Autor: Firma ConVista Consulting

Commodity Hedge Management: Wie Sie trotz volatiler Märkte Ihre Kalkulationssicherheit bewahren

Commodity Hedge Management: Wie Sie trotz volatiler Märkte Ihre Kalkulationssicherheit bewahren

In den vergangenen Jahren hat sich verstärkt gezeigt, dass die Märkte für Rohstoffe besonders anfällig für Krisen sind. Diese sorgen für enorme Volatilität bei den Beschaffungspreisen, mit unmittelbaren und langfristigen Auswirkungen auf die Kalkulationssicherheit bei den Unternehmen, insbesondere im Bereich der Industriemetalle. Viele Treasurer erwägen daher die Absicherung dieser Preisänderungsrisiken nicht vollständig dem Einkauf zu überlassen, sondern durch zusätzliche Sicherungsgeschäfte der Volatilität bei den Rohstoffpreisen entgegenzuwirken.

Der Weltmarkt für Rohstoffe und seine Herausforderungen

Geopolitische Ereignisse, Inflation und steigende Erzeugungs-/Transportkosten sind wesentliche Faktoren für steigende Rohstoffpreise. Diese Preisvolatilität gefährdet die Planungssicherheit vieler Unternehmen und führt nicht nur zu sinkenden Margen im operativen Geschäft, sondern auch schlussendlich zu erhöhtem Liquiditätsbedarf. Hierbei sind besonders Unternehmen betroffen, die Edel- und NE-Metalle verarbeiten.

Herkömmliche Methoden, um die Preise der eingesetzten Rohstoffe möglichst gleichbleibend und berechenbar zu gestalten, stoßen bei zunehmender Volatilität der Märkte oft an ihre Grenzen. So sind zum Beispiel Lieferverträge mit Festpreisvereinbarung oft nur mit einem unzureichenden Zeithorizont realisierbar. Außerdem können bei zu hohen Preisverwerfungen die Vereinbarungen vom Lieferanten nicht immer erfüllt werden und werden somit wirkungslos. Andererseits sind Preisgleitklauseln mit Kunden auch nur zu einem gewissen Grad umsetzbar, da hier Marktposition und -beherrschung der Akteure eine wesentliche Rolle spielen. Deshalb erachten viele Treasurer von betroffenen Industrieunternehmen es zunehmend als notwendig, die Rohstoffpreisänderungsrisiken zusätzlich durch derivative Finanzinstrumente abzusichern. Mit S/4HANA Release 2022 FPS01 unterstützt SAP das Managen von Commoditiy Exposures und Derivaten im Treasury and Risk-Management Modul.

Wesentliche Funktionen und Vorteile des SAP Commodity Hedge Management

SAP bietet mit dem Commodity Hedge Management einen ganzheitlichen Hedge-Ansatz, der den vollständigen Prozess von der Exposure-Definition und -Verwaltung über die Erfassung und Bewertung der Sicherungsinstrumente bis hin zum Reporting abdeckt. So können z. B. Hedge-Books mit Zielquoten umgesetzt werden, die sich für unterschiedliche Zeithorizonte einrichten lassen.

Die definierten Zielquoten werden genutzt, um konkrete Hedge-Requests anzustoßen, auf deren Basis die Finanzinstrumente (z. B. Swaps) benutzerfreundlich und transparent abgewickelt werden. Hierbei ist es auch möglich, Transaktionen „on-behalf-of“ für Tochtergesellschaften mit den entsprechenden Spiegelgeschäften automatisiert zu erfassen. Da die Rohstoffe häufig in USD gehandelt werden, können verknüpfte Währungskursabsicherungen direkt mittels Hedge-Request parallel angestoßen werden. Mit der Erweiterung des Commodity Hedge Managements werden standardisierte Rohstoffabsicherungsgeschäfte vollständig automatisiert, bewertet und gebucht – voll integriert im TRM-Standard von SAP. Die Integration der Lösung in die Finanzbuchhaltung kann hierbei mit oder auch ohne einem Hedge-Accounting-Ansatz umgesetzt werden.

Die Einrichtung von standardisierten Prozessen von der Anlage der Hedge-Books mit Target-Quotas und Hedge-Requests bis zur Hedge-Abwicklung ermöglichen eine sehr hohe Prozesseffizienz und -transparenz. Gepaart mit den bekannten Funktionen des SAP Moduls Treasury and Risk-Management (Funktionstrennung, Positionsführung, usw.) können entlang des gesamten Workflows individuelle Anforderungen im End-to-End Prozess umgesetzt werden. Ermöglicht wird dies durch die aufeinander aufbauenden Modulkomponenten im SAP S/4HANA-System. Die verarbeiteten Daten im SAP Commodity Hedge Management werden mit Hilfe von Reporting- und Analyse-Tools in Echtzeit adressatengerecht aufbereitet.

Weitere Vorteile für unsere Kunden: Neben dem Workflow zum kompletten Hedge Management bietet das App-basierte Reporting die Grundlagen für eine schnelle Entscheidungsfindung und eine Darstellung der Hedge-Erfolge. Hiermit wird die Möglichkeit zur kontinuierlichen Verbesserung des Gesamtprozesses und der Strategie ermöglicht. Die so etablierten Prozesse lassen sich dann leicht auf Tochtergesellschaften (OBO) erweitern oder auf weitere Rohstoff-Fraktionen übertragen.

Wir unterstützen Sie bei der Einführung des Commodity Hedge Management

Volatile Rohstoffmärkte werden auch zukünftig eine weiter zunehmende Bedrohung für Unternehmen sein. Der effektive Einsatz von derivativen Finanzinstrumenten erhöht die Kalkulationssicherheit und damit die finanzielle Stabilität rohstoffintensiver Industrien. Durch die Implementierung des SAP Commodity Hedge Managements können unsere Kunden den komplexen Prozess effizient und übersichtlich gestalten. Die Integration in die SAP-Systemlandschaft ermöglicht dabei ganzheitliches Reporting und aussagekräftige Analysen.

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KI-Sprachmodelle in der Versicherung: Je größer, desto besser?

KI-Sprachmodelle in der Versicherung: Je größer, desto besser?

Was genau bedeutet das Aufkommen von großen Sprachmodellen für die Versicherungsbranche? Und welche Rolle spielt die Größe eines Sprachmodells?

Sie sind ein Experte auf Ihrem Gebiet. Ein Experte bis ins Mark. Während Ihrer langjährigen Erfahrung in der Versicherungsbranche haben Sie umfangreiche Kenntnisse gesammelt und beraten nicht nur gerne Ihre Kunden – in der Regel solide Unternehmen –, sondern stehen auch Ihren jüngeren Kolleginnen und Kollegen mit Rat und Tat zur Seite. Stellen Sie sich vor, genau das ist der Fall, und ein junger, aber fleißiger Kollege wendet sich mit der Bitte an Sie, ihm bei der Planung einer digitalen Dokumentenverarbeitungskette zu helfen. Was würden Sie ihm raten? 

Fühlten Sie sich angesprochen?
Das, was Sie gerade gelesen haben, war nicht an Sie gerichtet, obwohl sich viele von Ihnen durchaus in solch einer Situation wiederfinden könnten. Tatsächlich ist der Adressat des oben genannten Textes ein großes KI-Sprachmodell. Der Text selbst ist ein sogenannter Prompt, und die Kunst, ihn zu schreiben, wird als Prompting (Prompt Engineering) bezeichnet.

In den letzten Monaten sind Gespräche über ChatGPT, einen Chatbot, der auf einem dieser großen Sprachmodelle basiert, an niemandem vorbeigegangen. Aber das ist bei Weitem nicht das einzige große Sprachmodell: Jeder IT-Riese hat entweder sein eigenes Sprachmodell bereits veröffentlicht oder zumindest angekündigt. Aber was genau bedeutet das Aufkommen von großen Sprach- und bald auch multimodalen Modellen für die Versicherungsbranche? Welche Rolle spielt die Größe eines Sprachmodells?

Betrachtet man das Angebot an Tools zur automatisierten Analyse von natürlicher Sprache, so stellt man fest, dass beinahe täglich neue Innovationen auf den Markt drängen, die in ihrer Performanz noch vor wenigen Jahren undenkbar erschienen. Technisch steckt meist eine API-Schnittstelle zu einem der GPT-Modelle hinter den Anwendungen, welches mittels Prompts angesprochen wird und den gewünschten Output liefert. Auch aus der Versicherungsbranche gibt es erste Beispiele. So stellt die Helvetia ihren Kunden einen Chatbot zur Verfügung, der basierend auf der ChatGPT-Technologie Kundenanfragen in Echtzeit beantwortet.

Wie OpenAI GPT-Modelle trainiert

Um zu evaluieren, auf welche Bereiche das Modell anwendbar ist, lohnt es sich, einen Blick darauf zu werfen, wie OpenAI die GPT-Modelle trainiert. GPT steht für „generative pretrained transformer“. Zum Training werden riesige Textkorpora genutzt. Diese werden dem Modell im Trainingsprozess allerdings maskiert präsentiert, d.h. es werden einzelne Wörter geschwärzt. Das Modell lernt so, Wörter aus ihrem Kontext vorherzusagen, und kann Wortketten sehr gut wahrscheinlichkeitsbasiert vervollständigen – oder eben auf einem Prompt aufbauend Texte als Antwort generieren.

Genau hier liegt die Stärke des Modells: Es kann erstaunliche Resultate auf allerlei kreative Aufgaben der Sprachverarbeitung leisten – und das, ohne Anforderungen an die Schnittstelle zum Endnutzer zu stellen. Es drängt sich die Frage auf, ob ChatGPT die Zukunft der Sprachverarbeitung ist. Schließlich lässt es sich mittels Prompt-Engineering flexibel auf nahezu alle Aufgaben anwenden.

Fragt man ChatGPT selbst, so sagt es, dass andere vektorbasierte Sprachmodelle nach wie vor ihre Berechtigung haben, beispielsweise in der Klassifikation von Texten. Aber ist das lediglich die „politisch korrekte“ Antwort, die ChatGPT aufgrund von Filtern gibt, oder entspricht das der Realität?

Was sind vektorbasierte Sprachmodelle?

Vektorbasierte Wortmodelle lernen Wortrepräsentationen – ähnlich wie die GPT-Modelle aus Textkorpora numerische Repräsentationen von Wörtern. Diese Repräsentationen sind allerdings nach dem Trainingsprozess fixiert, es wird bei der Anwendung nicht auf Prompts reagiert (Granularität). Dies macht die Modelle weniger spektakulär und kreativ, bietet in der praktischen Anwendung allerdings auch Vorteile:

  • Die Modelle sind deutlich kleiner (siehe Tabelle 1). Zum Training werden daher weit weniger Daten benötigt, und Modelle können i. d. R. auf einer lokalen Infrastruktur trainiert und gehalten werden.
  • Es ergeben sich Vorteile in Kosteneffizienz, Kontrollierbarkeit, Nachvollziehbarkeit, bei der Anpassung an die Domäne, z.B. spartenspezifische Sprache, und in Bezug auf den Datenschutz.

Vergleich: Allgemeine vs. nachtrainierte vs. spartenspezifische Sprachmodelle

Exemplarisch betrachten wir im Folgenden „fasttext“, eine 2015 von Facebook entwickelte Modellarchitektur.
Im Folgenden schauen wir uns drei mögliche Konfigurationen des fasttext-Modells an:

  • Versicherungsmodell: ein Modell, welches ausschließlich auf ca. 5.000 Versicherungsdokumenten, insb. Allgemeinen Versicherungsbedingungen (AVB), trainiert wurde
  • Wiki-Modell: von fasttext vortrainiertes Modell, welchem die deutsche Wikipedia zugrunde liegt [https://fasttext.cc/… ]
  • Retrained-Modell: Wiki-Modell angereichert („nachtrainiert“) mit den Dokumenten aus dem „Versicherungsmodell“

Um das Textverständnis solcher Wortmodelle zu evaluieren, hat es sich etabliert, die Performance beim Bestimmen von Wortduplikaten zu messen. Durch ihre numerische Repräsentation von Wörtern als Vektoren haben die Modelle die inhärente Fähigkeit, semantische Ähnlichkeit zu messen und ähnliche Wörter zu erkennen. Beispielsweise geben wir dem Modell ein Wort, z. B. „Assekuranz“, und evaluieren, ob es in der Lage ist, das Synonym „Versicherer“ aus einer Menge an Wörtern als Synonym zu identifizieren. Über Hunderte von Versicherungsexperten generierte Beispiele ergibt sich die folgende Güte: (Grafik 2)

Während ChatGPT und das Wikipedia-Modell nur etwas mehr als die Hälfte der Synonyme erkennen, liefern die spartenspezifischen Modelle eine bessere Performance. Sie lernen die Bedeutungen von fachspezifischen Worten also besser als die allgemeinen Modelle.
Die Evaluation von ChatGPT auf der Grundlage der Versicherungssynonyme ist nicht so trivial wie das Evaluieren der fasttext-Modelle, da ChatGPT als Large Language Model (LLM) keine inhärente Ähnlichkeitsmetrik besitzt und man hier mittels Prompt Engineering eine geeignete Art finden muss, wie das Modell die Resultate in gewünschter Form liefert. Die Fehler, die ChatGPT in unserer Evaluation macht, zeigen das Problem deutlich auf: So antwortet das Modell manchmal in ganzen Sätzen statt mit einzelnen Wörtern oder es liefert Wörter, die im Input nicht zur Auswahl stehen.

Warum sich das Trainieren eigener Sprachmodelle lohnt

Unsere in der Praxis erprobten KI-Use-Cases unter Verwendung mit Wortmodellen wie fasttext basieren häufig auf dem Identifizieren von semantisch ähnlichen Texten und Abschnitten. Darauf lassen sich vortrainierte Modelle wie das Online-Modell unter Verwendung einiger weniger domänenspezifischer Dokumente anpassen. Auch hier wurde von Versicherungsexperten eine Evaluationsgrundlage geschaffen, welche sich aus der Zuordnung von semantisch ähnlichen Textabschnitten aus Versicherungsbedingungen unterschiedlicher Versicherer speist.

Hier zeigt sich dann zum ersten Mal der tatsächliche Vorteil des Trainierens eigener Wortmodelle: Das Training eines allgemeinen Modells (z. B. auf Wikipedia) liefert keine optimalen Ergebnisse, wenn wir es auf anders strukturierte Daten anwenden. Unsere eigens (nach)trainierten Modelle wurden auf Texten trainiert, die denen sehr ähnlich sind, auf die sie letztendlich angewendet werden, und erzielen daher deutlich bessere Werte. Eine domänenspezifische Anpassung von Modellen – insbesondere bei spezialisierten Aufgaben – ist hier gegenüber allgemeinen Modellen überlegen. Dennoch profitiert das „Retrained Modell“ von der allgemeinen Grundlage, die durch das Vortrainieren auf Wikipedia geschaffen wurde. Sie sind meist robuster. Ein angepasstes, allgemeines Modell, das auf eine spezifische Domäne nachtrainiert wurde, ist daher die ideale Mischung aus Robustheit und Spezialisierung.

Schließlich lässt sich noch ein interessantes, wenngleich anekdotisches Beispiel aufzeigen: Das „Halluzinieren“ ist ein bekanntes Phänomen beim Verwenden von generativen Sprachmodellen wie ChatGPT. Dabei liefert das Modell fehlerhafte oder inkohärente Antworten:

  • weil es zum Beispiel Anweisungen nicht oder falsch „versteht“
  • oder einfach fehlerhafte Wortketten generiert.

Ein Beispiel

Wir haben unsere Wortmodelle und auch ChatGPT nach den ähnlichsten Wörtern zum Wort „Drachen“ gefragt und haben folgende Antworten erhalten: (Grafik 4)

Wichtigkeit von Kontext

Der Vergleich der beiden vektorbasierten Sprachmodelle – des auf Versicherungstexten trainierten und des Wikipedia-Modells – zeigt sofort, wie wichtig das Trainingsgebiet und folglich der Kontext für die Bedeutungsextraktion von Wörtern aus dem Korpus sind. Wenn wir uns auf die Darstellung von „Drachen“ in Wikipedia stützen, werden uns Synonyme rund um das Fabelwesen angezeigt. In einem Insurance-Wortmodell und Retrained Insurance-Modell erhält das Wort „Drachen“ die Bedeutung, die wir in Versicherungsdokumenten erwarten würden.

Ähnliches können wir beobachten, wenn wir die Ergebnisse von ChatGPT vor dem Prompting und danach vergleichen. Auch hier ist die erste assoziative Verknüpfung das Fabelwesen. Wenn wir das Modell entsprechend „vorbereiten“ und ihm „erklären“, dass uns ausschließlich der Kontext der Versicherung interessiert, können wir sehen, wie sich die Semantik verändert. Es ist interessant, dass das Wort „Brand“ einerseits zur Assoziation mit einem Drachen in seiner märchenhaften Bedeutung passt, andererseits aber auch im Kontext der Versicherung nicht fremd ist. Bislang ist es nicht möglich, den genauen Ursprung einer bestimmten Assoziation zu bestimmen. Dies stellt die Hauptherausforderung beim Aufbau zuverlässiger Lösungsansätze mithilfe generativer Modelle dar.

Fazit

ChatGPT und andere generative Large Language Models zeigen hochgradig spannende und beeindruckende Resultate auf dem Gebiet der Textgenerierung und bei anderen kreativen Aufgaben. Auch in der Versicherungsbranche ergeben sich daraus zahlreiche Anwendungspotenziale.
Im Kern von zahlreichen Use Cases aus der Versicherungsbranche steht häufig die Herausforderung, Texte vergleichen zu müssen. Aus Sicht der Sprachmodelle lässt sich dies auf das Berechnen von semantischer Ähnlichkeit herunterbrechen. Hierfür sind LLMs im Allgemeinen nicht ausgelegt, und es zeigen sich einige Herausforderungen in der Anwendung dieser Modelle auf so gelagerte Anwendungsbereiche.
Es gilt also keinesfalls „je größer, desto besser“, was Sprachmodelle und deren Einsatz im Versicherungsumfeld angeht. Vielmehr müssen zunächst die Anforderungen und Ziele der Verwendung von KI geprüft werden. Häufig reichen kompaktere Standardmodelle bereits aus – oder die Herausforderung ist ohne ein spartenspezifisch nachtrainiertes Modell unlösbar.

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Industrie 4.0 – Herausforderungen bewältigen, Chancen nutzen

Industrie 4.0 – Herausforderungen bewältigen, Chancen nutzen

Convista, eines der führenden IT-Beratungsunternehmen mit langjähriger Expertise in der Industriebranche, hat eine spannende Sommerinterview-Reihe ins Leben gerufen.

Im dritten Videointerview geht es um die Herausforderungen und Chancen der Industrie in der digitalen Transformation. In einem informativen Expertengespräch widmen sich die Geschäftsbereichsleiter Industrie, Dr. Thomas Schönemeier und Heiko Schmidt, den Herausforderungen und Chancen der Industrie im Zeitalter der digitalen Transformation. Die Diskussion konzentriert sich auf die Themen ESG-Reporting, S/4HANA-Transformation und die zunehmende Bedeutung von Cloud-Lösungen, die einen umfassenden Einblick in die sich wandelnde Industrielandschaft bieten.

Mit unterschiedlichen Perspektiven beleuchten die beiden Interviewgäste die Herausforderungen der digitalen Transformation aus Mittelstands- und Großkundensicht. Trotz ihrer unterschiedlichen Ausgangspunkte wird deutlich, dass die Herausforderungen für beide Gruppen ähnlich sind.

ESG-Reporting im Fokus

Ein zentrales Thema, das die Industrie derzeit beschäftigt, ist das ESG-Reporting (Umwelt, Soziales und Governance). Die Vorgabe für Unternehmen, bis 2025 solche Berichte zu erstellen, stellt eine enorme Herausforderung dar, insbesondere für mittelständische Unternehmen. Dr. Thomas Schönemeier betont die unverzichtbare Rolle von Expertenberatung: „Das ESG-Reporting ist für viele Unternehmen eine enorme Herausforderung, die sie in kurzer Zeit bewältigen müssen. Als Partner bieten wir die notwendige Expertise und entwickeln maßgeschneiderte Lösungen, um sicherzustellen, dass Unternehmen die erforderlichen Daten aus verschiedenen Quellen beschaffen können."

Die Komplexität der S/4HANA-Transformation

Die S/4HANA-Transformation, eines der größten Transformationsprojekte für viele Unternehmen, steht ebenfalls im Fokus der Diskussion. Dr. Thomas Schönemeier betont, dass es sich dabei nicht nur um IT-Projekte handelt: „S/4HANA-Transformationsprojekte sind Business-Projekte und sollten als solche behandelt werden. Ein ERP/SAP-System liefert zwar Standards, sagt jedoch nicht, wie die Organisation funktionieren soll. Daher müssen Unternehmen vor der Implementierung ihrer IT-Systeme ihre Geschäftsprozesse klar definieren." Die Transformation in großen Konzernen stellt eine komplexe Herausforderung dar, insbesondere im Hinblick auf die Anpassung von langjährig gewachsenen Prozessen. Heiko Schmidt betont die Notwendigkeit, diese Prozesse zu überdenken und zukunftsfähige Lösungen zu entwickeln, um den sich ständig ändernden Marktbedingungen gerecht zu werden. Prozessoptimierung spielt dabei eine entscheidende Rolle, um für neue Geschäftsmodelle und Technologien gerüstet zu sein.

Darüber hinaus unterstreicht Heiko Schmidt die Bedeutung des Change-Managements, das er als "People Enablement" bezeichnet. Er betont, dass die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter im Mittelpunkt stehen und dass eine Kultur des Wandels geschaffen werden muss. Stammdatenmanagement und die Nutzung von Daten als wertvolles Gut werden ebenfalls hervorgehoben. Schließlich werden Integrationsplattformen und die Bereitstellung von Technologie für zukünftige Innovationen als wesentliche Elemente für den Erfolg genannt.

Die Zukunft der Industrie in der Cloud

Abschließend diskutierten die Experten die Rolle der Cloud in der Industrie. Hier betonen beide die Abhängigkeitssituation, in der sich Unternehmen durch die wachsende Konzentration auf SaaS-Lösungen befinden. Dr. Thomas Schönemeier erläutert: „Die Cloud ist längst kein Widerspruch mehr zur Industrie. Viele Softwareanbieter bewegen sich in Richtung Cloud, und Unternehmen sehen darin Chancen, ihre komplexe IT-Landschaft effizienter zu verwalten." Heiko Schmidt ergänzt: „Die Cloud ist unausweichlich, um agil und innovativ zu bleiben. Die Entwicklung geht in diese Richtung, und die Funktionalitäten und Integrationen werden immer besser."

Der Tenor der beiden Experten unterstreicht dabei einmal mehr das übergeordnete Thema: Es gilt, erfolgreich die Unternehmensorganisation von morgen zu gestalten.

Das Video sowie das vollständige Transkript des Expertengesprächs steht über die Convista Website zum Abruf bereit: Herausforderungen und Chancen der Industrie in der digitalen Transformation 

Bei Fragen und für weitere Informationen stehen Heiko Schmidt und Dr. Thomas Schönemeier gerne zur Verfügung. Über zwei Jahrzehnte erfolgreiche Tätigkeit in der Beratungsbranche und ein tiefgreifendes Branchenwissen machen sie zu den richtigen Ansprechpartnern für die Unternehmenstransformation im Industriebereich.

Über die ConVista Consulting AG

Convista ist eine der führenden Beratungen für Transformation. Das Beratungshaus unterstützt seine Kunden bei der Konzeptionierung und Umsetzung neuer Geschäftsprozesse und gestaltet End-to-End-Lösungen für SAP- sowie IT-Projekte. Gemeinsam mit seinen Kunden meistert Convista komplexe Herausforderungen durch die Bündelung der Expertise und langjähriger Branchen- und Technologieerfahrung. Seit mehr als 20 Jahren unterstützt Convista Kunden aus den Branchen Versicherung, Industrie, Gesundheitswesen und Energiewirtschaft bei SAP- sowie IT-Projekten – für eine zunehmend digitalisierte Welt.

Convista hat seinen Unternehmenssitz in Köln und beschäftigt weltweit über 1.000 Mitarbeitende.

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Finanzsektor stellt sich vielfältigen Herausforderungen des digitalen Wandels

Finanzsektor stellt sich vielfältigen Herausforderungen des digitalen Wandels

Nach dem erfolgreichen Start seiner Sommerinterview-Reihe mit einer Betrachtung der Versicherungsbranche setzt Convista die informative Serie aus Gesprächen mit Branchenexperten fort. 

Als Managing Partner bei Convista, einem der führenden IT-Beratungs- und Systemintegrationsunternehmen in Deutschland, liefert Daniel Ottenberg im zweiten Interview der Serie einen Überblick über Herausforderungen und zentrale Fragestellungen im Finanzwesen, mit denen sich Unternehmen aktuell und in naher Zukunft auseinandersetzen müssen.

Im Zentrum steht auch hier, wie im ersten Teil der Serie, die Digitalisierung. Von den Anforderungen des ESG-Reportings, über den bevorstehenden Übergang zu S/4HANA, bis hin zur erforderlichen Auseinandersetzung mit den Entwicklungen im Bereich der SAP-Cloud-Strategien geht Ottenberg auf verschiedene Aspekte ein.

Ottenberg thematisiert im Interview die sich zunehmend wandelnden Märkte, den Einfluss neuer Wettbewerber und die steigenden Anforderungen an Unternehmen im Finanzbereich. Besonderes Augenmerk legt er dabei auf das ESG-Reporting, welches umfangreiche Vorbereitungen erfordert.

Mit dem bevorstehenden Übergang zu S/4HANA bis zum Jahr 2027 steht ein weiteres Thema auf der Schwerpunktliste des zweiten Sommerinterviews. Ottenberg erörtert die verschiedenen Aspekte dieses wichtigen Schrittes für Unternehmen. Er erläutert ebenso, wie Convista bei den Herausforderungen einer Umstellung auf S/4HANA zielführend unterstützen kann.

Darüber hinaus befasst sich der Experte mit Trends, Optionen und der Rolle der Cloud im Finanzsektor. Ottenberg verdeutlicht die Bedeutung der Technologie und geht auf die Möglichkeiten individueller, bedarfsgerechter Ansätze sowie verschiedene Ansätze der Cloud-Integration in ERP-Systeme ein.

Mit dem zweiten Sommerinterview lädt Convista Mitglieder der Branche und Interessierte ein, sich mit aktuellen Aspekten der Entwicklung des Finanzsektors auseinanderzusetzen und sich wertvolle Einblicke aus der Sicht eines Branchenexperten zu sichern.

Für weitere Informationen, Diskussionen und Experteninterviews steht Herr Daniel Ottenberg mit seinem Fachwissen zu den Themen Finance und Cloud gerne zur Verfügung. 

 

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SAP S/4HANA Service: Migration Customer Service auf neue S/4HANA Umgebung

SAP S/4HANA Service: Migration Customer Service auf neue S/4HANA Umgebung

Der Wechsel auf SAP S/4HANA Service ist keine leichte Aufgabe: Die Abkündigung des SAP Customer Service Moduls (CS) bis Ende 2030 stellt Kunden vor die Herausforderung des Wechsels auf alternative Lösungen. SAP stellt hierfür die neue S/4HANA Service Lösung bereit, welche eine Migration auf neue Serviceobjekte erfordert. Welche Lösungsszenarien gibt es?

Umstellung auf neues SAP S/4HANA Service Modul

Für Kunden, die das Customer Service Modul nutzen, stellt sich die Herausforderung, bis zum Ende des Jahres 2030 eine geeignete neue Lösung zu finden. Nicht selten wurden zahlreiche kundeneigene Entwicklungen vorgenommen, um das Customer Service Modul auf die Bedürfnisse des eigenen Unternehmens anzupassen. Wir zeigen Ihnen die Möglichkeiten des neuen SAP S/4HANA Service Moduls auf und unterstützen Sie bei der Umstellung und Migration sowie der Auswahl der richtigen Szenarien.

Dabei stellen sich folgende zentrale Fragen:

  • Welche CS-Funktionalitäten sind im Einsatz?
  • Wie hoch ist der Funktionsabdeckungsgrad zur bestehenden CS-Funktionalität?
  • Welche Szenarien bietet die neue Lösung?
  • Wann ist der richtige Zeitpunkt für ein Umstellungsprojekt?
  • Wie kommt man von der alten in die neue Lösung?

S/4HANA Service im Überblick

Im neuen S/4HANA Service stellt SAP neue Funktionalitäten bereit, welche vollständig über neue FIORI-Oberflächen bedient werden.

Hierzu zählen insbesondere:

  • Vertragsmanagement (incl. Service Agreement Management und Garantie Management)
  • Serviceauftragsabwicklung
  • Serviceanfragen
  • Serviceangebotsprozess
  • In-House Repair
  • Wiederkehrende Services
  • Workforce Management (FSM)

Für Kunden, die neben Serviceleistungen für Kunden auch Instandhaltung eigener Anlagen und Geräte mit dem Instandhaltungsmodul SAP PM (Plant Maintenance) abwickeln, besteht ab dem 2022er Release die Möglichkeit, die logistischen und operativen Prozesse über SAP PM Aufträge abzubilden. Dabei werden die SAP PM Aufträge aus Serviceangeboten oder Serviceaufträgen erzeugt und miteinander in Beziehung gesetzt. Der Vorteil dieser Variante ist, dass technische Fachkräfte einen einheitlichen Prozess vorfinden, in welchem sie Zeiten und Materialverbräuche für Aufträge erfassen, unabhängig davon, ob diese an Kunden weiter berechnet werden oder nicht. Für einfachere Service-Prozesse lässt sich das S/4HANA Service-Modul jedoch auch ohne die SAP PM Integration verwenden.

– Welche Szenarien in Ihrem Unternehmen sinnvoll sind, hängt von unterschiedlichen Faktoren ab. Diese gilt es, herauszufinden und daraus die richtige Strategie zur Umstellung auf S/4HANA Service abzuleiten. Gerne helfen wir Ihnen dabei!

UMSTELLUNG AUF NEUEN SAP S/4HANA SERVICE:

Wie können wir Ihnen weiterhelfen?

Die Convista berät seit vielen Jahren zahlreiche Kunden in ihren Instandhaltungs- und Serviceprozessen. Die Kundenbasis erstreckt sich dabei über viele Branchen.

Hierzu zählen unter anderem:

Der Schwerpunkt der Beratung liegt auf der Ausprägung und Erweiterung der vorhandenen SAP Lösungen PM (Plant Maintenance) und CS (Customer Service). Diese Expertise nutzen wir bei der Erarbeitung geeigneter Umstellungsszenarien zur Migration nach S/4HANA Service.

Die Convista ConVersion FactoryUnser maßgeschneidertes Vorgehen bei Ihrer S/4HANA Einführung

Basierend auf einer standardisierten Vorgehensweise

  • führen wir mit Ihnen Workshops durch, um die aktuelle Verwendung des Systems zu analysieren
  • leiten wir daraus Umsetzungsszenarien ab und bewerten diese
  • geben wir Ihnen einen ersten Eindruck zur S/4HANA Service-Lösung anhand unseres Demo-Systems
  • geben wir Empfehlungen zur Entscheidungsfindung.

Für den Aufbau der neuen S/4HANA Service-Lösung helfen wir Ihnen gerne bei der Einrichtung (Customizing) sowie Migration der bestehenden CS-Lösung.

Mehr zur ConVersion Factory

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Warum SAP Best Practices im S/4HANA-Projekt niemals die vollständige Lösung sein können

Warum SAP Best Practices im S/4HANA-Projekt niemals die vollständige Lösung sein können

Der Wechsel auf SAP S/4HANA Service ist keine leichte Aufgabe: Die Abkündigung des SAP Customer Service Moduls (CS) bis Ende 2030 stellt Kunden vor die Herausforderung des Wechsels auf alternative Lösungen. SAP stellt hierfür die neue S/4HANA Service Lösung bereit, welche eine Migration auf neue Serviceobjekte erfordert. Welche Lösungsszenarien gibt es?

SAP Best Practices im S/4HANA-Projekt dienen niemals als vollständige Lösung

Die Schnelllebigkeit und Volatilität unserer heutigen Geschäftswelt haben Unternehmen auf der ganzen Welt dazu veranlasst, sich die digitale Transformation als Ziel zu setzen und dadurch ihre Geschäftsprozesse zu überdenken und ihre Systeme zu modernisieren. Eine der bedeutendsten Veränderungen besteht in der Migration zu SAP S/4HANA, der aktuellen Generation des Enterprise Resource Planning (ERP)-Systems von SAP. Am Anfang eines solchen Transformationsprojekts stehen Unternehmen, zusammen mit ihren Beratungspartnern, vor einem Berg an Herausforderungen und Aufgaben. SAP Best Practices sollen dabei helfen, das Rad nicht neu erfinden zu müssen und sich die Erfahrungen anderer zu Nutze machen zu können. Sie allein können allerdings niemals die vollständige Antwort sein.

SAP Best Practices sind vielmehr vorgefertigte Konfigurationen und Prozessmodelle, die von SAP entwickelt wurden, um Unternehmen bei der Implementierung von S/4HANA zu unterstützen. Sie bieten bewährte Methoden und empfohlene Vorgehensweisen, die auf branchenweiten Erfahrungen und Expertenwissen basieren. Für viele Unternehmen sind sie ein guter Startpunkt, um ihre S/4HANA-Transformation zu beginnen. Jedes Unternehmen ist allerdings einzigartig, sowohl in Bezug auf seine Geschäftsprozesse als auch auf seine spezifischen Anforderungen. Während SAP Best Practices einen wertvollen Rahmen bieten, müssen Unternehmen ihre individuellen Anforderungen und Ziele berücksichtigen, um eine erfolgreiche Transformation zu gewährleisten.

Aus diesem Grund sind die Herausforderungen im S/4HANA-Projekt vielfältig. Unternehmen müssen ihre bestehenden Systeme analysieren, um festzustellen, welche Prozesse und Funktionen übernommen, angepasst oder neu entwickelt werden müssen. So sind die Integration mit anderen Systemen, Datenmigration, Schulung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sowie das Änderungsmanagement nur einige dieser Herausforderungen, die bewältigt werden müssen.

Die Grenzen von Best Practices: Kundenstimmen und Erkenntnisse

Basierend auf Gesprächen mit Unternehmen und unseren Erfahrungen haben wir einige Kundenstimmen und daraus resultierende Erkenntnisse aus Projekten zusammengestellt, die praxisnah demonstrieren, warum eine „One-Size-Fits-All“-Lösung den meisten Unternehmen nicht gerecht werden kann:

„Die Prozesse der SAP Best Practices haben oft gar nicht zu unseren tatsächlichen Abläufen gepasst!“

SAP Best Practices sind zwar eine Orientierungshilfe, passen aber in der Regel nicht zu den tatsächlichen Abläufen im Unternehmen. Jedes Unternehmen hat individuelle Prozesse, die von den generischen Best Practices abweichen können. Es ist daher wichtig, diese Unterschiede zu erkennen und anzupassen.

„Wir dachten, dass wir die SAP Best Practice Prozesse 1 zu 1 übernehmen können, deshalb haben wir erst mitten im Projekt gemerkt, dass wir Änderungen brauchen. Dafür hatten wir gar keine Zeit und Personen eingeplant!“

Fängt man erst während des Projektes an, über die Anpassung von SAP Best Practices nachzudenken, stolpert man garantiert über unerwartete Komplexität und den bislang nicht kalkulierten Zeit- und Ressourcenaufwand. So wurden ggf. die notwendigen Fachexpertinnen und -experten nicht eingeplant und es geht wertvolle Zeit verloren.

„Die SAP Best Practices haben unsere spezielle Branche überhaupt nicht widergespiegelt. Wir mussten im Projekt erstmal alles neu denken und anpassen!

SAP Best Practices sind oft so allgemein gehalten, sodass sie nicht auf eine spezifische Branche passen. Es ist wichtig, frühzeitig zu erkennen, ob Anpassungen notwendig sind, um die individuellen Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen.

Als wir gemerkt haben, dass die SAP Best Practices uns nicht durchgängig alle Prozesse auf dem Silbertablett servieren, war es schon so spät, sodass unser Prozess-Design erst kurz vor dem Go-Live fertig geworden ist.

Meist folgt erst im Laufe des Projekts das böse Erwachen, weil das Prozess-Design viel zu spät fertig wird. Es ist wichtig, frühzeitig mit der Anpassung der Best Practices zu beginnen und genügend Zeit für die Prozessgestaltung einzuplanen.

Durch das blinde Vertrauen in die SAP Best Practices mussten wir leider bis zum Schluss an unserem Prozess-Design arbeiten, dadurch haben viele Testfälle in den Testphasen und wichtige Inhalte in den Trainingsunterlagen gefehlt!

Verlässt man sich auf SAP Best Practices und führt erst spät Prozessänderungen durch, fehlen meist einige notwendige Testfälle in den Testphasen und wichtige Inhalte für die Trainingsunterlagen. Es ist ratsam, frühzeitig mit der Anpassung und Überprüfung der Prozesse zu beginnen, um genügend Zeit für Tests und Schulungen zu haben.

Unsere Projektteams und User haben gemerkt, dass wir bis zum Schluss am Prozess-Design arbeiten mussten. Dadurch waren sie sehr verunsichert und konnten die neuen Prozesse nicht ausreichend akzeptieren!

Sobald zukünftige User mitbekommen, dass die Best Practices nicht ausreichend sind und bis zum Schluss Prozesse geändert werden, verlieren sie das Vertrauen und die notwendige Akzeptanz für die Prozesse kann nicht entstehen. Es ist wichtig, die betroffenen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter frühzeitig einzubeziehen, ihre Bedürfnisse zu berücksichtigen und ihnen Veränderungen zu erklären, um ihr Vertrauen und ihre Unterstützung zu gewinnen.

Individuelle Anpassung und erfahrene Berater:innen als Schlüssel zum Erfolg

Schon aus den wenigen auserwählten Kundenstimmen wird deutlich, dass es für Unternehmen unabdingbar ist, die SAP Best Practices lediglich als Ausgangspunkt für ihr S/4HANA-Projekt zu betrachten. Erst nachdem diese an die spezifischen Bedürfnisse des eigenen Unternehmens angepasst werden, kann das umfangreiche Transformationsprojekt erfolgreich abgewickelt werden.

Dies erfordert eine gründliche Analyse der Geschäftsprozesse, eine enge Zusammenarbeit mit den betroffenen Abteilungen und eine klare Strategie, um die gewünschten Ergebnisse zu erreichen. Es ist wichtig, dass Unternehmen die Expertise interner oder externer Beraterinnen und Berater nutzen, um sicherzustellen, dass ihre individuellen Anforderungen erfüllt werden. Die Beratungsunternehmen sollten ihren Kunden sagen, wie aus ihrer Erfahrung die SAP-Prozesse in der Realität wirklich laufen und aufgesetzt werden. Sie müssen verstanden haben, an welchen Stellen die SAP Best Practices nicht ausreichend sind und um eigene Best Practice Prozesse ergänzt oder durch sie ersetzt werden sollten. Das erfordert viel Projekt- und Branchenerfahrung, auch um die Vielzahl neuer Funktionen und Möglichkeiten von SAP S/4HANA nutzbringend einzusetzen.

Eingebettet in die Phasen der Projektmethodik SAP Activate und im Zusammenspiel mit dem Prozessmanagement-Tool SAP Signavio sind SAP Best Practices ein wertvolles Werkzeug bei der S/4HANA-Transformation. Sie bieten einen Leitfaden und bewährte Vorgehensweisen, die Unternehmen sich zu Nutze machen können. Allerdings sollten sie nicht als die einzige Wahrheit betrachtet werden. Unternehmen müssen ihre individuellen Herausforderungen und Ziele berücksichtigen, um die Transformation erfolgreich zu gestalten. Dazu gehört ein Beratungspartner, der genügend Expertise und Spaß daran hat, diese Individualität nutzbringend in das S/4HANA-System zu übertragen.

Über die ConVista Consulting AG

Die Convista ist eine der führenden Beratungen für Transformation. Das Beratungshaus unterstützt seine Kunden bei der Konzeptionierung und Umsetzung neuer Geschäftsprozesse und gestaltet End-to-End-Lösungen für SAP- sowie IT-Projekte. Gemeinsam mit seinen Kunden meistert Convista komplexe Herausforderungen durch die Bündelung der Expertise und langjähriger Branchen- und Technologieerfahrung. Seit mehr als 20 Jahren unterstützt Convista Kunden aus den Branchen Versicherung, Industrie, Gesundheitswesen und Energiewirtschaft bei SAP- sowie IT-Projekten – für eine zunehmend digitalisierte Welt.

Convista hat seinen Unternehmenssitz in Köln und beschäftigt weltweit rund 1.200 Mitarbeitende.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

ConVista Consulting AG
Im Zollhafen 15/17
50678 Köln
Telefon: +49 (221) 88826-0
Telefax: +49 (221) 88826-199
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ESG Reporting mit SAP umsetzen und Daten standardisiert aufbereiten

ESG Reporting mit SAP umsetzen und Daten standardisiert aufbereiten

Das Thema Sustainability ist präsenter denn je und viele Unternehmen merken, dass sie mehr in Richtung Nachhaltigkeit unternehmen müssen. Daran hat auch die Einführung der neuen ESG-Richtlinien einen entscheidenden Anteil. Diese gelten für große EU- und EU-notierte Unternehmen zum 1. Januar 2024 und zum 1. Januar 2028 für alle Unternehmen.

Die Offenlegung von nicht-finanziellen KPIs und die dazu notwendige Datenerhebung stellen betroffene Unternehmen jedoch vor große Herausforderungen. Das liegt vor allem daran, dass es bisher keinen allgemeingültigen Standard für das Nachhaltigkeitsreporting gab.

Mit der Verabschiedung der European Sustainability Reporting Standards (ESRS) soll sich dies nun ändern. Aktuell werden die Standards in nationales Recht überführt, damit die Nachhaltigkeitsberichterstattung in Zukunft auf Augenhöhe mit der Finanzberichterstattung steht.

Warum ist die Nachhaltigkeitsberichterstattung wichtig?

Die Nachhaltigkeitsbestreben von Unternehmen sind inzwischen nicht nur von der Politik vorgeben. Auch Unternehmen selbst, Geschäftspartner oder Lieferanten und Kunden treiben Veränderungen an, die im Sinne der Nachhaltigkeit sind. Denn hierbei geht es nicht nur um die Umwelt, sondern auch um soziale Sustainability und nachhaltige Unternehmensführung.

Entsprechend vielfältig können daher auch die zu messenden Kennzahlen sein. Je umfangreicher diese KPIs und die Nachhaltigkeitsmaßnahmen eines Unternehmens sind, desto komplexer wird auch das ESG Reporting. Dennoch ist es wichtig, dass Politik, Partner und Gesellschaft davon erfahren. Schließlich geht es auch darum, globale und soziale Verantwortung im Rahmen der eigenen wirtschaftlichen Tätigkeit zu übernehmen.

Nachhaltigkeitsreporting mit SAP und ConVista

Eine Möglichkeit, wie Unternehmen die neuen Reportingpflichten effizient und zukunftssicher abbilden können, ist über bereits vorhandene SAP-Systeme. Sie können genutzt werden um, Prozesse zu vereinheitlichen und die Datenbeschaffung zu automatisieren, um so die nicht wertschöpfende Arbeit vom System abdecken zu lassen.

Die Standardlösung der SAP ist hier der Sustainability Control Tower. Die ConVista Consulting AG hat als weitere Möglichkeit das ESG Reporting über SAP BW/4HANA entwickelt. Inhaltlich erfüllen beide Vorgehensweisen das regulatorische Reporting, bei der Datenbeschaffung und -harmonisierung unterscheiden sie sich jedoch.

So eignet sich BW/4HANA hervorragend, um Daten aus verschiedenen Quellen (SAP und Non-SAP) zu integrieren. Unternehmen, die mehrere Systeme nutzen, um Daten für die Nachhaltigkeit zu messen, haben somit eine einfache Möglichkeit, diese zusammenzuführen. Mit dem SAP Sustainability Control Tower können Sie ebenso Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen, basierend jedoch  auf der SAP Business Technology Platform (BTP), einer Cloud Plattform (PaaS) für die Datenintegration.

Welche Anwendung für Sie die richtige ist, um das ESG Reporting in Ihrem Unternehmen effizient umzusetzen, können Sie in Zusammenarbeit mit der ConVista herausfinden. Der Full-Service-Anbieter und Experte für Transformation unterstützt Sie, um auch in Zukunft wettbewerbsfähig und nachhaltig zu arbeiten. Mehr Informationen dazu unter https://www.convista.com.

Für aktuelle Informationen und Updates zu ConVista, zur Transformation oder dem Nachhaltigkeitsreporting folgen Sie ConVista auf LinkedIN!

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Agiles Change Management frühzeitig umsetzen – konkreten Mehrwert liefern

Agiles Change Management frühzeitig umsetzen – konkreten Mehrwert liefern

Projekte gewinnen durch eine agile Vorgehensweise an Effizienz, erreichen dadurch eine kürzere time-to-market und schaffen Transparenz – die Vorteile agiler Methoden in komplexen IT-Projekten sind bekannt. Auf organisatorischer Ebene stellen Versicherungsunternehmen deswegen zunehmend auf ein agiles Vorgehen um. Mit einer gemeinsamen Vision machen sich die Teams auf, um unterwegs immer wieder über Feedbackschleifen den bestmöglichen Weg zur ausgegebenen Vision auszuloten und entsprechend anzupassen. 

Aber warum begleiten wir diese Projekte nahezu überall noch immer mit einem klassischen Change Management, das über Monate oder gar Jahre – oft sehr detailliert – vorausgeplant wird? Wie können wir die Veränderungen von vornherein einplanen, wenn doch das Vorgehen immer wieder im Projektverlauf angepasst wird? Müsste nicht auch das Change Management konsequenterweise agil gedacht werden? 

Gedanke 1: Frühzeitig und kontinuierlich Mehrwert liefern

Viele von uns werden schon mehr als einmal elaborierte Change- und Kommunikationspläne gesehen haben, die sich über Monate und Jahre projektbegleitend erstrecken. Die meisten davon fokussieren auf Meilensteine oder Kosten, kaum auf den Mehrwert für den Mitarbeitenden. Ganz im Sinne eines agilen Vorgehens sollte man analog zum bewährten MVP-Ansatz ein Minimum Viable/Valuable Change (MVC) schaffen: Hier liegt der Fokus darauf, die (für einen bestimmten Zeitraum) wichtigste Botschaft für die wichtigsten Benutzer herauszufiltern und zu vermitteln. Je früher die ersten positiven Effekte kommuniziert werden, oder gar spür- und greifbar sind, umso besser stellen wir die Weichen für eine breite Unterstützung in der Belegschaft.

Gedanke 2: Iterative Irritationen statt Wasserfall

Oft wird flankierendes Change Management vor allem deswegen in Unternehmen eingesetzt, um anstehende Veränderungen in der Struktur von Organisationen oder ihren Prozessen zu begleiten. Das bedeutet, sie kommunikativ weich einzubetten, zu flankieren und als einen sanften Weg der Weiterentwicklung des Unternehmens darzustellen, bei der im Idealfall Rädchen nahtlos ineinander greifen bis wir im Zielbild angekommen sind. Ein „planbarer Change“ sozusagen.

„Change ist KEINE Reise“ 

In der Realität sind echte Transformationen aber vor allem viele Irritationen oder Störungeneines stabilen Systems (vgl. Niels Pfläging „Change als Flip“). Und jede einzelne Störung erfordert schon „im Kleinen“ immer aufs Neue, einen eingeschwungenen Zustand zu verlassen, eine Veränderung anzustoßen, diese zu etablieren und zu festigen (vgl. Kurz Lewin „Unfreeze, Change, Refreeze“). Aber jede dieser Veränderungen führt zu Reaktionen, die durch die Gesamtkomplexität nicht vorhersehbar sind. Auch sind diese längst nicht immer wieder in den Ausgangszustand zurückrollbar, sondern verändern normalerweise dauerhaft das System und die Interaktionen innerhalb der Organisation.

Mit diesem Bewusstsein kann man (und sollte man) aber um so mehr die Reaktionen der Mitarbeitenden nach jeder Irritation im System als wertvolles Feedback aufnehmen und vor allem in die nächsten Schritte einfließen lassen und dem agilen Gedanken getreu dann die nächsten Schritte planen und gehen – immer mit der engen Rückkopplung der Organisation.

Gedanke 3: Niemand ist gegen Change – aber alle sind intelligent

Wie gehen wir mit Widerständen bei Veränderungen um? Um diese Frage zu beantworten, hilft es, zunächst die Ursachen der Widerstände zu verstehen und einzuordnen. In den seltensten Fällen gibt es grundsätzliche oder prinzipielle Abwehrhaltungen. Menschen handeln bewusst und intelligent.

Allerdings folgen die Reaktionen fast nie auf die Veränderungen an sich – sondern nahezu immer auf die damit einhergehenden und implizit befürchteten persönlichen Veränderungen wie Macht- oder Statusverlust. Was individuell betrachtet, sowohl logisch als auch intelligent ist. In der Folge ist es also wesentlich, sich genau mit diesen Themen intensiv im Wandel auseinanderzusetzen und Lösungen anzubieten. Nur wer bereit ist, dies als Realität anzuerkennen, ist in der Lage, konstruktiv und bestmöglich mit diesen Reaktionen umzugehen.

„94% der Probleme im Business sind System-getrieben, nur 6% sind Menschen-getrieben.“ 
Edwards W. Deming

Gedanke 4:  Change als Arbeit am System – nicht an den Personen

Viele Vorhaben leiden darunter, von Beginn an den Fokus falsch gesetzt zu haben. Üblicherweise ist die Intention flankierender Change-Maßnahmen, Menschen „mitzunehmen“ und „abzuholen“. Menschen als Bewahrer, Blockierer, Verhinderer. Selten lenkt man den Blick in Richtung Organisation, Prozesse, Strukturen. Das ist ein Fehler.

„94% der Probleme im Business sind System-getrieben, nur 6% sind Menschen-getrieben.“ Edwards W. Deming These macht darauf aufmerksam, dass Widerstand mit größter Wahrscheinlichkeit einen anderen Ursprung hat: Der Wurm steckt fast immer im System. Folglich liegt dort auch der Schlüssel zur Optimierung.

Wir sind es aber gewohnt, Widerstand mit einzelnen Personen zu assoziieren und ihn negativ zu bewerten. Statt nach solchen Widerständen zu suchen, wäre es meist wertvoller und effizienter, Fehler in der Umsetzung der Veränderungsvorhaben zu identifizieren – und diese Schritt für Schritt, Iteration für Iteration, zu beseitigen. Fehler gehören dazu, Fehler werden gemacht, aber aus Fehlern kann man lernen.

Gedanke 5: Weniger ist oft mehr – Prinzipien statt Regelkatalog

Die Idee der Selbstorganisation und -regulation liegt als einer der zentralen Anker dem Agilen Manifest zu Grunde. Und er ist einer der wesentlichen Gründe, warum sich agiles Arbeiten nachhaltig als ein erfolgreiches Vorgehensmodell im Projektkontext etabliert hat. Die vielzitierte VUCA-Welt ist alles andere als berechen- und vorhersehbar. Ihre Komplexität erlaubt keine einfachen Schlüsse zwischen Ursache und Wirkung

„Je mehr Regeln, desto weniger Vertrauen“ 

Eine Organisation, die sich weiterentwickeln und mit Blick auf Wertschöpfung und Effizienz ein neues Niveau erreichen möchte, sollte hier ansetzen. Transformationsvorhaben werden regelmäßig flankiert von neuen Maßnahmen, Vorschriften, Regulatorien, die Interaktionen und Prozesse optimieren sollen. Das hat zur Folge, dass mitunter immer neue Ebenen an Vorgaben und Arbeitsanweisungen entstehen und sich für den Einzelnen wie ein immer engeres Korsett anfühlen.

Mitarbeitende verlieren Freiraumum ihre eigenen Fähigkeiten einzusetzen und sinnvoll auf unplanbare Situationen und Komplexität zu reagieren. Damit beschneiden sich Unternehmen – meist sogar ungewollt – ihrer größten Stärke: Den Mitarbeitenden.
Genau hier sind Prinzipien Regeln in unserer vielfältigen, flexiblen und ungewissen Welt überlegen, weil sie einerseits Leitplanken und Orientierungsrahmen bieten, ohne andererseits für alle Eventualitäten notwendige Schritte vorzugeben oder vorgeben zu wollen. Der große Vorteil: Prinzipien gelten immer auch für unvorhersehbare Ausnahmen. 

Gedanke 6: Crossfunktionale/repräsentative Change Teams

In sozialen Systemen wie Unternehmen werden tiefgreifende Veränderungen nur erreicht, wenn die Mehrheit der Mitarbeitenden und Führungskräfte hinter diesen Veränderungen stehen. Top-Manager:innen gehen oft davon aus, dass insbesondere die Führungskräfte in ihrer Organisation die von ihnen beschlossenen und geplanten Veränderungen selbstverständlich mittragen. Das ist häufig nicht der Fall. Auch die Führungskräfte, aber vor allem die Mitarbeitenden müssen und möchten überzeugt werden.

Übliche Praxis ist oft, kleine wie große Veränderungen im Top-Management nicht nur anzustoßen, sondern auch direkt „durchzukonzipieren“. Hier wird vergessen, dass damit zwar eine ganz elementare Perspektive und Sicht des Unternehmens einfließt, aber eben auch nur diese eine. Und damit steigt die Wahrscheinlichkeit, wesentliche Aspekte zu übersehen. Entsprechend hoch ist das Risiko der Nicht-Akzeptanz oder Ablehnung beim Ausrollen des Changes auf die Organisation.

So wie im agilen Ansatz der Idee verfolgt wird, mit crossfunktionalen Teams Themen von allen Seiten auszuleuchten und bestmögliche Lösungen zu finden, kann es sich lohnen, auch bei Change-Vorhaben mit Resonanzgruppen zu arbeiten.
Eine Resonanzgruppe ist eine gute Methode, um eine Organisation mit sich selbst ins Gespräch zu bringen. Sie nimmt die Resonanzen der Organisation, wie verdeckte Themen oder hinderliche Muster, auf, filtert und bearbeitet sie und gibt sie als Empfehlung oder Handlungsoption an die Organisation zurück. Immer mit der Absicht, ein vorgegebenes Ziel erreichen zu können. Denn allzu oft scheitern Veränderungsprozesse in Unternehmen an den Widerständen ihrer Organisationsmitglieder. Oft wirken diese Widerstände unbewusst und im Verborgenen. Manchmal sind sie auch bekannt – nur nicht bei der oberen Führungsebene.

Die einzig richtige Art mit Unsicherheit umzugehen ist, kommunizieren und kommunizieren.

Gedanke 7: Vertrauen ist die Basis – Es gibt immer Verlierer 

Die einzig richtige Art, mit Unsicherheit umzugehen, ist, kommunizieren und kommunizieren. Mitarbeitende haben ein feines Gespür, ob in einer Organisation das Gesagte und das Gelebte zusammenpassen. Viel zu oft werden in Zielbildern großer Transformationen geradezu paradiesische Aussichten skizziert, in denen jeder einzelne Mitarbeitende profitieren würde. Und das, obwohl jeder weiß, dass es selbst bei besten Absichten neben den Profiteuren immer auch – mindestens gefühlt – Verlierer geben wird. Nur das, spricht man viel zu selten aus.

Dabei lohnt es sich, hier zu unterscheiden:

  • Echte Verlierer sind die Personen im Unternehmen, für die mit die Veränderung – auch objektiv betrachtet – (große) Nachteile einhergehen werden. Sie wissen nicht, wie sie mit der Veränderung umgehen sollen.
  • Als Privileg-Verlierer kann man die üblicherweise deutlich größere Gruppe an Personen bezeichnen, die im Unternehmen gewisse Privilegien genießen. Ihre Befürchtung ist es, dass sie durch die Transformation Gefahr laufen, diese zu verlieren. Sie bringen selten die wahren Gründe an, warum sie gegen die Veränderungen sind, sondern verlagern die Diskussion bewusst auf andere Themen.
  • Schein-Verlierer:  Ihre Unsicherheit und ihr Widerstand resultieren vor allem aus der Angst, ihre eigene Komfort-Zone verlassen zu müssen. Während sie wissen, was sie an der aktuellen Situation haben, können sie die Zukunft nicht einschätzen. Das bereitet ihnen Angst. In den Diskussionen stellen sie die Risiken in den Vordergrund – und übertreiben gerne.

Je offener eine Organisation damit umgeht und es auch nicht leugnet, umso gezielter kann sie auch diese Gruppen adressieren und den jeweiligen Widerständen begegnen. Im Idealfall können Bedenken ausgeräumt werden oder an entscheidenden Stellen nachjustiert werden. Menschen, die gehört werden und sich einbringen können, fühlen sich ernst genommen – aus Betroffenen werden so Beteiligte.

Fazit und Brückenschlag

Ähnlich wie in der operativen Abwicklung von Projekten lohnt es sich auch in Transformationen, existierende Muster und Mechanismen neu zu denken. Je komplexer Situationen oder Systeme sind, umso weniger sind Wechselwirkungen voraussehbar und damit planbar. Das gilt nochmal verstärkt, wenn es um Menschen und ihre Interaktionen geht. In der Konsequenz kann das – auch im Change – nur heißen, alles zu tun, um als Organisation möglichst schnell und gezielt zu reagieren und immer wieder aufs Neue „die Segel neu zu setzen“, um Kurs zu halten.

Helfen können dabei folgende Leitgedanken:

  •  MVC analog MVP
  • Iterationen von Irritationen
  • Fehlerkultur auch im Change
  • Resonanzgruppen statt Crossfunktionale Teams
  • Prinzipiengeleitete Selbstorganisation statt Regelkatalog
  • Transparenz und Ehrlichkeit als vertrauensstiftende Basis

Transparenz kann schmerzhaft sein. Transparenz ist aber notwendig. Transparenz bildet Vertrauen. Ohne Vertrauen wird Change nicht gelingen. 

Autor

Michael Hemmkeppler ist Managing Partner im Geschäftsbereich Versicherungswirtschaft. Seit mehr als zehn Jahren konzipiert und begleitet er die Einführung von Bestandssystemen. Als Verfechter agiler Prinzipien ist seine Arbeit in Transformationsprojekten von diesen geprägt.

Quellen

Über die ConVista Consulting AG

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Wie Versicherer KI zur Marktanalyse & Migration nutzen können

Wie Versicherer KI zur Marktanalyse & Migration nutzen können

ChatGPT hat Künstliche Intelligenz gefühlt zum ersten Mal für die breite Öffentlichkeit greif- und erlebbar gemacht. Auf Grundlage der GPT-Sprachmodelle lassen sich Texte als Antworten auf Fragen generieren. Die Ergebnisse sind beeindruckend allerdings nicht durch Quellen verifizierbar. Dennoch können sich Versicherer, Versicherungsmakler oder Assekuradeure das „Frage-Antwort“-Konzept zur Produktentwicklung, Dokumenten- und Marktanalyse zunutze machen – ganz, ohne auf ChatGPT zugreifen zu müssen. Wie?

Es gibt zahlreiche Situationen, in denen entscheidende Informationen ausschließlich in Dokumenten und damit unstrukturiert vorliegen. Zur Marktanalyse und Produktentwicklung vergleichen Versicherer beispielsweise Versicherungspolicen und allgemeine Versicherungsbedingungen (AVB) der Mitbewerber, um herauszufinden, ob diese ähnliche Produkte anbieten – und wenn, mit welchem Deckungsumfang und zu welchen Höchstentschädigungsgrenzen. In Vorbereitung einer Migration extrahieren Versicherer wichtige Informationen (z.B. Produktinformationen) für das neue System aus Dokumenten oder Freitextfeldern.

Bis dato blieb Versicherern nichts anderes übrig, als alle Bedingungen manuell zu durchsuchen und relevante Abschnitte mühselig in eine Übersicht zu kopieren. Auch gängige Stichwortsuchen stoßen an ihre Grenzen.

Denn Versicherungstexte …

  • sind umfangreich und komplex – AVBs haben oft zwischen 50 und 100 Seiten und enthalten versicherungsspezifisches und juristisches Vokabular.
  • haben kein einheitliches Wording und Layout – die Form und Formulierungen unterscheiden sich von Versicherer zu Versicherer

Einsatz von KI

Moderne KI-Wortmodelle verstehen den Kontext. Hierdurch können sie aus beliebig vielen Dokumenten Abschnitte und Werte einander zuordnen, auch wenn diese unterschiedlich formuliert sind. Damit können entsprechende KI-gestützte Tools nicht nur die Unterschiede und Gemeinsamkeiten kompletter Dokumente identifizieren (lesen Sie dazu den Blog-Beitrag „Dokumentenanalyse mit KI“), sondern auch auf eine präzise Fragestellung die Antworten auslesen sowie die Resultate gegenüberstellen.

Im KI-basierten Tool compAIr der Convista kann der Nutzer diese Fragen sowie die zu analysierenden Dokumente hochladen. Auf Knopfdruck identifiziert die KI alle Textabschnitte, die inhaltlich zu den eingegebenen Fragen passen, und stellt die Antworten gegenüber. Wenn vorhanden, extrahiert das Sprachmodell konkrete Werte. Der Nutzer kann sich so zu konkreten Fragen, per Knopfdruck die Inhalte mehrerer Marktbegleiter anzeigen lassen und die Ergebnisse als Excel-Liste exportieren. Hierzu ist das Sprachmodell speziell auf das Versicherungsjargon trainiert.

Das bietet zwei wesentliche Vorteile:

1. Durch das semantische Wortmodell kommt es hierbei nicht auf die genaue Wortwahl an, d.h. auch wenn die gesuchten Informationen nicht genau wie im Ausgangsdokument oder in der Frage formuliert sind, erkennt das Wortmodell den Zusammenhang.

2. Das mühselige Kopieren und Erstellen von Excel-Listen entfällt. KI-Modelle isolieren die entsprechenden Ausschnitte in den Dokumenten und stellen die extrahierten Werte in einer Übersicht gegenüber.

Warum nicht mit ChatGPT?

Die Versicherungsbranche hat es mit sensiblen Daten und einer Vielzahl von regulatorischen Anforderungen zu tun. Unter Compliance- und Datenschutzaspekten ist der Einsatz von ChatGPT für Versicherer aktuell fragwürdig. Zum einen hat der Anbieter von ChatGPT, OpenAI, seinen Sitz in den USA und verfügt über keinen Vertreter in der EU.

Hinzu kommt die anstehende Verabschiedung der EU AI Acts, mit dem Transparenz und Erklärbarkeit beim Einsatz von KI-Algorithmen in den Fokus rücken werden.

Ein weiterer Aspekt: ChatGPT basiert auf den GPT-Sprachmodellen von OpenAI und damit auf einem enorm großen Datenkorpus – GPT4 hat bspw. 100 Trillion Parameter. Die lokale Nutzung eines solch großen Modells ist für einzelne Unternehmen aufgrund der benötigten Ressourcen nahezu unmöglich. Zudem ist ein derartiges Modell für bestimmte Anwendungsfälle gar nicht erforderlich. Viel wertvoller ist hier ein auf das jeweilige Fachvokabular zugeschnittenes Sprachmodell. Mehr zum Einsatz von Sprachmodellen lesen Sie im nächsten Blog-Beitrag unserer Reihe „Dokumentenanalyse mit KI“.

Erfahren Sie mehr zu dem Thema in der Blog-Reihe „KI in der Dokumentenanalyse“:

KI in der Versicherung

Autor

Lukas Pulß – Management Consultant

Als erfahrener IT-Berater und Versicherungsexperte zeichnet sich Lukas Expertise vor allem durch sein umfassendes Fach- und Branchenwissen sowie seine Erfahrung im gesamten Lebenszyklus von IT-Projekten aus. Als Product Owner bildet er die fachliche Klammer über die KI-Themen im Geschäftsbereich Versicherungen.

Über die ConVista Consulting AG

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Convista hat seinen Unternehmenssitz in Köln und beschäftigt weltweit rund 1.200 Mitarbeitende.

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SAP S/4HANA Service: Migration Customer Service auf neue S/4HANA Umgebung

SAP S/4HANA Service: Migration Customer Service auf neue S/4HANA Umgebung

Der Wechsel auf SAP S/4HANA Service ist keine leichte Aufgabe: Die Abkündigung des SAP Customer Service Moduls (CS) bis Ende 2030 stellt Kunden vor die Herausforderung des Wechsels auf alternative Lösungen. SAP stellt hierfür die neue S/4HANA Service Lösung bereit, welche eine Migration auf neue Serviceobjekte erfordert. Welche Lösungsszenarien gibt es?

HERAUSFORDERUNGEN UND MÖGLICHKEITEN:

Umstellung auf neues SAP S/4HANA Service Modul

Für Kunden, die das Customer Service Modul nutzen, stellt sich die Herausforderung, bis zum Ende des Jahres 2030 eine geeignete neue Lösung zu finden. Nicht selten wurden zahlreiche kundeneigene Entwicklungen vorgenommen, um das Customer Service Modul auf die Bedürfnisse des eigenen Unternehmens anzupassen. Wir zeigen Ihnen die Möglichkeiten des neuen SAP S/4HANA Service Moduls auf und unterstützen Sie bei der Umstellung und Migration sowie der Auswahl der richtigen Szenarien.

Dabei stellen sich folgende zentrale Fragen:

  • Welche CS-Funktionalitäten sind im Einsatz?
  • Wie hoch ist der Funktionsabdeckungsgrad zur bestehenden CS-Funktionalität?
  • Welche Szenarien bietet die neue Lösung?
  • Wann ist der richtige Zeitpunkt für ein Umstellungsprojekt?
  • Wie kommt man von der alten in die neue Lösung?

S/4HANA Service im Überblick

Im neuen S/4HANA Service stellt SAP neue Funktionalitäten bereit, welche vollständig über neue FIORI-Oberflächen bedient werden.

Hierzu zählen insbesondere:

  • Vertragsmanagement (incl. Service Agreement Management und Garantie Management)
  • Serviceauftragsabwicklung
  • Serviceanfragen
  • Serviceangebotsprozess
  • In-House Repair
  • Wiederkehrende Services
  • Workforce Management (FSM)

Für Kunden, die neben Serviceleistungen für Kunden auch Instandhaltung eigener Anlagen und Geräte mit dem Instandhaltungsmodul SAP PM (Plant Maintenance) abwickeln, besteht ab dem 2022er Release die Möglichkeit, die logistischen und operativen Prozesse über SAP PM Aufträge abzubilden. Dabei werden die SAP PM Aufträge aus Serviceangeboten oder Serviceaufträgen erzeugt und miteinander in Beziehung gesetzt. Der Vorteil dieser Variante ist, dass technische Fachkräfte einen einheitlichen Prozess vorfinden, in welchem sie Zeiten und Materialverbräuche für Aufträge erfassen, unabhängig davon, ob diese an Kunden weiter berechnet werden oder nicht. Für einfachere Service-Prozesse lässt sich das S/4HANA Service-Modul jedoch auch ohne die SAP PM Integration verwenden.

▶ Welche Szenarien in Ihrem Unternehmen sinnvoll sind, hängt von unterschiedlichen Faktoren ab. Diese gilt es, herauszufinden und daraus die richtige Strategie zur Umstellung auf S/4HANA Service abzuleiten. Gerne helfen wir Ihnen dabei!

UMSTELLUNG AUF NEUEN SAP S/4HANA SERVICE:

Wie können wir Ihnen weiterhelfen?

Die Convista berät seit vielen Jahren zahlreiche Kunden in ihren Instandhaltungs- und Serviceprozessen. Die Kundenbasis erstreckt sich dabei über viele Branchen.

Hierzu zählen unter anderem:

Der Schwerpunkt der Beratung liegt auf der Ausprägung und Erweiterung der vorhandenen SAP Lösungen PM (Plant Maintenance) und CS (Customer Service). Diese Expertise nutzen wir bei der Erarbeitung geeigneter Umstellungsszenarien zur Migration nach S/4HANA Service.

Die Convista ConVersion Factory

Unser maßgeschneidertes Vorgehen bei Ihrer S/4HANA Einführung

Basierend auf einer standardisierten Vorgehensweise

  • führen wir mit Ihnen Workshops durch, um die aktuelle Verwendung des Systems zu analysieren
  • leiten wir daraus Umsetzungsszenarien ab und bewerten diese
  • geben wir Ihnen einen ersten Eindruck zur S/4HANA Service-Lösung anhand unseres Demo-Systems
  • geben wir Empfehlungen zur Entscheidungsfindung.

Für den Aufbau der neuen S/4HANA Service-Lösung helfen wir Ihnen gerne bei der Einrichtung (Customizing) sowie Migration der bestehenden CS-Lösung.

Mehr zur ConVersion Factory

Über die ConVista Consulting AG

Die Convista ist eine der führenden Beratungen für Transformation. Das Beratungshaus unterstützt seine Kunden bei der Konzeptionierung und Umsetzung neuer Geschäftsprozesse und gestaltet End-to-End-Lösungen für SAP- sowie IT-Projekte. Gemeinsam mit seinen Kunden meistert Convista komplexe Herausforderungen durch die Bündelung der Expertise und langjähriger Branchen- und Technologieerfahrung. Seit mehr als 20 Jahren unterstützt Convista Kunden aus den Branchen Versicherung, Industrie, Gesundheitswesen und Energiewirtschaft bei SAP- sowie IT-Projekten – für eine zunehmend digitalisierte Welt.

Convista hat seinen Unternehmenssitz in Köln und beschäftigt weltweit rund 1.200 Mitarbeitende.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

ConVista Consulting AG
Im Zollhafen 15/17
50678 Köln
Telefon: +49 (221) 88826-0
Telefax: +49 (221) 88826-199
https://www.convista.com

Ansprechpartner:
Anja Reinert
Head of PR and Communication
E-Mail: anja.reinert@convista.com
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