Die wertvollsten Daten liegen oft schon im eigenen ERP – nur ungenutzt. KI kann im Controlling unterstützen, ohne dass gleich ein Data-Science-Team nötig ist: Auffälligkeiten in Buchungen oder Kostenstellen automatisch markieren, ungewöhnliche Zahlungsziele oder Ausreißer bei Lieferantenpreisen melden, oder einfache Absatz- und Liquiditäts-Trends fortschreiben. Statt starrer Monatsreports entsteht ein „mitdenkendes" Frühwarnsystem.
Wichtig ist die richtige Erwartungshaltung. KI liefert Hinweise und Wahrscheinlichkeiten, keine gesicherten Wahrheiten. Ein markierter Ausreißer ist ein Prüfauftrag, keine Anschuldigung. Achtet auf Nachvollziehbarkeit: Ein Forecast, dessen Zustandekommen niemand erklären kann, taugt schlecht als Entscheidungsgrundlage. Fragt Anbieter gezielt, welche Faktoren in eine Prognose einfließen.
Datenschutz und Datenqualität sind die Basis. Klärt, ob Auswertungen im Haus oder in einer Cloud laufen und ob personenbezogene bzw. sensible Finanzdaten das System verlassen. Und: Müllige Eingangsdaten führen zu müßigen Prognosen – Stammdaten- und Kontierungsqualität entscheiden über den Nutzen.
Hinweis: keine Steuer-, Rechts- oder Anlageberatung – Kennzahlen und Prognosen sind Entscheidungshilfen, keine testierten Aussagen.
Frage an die Community: Nutzt ihr KI oder Automatisierung schon fürs Controlling – etwa zur Anomalie-Erkennung? Und wie stellt ihr sicher, dass ihr den Ergebnissen vertrauen könnt?