Die Revolution im Controlling

Grundlagen der „künstlichen Intelligenz“

Künstliche Intelligenz bezeichnet Systeme oder Maschinen, die kognitive Funktionen des Menschen, wie das Lernen, Problemlösen und Entscheiden, nachahmen können. Diese Technologien, besonders das maschinelle Lernen (ML) und tiefgehende neuronale Netzwerke, erlauben es Computern, Muster in umfangreichen Datensätzen zu erkennen und darauf basierend Prognosen zu erstellen oder Handlungsempfehlungen abzugeben.

Anwendungsgebiete von KI im Controlling

KI-Systeme sind bereits in der Lage, Standardaufgaben wie die Dateneingabe, die Kategorisierung von Ausgaben und die Verarbeitung von Rechnungen zu automatisieren. Dies führt zu einer signifikanten Reduktion der für diese Aufgaben benötigten Zeit und Ressourcen und minimiert menschliche Fehler.
 

Fortgeschrittene Datenanalytik

Im Controlling werden komplexe Datenanalysen benötigt, um Trends zu erkennen und Budgets effektiv zu planen. KI kann große Datenmengen schneller und genauer analysieren als menschliche Fachleute. Dies ermöglicht es Unternehmen, realistische Prognosen zu erstellen und fundierte finanzielle Entscheidungen zu treffen.
 

Risikomanagement

KI-Systeme können dabei helfen, finanzielle Risiken besser zu verstehen und zu managen. Durch die Analyse von historischen und aktuellen Finanzdaten können potenzielle Risiken frühzeitig identifiziert und Gegenmaßnahmen eingeleitet werden.
 

Was ist heute schon möglich?

Die Einsatzmöglichkeiten von KI im Controlling sind vielfältig und wachsen stetig. Einige der aktuellen Anwendungen umfassen.
 

• Betrugserkennung: KI-Systeme sind in der Lage, ungewöhnliche Muster in Transaktionen zu erkennen, die auf Betrug hinweisen könnten.
• Cash Flow-Management: Durch die präzise Analyse von Zahlungsein- und -ausgängen können KI-Systeme helfen, den Cash Flow zu optimieren und Liquiditätsengpässe zu vermeiden.
• Kostenzuordnung: KI kann genutzt werden, um Kosten effektiver verschiedenen Kostenträgern zuzuordnen, was zu einer präziseren Kostenerfassung führt.

Zukünftige Entwicklungen

Die Zukunft der KI im Controlling sieht vielversprechend aus, mit Entwicklungen, die weit über die aktuellen Möglichkeiten hinausgehen.
 

• Vorhersagende und präskriptive Analytik: Zukünftige KI-Modelle werden nicht nur prognostizieren, was passieren wird, sondern empfehlen auch, wie man auf diese Vorhersagen reagieren sollte.
• Automatisierte Entscheidungsfindung: KI könnte in der Lage sein, eigenständig Entscheidungen zu treffen, basierend auf einer kontinuierlichen Analyse von Finanzdaten und aktuellen Marktbedingungen.

Konkrete Einsatzgebiete von KI im Controlling

Neben den bereits erwähnten Beispielen gibt es spezifische Bereiche, in denen KI das Controlling weiter transformieren wird.
 

• Verbesserte Budgetkontrolle: KI-Systeme können dabei helfen, die Einhaltung von Budgets in Echtzeit zu überwachen und Abweichungen sofort zu melden.
• Optimierte Preisgestaltung: Durch die Analyse von Kundenverhalten und Markttrends kann KI helfen, dynamische Preisstrategien zu entwickeln.

Herausforderungen und Chancen

Der Einsatz von KI-System im Controlling bietet zahlreiche Chancen, aber auch die Risiken sollte man nicht außer Acht lassen. Denn falsche Ergebnisse können zu falschen Entscheidungen führen. 

Datenqualität und -integrität

Die Qualität der von KI-Systemen gelieferten Ergebnisse hängt stark von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Ungenaue, unvollständige oder verzerrte Daten können zu fehlerhaften Einsichten und Entscheidungen führen.
 

Ethik und Datenschutz

Der Einsatz von KI im Controlling muss ethische Überlegungen und Datenschutzbestimmungen berücksichtigen. Es muss sichergestellt sein, dass die durch KI getroffenen Entscheidungen nachvollziehbar und fair sind.
 

Akzeptanz und Schulung

Die erfolgreiche Implementierung von KI im Controlling erfordert, dass Mitarbeitende geschult werden, um mit neuen Systemen umgehen zu können und ihre Möglichkeiten voll auszuschöpfen.