Beeinflusst AI die zukünftige Ansiedlung von Shared Service Centern?

Dieser Artikel untersucht, inwiefern Artificial Intelligence die strategische Frage nach dem geografischen Standort von Shared Service Centern beeinflussen wird.

Shared Service Center sorgen für Operational Excellence – Niedriglohnländer als wichtiger Hebel

Um Betriebskosten einzusparen und gleichzeitig das Kundenerlebnis zu verbessern, haben zahlreiche Unternehmen unterschiedlicher Branchen in den letzten Jahren begonnen, Shared Service Center (SSC) einzurichten.


Tatsächlich gilt das Zusammenlegen der operativen Aspekte verschiedenster Services in einer zentralisierten internen Einheit (vor allem für Finanzen, Buchhaltung, Beschaffung, Auftragsmanagement, Logistik und Transportmanagement, IT und Personalwesen) als gute Alternative zum Outsourcing, wodurch Unternehmen den Betrieb ihrer Supply Chain ebenfalls optimieren können. Verschiedene Faktoren sprechen in der Make-or-Buy-Entscheidungsfrage für eine interne Lösung, unter anderem Transparenz, bessere Kontrolle über Kosten und Service Level sowie Datenschutz – um nur einige zu nennen.

Traditioneller betrachtet kommen die Vorteile von Shared Service Centern vor allem bei transaktionalen und administrativen Prozessen zum Tragen, denn im Vergleich zu anderen Prozessen haben diese ein relativ hohes Transaktionsvolumen und sind weniger komplex. Für Unternehmen mit fragmentierter, dezentraler Organisationsstruktur, geringer Prozessstandardisierung und relativ hohen Prozesskosten ist der Nutzen eines solchen Modells erheblich.

Da eines der Hauptziele der Einrichtung von Shared Service Centern schon immer die Senkung der Prozesskosten war, wurden diese oft in Billiglohnländern angesiedelt. Besonders beliebt in dieser Hinsicht ist Osteuropa, wo es besonders viele Shared Service Center gibt, die entweder auf regionaler oder sogar globaler Ebene verschiedenste Dienstleistungen für multinationale Unternehmen übernehmen. Basierend auf den Zahlen für 20171, sind die drei osteuropäischen Länder mit der größten Zahl operativer SSC Polen (410), die Tschechische Republik (150) und Ungarn (100). Die Lage im Baltikum hat sich indessen in den letzten Jahren deutlich verbessert – eine Entwicklung, die auch uns bei CAMELOT bei den jüngsten Projekten aufgefallen ist.


Dass die Personalkosten an den Gesamtbetriebskosten eines SSC einen bedeutenden Anteil ausmachen, liegt im hohen Transaktionsvolumen und dem großen Anteil wiederkehrender Aufgaben begründet. Das erklärt auch, warum sich die Einrichtung von SSC in Ländern mit niedrigerem Lohnniveau in der Vergangenheit mehr als gelohnt und deutliche Kosteneinsparungen gebracht hat. Gleichzeitig sind es genau diese Faktoren, die bei zunehmendem Einsatz künstlicher Intelligenz dazu führen könnten, dass es bei der künftigen Festlegung des optimalen SSC-Standorts ein komplettes Umdenken geben wird.

Artificial Intelligence beeinflusst Standortentscheidungen für SSC

Im Bereich künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) ging es in den letzten Jahren stetig voran. Künstliche neuronale Netze versetzen Maschinen in die Lage, immer neues Wissen anzusammeln und durch diesen ständig wachsenden Wissensfundus Konsequenzen abzuleiten, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben immer unabhängiger und ohne das Zutun von Menschen auszuführen.

Die Automatisierung arbeitsintensiver, wiederkehrender Tätigkeiten und die sinkende Abhängigkeit von menschlicher Arbeitskraft wird wahrscheinlich einen nicht zu vernachlässigenden Einfluss auf die Strategien von Unternehmen hinsichtlich des Betriebs von Shared Service Centern haben. Betrachtet man die Prozesse, die normalerweise über Shared Service Center ablaufen, gibt es eine ganze Reihe von Aktivitäten, die potenziell von hochadaptiven, selbstlernenden Maschinen übernommen werden könnten.

Dazu einige Beispiele aus dem Bereich Logistik und Transportmanagement, an denen CAMELOT derzeit arbeitet:

  • Intelligente Frachtkonsolidierung für die Transportplanung führt zu einer höheren Ressourcenauslastung und senkt die Frachtkosten.
  • Intelligente Frachtausschreibung hilft, auch bei Spot-Markt Ausschreibungen das passende Angebot dynamisch zu ermitteln und für jeden Transport den optimalen Preis zu erzielen
  • Intelligente Frachtraumermittlung unterstützt die Berechnung der benötigten Lademeter bei der Untervergabe.

Die Standortauswahl eines Shared Service Centers ist eine komplexe Entscheidung, in die verschiedene Faktoren in unterschiedlichem Umfang hineinspielen. Oft mussten Aspekte wie Verfügbarkeit, Kompetenz und Qualität der lokalen Arbeitskräfte, arbeitsrechtliche Bestimmungen sowie das generelle politische Umfeld hinter dem Faktor Betriebskosten zurücktreten, sodass die Entscheidung auf ein Billiglohnland fiel. Sobald jedoch der Wettbewerbsvorteil der Niedriglohnländer durch den Einsatz künstlicher Intelligenz wegfällt, dürften Muttergesellschaften in den kommenden Jahren als realistische Konsequenz die SSC wieder lieber in ihren eigenen Regionen ansiedeln.

written by
Zsolt Simon
Zsolt Simon ist Senior Consultant im Bereich Logistics bei CAMELOT Management Consultants. Seine Fachgebiete sind vor allem Netzwerkoptimierung und Transportmanagement in der Chemie- und Pharmaindustrie.

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