Auswirkungen der Digitalisierung auf Prozesse und Rollen ... / 3.2 Veränderte Rollen und Verantwortlichkeiten

Die Digitalisierung und ihre Treiber bringen auch die Veränderung von Rollen und Kompetenzen im Finanzbereich mit sich. Schon seit längerem verändern die Unternehmen ihr Aufgabenprofil (und damit einhergehend auch den organisatorischen Aufbau) dahingehend, dass immer weniger unterschiedliche Aufgabentypen innerhalb einer Abteilung in Personalunion erbracht werden. Stattdessen werden Tätigkeiten entsprechend vordefinierter Rollenbilder gebündelt auf einzelne Personen verteilt. Dieser rollenbasierte Split von Aufgaben bringt neben Spezialisierungs- und Effizienzvorteilen auch einen weiteren – gerade in Zeit der digitalen Transformation – wesentlichen Nutzen: die Möglichkeit einer schnellen Adaption von Aufgaben und Verantwortlichkeiten.

Ein bewährter Ansatz ist der eines Rollenmodells mit den folgenden vier Rollen: Governance, Produktion, Data Science und Business Partner. Diese vier Rollen, die entlang der Wertschöpfungskette im Finanzbereich organisiert sind, decken sämtliche Aufgaben einer Finanzfunktion ab und ermöglichen gleichzeitig die effiziente Ausführung der jeweiligen Tätigkeiten.

Im Rahmen der Governance Rolle werden durch eine zentrale Governance Einheit unter anderem finanzielle Berechnungsmethoden und Unternehmenskennzahlen durch Richtlinien und Vorgaben gruppenweit harmonisiert, was nicht nur zu einer höheren Transparenz und Vergleichbarkeit der Daten führt, sondern auch die Standardisierung von zentralen und dezentralen Prozessen ermöglicht. Die transaktionalen bzw. produktionsteiligen (Teil-)Prozesse werden durch die Produktionsrolle wahrgenommen und ausgeführt. Hierbei gilt: Je standardisierter die Prozesse sind, desto leichter und desto mehr lassen sich Effizienzpotenziale z. B. in Form von SSC- oder Robotic-Lösungen heben. Eine starke Governance bildet somit die Grundlage für die Ausübung einer schlanken und effizienten Produktionsrolle. Die in der Produktion erstellten Daten können dann in einem Data Science Lab oder Steering Lab von Experten für tiefergehende Analysen und Szenarien genutzt werden, um dem Top-Management noch detailliertere Informationen zur Unternehmenssteuerung zur Verfügung zu stellen. Zum Schluss werden die Informationen und Berichte vom Business Partner analysiert und komprimiert aufbereitet, um das Top Management bezüglich der Entscheidungsfindung und Handlungsempfehlungen zu beraten. Zusätzlich steht der Business Partner als Sparringspartner auch den Funktionsverantwortlichen bei allen finanzwirtschaftlichen Fragestellungen und Entscheidungen für die einzelnen Funktionen, wie z. B. Personal, Produktion oder Vertrieb, zur Verfügung.

Abb. 6: Vierteiliges Rollenmodell eines modernen Finanzbereiches^[1]

Die Wahrnehmung und optimale Ausübung des beschriebenen Rollenbildes machen die Entwicklung und Förderung von neuen Kompetenzen bei den Mitarbeitern im Finanzbereich notwendig. Während im Rahmen der Produktions- und Governancerolle die Mitarbeiter meistens bereits ein gutes Skill Set mitbringen und größtenteils allein bei technologischen Themen (RPA-Software) weiterentwickelt werden müssen, bedeutet die Veränderung des Rollenbildes für den Business Partner hingegen eine erhebliche Adaption und für den Data Scientist zumeist sogar eine vollständige Neuentwicklung des Kompetenzprofils. In einem ersten Schritt ist der Business Partner von transaktionalen Aufgaben zu entlasten, um ihn anschließend fachlich und methodisch in die Lage zu versetzen, mit seinem detaillierten Verständnis und zukunftsorientierten Blick für die Unternehmenssteuerung als respektierter Berater des Managements wahrgenommen und akzeptiert zu werden. Durch die Aufwertung des Controllers als Sparringspartner des Managements entsteht dem Unternehmen ein echter Mehrwert, sei es beispielweise durch die zielgerichtete Senkung und Kontrolle der Kosten oder durch die quantitativ-basierte Steuerung der Entscheidungsfindung. Während die Rolle des Business Partners in vielen Unternehmen – bei entsprechendem Training – durch interne Ressourcen ausgeübt werden kann, sind neue Profile wie die des Data Scientists hingegen meist vom externen Arbeitsmarkt zu beschaffen. Hier sind gerade Statistiker und Mathematiker aufgrund ihrer Erfahrungen mit Modellen und Szenarien zumeist ideale Kandidaten für das Kompetenzprofil. Neben diesen vier Basisrollen ergeben sich ergänzend noch weitere Profile in den Firmen, wie beispielweise das des RPA Shopfloor Managers, der für die Implementierung von Roboter-Lösungen sorgt. Die Rolle des Digital Transformation Managers ist zudem mit der strategischen und operativen Umsetzung von Digitalisierungsprojekten im Finanzbereich betraut.

Abb. 7: Entwicklung von Jobprofilen für die digitale Finanz Transformation^[2]

[1] Quelle: Horváth & Partners.

[2] Quelle: Horváth & Partners.