Automatisierung und Digitalisierung von Arbeitsschritten in Unternehmen

Akademische Arbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,7, Hochschule für angewandtes Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel der Arbeit ist die Identifizierung und Evaluierung einer passenden, neuartigen Digitalisierungstechnologie, mit dessen Einsatz sowohl der Zeitaufwand als auch das Fehlerpotenzial erheblich gesenkt werden kann. Es ist darauf hinzuweisen, dass im Rahmen dieser Arbeit nicht auf die Kosten zur Nutzung und Integration der neuartigen Technologie eingegangen beziehungsweise bei der Empfehlung berücksichtigt wird.Zunächst wird der zu optimierende Teilprozess dargestellt. Im Weiteren werden die Funktionen sowie Anwendungsmöglichkeiten der aktuellen Digitalisierungstechnologien für das Bank Fee Controlling analysiert. Diese ausgewählten Techniken werden im Rahmen einer Nutzwertwertanalyse verglichen, um die Technologie mit dem größten Anwendungspotenzial für die Automatisierung des Teilprozesses zu finden. Die wirtschaftliche Entwicklung wird besonders durch technische Fortschritte und Innovationen geprägt. Diese nutzen Unternehmen auch für interne Bereiche als Wettbewerbsfaktor, um durch steigernde Produktivität und Kostenreduktion die Prozesse zu optimieren. Zusätzlich können, mithilfe von Digitalisierungstechnologien, wettbewerbsfördernde Informationen aus verwertbaren Daten gezogen werden. Mit den daraus gewonnen Kenntnissen können sich Unternehmen zusätzlich von ihren Mitstreitern differenzieren. Um ein Unternehmen sicher planen und steuern zu können, ist das Controlling unverzichtbar und liefert dem Management unternehmenswichtige Informationen. Auch für den Bereich Controlling entwickeln große Unternehmen wie SAP und IBM Digitalisierungstechnologien, die eine Automatisierung von bestimmten Prozessschritten ermöglichen und somit die Art und Weise des Arbeitens sich zukünftig einem Wandel unterzieht. Speziell im Unternehmensbereich Treasury befindet sich viel Potenzial, Arbeitsprozesse zu digitalisieren.