Date: 14.01.2025 (2025-01-14)
Catrin Sander (14.01.2025) Context: • https://www.linkedin.com/in/catrin-sandner/ • Vice President Finance @stylink - Finance, Data and P&C (100+ ppl) • Münster • My message: • ich bin auf Ihr Profil gestoßen, da ich Ihren LinkedIn Post gesehen habe und Sie dort den Einsatz von KI ansprechen. • • Wir stehen aktuell vor einer Produktentscheidung und möchten gerne die Perspektive aus der Praxis einbeziehen: Wo sehen Finanzteams künftig den größten Mehrwert durch KI: bei der Unterstützung des Monatsabschlusses oder im Bereich Einkauf & Beschaffung (Transparenz, Kosteneinsparungen, Lieferantenmanagement)? • • Zum Hintergrund: Wir haben proprietäre KI-Modelle zur End-to-End-Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung entwickelt. Das Finanzteam muss hierbei kaum noch eingreifen; nur bei Unklarheiten wird eine gezielte Freigabe an die entsprechende Abteilung gesteuert - direkt mit dem vollen Kontext für eine fundierte Entscheidung. • • Aufgrund Ihrer Erfahrung würde ich gerne Ihr Feedback einholen (kein Verkaufsgespräch) - gerne einfach 15min per Telefon. Würde mich sehr freuen! • Reply: • Hallo Maximilian, • ich hoffe mal, dass per Du ok ist • Klar, können gerne mal sprechen, hört sich interessant an. Diese Woche bin ich recht durchgetaktet, aber nächste Woche hab ich noch Luft. Schlage gerne was vor. • Beste Grüße • Catrin
Notes: • Notes: • AI potential: • AP flow is done via Candis • Without that it does not work anymore -> too many Buchhalter required • Freigabeprozess etc. • Improvement of Candis: • Canids is quite good - especially they have direct REWE integration (bcs they are Selbstbucher) • She does not know when the AI is correct -> how often does she have to enter sth. until AI gets it right • Blindbuchungsrate: • Kostenstelle, Konten etc. -> sachliche Prüfung muss rechtlich gemacht werden • Buchhalter schaut wenig; Sachperson schaut sich die Invoices an • Their challenge: • Auswertung aus der echten Buchhaltung -> get it into AI • They are a Dienstleister, no ERP, all done themselves with DATEV • E.g. create a monthly Bericht für Shareholder • Get data from Datev in data warehouse (Snowflake) • As long as they are bound to Datev getting the data out of Datev is difficult • She talks about MCP servers • Also an option to put AP data directly into Snowflake -> change in Datev is a challenge • E.g. Deckungsbeitrag berechnen -> AP and AR • Verbuchung von AR only would also be an option • Root cause: • She can export CSVs and then dropbox and then make.com pushes it to Snowflake -> they are using the process • Echtzeit Problematik is the biggest problem • • They work very data based -> they all work with Tableau as well (via Snowflake) • Creation of reports: how do they do it? • They do it via Snowflake -> it works, but with the manual process it works -> visualisation in Tableau • Manual step: 15min to do the export -> fehleranfällig • They do not have a Steuerberater for Buchhaltung - only for Jahresabschluss • Volume: seasonality • AP: 200 • AR: gutschriften • Total: 500 - 1000 per month • Influencer Vergütung: 2k per week -> automated via platform • She works viel mit Claude • Jahresberichte, Analysen, Forecasting (she built it herself in Claude: long prompt and a bit of Python) • Claude works with Excel -> less Errors -> Analysen for Shareholder and Draft of Messages • She is happy to demo her reporting tool to us • Automation: • • Biggest objections / challenges in his daily life? • • Most valuable flows for him? • • Context: team setup? internal and external? • • Which tasks are the biggest pain? With magic wand -> what would he solve? • She would build DATEV for companies that are SMEs (pre-SAP etc.) • Which tasks would he focus on? • • Do they already have automations? Which ones? How well do they work? • • Which companies would he target? • • General feedback to pitch? •
Ralf Pollack (14.01.25) Context: • https://www.linkedin.com/in/ralf-pollack-6bab3a41/ • Chief Financial & Operating Officer at HYPE Innovation • HYPE Innovation is a leading provider of software and consulting for innovation management, offering a comprehensive platform for the entire lifecycle of your innovation program. • Bonn oder essen? • My message: • ich bin auf Ihr Profil gestoßen, da Sie super viel Erfahrung im Finance-Bereich haben. • • Wir stehen aktuell vor einer Produktentscheidung und möchten gerne die Perspektive aus der Praxis einbeziehen: Wo sehen Finanzteams künftig den größten Mehrwert durch KI: bei der Unterstützung des Monatsabschlusses oder im Bereich Einkauf & Beschaffung (Transparenz, Kosteneinsparungen, Lieferantenmanagement)? • • Zum Hintergrund: Wir haben proprietäre KI-Modelle zur End-to-End-Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung entwickelt. Das Finanzteam muss hierbei kaum noch eingreifen; nur bei Unklarheiten wird eine gezielte Freigabe an die entsprechende Abteilung gesteuert - direkt mit dem vollen Kontext für eine fundierte Entscheidung. • • Aufgrund Ihrer Erfahrung würde ich gerne Ihr Feedback einholen (kein Verkaufsgespräch) - gerne einfach 15min per Telefon. Würde mich sehr freuen! • Reply: • Können wir gerne vereinbaren • • Per Du!
Notes: • Automation: • Biggest challenges: • They always say that they are not automated enough -> approvals are also partly automated (deterministic rules) • They are a SW company -> 80 to 90% related to personnel costs (not much material and services in AP); rest is rents, SW licences • Reisekosten -> Belegorientiert, verteilt bei MAs • Automatisierung und Fehler bei Monatlichen Abschlüssen • Rückstellungen auflösen wenn Rechnung durchgelaufen ist -> they have definitely requirements there • He tried in the past to automate Bankbuchungen • They have invoices where based on the text it is different for CC • Matching of bank numbers -> they have a couple 100 customers (below 1000 and B2B) -> larger amounts -> seems not to be a big problem for them • They have a lot of yearly invoices; some monthly • Their problem: customer paid via another party -> reference is not found • Debitoren: • Auftrag -> offene Forderung -> Transaktion -> Gegenbuchung -> that is clear based on doppelter Buchführung • Kreditoren: • Rechnungeingang -> offene Verbindlichkeit -> Ausgleich der Lieferanten (duplicate should not be a big problem when database is looking good) • He is not a Buchhalter • Challenge: know how • They have different Währungen in verschiedenen Ländern und Bankkonten -> Fragmentierung von Kunden (e.g. Kunde zahlt von USA an CAN office) • Belege kommen oft in finnisch -> Steuerberater übersetzt es • CAN: different tax situation -> eigene Installation in CAN • He thinks he has to fix data before applying AI • He wants to have a solution for his problems -> very motivated • He hates Salesy pitches • AR: • Large companies with large projects -> darf man etwas abrechnen oder nicht? Manual gathering -> know how of the employee in their brain -> it is a challenge to keep the overview -> goal to enable others to do it as well (prevent bus factor) -> it is possible to write down and describe everything -> they should have everything in their CRM system • Stundenbasierte Abrechnung • Check on which contract it is based -> create the invoice like this -> there are systems that are able to do that • They take contract and create a Auftrag in the system -> Auftrag has all data that allow a Berechnung -> that is done manual • They need a Schnittstelle zwischen CRM und Buchhaltungssystem • Wenn der Auftrag steht -> Freigabe wenn geliefert -> Berechnung -> AR • Potential: creation of Auftrag from contract • Sanity checks of data / Laufzeiten • They have a lot of SaaS contracts -> when activated or when contract is signed -> yearly vs. monthly • Some customers need invoice via portal, or send physically; digital invoices are relatively easy • Systems: • MSFT Business Central, Continua (AP automation etc.) • MSFT CRM • They have a data lake • Procurement: • They have a few people / departments that do procurement -> clearly defined • IT, Marketing buy - then not much more • Belegorientierten Einkauf: viele Player - a lot of tools in travel • AI automation: • • Biggest objections / challenges in his daily life? • • Most valuable flows for him? • • Context: team setup? internal and external? • • Which tasks are the biggest pain? With magic wand -> what would he solve? • • Which tasks would he focus on? • • Do they already have automations? Which ones? How well do they work? • • Which companies would he target? • • General feedback to pitch? •