Oracle Netsuite expandiert in Europa

Mit intelligenten Funktionen zu mehr Automatisierung im ERP

| Redakteur: Florian Karlstetter

Oracle Netsuite: cloud-basierte Software für Finanzplanung und Enterprise Resource Planning (ERP).
Oracle Netsuite: cloud-basierte Software für Finanzplanung und Enterprise Resource Planning (ERP). (Bild: Oracle Netsuite)

Mithilfe künstlicher Intelligenz und Machine Learning-Funktionen möchte Oracle die Cloud-ERP-Software Netsuite nun auch im europäischen Raum den Kunden schmackhaft machen. Netsuite fokussiert auf kleinere und mittlere Unternehmen und hält zahlreiche branchenspezifische Funktionen zur Auswahl.

Oracle NetSuite erweitert seine internationale Präsenz durch lokalisierte Produktfunktionalität und Kundensupport in Brasilien, China, Deutschland, Frankreich, Japan und Mexiko. Dadurch können international agierende Unternehmen mit Hauptsitz oder Niederlassungen in diesen Ländern ihre Geschäftstätigkeiten mit einer einheitlichen Businessplattform über verschiedene Standorte hinweg steuern, gleichzeitig international konsistente Prozesse aufsetzen, weltweit Compliance-konform handeln und in Echtzeit Überblick über die Geschäftsentwicklung behalten, so der Anbieter.

Zu den für Deutschland relevanten Funktionen von Netsuite gehören automatische Abschlussbuchungen, Storno, und später im Jahr noch Z4/Z5a Reports an die Zentralbank, Anlagengitter, sowie Bank- und Cash-Management- Updates.

Ebenfalls neu in Netsuite sind auf künstliche Intelligenz und Machine Learning basierende Funktionen, mit deren Hilfe Kunden nicht nur vergangene Ereignisse in ihrem Unternehmen bewerten können, sondern auch einen Einblick erhalten, was in Zukunft passieren wird.

Zur Bereitstellung der Echtzeit-Erkenntnisse hat NetSuite auf der Basis seiner existierenden, nativen Business-Intelligence-Funktionalität sowohl fortschrittliche Algorithmen für Machine Learning als auch ausgefeilte Data Science in seine Cloud Suite integriert. Durch die Kombination aus NetSuite und Third-Party-Daten gibt die neue intelligente Cloud den Unternehmen die Möglichkeit, vorausschauende, zeitgerechte Entscheidungen zu fällen und direkt aus der NetSuite-Applikation heraus aktiv zu werden.

Hierzu nennt Oracle Features für folgende Bereiche:

  • Finanz- und Einkaufsabteilung: KI und Machine Learning erlauben Finanz-Fachleuten das Verbessern der Audit-Risikoanalyse, die Auswertung der Zahlungs-Historie von Zulieferern und Kunden und eine Verbesserung der Cash-Flow-Prognosen, die in expandierenden Unternehmen ein gravierender neuralgischer Punkt sind.
  • Personalabteilung: Mit KI und Machine Learning können Personaler Profile des besten Kandidaten auf der Basis existierender Top Performer erstellen, High Performer mit einem möglicherweise hohen Abwerberisiko vorhersagen und die Selbstbedienungs-Funktionen für die Mitarbeiter weiter automatisieren, indem abhängig von der Tätigkeit, der Jahreszeit oder anderen Faktoren die wahrscheinlichsten Fragen der Beschäftigten identifiziert werden.
  • Supply Chain: KI und Machine Learning bieten Supply-Chain-Fachleuten das Potenzial, nicht nur Risiken und mögliche künftige Probleme in der Supply Chain aufzudecken, sondern mit zunehmendem Lernfortschritt auch potenzielle Lösungen zu präsentieren.
  • Fertigung: Im Bereich der Fertigung helfen KI und Machine Learning bei der Optimierung von Arbeitsplänen im Lager aufgrund der früheren Leistung oder der vorhergesagten Nachfrage sowie bei der Identifikation von Maschinen mit Wartungsbedarf, noch bevor Probleme entstehe.
  • Handel: KI und Machine Learning unterstützen Handels-Fachleute bei der entscheidenden Steigerung des Searchandisings, des Online-Verkaufs und der Konversionen durch das Präsentieren von Produkten, bei denen aufgrund wichtiger Indikatoren (z. B. vergangene Käufe, Such-Historien oder Resultate ähnlicher Käufer) die Kaufwahrscheinlichkeit höher ist.
  • Kundendienst: Mit KI und Machine Learning erhält der Kundendienst präzisere Ergebnisse im Zusammenhang mit dem gesamten Customer Lifetime Value, indem die Kosten für die Support-Organisation, die voraussichtliche Zufriedenheit und die Wahrscheinlichkeit eines erneuten Kaufs vorhergesagt werden.
  • Marketing: Im Marketing helfen KI und Machine Learning bei der Optimierung von Kampagnen, indem identifiziert wird, welche Art von Kampagne mit welcher Frequenz zu einer Konversion und zu welcher Art von Verkauf führt. Dies geschieht auf der Basis demografischer Daten, eines Profils im Kundenbestand und Aktivitäten auf der Website bei Ereignissen oder anderen verfügbaren Datenpunkten.
  • Vertrieb: Bei den Vertriebs-Teams unterstützen KI und Machine Learning intelligente Interaktionen, die die Agenten durch den Verkaufsprozess leiten, wobei eine Personalisierung für den potenziellen Kunden, das Produkt sowie Upsell- und Cross-Sell-Möglichkeiten erfolgt.

Weitere Informationen finden sich bei Oracle Netsuite im Internet.

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