Künstliche Intelligenz im Controlling: Ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Unternehmen

Künstliche Intelligenz im Controlling Beispiele: KI-generierte Zwillingstürme in Frankfurt am Main.
Künstliche Intelligenz im Controlling Beispiele: KI-generierte Zwillingstürme in Frankfurt am Main.

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) verändert viele Unternehmsbereiche, darunter auch das Controlling. Diese Entwicklung hin zu intelligenteren Systemen und Prozessen verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten analysieren und nutzen. KI wird damit zu einem unverzichtbaren Werkzeug für eine fortschrittliche und effiziente Unternehmenssteuerung.

In diesem Blogbeitrag widmen wir uns der tiefgreifenden Bedeutung von KI im Controlling. Wir beleuchten, wie Künstliche Intelligenz nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch präzisere und fundiertere Entscheidungen ermöglicht. Anhand von Praxisbeispielen und Use Cases zeigen wir, wie KI-Technologien Controller in ihrer täglichen Arbeit maßgeblich unterstützen und so einen echten Mehrwert schaffen.

Relevanz von KI im Controlling

Die Integration von KI in das Controlling ist heute wichtiger denn je. KI-Technologien bieten wertvolle Unterstützung bei Datenanalyse, Reporting und Entscheidungsfindung. Sie ermöglichen nicht nur die schnelle und effiziente Auswertung riesiger Datenmengen, sondern auch die Automatisierung von Reportingprozessen und die Erstellung präziser Prognosen durch den Einsatz von Predictive Analytics. Damit können Controller ihre Arbeitsprozesse optimieren, Risiken genauer einschätzen und fundierte strategische Entscheidungen treffen.

Anwendungsfälle und Beispiele

Die Anwendungsmöglichkeiten von KI im Controlling sind breit gefächert und vielseitig. Im Folgenden stellen wir diverse Praxisbeispiele und konkrete Anwendungsfälle vor, die das enorme Potenzial von KI-Technologien in diesem Bereich verdeutlichen:

  1. KI-gestützte Datenanalyse: Effiziente Auswertung und Interpretation großer Datenmengen.
  2. KI-gestützte Dokumentenanalyse: Automatisierte Prüfung und Kategorisierung von Dokumenten.
  3. Schreibunterstützung durch KI: Erstellung präziser und aussagekräftiger Berichte.
  4. KI-Web-Recherche für Briefings: Schnelle und umfassende Informationsbeschaffung.
  5. KI-gestützte Übersetzung: Überwindung von Sprachbarrieren in international agierenden Unternehmen.
  6. Zusammenfassungen durch KI für das Management: Kompakte Aufbereitung relevanter Informationen.
  7. Präsentationen mit KI-Bildgeneratoren aufpeppen: Erstellung ansprechender und informativer Präsentationen.

Datenanalyse im Controlling: Künstliche Intelligenz als Schlüsselwerkzeug

Die Datenanalyse spielt im Controlling eine zentrale Rolle, um tiefe Einblicke in Geschäftsprozesse zu gewinnen und zukunftsweisende Entscheidungen zu treffen. Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnen sich neue Dimensionen in der Analyse komplexer Datensätze. Ein prägnantes Beispiel hierfür ist die Unterstützung bei der Auswertung von Zinsstrukturkurven, wodurch wesentliche Erkenntnisse und Trends sichtbar gemacht werden können.

Für eine umfassende Analyse verwenden wir in diesem Beispiel ChatGPT mit dem erweiterten GPT-4-Modell und der spezialisierten Funktion „Advanced Data Analysis„. Diese Kombination ermöglicht eine tiefgehende und präzise Analyse der Finanzdaten.

Der erste Schritt in diesem Prozess ist das Hochladen eines Datensatzes im CSV-Format in eine neue ChatGPT-Sitzung. Der für diese Analyse verwendete Datensatz stammt direkt aus dem ECB Data Portal (https://www.ecb.europa.eu/stats/financial_markets_and_interest_rates/euro_area_yield_curves/html/index.en.html, „All years, AAA, CSV (large file)“), einer vertrauenswürdigen und umfassenden Quelle für europäische Finanzdaten.

Mit folgendem Prompt wird die Analyse gestartet:

Analysiere den Datensatz zur Zinsstrukturkurve und nenne mir die wesentlichen Erkenntnisse und Trends.

ChatGPTs hochentwickelte Algorithmen durchsuchen den Datensatz, identifizieren Muster und liefern präzise Erkenntnisse:

Ergebnis der ChatGPT-Analyse der Zinsstrukturkurve der Europäischen Zentralbank. Die dargestellten Erkenntnisse und Trends bieten Controllern wertvolle Ansatzpunkte für strategische Entscheidungen und Risikobewertungen.
Ergebnis der ChatGPT-Analyse der Zinsstrukturkurve der Europäischen Zentralbank. Die dargestellten Erkenntnisse und Trends bieten Controllern wertvolle Ansatzpunkte für strategische Entscheidungen und Risikobewertungen.

Dokumentenanalyse im Controlling: Effizienzsteigerung durch Künstliche Intelligenz

Die fortschreitende Digitalisierung ermöglicht im Controlling den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), um Dokumente schneller und präziser zu analysieren. Insbesondere bei umfangreichen Geschäftsberichten kann KI helfen, die wesentlichen Informationen herauszufiltern und so dem Controller wertvolle Zeit zu sparen.

In diesem Abschnitt stellen wir eine praktische Anwendung von ChatGPT mit dem erweiterten GPT-4-Modell vor, das mit der spezialisierten Option „Advanced Data Analysis“ ausgestattet ist. Diese Kombination ermöglicht es uns, komplexe Dokumente wie Jahresberichte effektiv zu analysieren und zusammenzufassen.

Als Beispiel dient uns der Jahresbericht von UNICEF Deutschland für das Jahr 2022. Zu Demonstrationszwecken laden wir eine PDF-Datei des Berichts in eine neue ChatGPT-Session. Der Bericht ist unter folgendem Link zu finden: UNICEF Deutschland Geschäftsbericht 2022.

Mit folgendem Prompt leiten Sie die Analyse durch ChatGPT ein:

Fasse diesen Geschäftsbericht zusammen.

Die KI durchforstet den Bericht, extrahiert die wesentlichen Informationen und erstellt eine prägnante Zusammenfassung:

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Künstliche Intelligenz und Automation: Was macht das intelligente Unternehmen von morgen aus? Automation KI im Fokus

Automation KI: Transformieren Sie Ihr Unternehmen
Automation KI: Transformieren Sie Ihr Unternehmen

In der heutigen, schnelllebigen Geschäftswelt spielen Künstliche Intelligenz (KI) und Automation eine immer wichtigere Rolle. Die Integration von Automation und KI kann zu zusätzlichem Absatz, effizienteren Arbeitsabläufen und einer Verbesserung der Customer Experience führen. Aber wie genau kann ein Unternehmen diese Technologien effektiv nutzen?

Bei der Expertenrunde beim Roundtable zu Künstliche Intelligenz und Automation bei Computerwoche habe ich hierzu gesprochen. Wie ich betonte:

„Tableau hilft beim Überführen von KI in praktisch umsetzbare Erkenntnisse und das Voranbringen des gesamten Unternehmens.“

Alexander Loth

Hier sind drei relevante Fragen, die sich stellen, wenn Sie mit Künsliche Inelligenz und Automation Geschäftsprozesse standardisieren und automatisieren möchten:

1. Wie sehen geeignete Einstiegszenarien und Use Cases in die KI- und Automation-Welt aus?

Der Einstieg in die Künstliche Inelligenz und Automation sollte strategisch geplant werden. Geeignete Einstiegszenarien könnten in Bereichen liegen, in denen wiederholbare, regelbasierte Aufgaben ausgeführt werden. Zum Beispiel kann ein Chatbot die Kundenservice-Abteilung unterstützen, während Robotic Process Automation (RPA) Rechnungen und Bestellungen verarbeiten kann. Use Cases erstrecken sich auf unterschiedliche Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel, wobei die genaue Anwendung von den spezifischen Geschäftsbedürfnissen abhängt.

2. Welche organisatorischen Anforderungen stellt die Implementierung von KI- und Automation-Lösungen an die Unternehmens-IT?

Die Implementierung von KI und Automation erfordert eine klare Datenstrategie, die die Geschäftsziele mit den technologischen Fähigkeiten abstimmt. Darüber hinaus sind eine starke Zusammenarbeit zwischen IT und Geschäftsbereichen, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, ausreichende Schulung und Unterstützung der Mitarbeiter und eine robuste Infrastruktur unerlässlich, um die neuen Technologien zu unterstützen.

3. Welche Technologien stellen IT-Abteilungen vor die größten Herausforderungen? Und welche bieten den höchsten Mehrwert?

Die Integration von Künstlicher Intelligenz und Automation in bestehende Systeme kann eine Herausforderung darstellen, besonders wenn ältere Technologien nicht kompatibel sind. Cloud-Computing, maschinelles Lernen, IoT und Big Data sind Technologien, die sowohl eine Herausforderung als auch einen hohen Mehrwert bieten. Die Wahl der richtigen Tools, Plattformen und Technologien hängt von den spezifischen Geschäftsanforderungen und Zielen ab, aber eine erfolgreiche Implementierung kann zu erheblichen Effizienzsteigerungen und Wettbewerbsvorteilen führen.

Mehr zu Automation und KI im Buch Decisively Digital

Automation und KI transformieren die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, und eröffnen spannende neue Möglichkeiten für Innovation und Wachstum. Die Themen, die wir hier angeschnitten haben, sind jedoch nur die Spitze des Eisbergs.

Für diejenigen, die daran interessiert sind, tiefer in die Welt der Künstlichen Intelligenz, Automatisierung und Robotic Process Automation (RPA) einzutauchen, freue ich mich, mein bald erscheinendes Buch Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy (Amazon) anzukündigen. Dieses Werk bietet eine umfassende Analyse dieser Schlüsseltechnologien und liefert praxisorientierte Einblicke und Strategien für Unternehmen jeder Größe.

Decisively Digital wird sowohl den Anfänger als auch den Experten in die Welt von KI und Automation führen, die Themen aber noch tiefer im Detail behandeln. Bleiben Sie dran für weitere Informationen zur Veröffentlichung und wie Sie Ihr Exemplar reservieren können!

Wie immer stehe ich zur Verfügung, um Ihre Gedanken und Fragen zu Automation und KI zu diskutieren, besonders da ich meine Erfahrungen bei der Expertenrunde beim Roundtable zu Künstliche Intelligenz und Automation bei Computerwoche geteilt habe.