Auch wenn wir heutzutage von so viel fortschrittlicher Technologie umgeben sind, können wir nicht einfach fragen: “Hey Siri, wie sieht mein prognostiziertes EBITDA aus?” Es gibt viele Gründe, warum eine solche Technologie noch nicht verfügbar ist. Teilweise liegen nicht genügend Daten vor oder sie sind unstrukturiert. Zudem ist es zurzeit noch nicht möglich, menschliches Wissen auf die Maschine zu übertragen. Es gibt jedoch viele verfügbare Technologiewerkzeuge, die Planungsaufgaben vereinfachen und Planung als auch Budgetierung für Finanzexperten einfacher und viel genauer machen können.

“Experimentelle Technologie”

Ist KI wirklich eine experimentelle Technologie? In den meisten Fällen ist die Antwort nein. Viele der für die Budgetierung, Planung und das Forecasting verwendeten Algorithmen sind inzwischen im Einsatz und haben sich bereits vor Jahrzehnten bewährt.

Die Innovation liegt in der Verfügbarkeit solcher Technologien. Noch vor wenigen Jahren musste man teure Hard- und Software kaufen und einen Informatiker einstellen, um ein Modell zu bauen, das heute höchstwahrscheinlich “out of the box” verfügbar ist.

Gängige Anwendungsfälle im Finanzcontrolling

Während der Einsatz von KI-Technologie in vielen Betriebsverfahren (Kreditwürdigkeitsprüfung, Navigation, Betrugserkennung) üblich wurde, gibt es mehrere Bereiche, in denen KI-Algorithmen Finanzprofis bei ihrer Planung und Budgetierung unterstützen können.

Das erste und wahrscheinlich beliebteste Gebiet ist die zeitbasierte Prognose und Vorhersage. Diese Algorithmen analysieren historische Daten (Wochenumsatz, monatliche Stromkosten usw.) und berechnen die Vorhersage zukünftiger Perioden.

Zusätzliche Unterstützung im Finanzwesen

Die folgenden unterstützenden, KI-basierten Tools unterstützen das Finanzcontrolling:

  • Datenbereinigung: KI-Algorithmen können auf eine potenzielle Anomalie der Datentrends hinweisen (d.h. die Umsätze eines bestimmten Monats sind doppelt so hoch wie der übliche Trend für diesen Monat).
  • Planungstreiber: KI-Algorithmen können helfen, die wichtigsten Faktoren für Datentrends zu identifizieren (d.h. die Saison kann ein wichtiger Faktor sein, aber das Alter oder die Loyalität eines Kunden nicht).

Tipps für einen schnellen Einstieg mit KI

Wann: Wenn Sie zu denjenigen gehören, die A.) sich viel Gedanken über das unbekannte Terrain machen, zu welchen KI größtenteils noch gehört oder B.) sich für ausgefallene, neue Technologie-Tools begeistern, lautet meine Empfehlung: Starten Sie jetzt und begeben Sie sich mit dieser neuen Technologie an der Spitze. Dabei ist es wichtig zu verstehen, dass KI kein Projekt ist. Es ist ein Lernprozess und ein fortschreitendes Werkzeug. Je früher Sie beginnen, desto mehr Nutzen wird Ihr Unternehmen daraus ziehen können.

Wie: Beginnen Sie klein mit einer bestimmten Datenquelle, die validiert werden kann. Dies ist nicht nur eine Risikominderung. Es hilft Ihnen und Ihrem Unternehmen, den Umgang mit diesen neuen Werkzeugen zu erlernen und ihre Vorteile zu verstehen.

Wo: Beginnen Sie mit einem Bereich, der Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bringt. Es können Datensätze sein, die in der Regel sehr zeitaufwendig sind und automatisiert werden können. Oder Sie wählen Bereiche, in denen die Vorhersage nicht genau genug ist und KI-Algorithmen eine sichtbare, messbare Wirkung haben können.

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