Künstliche Intelligenz im Controlling: Strategien, Tools und Praxiswissen
Eine pragmatische Anleitung für Controller, die mittels künstlicher Intelligenz die Effizienz steigern und Zukunftssicherheit schaffen wollen.
Kontext
Die rasante Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) verändert fundamental die Landschaft des Controllings und Finanzwesens. Heute ist KI ein realer, greifbarer Game-Changer, der Organisationen in die Lage versetzt, Prozesse zu optimieren, fundiertere Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. In diesem Artikel beleuchten wir den aktuellen Reifegrad von KI-Technologien, die notwendigen Voraussetzungen für eine erfolgreiche Integration und die Herausforderungen, die Unternehmen bewältigen müssen, um das volle Potenzial von KI im Finanzbereich auszuschöpfen.
„Wie verändert KI eigentlich unsere Finanzprozesse?“
Diese Frage stellen sich viele Finanzteams – zu Recht. Die Integration von KI in Finanzprozesse ist nicht mehr optional, sondern eine Notwendigkeit für Unternehmen, die langfristig erfolgreich sein wollen. Die Frage ist nicht ob, sondern wie KI implementiert werden soll. Dabei spielen sowohl die technologische Reife der KI-Lösungen als auch der digitale Reifegrad der Organisation eine entscheidende Rolle.
Warum ist es sinnvoll?
Reduzierung repetitiver Aufgaben
KI übernimmt zeitaufwendige und monotone Tätigkeiten wie die manuelle Datenbereinigung oder Routinebuchungen. Dies führt zu einer erheblichen Effizienzsteigerung im Finanzbereich. Mitarbeiter können sich von diesen repetitiven Aufgaben befreien und ihre Arbeitszeit produktiver nutzen.
Mehr Zeit: Fokus auf strategische Arbeit
Durch die Automatisierung gewinnen Controller wertvolle Zeit für anspruchsvollere und strategisch wichtigere Aufgaben. Sie können sich verstärkt auf die Interpretation von Margenentwicklungen, Markttrends und anderen komplexen Finanzanalysen konzentrieren. Dies ermöglicht fundiertere Entscheidungen und eine proaktivere Unternehmenssteuerung
Niedrige Einstiegshürde
Ein großer Vorteil moderner KI-Lösungen im Controlling ist ihre Benutzerfreundlichkeit. Controller müssen keine Programmierexperten sein, um von KI zu profitieren. Viele Tools bieten intuitive Oberflächen und können ohne tiefgreifende technische Kenntnisse bedient werden. Dies ermöglicht einen schnellen Einstieg und eine breite Anwendung im Finanzbereich.
KI-Anwendungen für Finance, Rechnungswesen und Controlling
Die Integration von KI in Finanzprozesse ist nicht mehr optional, sondern eine Notwendigkeit für Unternehmen, die langfristig erfolgreich sein wollen. Die Frage ist nicht ob, sondern wie KI implementiert werden soll. Dabei spielen sowohl die technologische Reife der KI-Lösungen als auch der digitale Reifegrad der Organisation eine entscheidende Rolle.
Kriterium
Einsatzgebiet
Reifegrad
Datenbedarf
Analytische KI
Prognosen, Anomalieerkennung
Etabliert
Strukturierte Daten
Generative KI
Text-/Code-/Chart- Generierung
Expermentiell (Erste Anwendungsfälle)
Strukturierte und unstrukturierte Daten
Praxis: Nutzung ausgereifter KI-Technologien
Bestimmte KI-Technologien haben sich bereits als zuverlässige und wertvolle Werkzeuge im Finanzbereich etabliert. Diese ausgereiften Lösungen zeichnen sich durch umfangreiche Erfahrungswerte und einfache Anwendung aus. Nach der Einführung von Data Mesh:
- KI-Einsatz für Datenanalysen, BI und Planung: KI-gestützte Datenanalyse ist ein Eckpfeiler moderner Finanzprozesse. KI optimiert Treiberanalysen und Forecasts, erstellt komplexe Simulationsmodelle und ermöglicht eine präzisere Unternehmensplanung. In Business-Intelligence-Lösungen (BI) werden KI-Algorithmen eingesetzt, um automatisiert Visualisierungen, Dashboards und Storyboards zu erstellen. Dies ermöglicht es Finanzteams, schnell und effizient Einblicke aus großen Datenmengen zu gewinnen. Die Anomalieerkennung, Datenqualitätsprüfung und Betrugserkennung sind weitere Bereiche, in denen KI bereits erfolgreich eingesetzt wird. KI-gestützte Prognosen erstrecken sich über finanzielle und nicht-finanzielle Kennzahlen hinaus und umfassen die Vorhersage geschäftsrelevanter Ereignisse wie Kaufwahrscheinlichkeiten oder Kündigungsrisiken.
- Automatisierte Rechnungsverbuchung mit KI: Die automatisierte Rechnungsverarbeitung ist ein weiteres Paradebeispiel für den erfolgreichen Einsatz ausgereifter KI-Technologien. Klassifikationsmodelle, kombiniert mit Robotic Process Automation (RPA), ermöglichen die automatische Erkennung und Verbuchung von Rechnungen. Optical Character Recognition (OCR) Technologien werden eingesetzt, um Informationen aus Dokumenten zu extrahieren und zu klassifizieren, was den manuellen Aufwand erheblich reduziert und die Effizienz steigert.
Praxis: Nutzung von GenAI für weitere Use Cases
Neben der analytischen KI, die sich auf die Analyse und Vorhersage konzentriert, gewinnt die generative KI zunehmend an Bedeutung. Generative KI, einschließlich Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Google Gemini oder DeepSeek, ermöglicht die Erstellung von Texten, Bildern, Audio- und Videoinhalten.
Sprachgesteuerte Abfragen & Text-to-Code
Die Integration von Sprachmodellen in Finanztools ermöglicht eine intuitive, sprachgesteuerte Bedienung. Anstatt komplexe Abfragen manuell zu erstellen, können Benutzer natürliche Sprache verwenden, um Analysen und Visualisierungen zu erstellen. Text-to-Code-Generatoren ermöglichen die Erstellung von SQL-Abfragen und Python-Code durch einfache Texteingabe, wodurch die Abhängigkeit der Finanzabteilungen von der IT reduziert wird.
Reporting mit KI
KI kann den Reporting-Prozess erheblich verbessern. Neben der Automatisierung der Berichtserstellung durch Systemintegration und RPA kann generative KI Visualisierungen erstellen, Dokumente und Präsentationen generieren und Interpretationen von Kennzahlen und Diagrammen liefern. LLMs können auch bei der Erstellung von Texten für Anhänge oder nichtfinanzielle Berichte unterstützen.
Optimieren von Abläufen
Erste Anwendungsfälle zeigen das Potenzial von LLMs zur Unterstützung verschiedener Abläufe im Finanzbereich. So kann ChatGPT beispielsweise zur Risikoanalyse eingesetzt werden. KI-Modelle können in die Unternehmenslandschaft integriert werden, um unternehmensspezifische Dokumente wie Verträge zu erstellen. KI-gestützte Lösungen können administrative Abläufe “beobachten” und das Anwenderverhalten erlernen, um Benutzer bei Routinetätigkeiten wie der Erstellung von Präsentationen oder dem Verfassen von E-Mails zu unterstützen.
Leitfaden für eine erfolgreiche KI-Integration
1.
KI trainieren und Datenqualität gewährleisten:
Eine angemessen organisierte, am besten lokale Datenarchitektur ist die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von KI. KI-Algorithmen müssen auf der Grundlage vorhandener Daten und Abläufe trainiert werden. Eine hohe Datenqualität ist unerlässlich, da die Ergebnisse von KI-Modellen stark von den Trainingsdaten abhängen. Die Datenbasis muss frei von Verzerrungen und anderen unerwünschten Einflüssen sein. Die Aufbereitung des Trainingsmaterials für die KI ist oft eine anspruchsvolle Aufgabe. Ferner ist die Weiterentwicklung der Kompetenzen der Mitarbeiter unerlässlich, um KI erfolgreich anzuwenden und einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu schulen.
2.
KI betreiben und Datenhoheit sicherstellen:
Die IT-Umgebung muss auf die Einbindung der KI vorbereitet werden. Notwendige Maßnahmen zur Sicherstellung der benötigten IT-Kapazitäten sind genauso zu treffen wie Überlegungen zur Datenhoheit. Es muss entschieden werden, welche Lösung in die Organisation integriert wird und wie die Datenflüsse zwischen der KI-Lösung, dem Anbieter und dem Anwender gestaltet sind. Um zu verhindern, dass organisationsinterne Informationen in ein fremdbetriebenes KI-Modell zurückfließen, kann entweder ein eigenes KI-Modell integriert oder Maßnahmen ergriffen werden, die den Zugriff auf sensible Daten verhindern.
3.
KI-Sicherheit gewährleisten:
Die Sicherheit der verwendeten KI-Modelle muss gewährleistet werden. KI-Modelle müssen vor Manipulationen von innen und außen geschützt werden, und ein entsprechendes Monitoring ist erforderlich. Auch Anwenderrechte und Zugriffsmöglichkeiten auf das KI-Modell sind entsprechend zu gestalten.
Warum KI-Integration wichtig ist
Die KI-Integration ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg von Finanz- und Controlling-Organisationen. Neben dem technologischen Fortschritt ist der Reifegrad der Organisation von entscheidender Bedeutung.
Eine gut vorbereitete IT-Infrastruktur, qualitativ hochwertige Trainingsdaten, Vorkehrungen für die Daten- und Modellsicherheit und ein klares Compliance-Framework sind unerlässlich. Während analytische KI-Anwendungen bereits weitverbreitet sind, bieten generative KI-Lösungen vielversprechende Möglichkeiten für die Zukunft. Die proaktive Gestaltung der Arbeitsabläufe und die kontinuierliche Anpassung an die technologische Entwicklung sind entscheidend, um das volle Potenzial von KI im Finanzbereich auszuschöpfen.
KI ist kein kurzfristiger Trend, sondern ein Game-Changer, der die Finanz- und Controlling-Organisation nachhaltig verändern wird.
Ihre Ansprechpartnerin
Laura Hincenberga
Multivariata Gründerin & Projektmanagerin
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