KI-Anwendungen im Finanzwesen: Wie Sie Wachstum automatisieren, prognostizieren und monetarisieren
Wichtige Erkenntnisse
- Legen Sie zuerst das Fundament: KI entfaltet ihren Wert nur, wenn das Finanzwesen auf sauberen, automatisierten Order-to-Cash-Daten basiert – so werden unstrukturierte Transaktionen in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt.
- Finanzabteilung mit Intelligenz stärken: Von Prognosen und Anomalieerkennung bis hin zur Preisoptimierung ermöglicht KI es Finanzteams, von manueller Verarbeitung zu strategischer Entscheidungsfindung überzugehen.
- Innovation monetarisieren: Die Kombination von KI mit flexiblen, nutzungsbasierten, wiederkehrenden oder ergebnisorientierten Modellen befähigt Finanzverantwortliche, operative Effizienz in neue Einnahmequellen zu transformieren.
Das Potenzial von KI im Finanzwesen voll ausschöpfen
KI ist längst mehr als nur ein Schlagwort. Sie verändert grundlegend, wie Finanzteams arbeiten, konkurrieren und wachsen. Branchenübergreifend hilft künstliche Intelligenz Unternehmen dabei, manuelle Tätigkeiten zu automatisieren, die Genauigkeit zu verbessern und Erkenntnisse zu gewinnen, die zuvor unsichtbar waren. Im Finanzbereich geht ihr Potenzial jedoch noch deutlich weiter.
Für heutige Finanz- und Rechnungswesenleiter bedeutet KI eine einmalige Chance, Abläufe zu verschlanken, mit Sicherheit zu prognostizieren und Innovation durch neue Preismodelle zu monetarisieren. Tatsächlich zeigt eine Studie von Deloitte, dass Finanzverantwortliche, die eine aktivere strategische Rolle in ihren Unternehmen einnehmen, auch eher als Vorreiter für KI-Tools und mehr Automatisierung auftreten. Dennoch stehen viele Teams weiterhin vor einer unbequemen Wahrheit: KI behebt keine fehlerhaften Prozesse.
Laut dem Modern Finance Leader Report haben zwar bereits 85 % der SaaS-Führungskräfte KI-Tools eingeführt, doch 97 % geben an, dass ihre Teams weiterhin durch manuelle Aufgaben ausgebremst werden. Der Grund: nicht vernetzte Systeme und inkonsistente Daten. KI ist nur so leistungsfähig wie die Systeme, aus denen sie schöpft – und ohne Automatisierung in den Bereichen Abrechnung, Erlöse und Forderungsmanagement kann sie nicht zwischen echten Anomalien und menschlichen Fehlern unterscheiden.
Deshalb sind saubere, vernetzte und automatisierte Finanzdaten die Grundlage jeder erfolgreichen KI-Strategie. Bevor Finanzteams der KI vertrauen können, um Erkenntnisse zu liefern oder Monetarisierung voranzutreiben, müssen sie zunächst sicherstellen, dass der zugrundeliegende Order-to-Cash-Prozess vereinheitlicht, automatisiert und skalierbar ist.
Dieser Artikel zeigt, wie Finanzverantwortliche dieses Fundament legen können und wie KI – einmal richtig implementiert – Abläufe verschlankt, Prognosegenauigkeit erhöht, Risiken reduziert und völlig neue Umsatzpotenziale erschließt.
1. Automatisierung von Finanzprozessen
Ziel: Manuelle Tätigkeiten eliminieren und die Genauigkeit in den zentralen Finanzprozessen beschleunigen.
Zentrale Anwendungsfälle:
- Rechnungsautomatisierung: KI kann Transaktionen klassifizieren, Anomalien in Rechnungsdaten erkennen und Zahlungen automatisch mit offenen Rechnungen abgleichen.
- Cash Application: Machine-Learning-Modelle prognostizieren und ordnen eingehende Zahlungen den Rechnungen zu – selbst bei unvollständigen Zahlungsinformationen.
- Unterstützung der Umsatzrealisierung: KI erkennt Leistungspflichten, identifiziert Vertragsänderungen und wendet Regeln zur Umsatzallokation automatisch an.
- Automatisierung des Abschlusses: KI identifiziert Ausnahmen im Abschlussprozess (z. B. nicht fakturierte Umsätze, fehlende Abgrenzungen) und reduziert so den manuellen Prüfaufwand.
Auswirkung: Schnellere Abschlusszyklen, höhere Genauigkeit und mehr Kapazität für Analysen und strategische Planung.
Wichtige Überlegungen für Finanzverantwortliche
Effizienz ist im Finanzwesen alles. Selbst wenn Ihr Unternehmen bereits KI einsetzt, kann es sein, dass Ihr Team sich weiterhin überlastet fühlt.
Das Problem ist, dass Finanzteams oft KI einführen, ohne die richtigen Integrationen und Workflows umzusetzen. Die passende KI – beispielsweise eine App zur Vertragsprüfung – kann mit der richtigen End-to-End-Order-to-Cash-Automatisierung den manuellen Aufwand deutlich verringern. Ohne diese Automatisierung jedoch legt KI nur zugrunde liegende Probleme offen – sie löst sie nicht.
Strategische Empfehlungen
- Einheitliche Datenarchitektur: Zentralisierte Abrechnungs-, Nutzungs- und Umsatzdaten in einem einzigen System of Record.
- Automatisierte Datenhygiene: Nutzen Sie RPA- oder API-Integrationen, um manuelle Eingaben zu eliminieren und Vertragsdaten mit Abrechnung und Umsatzrealisierung zu synchronisieren.
- Klare Governance: Definieren Sie Zuständigkeiten zwischen Finance, RevOps und IT für Datenqualität, Aktualisierungen und Zugriffsberechtigungen.
- Klein starten, tief automatisieren: Beginnen Sie mit Prozessen mit hohem Volumen und geringem Risiko (z. B. Rechnungsabgleich oder Erstellung von Umsatzplänen), um den ROI nachzuweisen, bevor Sie die Automatisierung ausweiten.
- Interoperabilität priorisieren: Wählen Sie KI-Lösungen, die sich direkt mit Ihren Abrechnungs-, ERP- und CRM-Systemen integrieren lassen, um Datensilos zu vermeiden.
- Erfolg an gewonnener Kapazität messen: Messen Sie den Automatisierungserfolg nicht nur an Kosteneinsparungen, sondern auch an den für Analysen, Prüfungen oder strategische Planung umgewidmeten Stunden.
Echte Automatisierung ersetzt keine Finanzexperten – sie verstärkt deren Wirkung. Je mehr Routineaufgaben von KI übernommen werden, desto mehr Zeit bleibt Finanzteams für Analysen und wertschöpfende Planung.
Neue Zuora-Studie zeigt: Mehr KI garantiert nicht die richtige Automatisierung
Finanzverantwortliche investieren in die Zukunft, gehen aber in der Arbeit von gestern unter:
- 93 % der Finanzleiter geben an, dass sie KI bei neuen Investitionen in Finanztechnologie priorisieren
- Dennoch sagen 79 %, dass manuelle Tätigkeiten ihre Teams weiterhin überfordern
- Im SaaS-Bereich geben 97 % zu, dass manuelle Aufgaben den strategischen Fokus blockieren
Erfahren Sie, warum mehr KI nicht immer die Lösung für manuelle Aufgaben ist und wie Finanzteams das Paradox auflösen können.
2. Prognose und Szenarienmodellierung
Ziel: Steigerung der Prognosegenauigkeit und Flexibilität durch den Einsatz von Echtzeitdaten anstelle statischer Tabellenkalkulationen.
Zentrale Anwendungsfälle:
- Umsatzprognose: KI analysiert wiederkehrende und nutzungsbasierte Daten, um zukünftige Abrechnungen, Verlängerungen und Upsells vorherzusagen.
- Cashflow-Prognose: Kombiniert Abrechnungs-, Zahlungs- und Inkassodaten, um Zuflüsse und Liquiditätsbedarf frühzeitig zu erkennen.
- Szenarienmodellierung: Simuliert die finanziellen Auswirkungen von Preis- oder Paketänderungen anhand historischer und aktueller Daten.
- Churn-Prognose: Erkennt frühzeitig Signale für Kundenabwanderung, um die Bindung sowie die Prognose von Verlängerungen zu verbessern.
Auswirkung: Erhöhte Prognosepräzision und mehr Agilität bei der Reaktion auf Marktveränderungen oder Kundenverhalten.
Wichtige Überlegungen für Finanzverantwortliche
Bessere Finanzprognosen sind eine Top-Priorität für Finanzverantwortliche aller Branchen. Dennoch ist Volatilität die neue Normalität im Finanzwesen. Anstatt sich auf traditionelle, zeitaufwändige und fehleranfällige Prognosen zu verlassen, können KI-Modelle helfen, genauere Vorhersagen zu treffen. Mit KI-gestützter Predictive Analytics können CFOs Risiken besser steuern und strategisch für die Zukunft planen.
Die Wahl von Order-to-Cash-Management und KI-Tools bietet echte Prognosekraft. Allerdings kann KI allein keine verlässlichen Prognosen erzeugen. Ihre Berichte sind nur dann wertvoll, wenn das Finanzwesen sie in umsetzbare Umsatzpläne und Preismodelle überführen kann.
Strategische Empfehlungen
- Füttern Sie KI-Modelle mit Echtzeit-Abrechnungs- und Abonnementdaten anstelle von Monatsabschlussberichten.
- Trainieren Sie die Modelle kontinuierlich neu, um Saisonalität, Marktänderungen oder neue Preismodelle zu berücksichtigen.
- Arbeiten Sie mit Vertriebs- und Produktteams zusammen, um zukunftsgerichtete Deal-Daten und Pipeline-Wahrscheinlichkeiten für dynamischere Prognosen einzubeziehen.
Das Ziel ist nicht nur Prognosegenauigkeit, sondern finanzielle Agilität. KI ermöglicht es CFOs, vom rückblickenden Reporting zum vorausschauenden Planen zu wechseln.
Wie Asana die Prognose verbessert und mit Zuversicht skaliert hat
Das Finanzteam von Asana musste mit schnellem Unternehmenswachstum und zunehmend komplexen Preismodellen Schritt halten. Durch die Vereinheitlichung von Abrechnung und Umsatz mit Zuora erhielt Asana Echtzeit-Einblick in Buchungen, Abrechnungen und Umsätze, reduzierte den Audit-Aufwand um 25 %, führte dreimal so viele Preismodelle pro Jahr ein und steigerte die Prognosegenauigkeit im gesamten Unternehmen.
3. Risikomanagement und Anomalieerkennung
Ziel: Finanzielle Risiken frühzeitig erkennen und die Compliance stärken.
Zentrale Anwendungsfälle:
- Betrugserkennung: KI markiert verdächtige Transaktionen, Rückbuchungen oder Card-Testing-Verhalten nahezu in Echtzeit.
- Anomalieerkennung bei Abrechnung/Umsatz: Erkennt Unstimmigkeiten bei Abonnementverlängerungen, Nutzungsdaten oder zeitlich abgegrenzten Umsätzen.
- Compliance-Monitoring: Natural Language Processing (NLP) kann Verträge und Buchungssätze auf Risiken hinsichtlich ASC 606/IFRS 15 prüfen.
- Audit-Bereitschaft: KI validiert kontinuierlich Umsatzpläne und stimmt Hauptbuchdaten ab, sodass Finanzteams schneller und sauberer für Audits vorbereitet sind.
Auswirkung: Reduziertes finanzielles Risiko, weniger Compliance-Überraschungen und gestärktes Vertrauen bei Prüfern und Aufsichtsbehörden.
Wichtige Überlegungen für Finanzverantwortliche
Betrugsverluste kosten Finanzdienstleister in Nordamerika im Jahr 2025 5,75 US-Dollar für jeden verlorenen Dollar. KI kann diese kostspieligen Probleme gezielt erkennen, indem sie Anomalien aufdeckt, lange bevor sie größeren Schaden anrichten. Diese Tools scannen Ihre Infrastruktur nach potenziellen Sicherheitsproblemen und reduzieren Betrug durch Überwachung von Kundentransaktionen.
Über die Betrugsprävention hinaus gibt die Anomalieerkennung Finanzverantwortlichen einen Echtzeiteinblick in die operative Gesundheit, indem sie Probleme wie Umsatzverluste, Abrechnungsdifferenzen oder verzögerte Forderungen erkennt – bevor diese zu Umsatz- oder Auditrisiken eskalieren.
Strategische Empfehlungen
- Setzen Sie Schwellenwerte und Kriterien für die Nachvollziehbarkeit von Anomalien, um Transparenz darüber zu schaffen, warum das Modell bestimmte Transaktionen markiert.
- Kombinieren Sie KI-basierte Warnungen mit Workflow-Automatisierung, sodass Ausnahmen automatisch Maßnahmen wie Kreditstopps oder Umsatzabgrenzungen auslösen.
- Stellen Sie die Audit-Bereitschaft sicher, indem Sie die Nachverfolgbarkeit von KI-erkannten Ereignissen bis zur Lösung gewährleisten.
Wie MarketWise Betrug frühzeitig gestoppt hat
Mit dem Wachstum von MarketWise wurde Zahlungsbetrug zu einem zunehmend größeren Risiko. Mit Zuora Fraud Protection überwacht das Team nun Betrug in Echtzeit – nahezu 100 % aller Card-Testing-Aktivitäten werden eliminiert, während gleichzeitig Kunden geschützt und die unfreiwillige Abwanderung reduziert wird.
4. Intelligente Entscheidungsunterstützung und Analytics
Ziel: Finanzdaten in umsetzbare Erkenntnisse für Führung und Strategie verwandeln.
Zentrale Anwendungsfälle:
- KI-gestützte Dashboards: Generieren Sie Echtzeit-Einblicke in wichtige Kennzahlen wie ARR, Net Retention und Revenue Leakage.
- Varianzanalyse: KI erklärt Abweichungen vom Plan automatisch und deckt Ursachen über Abrechnung, Nutzung und Forderungsmanagement hinweg auf.
- Kostenoptimierung: Identifiziert Ineffizienzen in Systemen oder bei Dienstleistern zur Verbesserung der operativen Marge.
- Generative KI-Copiloten: Ermöglichen es Finanzexperten, Systeme konversationsbasiert abzufragen (z. B. „Warum ist der abgegrenzte Umsatz im Q2 um 18 % gestiegen?“) und kontextbezogene, datenbasierte Antworten zu erhalten.
Auswirkung: Schnellere, intelligentere Entscheidungsfindung und eine stärkere Partnerschaft zwischen Finanzwesen und Fachbereichen.
Wichtige Überlegungen für Finanzverantwortliche
Mit der Weiterentwicklung der Finanzfunktion liegt der größte Wert von KI nicht nur in der Geschwindigkeit, sondern in der Erkenntnis. Diese Erkenntnis erfordert jedoch Transparenz über den gesamten Order-to-Cash-Prozess hinweg. Viele KI-Dashboards scheitern, weil sie aus fragmentierten Systemen schöpfen, denen konsistente Definitionen für Kennzahlen wie ARR oder Churn fehlen.
Strategische Empfehlungen
- Harmonisieren Sie Daten-Definitionen zwischen FP&A, Buchhaltung und operativen Teams.
- Stellen Sie sicher, dass KI-Dashboards mit einer einzigen Quelle der Wahrheit für Umsatz-, Nutzungs- und Kundendaten verbunden sind.
- Kombinieren Sie strukturierte Finanzdaten mit unstrukturierten Signalen (wie Kundensentiment oder Verlängerungsnotizen) für tiefere Einblicke.
Erfahren Sie von Ihren Branchenkollegen und beteiligen Sie sich an der Diskussion
In dieser exklusiven Reihe berichtet Rachel Noel von Zuora, wie ihr Team die Order-to-Cash-Prozesse modernisiert, manuelles Chaos beseitigt und Kapazitäten für strategische Aufgaben geschaffen hat. Ihr Rat? „Hätten wir KI eingeführt, bevor wir unsere Systeme verbessert haben, hätte sie alles als Anomalie markiert.“
5. Preisoptimierung und dynamische Angebote
Ziel: KI nutzen, um Preis- und Umsatzmodelle für Wachstum zu optimieren.
Zentrale Anwendungsfälle:
- Analyse von Nutzungsmustern: KI identifiziert wertvolle Nutzungsmuster und empfiehlt gestaffelte oder nutzungsbasierte Preisanpassungen.
- Dynamische Preisgestaltung: Anpassung der Preise in Echtzeit auf Basis von Verbrauch oder gelieferten Mehrwerten.
- Ergebnisbasierte Monetarisierung: Verknüpft Preise mit Ergebnissen (z. B. KI-gestützte Effizienzgewinne oder Kundenerfolgsmetriken).
- Abstimmung von Angeboten und Umsatzerfassung: Stellt sicher, dass neue Preisstrukturen automatisch in Abrechnungs- und Umsatzsysteme überführt werden – für eine saubere Umsatzrealisierung.
Auswirkung: Höhere Erlösrendite, bessere Kundenorientierung und skalierbare Monetarisierung KI-getriebener Angebote.
Wichtige Überlegungen für Finanzverantwortliche
KI ermöglicht es Finanzteams und ihren bereichsübergreifenden Partnern (Product, Growth, Revenue Ops), Preisgestaltung und Pakete in Echtzeit auf das Kundenverhalten abzustimmen.
Einundachtzig Prozent der Kunden bevorzugen Unternehmen, die ihr Erlebnis personalisieren – und dieses Maß an Granularität ist manuell nicht möglich. Mit KI können Finanz- und Produktteams hyperpersonalisierte Abo-Angebote, nutzungsbasierte Stufen oder Paywalls schaffen, die sich dynamisch an das Engagement der Kunden anpassen.
Beispielsweise nutzen Content- und SaaS-Anbieter KI-gestütztes Reinforcement Learning, um Angebote und Preisschwellen dynamisch anzupassen. Doch diese personalisierten Angebote führen nur dann zu Umsätzen, wenn sie eng mit den Abo- und Abrechnungssystemen integriert werden.
Strategische Empfehlungen
- Dynamische Preisgestaltung zunächst in kontrollierten Märkten pilotieren: Beginnen Sie mit nutzungsbasierten oder hybriden Stufen, bevor Sie auf vollständig personalisierte Preise erweitern.
- Klare Leitplanken für KI-gesteuerte Preise definieren: Stellen Sie sicher, dass Algorithmen sowohl auf Umsatzwachstum als auch auf Fairness für Kunden optimieren – und dokumentieren Sie die Gründe für Preisänderungen.
- Preisansätze mit der Umsatzrealisierungslogik verknüpfen: Automatisierte Abstimmung von Preisen, Abrechnung und Umsatz stellt sicher, dass es keine Diskrepanz zwischen Vertriebsmodellen und buchhalterischer Behandlung gibt.
- KI-basierte Erkenntnisse für funktionsübergreifende Abstimmung nutzen: Teilen Sie Echtzeitdaten zur Preisperformance mit Produkt- und GTM-Teams, um Pakete und Verlängerungsstrategien zu steuern.
Mit wachsender Preis-Komplexität werden Finanzverantwortliche zu Treibern der Monetarisierungsintelligenz und sorgen dafür, dass jede Änderung beim Kundenverhalten, der Nutzung oder Marktnachfrage nahtlos in Abrechnung, Umsatzrealisierung und Reporting übergeht.
Wie die Financial Times mit Zuora die Conversion-Rate gesteigert hat
Die Financial Times nutzte Zuora, um personalisierte Paywalls und dynamische Angebote zu ermöglichen. Das Ergebnis: 92 % mehr Conversions, 118 % bessere Funnel-Progression und ein Anstieg des Customer Lifetime Value (LTV) um 78 %.
Wie Zuora Finanzteams dabei unterstützt, das volle Potenzial von KI auszuschöpfen
KI spart Zeit, senkt Kosten und verbessert das Kundenerlebnis. Die wahre Transformation entsteht jedoch erst, wenn Finanzteams KI mit einer modernen, automatisierten Order-to-Cash-Plattform kombinieren. Zuora bietet Finanzverantwortlichen die Infrastruktur, um KI in allen Bereichen des Revenue Lifecycles zu operationalisieren und Erkenntnisse in messbaren Mehrwert zu verwandeln.
1. Finanzdaten automatisieren und bereinigen
KI ist auf strukturierte, hochwertige Daten angewiesen. Zuora automatisiert komplexe Finanzprozesse – Abrechnung, Forderungsmanagement und Umsatzrealisierung – und stellt sicher, dass die Daten für Ihre KI-Modelle genau, aktuell und vollständig sind. So werden Störungen eliminiert, die zu falschen Anomalien oder unzuverlässigen Prognosen führen.
2. Erkenntnisse in Monetarisierung umwandeln
KI-Funktionen – von prädiktiven Analysen bis zu automatisierten Workflows – eröffnen neue Möglichkeiten, Services zu bündeln, zu bepreisen und zu verkaufen. Zuora ermöglicht es Finanzteams, KI-basierten Mehrwert zu monetarisieren – über wiederkehrende, nutzungsbasierte oder ergebnisorientierte Modelle, die mit der Kundennachfrage skalieren können.
3. Prädiktive Prognosen und Planung ermöglichen
Mit Zuora als Single Source of Truth für Abrechnungen und Umsätze können Finanzteams KI nutzen, um Cashflow vorherzusagen, Umsätze zu prognostizieren und in Echtzeit „Was-wäre-wenn“-Szenarien zu simulieren. Diese Kombination aus Automatisierung und Intelligenz steigert die Agilität und unterstützt datenbasierte, strategische Entscheidungen.
4. Operative Agilität und Compliance verbessern
Zuora automatisiert den gesamten Revenue-Prozess und stellt sicher, dass jede KI-gesteuerte Aktion – ob dynamische Preisgestaltung oder nutzungsbasierte Abrechnung – sauber und regelkonform in die Berichterstattung überführt wird. Finanzteams gewinnen Geschwindigkeit und Audit-Sicherheit, ohne an Kontrolle einzubüßen.
5. Finance zukunftssicher gestalten
KI wird sich weiterentwickeln. Die flexible Architektur von Zuora stellt sicher, dass sich auch Ihre Finanzsysteme mitentwickeln. Ob bei der Anpassung an neue Regularien, Preismodelle oder Datenquellen – Zuora gibt Finanzverantwortlichen die Agilität, auf Veränderungen zu reagieren und Innovationen im gesamten Unternehmen zu skalieren.
Fazit: Zuora macht KI für das Finanzwesen nutzbar, automatisiert Prozesse, schafft Erkenntnisse und monetarisiert Intelligenz.
Vor Zuora waren unsere Finanzteams ständig in manuellen Aufgaben gefangen: komplexe Verträge verwalten, disparate Daten abgleichen, Abrechnungsfehler korrigieren. Die durch Zuora eingeführte Automatisierung hat sie davon befreit, sodass sie sich auf strategische Analysen und Optimierung konzentrieren können. Die Zahl unserer automatisierten Workflow-Aufgaben hat sich verdoppelt.
— Sid Sanghvi
Leiter Business Applications Finance, Asana
Bereit, es in der Praxis zu erleben? Entdecken Sie, wie Zuora Ihr Team dabei unterstützen kann, das Beste aus dem KI-Zeitalter herauszuholen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
1. Was sollten Finanzteams vor der Einführung von KI priorisieren?
Finanzverantwortliche sollten mit Automatisierung und Datenqualität beginnen. Ohne saubere, vereinheitlichte Order-to-Cash-Daten – von der Abrechnung über die Umsatzrealisierung bis zum Forderungsmanagement – verstärkt KI bestehende Fehler, anstatt sie zu lösen. Eine zentrale Datenquelle sichert, dass KI-Modelle präzise Erkenntnisse liefern.
2. Wie kann KI die Audit-Bereitschaft und Compliance verbessern?
KI kann Transaktionen und Umsatzpläne kontinuierlich anhand von ASC 606– oder IFRS 15-Vorgaben validieren und Abweichungen automatisch markieren. In Kombination mit dem Audit-Trail von Zuora und Workflow-Automatisierung entsteht so ein Echtzeit-Compliance-Monitoring und die Audit-Vorbereitung wird deutlich verkürzt.
3. Welche Rolle spielt KI bei nutzungs- und ergebnisbasierten Preismodellen?
KI hilft Finanzteams, Nutzungsmuster und Werttreiber der Kunden zu erkennen, um flexible Preismodelle zu entwickeln. Durch die Analyse von Verbrauch und Ergebnissen unterstützt KI den Wandel von festen Abos zu nutzungs- oder ergebnisbasierter Abrechnung – und verknüpft Umsatz direkt mit dem gelieferten Mehrwert.
4. Wie können Finanzleiter den ROI von KI-Investitionen messen?
Der ROI von KI im Finanzwesen besteht nicht nur in Kostensenkung – sondern in Kapazitätsgewinn. Verfolgen Sie Verbesserungen bei Abschlusszeiten, Prognosegenauigkeit, Days Sales Outstanding (DSO) und eliminierten manuellen Eingriffen. Die größten Effekte entstehen, wenn KI-Erkenntnisse direkt in strategische Entscheidungen und neue Umsatzmodelle einfließen.
5. Was unterscheidet Zuoras Ansatz zur KI-Aktivierung von anderen Plattformen?
Viele Tools bieten KI-Funktionen; Zuora stellt das Fundament bereit, das KI benötigt. Durch die Automatisierung von Order-to-Cash-Prozessen und die Verbindung von Daten aus Abrechnung, Zahlungen und Umsatz stellt Zuora sicher, dass Finanzteams KI mit Vertrauen einsetzen – und so Automatisierung in Erkenntnisse und Erkenntnisse in Monetarisierung verwandeln.