner, International Transaction Tax, und Dr. Anne Schäfer, Partnerin, Corporate Tax Services. Sie sprechen mit Lars Christian Mahler, Partner, Head of International Transaction Tax. Die Themenkomplexe im Überblick: Aktueller Überblick und Praxiseinblicke: Die Bedeutung des Influencer-Marketings für diverse Branchen (ab 1:30 min.) Typische Konstellationen bei der Zusammenarbeit mit Influencer:innen (ab 3:30 min.) Die wichtigsten Fragen aus steuerlicher Sicht kompakt (ab 5:00 min.) Was in den Fokus rückt, wenn Influencer:innen im Ausland ansässig sind (ab 6:20 min.) Die Rolle der Umsatzsteuer (ab 8:05 min.) Influencer-Marketing als Schwerpunkt bei Betriebsprüfungen der Finanzverwaltung (ab 9:45 min.)   > Zum Thema: Nach der Insta-Story beginnt die Steuer-Geschichte > Diverse Umsatzsteuer-Themen diskutieren unsere Expert:innen regelmäßig in den Folgen unserer Podcast-Serie „VAT to go“. Hier...

Wie kann es sein, dass ein Unternehmen in seinem Geschäftsbericht eine positive Gesamtgeschichte erzählt, aber in seinen Finanzaussagen einen Verlust ausweist? Und warum hat eine neu angekündigte Netto-Null-Strategie keine Auswirkung auf die Vermögenswerte in den Finanzaussagen eines Unternehmens? Dies sind Fragen, die sich Investoren stellen, wenn sie einen Unternehmensbericht lesen. Einige Informationen im Geschäftsbericht sind nicht miteinander verbunden Unternehmen berichten über wichtige strategische, nachhaltige und finanzielle Informationen an die Kapitalmärkte. Aber teilweise erscheinen die Informationen dieser Dimensionen nicht miteinander verbunden. Wenn dies geschieht, verlieren Investoren jedoch das Vertrauen in die Berichterstattung des Unternehmens, was zu einem Vertrauensverlust zwischen Management und Investoren führen kann. Hier macht Vernetzung den entscheidenden Unterschied. Was aber bedeutet in diesem Zusammenhang „Vernetzung“? Deswegen ist der Geschäftsbericht ein wichtiges Instrument Ein Unternehmensbericht bietet Stakeholdern unter anderem einen Überblick über die Finanzen, die Geschäftsstrategie, die Unternehmensführung und die Nachhaltigkeitsleistung eines Unternehmens. Der Bericht ist ein wichtiges Instrument für Investoren, Analysten, Kunden, Mitarbeitende und andere Interessengruppen, um das Unternehmen besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Berichterstattung eines Unternehmens umfasst unterschiedliche Bestandteile und Dimensionen, die den Adressaten unterschiedliche Perspektiven auf das gleiche Geschäftsmodell mit der dazu gehörenden Geschäftsstrategie erlauben. Um Investoren die eigene Strategie belastbar präsentieren zu...

Die Flughäfen Europas rechnen 2024 mit mehr Passagieren als noch vor der Corona-Pandemie. Gleichzeitig mehren sich Meldungen über kaputte Flugzeuge, wie bei dem in der Kritik stehenden Flugzeugbauer Boeing. Die Folgen eines kürzlichen Vorfalls an einer Boeing 737 in den USA, die während eines Flugs ein Kabinenteil samt Fenster verlor, sind immens. Alle Flugzeuge dieses Typs, die in Europa unterwegs sind, müssen jetzt gewartet werden.   Der Bereich Maintenance, Repair und Overhaul (MRO), also Wartung, Reparatur und Instandhaltung, ist einer der maßgeblichen Zeit- und Kostentreiber im Luftfahrtsektor. Daher stellt sich vor allem in Zeiten des wachsenden Kostendrucks die Frage nach Optimierung. Mit innovativen Strategien aus dem Bereich der Industrie 4.0 bieten sich hier einmalige Modernisierungsmöglichkeiten.  Die Kosten eines Flugzeugs am Boden  Die Kosten eines Flugzeugs, das sich am Boden befindet, sind nahezu unabhängig vom Flugzeugtypus enorm. Beim Grounding – dem Startverbot für Flugzeuge – der neuen Boeing 777 müssen mit ca. 33.000 Euro pro Tag und Flugzeug gerechnet werden. Aufgrund der strengen Wartungsvorschriften gibt es hier hinsichtlich des Umfangs der Maßnahmen kein Einsparpotenzial.  Angesichts dieser Summen verwundert es nicht, dass dem Aspekt Geschwindigkeit bei Wartung und Überholungsprozessen grundsätzlich eine hohe Bedeutung zugemessen wird. Seit vielen Jahren kämpfen Fluggesellschaften, Charterbetriebe und besonders...

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren Einzug in viele Unternehmen gehalten. So werden Techniken zu Data Analytics oder Machine Learning eingesetzt, um beispielsweise Zeit und Kosten zu sparen oder Geschäftsprozesse zu automatisieren. Spätestens die jüngste Veröffentlichung von ChatGPT hat das Thema KI einem breiten Publikum zugänglich gemacht. Von der KI generierte falsche Informationen oder Urheberrechtsfragen zeigen aber mögliche Risiken auf. Die Sicherheit und Freiheit, also Grundrechte der Menschen, dürfen durch KI-Systeme nicht eingeschränkt werden. Ein pflichtbewusster Umgang mit dieser Technologie ist ebenso wichtig wie ein rechtlicher Rahmen. Regeln für KI: Was künftig erlaubt ist – und was nicht Die Notwendigkeit der Regulierung wurde bereits von vielen Ländern erkannt. So haben die USA diverse Regelungen zum KI-Risikomanagement vorgesehen, inklusive einer „Executive Order“. China adressiert KI-Systeme mit allgemeinem Verwendungszweck mit entsprechenden administrativen Maßnahmen. Die EU widmet dem Thema eine eigene Strategie für künstliche Intelligenz, inklusive „Data Act“ (Anforderungen an Daten), „Data Governance Act“ (Anforderungen an Datenaustausch) und AI Act (Deutsch „KI-Verordnung“, Anforderungen an Systeme). Zu Letzterem wurde jüngst eine Einigung erzielt und der vereinbarte Text nun vom Parlament verabschiedet. Die Verordnung wird nun überprüft, dürfte aber noch vor Ende der Wahlperiode im Juni 2024 angenommen werden. Abschließend muss der Rat die neuen Vorschriften noch förmlich annehmen. Die Verordnung tritt...

Eine stabile Finanzierung der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) ist entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Bürgerinnen und Bürger unabhängig von ihrem Einkommen Zugang zu hochwertiger medizinischer Versorgung haben. Im Gespräch mit Tom Ackermann, Vorstandsvorsitzender der AOK NordWest, eine der größten gesetzlichen Krankenkassen in Deutschland, und Torsten Müller, Partner, Consulting Healthcare, und Thorsten Helm, Partner, Tax Healthcare, wird deutlich, wie unterfinanziert die GKV ist und warum eine verstärkte Implementierung digitaler Prozesse erforderlich ist, um die Qualität und Wirtschaftlichkeit der Versorgung zu gewährleisten. Torsten Müller: Herr Ackermann, wie hat sich die Finanzierungssituation im Gesundheitswesen in den letzten 10 Jahren entwickelt und wie bewerten Sie den heutigen Stand? Tom Ackermann: Es gibt immer Zyklen in dieser Entwicklung. Es gab in den 2000er Jahren finanzielle Probleme in der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV), besonders bei den AOKs. Sie konnten Kredite aufnehmen, was zu Verschuldung führte. 2009 wurde der morbiditätsorientierte Risikostrukturausgleich (Morbi-RSA) eingeführt, der die AOKs befähigte, eigenständig mit wettbewerblichen Beitragssätzen zu agieren. In den folgenden Jahren profitierte die Sozialversicherung von wirtschaftlichem Aufschwung und stabilen politischen Rahmenbedingungen. Hohe Beschäftigungsquoten führten zu hohen Beitragseinnahmen und stabilen Zusatzbeiträgen. Doch seit dem Ende der Ära Spahn hat sich die Perspektive verschoben: Die Ausgaben steigen stärker als die Einnahmen, obwohl die Wirtschaft noch...

Es ist ein mehr als besorgniserregendes Szenario, das immer häufiger Realität und in der Presse bekannt wird: Unbekannte Cyberkriminelle melden sich mit einer Erpressermeldung bei Unternehmen, in dem steht, dass Unternehmensdaten erbeutet wurden. Dieser sogenannten Ransomnote ist zumeist als Beweis eine Auflistung der entwendeten Daten inklusive dazugehöriger Pfade angefügt. Ein Super-GAU, auf den es im Sinne einer ganzheitlichen Aufklärung und künftiger Gefahrenprävention zügig, effizient und transparent zu reagieren gilt. Wie laufen die Angriffe in der Praxis ab und was sollte bei der Aufarbeitung im Unternehmen technisch, organisatorisch und rechtlich besonders im Fokus stehen? Der Angriff: Wie gehen Cyberkriminelle vor? Klar ist: Es gibt keine Hacking-Blaupause – so ist jeder Datendiebstahl individuell und genau so zu behandeln: vom Abzug eines E-Mail-Postfachs über die Exfiltration ganzer Abteilungslaufwerke bis zum physischen Datendiebstahl durch Entwendung eines USB-Sticks. Gleichzeitig gehen mit der Entwendung der Daten oftmals ähnliche Fragestellungen einher. Erfahrungsgemäß erhält beispielsweise ein Mitarbeiter oder eine Mitarbeiterin eines Unternehmens zunächst eine E-Mail mit einem schadhaften Link oder Anhang. Erfolgt ein Klick auf Link oder Anhang, wird maliziöser Code auf dem System ausgeführt. Die Folge: Unbekannte erhalten Systemzugriff. Im nächsten Schritt versucht sich der Angreifer im IT-Netzwerk fortzubewegen (sogenanntes lateral movement) und weitreichende Berechtigungen zu erbeuten...

KI ist das Technologiethema unserer Zeit. Viele Unternehmen haben mittlerweile Pilotprojekte und Anwendungen auf den Weg gebracht und gute Erfahrungen gesammelt. Auch auf dem Weltwirtschaftsforum (WEF) in Davos waren wir uns einig: Künstliche Intelligenz wird Unternehmen radikal verändern. Gleichzeitig warnt der aktuelle Global Risks Report des WEF vor den Gefahren: KI könnte als Generator potenzieller Falschinformationen ganze Volkswirtschaften destabilisieren – und damit auch Unternehmen gefährden. Hinzu kommt, dass mittlerweile viele Menschen mit etwas Misstrauen auf künstliche Intelligenz blicken, wie unsere globale Studie „Trust in artificial intelligence“ zeigt. Doch wie so oft bei neuen Hypes oder auch Megatrends teilt sich das Lager schnell in euphorische Befürworter:innen und mahnende Kritiker:innen. Das weiß ich aus vielen Jahren der Digitalisierungs- und Modernisierungsberatung in Unternehmen. Generative KI, maschinelles Lernen oder Automatisierung: Was genau passt zu Ihrem Unternehmen? Deshalb rate ich meinen Kunden: Springen Sie nicht blindlings auf den KI-Zug auf. Nehmen Sie sich die Zeit, sich das Potenzial der KI in Ruhe anzuschauen – und entscheiden Sie entsprechend Ihrem ganz individuellen Bedarf, inwiefern der Einsatz der neuen Technologie Ihnen helfen kann. Dazu gehört auch beim Thema KI zunächst einmal eine klare Begriffsdefinition und Abgrenzung. Denn nur wenn wir genau wissen, wovon wir sprechen, können wir optimal entscheiden, welche Entwicklung...

Künstliche Intelligenz hält immer schneller und umfangreicher Einzug in den Unternehmensalltag. Vor etwa einem Jahr noch wurden erste Erfahrungen mit generativer Intelligenz gemacht. Inzwischen spielt die Technologie eine große Rolle und wird von vielen Unternehmen für verschiedene Anwendungen genutzt. Zum Beispiel bei der Text- und Bildbearbeitung. Auch im Fondsmanagement wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um beispielsweise Marktdaten zu analysieren. Wie kann künstliche Intelligenz also in der unternehmerischen Praxis effizient und gleichzeitig moralisch einwandfrei eingesetzt werden? Das war Thema der Paneldiskussion bei unserem virtuellen Event, dem KPMG Zukunftsgipfel. Diskutiert haben Prof. Dr. Sarah Spiekermann, Leiterin des Instituts für Wirtschaftsinformatik an der Wirtschaftsuniversität Wien, Daniel Kapffer, CFO & COO bei der DekaBank, Philipp Krause-Junk, Head of Corporate Compliance & Security bei der Lanxess AG, Matthias Peter, Partner, Financial Services, KPMG und Stephan Ludwig, Partner, Tax, Head of Tax Transformation, KPMG.   Von links: Daniel Kapffer, Prof. Dr. Sarah Spiekermann, Stephan Ludwig, Philipp Krause-Junk und Matthias Peter. Wir haben die zehn wichtigsten Punkte der Diskussion für Sie zusammengefasst. Hier können Sie das Gespräch anschauen. Oder sie scrollen ans Ende dieses Texts, dort finden Sie das Video. 1. Überwindung des Hypes Um künstliche Intelligenz (KI) effektiv einzusetzen, sollten wir uns von überspitzten Erwartungen und unrealistischen...

Moderne Fahrzeugtechnologie ohne Halbleiter? Undenkbar. Halbleiter spielen seit Jahrzehnten eine zentrale Rolle im Automobilbau und rücken durch die Elektrifizierung von Fahrzeugflotten und mit dem Einzug von hochautomatisierten Fahrfunktionen erneut in den Fokus. Versorgungslücken und regionale Abhängigkeiten in der Halbleiterindustrie Doch die Halbleiterindustrie steht vor diversen Hürden. Die anhaltende Unsicherheit in der Versorgungslage – insbesondere im Hinblick auf geopolitische Spannungen und Naturkatastrophen – wirft einen Schatten auf die Stabilität der Lieferketten. Die Abhängigkeit von Produzenten in Taiwan und China vergrößert das Risiko von Engpässen. Der Eintritt neuer Fahrzeughersteller, insbesondere aus China, erhöht den Wettbewerbsdruck nicht nur auf dem Automobilmarkt, sondern auch bei der Beschaffung von Halbleitern. Die Halbleiterindustrie sieht sich aufgrund der langen Investitionszyklen und der teilweise volatilen Nachfrage seitens der Automobilhersteller, bedingt durch neue Konkurrenten, Technologiewechsel und wachsenden Kostendruck, mit zusätzlichen Herausforderungen bei der langfristigen Planung konfrontiert. Zudem prägt eine sich wandelnde Fahrzeugarchitektur die Anforderungen an Halbleiterkomponenten. Der Übergang von dezentralen Steuergeräten zu wenigen Zentralrechnern erfordert neuere und leistungsfähigere Halbleitertechnologien. So kann die Automobilindustrie die Halbleiterversorgung sicherstellen In Anbetracht dieser Entwicklungen stellt sich die Frage: Welche Maßnahmen können Automobilunternehmen ergreifen, um die Halbleiterversorgung für ihre Autos zu sichern? Wir empfehlen folgende fünf Ansätze: Diversifikation der Lieferquellen Um Engpässe in der...

Künstliche Intelligenz ist in der Life-Sciences-Branche längst angekommen und entfaltet auch hier ihr Potenzial. Allerdings sollten Unternehmen auch die Risiken im Blick behalten. Denn diese betreffen das Wohl der Patient:innen, können aber auch zu Reputationsschäden oder gar empfindlichen Sanktionen führen, etwa wegen Missachtung des europäischen Artificial Intelligence Acts. Klar ist: KI ist vielfältig einsetzbar, etwa bei der Entwicklung neuer Arzneimittel. Hier kann KI durch die Analyse klinischer Daten Vorhersagen entwickeln, wie wirksam und sicher potenzielle Wirkstoffe sind. Außerdem identifiziert sie Untergruppen von Patient:innen mit ähnlichen Merkmalen und prognostiziert, wie sie auf Behandlungen ansprechen. So werden personalisierte Wirkstoffe produziert – quasi als persönliche Kopfschmerztablette mit mehr Wirkkraft und weniger Nebenwirkungen. Zudem beschleunigt KI klinische Studien, wenn sie Muster und Trends in den Daten sofort erkennt. Das verkürzt auch die Zeit bis zur Arzneimittelzulassung. Lebensrettende Therapien stehen so kostengünstiger und schneller bereit. Verzerrte Daten führen zu verzerrten Ergebnissen Und dennoch: Die KI ist immer nur so gut wie die Daten, die sie nutzt. Im besten Fall arbeitet sie mit repräsentativen Daten, welche die gesamte Bandbreite relevanter Merkmale abbildet. Tatsächlich stehen diese in der Life-Sciences-Branche oft nicht zur Verfügung, weil Datensätze nur begrenzt oder unvollständig vorliegen oder weil medizinische Aufzeichnungen nicht genau oder...

Erst große Hoffnung, dann große Enttäuschung: Das 2017 beschlossene Onlinezugangsgesetz (OZG) hat die Behörden in Bund, Ländern und Kommunen eigentlich bis Ende 2022 fit für die Zukunft machen sollen. Der Großteil der Dienstleistungen ist bis Ende 2022 digitalisiert, so der Plan, und die Verwaltung insgesamt effizienter und bürgerfreundlicher. Doch das ist nicht recht gelungen. Vieles blieb Stückwerk, die Transformation der öffentlichen Hand stockt. Nun soll das Onlinezugangsänderungsgesetz (OZGÄndG) – auch bekannt als OZG 2.0 – nachbessern. Wie sind die Zielsetzungen der überarbeiteten Vorschriften einzuschätzen, auf welche Details gilt es besonders zu achten – und wie kann die erfolgreiche Umsetzung gewährleistet werden? Die relevantesten Punkte im Überblick. Setzt ein OZG 2.0 das richtige Signal? Klar ist: Das OZG ist hinter den Erwartungen zurückgeblieben. Nur ein kleiner Teil der fast 600 Verwaltungsleistungen ist tatsächlich digitalisiert worden. Insbesondere auf Ebene der Bundesländer und Kommunen, auf der ein Großteil der Leistungen, die für Bürger:innen und Unternehmen relevant sind, bereitgestellt wird, wurden eher Einzelerfolge erzielt. Nun kann man sich die Frage stellen: Wenn das Onlinezugangsgesetz nicht funktioniert hat – ist ein OZG 2.0 dann das richtige Signal? Bezieht man sich ausschließlich auf den Gesetzestitel, der den Onlinezugang – also das Frontend für Bürger:innen – im...

Die Digitalisierung hat einen umfassenden Wandel auch im Corporate Treasury eingeleitet, indem sie zahlreiche Prozesse vereinfacht. Von der präzisen Vorhersage von Währungsschwankungen bis hin zur automatisierten Optimierung des Cash Managements eröffnen sich vielfältige Perspektiven. Hierbei spielt künstliche Intelligenz (KI) eine wichtige Rolle, indem sie nicht nur Daten analysiert, sondern auch maßgeblich zur Entscheidungsfindung in der Finanzabteilung beitragen kann. Doch wie ist eigentlich der Status quo? Wo liegen die Chancen und Risiken, auf welche Details gilt es besonders zu achten? Die relevanten Aspekte im Überblick. Wie kann künstliche Intelligenz derzeit im Treasury eingesetzt werden? Im Treasury ergeben sich aktuell verschiedene Anwendungsgebiete von KI, die sowohl in Treasury-Management-Systemen als auch allgemein im Treasury im Einsatz sind. In den folgenden drei Themenbereichen findet KI heute bereits Anwendung: Cash Management Insbesondere in Krisenzeiten ist es für Finanzabteilungen von entscheidender Bedeutung, die Liquidität des Unternehmens im Blick zu behalten und gegebenenfalls Maßnahmen zu ergreifen. Hierbei können moderne Technologien wie Machine Learning und Predictive Analytics helfen, um Cashflow-Vorhersagen zu treffen und frühzeitig Liquiditätsengpässe zu erkennen. KI ist mittlerweile in vielen Cash-Management- und Liquidity-Planning-Modulen von Standard-Treasury Management-Systemen integriert und ermöglicht es, Prozesse zu automatisieren (z.B. die Überwachung von Zahlungseingängen und -ausgängen) und Entscheidungen auf Basis von Daten...

Die Automobilindustrie ist in einem besonderen Wandel: Der Direktvertrieb ist bei den Herstellern (OEMs) auf der Agenda. Er bringt diverse Chancen mit sich, ist allerdings auch mit komplexen Aufgabenstellungen verbunden, wie unser Gesamtüberblick über die Transformation zeigt. Doch welche Details sollten bei der Strategiefindung und Umsetzung im Fokus sein? Welche Änderungen sind gravierend, gelten gar als revolutionär – und was ist bei der Ausgestaltung des Veränderungsprozesses unumgänglich? Klar ist: Nachdem Tesla 2012 mit dem Direktvertriebsmodell in Europa gestartet war, kam Bewegung in den Sektor. Ob BMW, Mercedes-Benz, Ford oder Audi: Der Direktvertrieb ist teils eingeführt, teils angekündigt. Geprägt wird der Trend von jüngeren asiatischen Herstellern, die sich künftig in Europa etablieren wollen, darunter Polestar (Markteintritt 2019), Genesis, BYD (2021) oder NIO (2022). Der wachsende Wettbewerb ist mit ausschlaggebend für ein Umdenken bei deutschen Herstellern. Die Folge: Ein Großteil wird voraussichtlich bis 2026 den Direktvertrieb implementieren. Warum der Direktvertrieb als Revolution betrachtet wird – und welche Potenziale die Umstellung bietet Der Direktvertrieb gilt in der Branche als eine Zeitenwende, weil Automobilhersteller künftig neue Werthebel integrieren können. Diese Integration ist mit Umgestaltungen verbunden. Im Fokus der Hersteller: Zentrale Preiskontrolle: Der Preisdruck, beispielsweise durch Rabatte, sinkt. Markeninterner Wettbewerb kann minimiert werden. Verstärkte Kontrolle...

Die Steigerung der Effizienz und Kosteneinsparungen sind für viele Unternehmen von zentraler Bedeutung für den Erfolg ihres Unternehmens. Die rasante Entwicklung von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) eröffnet hierfür scheinbar vielversprechende Möglichkeiten. Über konkrete Anwendungsfälle und Möglichkeiten GenAI in Unternehmen einzusetzen,  sprechen in diesem Interview Gabriele Eder, Leiterin des Segments Manufacturing, Industrial und Automotive bei Google in Deutschland, sowie Gernot Gutjahr, Partner bei KPMG und verantwortlich für den Cloud Advisory Service in Deutschland und für EMA. KPMG: In unserem aktuellen CEO Outlook haben 76 Prozent der befragten CEOs Generative AI als eine ihrer Top-Prioritäten genannt. Inwiefern ist diese Euphorie berechtigt? Gabriele Eder: Diese Euphorie ist absolut berechtigt. KI spielt schon seit mehreren Jahren die Rolle des Treibers von Effizienz und Produktivität in hochgradig automatisierten Unternehmensprozessen. Aber jetzt wird eine ganz neue Klasse an Problemen lösbar, die in den Bereichen Kreativität, Personalisierung und Innovation zuvor einfach als nicht automatisierbar galt – und das macht es so spannend. KI wird also zurecht als Game Changer für alle Industrien gewertet – und hierzu zählt natürlich auch die generative KI. Nach meiner Wahrnehmung haben viele CEOs verstanden, dass einerseits Effizienz, andererseits aber auch neue Wachstumsmöglichkeiten durch KI geschaffen werden können, die vorher noch nicht da waren. Ein Punkt ist...

Während Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) bislang tendenziell für interne Abwicklungsprozesse nutzten, transformiert die generative KI (Generative AI, kurz GenAI) nun Produkte und Dienstleistungen. Der Fokus verlagert sich somit auf die Kundschaft. Gemeinsam mit Google diskutieren wir in dem Podcast, wie das Unternehmen GenAI bereits erfolgreich in der Automobilindustrie anwendet und was andere Unternehmen davon lernen können. Die Gäste: Gabriele Eder ist Mitglied des deutschen Führungsteams von Google Cloud und Leiterin des Segments Manufacturing, Industrial und Automotive in Deutschland. Sie ist seit knapp 20 Jahren in der IT-Branche tätig. Gernot Gutjahr ist Partner bei KPMG und verantwortlich für den Cloud Advisory Service in Deutschland/EMA. Im Gespräch mit Karina Wolfsdorff, Teamleiterin Communications & Social Media im Marketing bei KPMG, stellen Gabriele Eder und Gernot Gutjahr Strategien zur GenAI vor und sprechen über konkrete Anwendungsbereiche. Hören Sie jetzt in den Podcast rein: Die Themen im Überblick: Inwiefern GenAI Unternehmen bereits effizienter und produktiver machen kann (ab 1:36 min.) Wie Gen AI Unternehmen transformiert: Vom Backoffice in das kundenzentrierte Frontoffice (ab 3:43 min.) Wie Google einen Wert aus GenAI schöpft (ab 6:35 min.) Entwicklungen in der Automobilindustrie durch GenAI (ab 7:47 min) Warum Google vor allem der Kundschaft GenAI zur Verfügung stellen will (ab...

Die deutsche Wirtschaft steht angesichts sinkender Auftragseingänge und geringerer Kaufkraft vor mannigfaltigen Aufgaben. Auch die großen deutschen Automobilhersteller präsentierten zuletzt durchwachsene Ergebnisse und haben in den letzten fünf Jahren sowohl in Europa als auch in China auf den zwei wichtigsten Weltmärkten Marktanteile im mittleren einstelligen Prozentbereich eingebüßt. Der immense Handelsüberschuss im Autosektor der EU mit China ist ebenfalls in rasender Geschwindigkeit zusammengeschmolzen. Spätestens seit den letzten großen internationalen Leitmessen IAA Mobility und Auto Shanghai ist auch in Deutschland klar geworden, dass in der Automobilindustrie im Vertrieb erheblicher Handlungsbedarf besteht. Die Wettbewerbsbedingungen der Automobilindustrie ändern sich durch die E-Mobilität, den Markteintritt asiatischer Hersteller und steigende Erwartungen der Kundschaft. Beispielsweise zählen eine nahtlose Customer Experience und nutzerzentrierte digitale Infotainment- und Konnektivitätsdienste für Automobil-Führungskräfte heute zu den wichtigsten Faktoren beim Autokauf. Die politisch-wirtschaftliche Gemengelage bietet Automobilherstellern jetzt die Chance, sich auf die neue Marktsituation einzustellen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, sind auf Basis unserer Erfahrungen in der Arbeit mit OEMs (Original Equipment Manufacturers) im Vertrieb fünf Maßnahmen notwendig. 1. Integrierte Servicepakete anbieten Automobilhersteller sollten sich auf integrierte Servicedienstleistungen konzentrieren, um sich als serviceorientierter Mobilitätsdienstleister und ganzheitlicher Ansprechpartner für die Kund:innenbedürfnisse zu positionieren. Durch die Elektrifizierung der Fahrzeuge sowie Marktdurchdringung von Apps in der...

Künstliche Intelligenz (KI) kann der Logistik-Branche einen Fortschritt bringen. 22 Prozent der Unternehmen nutzen KI bereits für ihre Logistik. Weitere 26 Prozent ziehen es in Betracht. Das zeigt eine Befragung des Digitalverbands Bitkom unter Logistik-Unternehmen. Doch wer künstliche Intelligenz in seine Prozesse einbindet, der sollte auch die Gefahren berücksichtigen: KI muss bewusst eingesetzt werden, sonst kann sie Schaden anrichten. Eine Logistik mit integrierter KI kann beispielsweise anfälliger für Cyber-Angriffe werden.  Zudem können sich Mitarbeitende übergangen fühlen, wenn sie nicht verstehen, wie die KI sie bei ihrer Arbeit unterstützt. Über den Zwiespalt zwischen Potential und Herausforderung bei der Verwendung von KI in der Logistik sprechen wir mit Anike Murrenhoff, Referentin für KI und Logistik am Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik und Steffen Wagner, Partner, Head of Transport & Leisure & Infrastructure von KPMG. Hören Sie jetzt in den Podcast rein: Die Themen im Überblick: • Was ist Künstliche Intelligenz? (ab 00:56 min.) • Inwiefern nutzen Logistik-Unternehmen bereits künstliche Intelligenz? (ab 04:38) • In welchen Anwendungsfällen kann Logistik durch KI effizienter werden? (ab 8:00 min.) • Wo liegen die Gefahren, wenn KI in der Logistik genutzt wird? (ab 12:37 min.) • Aktuelle Entwicklungen und zukünftige Einsatzfelder für KI in der Logistik (ab...