Künstliche Intelligenz im Controlling

Künstliche Intelligenz (KI) findet im Controlling und Finanzmanagement immer breiteren Einsatz und transformiert die Art, wie Unternehmen ihre finanziellen Prozesse verwalten. Dabei ist es ein leichtes, sich anfangs im Dickicht der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten zu verlieren. Um die Chancen durch KI effektiv bewerten zu können, ist es für Fachleute unerlässlich, aus der Vielzahl an Anwendungsfällen die relevantesten Use-Cases zu identifizieren und zu priorisieren. Kein Wunder also, dass das Thema derzeit auf keiner Controlling-Fachmesse fehlen darf.

In diesem Artikel möchten wir das Potenzial und mögliche Anwendungen von KI im Controlling basierend auf unseren Projekterfahrungen im Finance Sektor aufzeigen und die damit verbundenen Herausforderungen beleuchten.

KI revolutioniert zunehmend das Controlling, indem sie Effizienz und Genauigkeit steigert. Daher findet neben Maschine Learning auch Generative KI immer breiteren Einsatz.  Im Folgenden haben wir die drei vielversprechendsten Use-Cases in gängigen IT-Finanzmanagement-Prozessen identifiziert:

1. Echtzeitanalyse (Real-time Analysis): Durch KI-gesteuerte Echtzeitanalysen werden sowohl die Qualität als auch die Geschwindigkeit der Datenanalyse erheblich verbessert. Diese fortschrittliche Fähigkeit ermöglicht schnellere Reaktionen auf Veränderungen in der finanziellen Leistung und trägt zu einer genaueren Planung, Prognose, Überwachung und Berichterstattung bei. Indem Künstliche Intelligenz Trends, Abweichungen und potenzielle Risiken identifiziert, die menschlicher Beobachtung entgehen könnten, verbessert sie das Risikomanagement und unterstützt fundierte Entscheidungsfindung. Zusätzlich stärkt die Fähigkeit der KI, verdächtige Aktivitäten schnell durch die Analyse von Transaktionsmustern zu erkennen, die Betrugserkennung und bietet einen robusteren Schutz vor betrügerischen Aktivitäten.

2. Prozessautomatisierung (Process Automation): KI spart wertvolle Zeit, indem sie Routinetätigkeiten wie die Dokumentenverarbeitung und die Kategorisierung von Ausgaben automatisiert. Dies gibt Controllern Zeit, die stattdessen für strategische Analysen und Entscheidungsfindungen genutzt werden kann.

3. Personalisierte Finanzberatung (Personalised financial advice): KI-unterstützte Chatbots und virtuelle Assistenten verbessern die Kundenerfahrung, indem sie sofort maßgeschneiderte Empfehlungen bereitstellen, die dabei helfen, Aufgaben schneller zu erledigen.

Insgesamt zeigt sich: KI kann zu einem unverzichtbaren Werkzeug im modernen Controlling werden. Durch die Automatisierung von Routinetätigkeiten, präzise Datenanalysen und fundierte Entscheidungsgrundlagen treibt sie die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen voran. Controller, die KI verantwortungsvoll einsetzen, können ihre Rolle von der reinen Datenverwaltung zu der eines strategischen Beraters weiterentwickeln, der proaktiv Wert für seine Organisation schafft.

Im Jahr 2024 wird der gesamte KI-Markt auf etwa 184 Milliarden US-Dollar geschätzt, mit einer prognostizierten jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 28,4 % von 2024 bis 2030. Infolgedessen entstehen KI-basierte Lösungen in einer Vielzahl von Geschäftsbereichen, von der Automobilindustrie bis hin zu Finanzen und Controlling. Diese Entwicklung ermöglicht es, eine Vielzahl von KI-Anwendungsfällen zu verfolgen, die für jeden Sektor einzigartig sind: BMW nutzt beispielsweise KI für Finanzprognosen, Risikobewertungen und Kundenanalysen im Financial Services Digital Ecosystem; der TBM Council integriert KI aktiv in sein revolutionäres Wertmanagement-Framework (weitere Informationen dazu finden Sie im Artikel); und SAP sowie Microsoft heben sich als führende Unternehmen hervor, die KI in eine Vielzahl ihrer Lösungen integrieren, was wir im Folgenden näher erläutern.

SAPs strategische Neuausrichtung hin zu umfassender KI-Integration

SAP hebt sich als Marktführer in der KI-Integration innerhalb von Unternehmenssoftware hervor und nutzt KI zur Verbesserung und Innovation seiner Produktangebote. Bis Ende 2024 strebt SAP an, rund 100 KI-Anwendungsfälle in ihre Lösungen zu integrieren, um eine breite Anwendung von KI und maschinellem Lernen zu gewährleisten. Zu den verfügbaren KI-Lösungen von SAP gehören die Analytics Cloud und Business AI.

Die Analytics Cloud wurde entwickelt, um integrierte Analysefunktionen bereitzustellen, die Business Intelligence, Planung und prädiktive Analysen in einer einzigen Cloud-Umgebung kombinieren. SAP bietet die Analytics Cloud für Nutzer im Finanz- und Controlling-Bereich an. Diese Lösung hat ein stetiges Wachstum erfahren, das sowohl durch die steigende Nachfrage nach integrierten Analyse- und Planungstools als auch durch den Trend zu cloudbasierten Lösungen vorangetrieben wird.

Mit rund 300 Millionen globalen Unternehmensnutzern, die regelmäßig mit Cloud-Lösungen von SAP arbeiten, und einem kontinuierlichen Umsatzwachstum in den Jahren 2024 und 2023 nutzt SAP die Cloud-Transformation mit seinen Business AI-Lösungen umfassend. Teil dieses Pakets ist SAP RISE (und GROW für mittelständische Unternehmen), das Anfang 2021 eingeführt wurde und KI-gestütztes Cloud-ERP anbietet. RISE bündelt wesentliche Cloud-Migrationslösungen wie SAP S/4HANA Cloud, Business Process Intelligence, technische Migrationswerkzeuge und Infrastrukturmanagement in einem einzigen Abonnement. Im Jahr 2023 führte SAP außerdem einen integrierten KI-Assistenten namens Joule ein, der den Nutzern intelligente, kontextabhängige Antworten auf Anfragen bietet. Joule ist in die Bereiche Personalwesen, Finanzen, ERP, Vertrieb, Service, Marketing, Handelsanwendungen und Plattformlösungen integriert und verbessert die Betriebseffizienz sowie die datenbasierte Entscheidungsfindung.

Microsoft hat die Basis für KI-Tools mit der Power-Plattform gesetzt

Microsoft hat eine robuste Grundlage geschaffen, um Organisationen zu ermöglichen, ihre Controlling-Prozesse durch die umfassende Power-Plattform zu optimieren, die Power BI, Power Automate und Power Apps umfasst. Power Automate, eine End-to-End-Cloud-Automatisierungsplattform, ermöglicht es Unternehmen, Routineaufgaben und -prozesse effizient zu automatisieren. Beispielsweise erleichtert Power Automate die automatische Erstellung regelmäßiger Finanzberichte, anstatt sich auf manuelle Dateneingabe zu verlassen. Durch die Minimierung repetitiver Aufgaben können Controller eine höhere Genauigkeit in ihren Finanzberichten gewährleisten und ihre Fähigkeit zur Reaktion auf Echtzeiteinblicke verbessern.

Neben der Automatisierung hat Microsoft das Tool Microsoft Fabric eingeführt, eine KI-gesteuerte zentrale Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Datenanalyse und Reporting-Fähigkeiten zu verbessern. Diese Plattform integriert sich mit Power BI, wodurch Controller Daten aus verschiedenen Quelldateien effektiver abrufen und analysieren können. Microsoft Copilot, eine KI-Funktion innerhalb von Fabric, ist ebenfalls nützlich, um Benutzer zu unterstützen, indem es Einblicke generiert und Dateninterpretationen automatisiert, sodass Controller fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage prädiktiver Analysen treffen können.

Neben den zahlreichen Möglichkeiten, Prognosegenauigkeiten zu verbessern, Mitarbeitende zu entlasten und Prozesse zu optimieren, dürfen die technischen Herausforderungen und Fragen rund um Governance und Security beim Einsatz von KI nicht übersehen werden. Diese Aspekte erfordern eine sorgfältige Abwägung, um das volle Potenzial der Technologie auszuschöpfen, ohne dabei Risiken einzugehen. Die häufigsten Herausforderungen haben wir für Sie zusammengefasst:

Trotz dieser Herausforderungen überwiegen die Vorteile, wenn sie mit Bedacht angegangen werden. Mit der richtigen Vorbereitung und Unterstützung können Unternehmen die Potenziale von KI im Controlling voll ausschöpfen und sich zukunftssicher aufstellen.