KI im Controlling
KI im Controlling unterstützt die Budgetplanung, Prognosen und die Erklärung finanzieller Ergebnisse mit datenbasierten Modellen. Solche Systeme sammeln und analysieren Finanzdaten, erkennen Abweichungen vom Plan und entwerfen Kommentare zur Prüfung durch Analysten. Finanzabteilungen können damit Annahmen anpassen, wenn sich Kosten, Umsätze oder Geschäftsbedingungen ändern.
Ein Prognosemodell schätzt künftige Zahlen anhand historischer Daten und festgelegter Annahmen; generative KI kann die Abweichungen in verständlicher Sprache erläutern. Die Werkzeuge unterstützen Szenarioplanung und die Vorbereitung von Berichten für das Management. Analysten prüfen die Datengrundlage und erklären, was eine Prognose für betriebliche Entscheidungen bedeutet.
Was KI im Controlling übernimmt
Das Corporate Finance Institute teilt die Arbeit danach auf, wer sie machen sollte. Die Liste automatisierbarer Aufgaben des Corporate Finance Institute (auf Englisch) umfasst Datensammlung und Konsolidierung, Abweichungsanalyse, Berichte, Budgetüberwachung und Umsatzprognosen. Strategische Planung und das Gespräch mit den Fachbereichen bleiben beim Controller.
Laut KPMG schreibt generative KI Abweichungskommentare (auf Englisch) und bucht Abgrenzungen, und Forecasts, die monatlich oder quartalsweise kamen, lassen sich täglich rechnen. KPMG erwartet, dass Budgetierung und Reporting in zentrale Einheiten wandern, mit kleineren Teams neben KI-Agenten. Als größte Hürden nennt KPMG Datenqualität und Altsysteme.
Wie weit Finanzabteilungen sind
Eine Studie des IBM Institute for Business Value ergab, dass 69 Prozent der CFOs (auf Englisch) KI als festen Teil ihrer Finanztransformation sehen und dass Planungszyklen von Wochen auf Stunden schrumpfen, sobald Machine-Learning-Modelle die Neuberechnung übernehmen. Unternehmen führen laut IBM KI-Agenten für Datenübernahme, Budgetanalyse und den Begleittext zu den Zahlen ein.
Laut demselben Artikel des Corporate Finance Institute sagen 64 Prozent der Finanzorganisationen mit KI, sie habe ihre Erwartungen im Controlling erfüllt oder übertroffen. Ein Prognosemodell ist nur so gut wie Hauptbuch und operative Daten darunter. Die meisten Projekte beginnen deshalb mit dem Datenmodell.
Regeln und Kontrollen für KI in der Planung
Ein Planungsmodell, das den Umsatz für die interne Steuerung vorhersagt, ist nach der KI-Verordnung der EU kein Hochrisikosystem. Deren Finanzeinträge in Anhang III (auf Englisch) betreffen die Bonitätsbewertung sowie die Preisbildung in der Lebens- und Krankenversicherung. Wichtig sind interne Kontrollen: wem das Modell gehört, wer Annahmen ändern darf und wie eine geänderte Prognose dokumentiert wird, bevor sie den Vorstand erreicht.
Bei Banken und Versicherern speist dasselbe Modell oft aufsichtliche Kennzahlen, und dann gelten Regeln für Modellrisiken. Modellrisikomanagement beschreibt die Validierungspflichten, KI-Governance in Banken Zuständigkeit und Aufsicht.
Kommende Events zu KI im Finanzwesen in Deutschland
Ersetzt KI den Controller?
Es schrumpfen Datensammlung, Konsolidierung und der erste Kommentarentwurf. Das Corporate Finance Institute zitiert Schätzungen, nach denen Automatisierung bis zu 60 Prozent der Analystenzeit (auf Englisch) frei macht. Diese Zeit geht in Szenarien und in die Erklärung der Zahlen für die Fachbereiche, und dafür braucht es Urteil und Kontext, die ein Modell nicht hat.
Wo sollte das Controlling mit KI anfangen?
Das Controlling sollte mit einem Problem beginnen, für das verlässliche Daten vorliegen, etwa dem monatlichen Abweichungskommentar oder einem rollierenden Umsatz-Forecast. KPMG rät, Anwendungsfälle nach dem größten zu lösenden Problem zu wählen und das Team für die Analysearbeit zu schulen, die nach der Automatisierung bleibt.
KI-Controlling und Finance Loop
Finance Loop verbindet Finanzabteilungen in Unternehmen mit Bankern, Data Scientists und Softwareentwicklern, die an KI im Finanzwesen arbeiten. Finance-Loop-Mitglied Fayssal El Mofatiche schrieb Building AI Agents for Finance mit, ein Buch mit Agenten für Finanzanalyse und Recherche, und Finance Loop veranstaltet die Claude-Hacker-House-Workshops in Frankfurt.
Finance Loop ist ein Experten-Netzwerk, das die institutionelle Nutzung neuer Technologien im Finanzwesen fördert, wie KI, digitale Zahlungen sowie Cloud- und Blockchain-Lösungen. Finance Loop hilft seinen Mitgliedern, Fähigkeiten und persönliche Netzwerke in diesen Feldern aufzubauen: Investment & digitale Vermögenswerte, Zahlungsverkehr & digitales Geld, Digitale Infrastruktur & Souveränität und Risiko & Compliance.