Ausgangslage im traditionellen Reporting Unter Reporting versteht man die Aufgabe des Controllings, vorhandene Informationen aufzubereiten und zu selektieren sowie diese dem Gesamtunternehmen wertschöpfend bereitzustellen (Keimer, 2020). Der Reporting-Prozess startet mit der Informationsbedarfsermittlung und endet mit der Informationsverwendung (Stoffers et al., 2021). In letzterer liegt die eigentliche Wertschöpfung, da durch Aktivitäten, wie bspw. Ursachenanalysen oder Kommentierungen, letztendlich konkrete Entscheidungen durch das Management getroffen werden (Langmann, 2019). Allerdings entfällt 70% des Aufwandes auf die nicht-wertschöpfenden Schritte, in Form von Datensammlung und -aufbereitung, Analyse, Berichterstellung sowie die Plausibilisierung (Langmann, 2019). Daher bleibt dem Controlling oft wenig Zeit für die detaillierte Ableitung von Maßnahmen und der Unterstützung der Reporting-Empfänger bei der Entscheidungsfindung (Langmann, 2019).
Inhaltsverzeichnis
- Ausgangslage im traditionellen Reporting
- Einsatzmöglichkeit von KI
- Herausforderungen des KI-Einsatzes
- Verändertes Rollenbild des Controllers
- Literatur- und Quellenverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit befasst sich mit der Optimierung des Reportings im Controlling durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Das primäre Ziel ist es, aufzuzeigen, wie KI die Effizienz steigern, nicht-wertschöpfende Aufgaben automatisieren und die Qualität der Entscheidungsfindung verbessern kann, indem sie Controllern ermöglicht, sich auf strategischere und beratende Funktionen zu konzentrieren.
- Analyse der Ineffizienzen im traditionellen Reporting-Prozess.
- Identifizierung und Darstellung von Einsatzmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz im Controlling.
- Erörterung der Herausforderungen und Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-Implementierung.
- Untersuchung der Transformation des Rollenbildes des Controllers durch KI-Integration.
- Betonung der Wertschöpfung durch Automatisierung und Bereitstellung von Echtzeitinformationen.
- Beleuchtung der Verbesserung von Prognosen und Planungsszenarien durch KI.
Auszug aus dem Buch
KI-gestütztes Reporting
Ausgangslage im traditionellen Reporting
Unter Reporting versteht man die Aufgabe des Controllings, vorhandene Informationen aufzubereiten und zu selektieren sowie diese dem Gesamtunternehmen wertschöpfend bereitzustellen (Keimer, 2020). Der Reporting-Prozess startet mit der Informationsbedarfsermittlung und endet mit der Informationsverwendung (Stoffers et al., 2021). In letzterer liegt die eigentliche Wertschöpfung, da durch Aktivitäten, wie bspw. Ursachenanalysen oder Kommentierungen, letztendlich konkrete Entscheidungen durch das Management getroffen werden (Langmann, 2019). Allerdings entfällt 70% des Aufwandes auf die nicht-wertschöpfenden Schritte, in Form von Datensammlung und -aufbereitung, Analyse, Berichterstellung sowie die Plausibilisierung (Langmann, 2019). Daher bleibt dem Controlling oft wenig Zeit für die detaillierte Ableitung von Maßnahmen und der Unterstützung der Reporting-Empfänger, bei der Entscheidungsfindung (Langmann, 2019). Diese sehen den Controller in der Rolle des Business Partners, weshalb sie sich Interpretationen und Handlungsempfehlungen, auf Grundlage der Berichterstattung, wünschen (Langmann, 2019). Zusätzlich werden betriebliche Entscheidungen oft auf der Grundlage interner und vergangenheitsorientierter Daten getroffen, ohne dabei externe Daten zu berücksichtigen, da der manuelle Arbeitsaufwand zu hoch ist (Lausberg et al., 2022). Dadurch können verzerrte Berichte entstehen, welche falsche Entscheidungen begünstigen. Künstliche Intelligenz (KI) könnte hier Abhilfe leisten.
Einsatzmöglichkeit von KI
KI bildet menschliche Intelligenz, mit dem Schwerpunkt auf Lernen, Wahrnehmung und dem Verständnis von Zusammenhängen, nach (Stoffers et al., 2021). Im Zeitalter von „Big Data“ kann diese Technologie genutzt werden, um große Datenmengen zu verarbeiten und Informationen in Echtzeit bereitzustellen (Stoffers et al., 2021). In der Praxis würde die KI die Daten sammeln und aufbereiten, während der Controller die Entscheidungen daraus ableitet (Lausberg et al., 2022). Dadurch erfährt das Controlling eine Entlastung bei Routineaufgaben, wodurch mehr zeitliche Kapazitäten für wertschöpfende Aktivitäten, wie die Beratung von Entscheidungsträgern, zur Verfügung stünden (Friedl, 2019). Darüber hinaus ist vorstellbar, dass die KI eigenständig bei dringenden Anfragen des Managements Teilanalysen bereitstellt (Friedl, 2019). Ein Chat-Bot könnte beispielsweise bei Abfragen assistieren oder Planungsszenarien auf Basis von Simulationen herleiten (Lausberg et al., 2022). Neben der Minimierung des manuellen Arbeitsaufwandes, kann durch KI gleichzeitig die Informationsbasis um externe Faktoren, wie Kundenbewertungen in einem Onlineshop oder Eingaben in einer Suchmaschine, maximiert werden (Lausberg et al., 2022). Gerade bei der Erstellung von Forecasts könnten externe Markdaten herangezogen werden, um eine möglichst präzise Prognose treffen zu können (Lausberg et al., 2022). Laut Friedl (2019) sind durch KI ermittelte Prognosen, denen des Menschen, deutlich überlegen. Daraus resultiert ein erheblicher Wettbewerbsvorteil für Unternehmen, die KI erfolgreich im Controlling implementieren (Friedl, 2019).
Zusammenfassung der Kapitel
Ausgangslage im traditionellen Reporting: Dieses Kapitel beschreibt die derzeitigen Herausforderungen und Ineffizienzen im Reporting-Prozess des Controllings, insbesondere den hohen Aufwand für nicht-wertschöpfende Tätigkeiten und die mangelnde Berücksichtigung externer Daten.
Einsatzmöglichkeit von KI: Hier werden die Potenziale von Künstlicher Intelligenz zur Bewältigung dieser Herausforderungen aufgezeigt, indem sie die Datenverarbeitung automatisiert, Echtzeitinformationen bereitstellt und das Controlling entlastet.
Herausforderungen des KI-Einsatzes: Dieses Kapitel thematisiert die notwendigen Voraussetzungen und potenziellen Fallstricke bei der Implementierung von KI, wie die Akzeptanz durch das Management, ökonomische Kosten und die Sicherstellung der Datenqualität.
Verändertes Rollenbild des Controllers: Es wird erläutert, wie sich die Rolle des Controllers durch den Einsatz von KI von einer ausführenden zu einer gestaltenden und beratenden Funktion wandelt und verstärkt auf wertschöpfende Tätigkeiten fokussieren kann.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, KI-gestütztes Reporting, Controlling, Digitalisierung, Big Data, Management Reporting, Entscheidungsfindung, Controller, Wertschöpfung, Automatisierung, Prognose, Datenqualität, Herausforderungen, Rollenbild.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Management Reporting, um die Effizienz und Wertschöpfung im Controlling zu steigern und die Qualität der Entscheidungsfindung zu verbessern.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themenfelder sind die Analyse traditioneller Reporting-Prozesse, die Potenziale des KI-Einsatzes, die damit verbundenen Herausforderungen bei der Implementierung sowie die Veränderung des Rollenbildes des Controllers.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, aufzuzeigen, wie KI das Reporting im Controlling optimieren kann, indem sie nicht-wertschöpfende Aufgaben automatisiert und Controllern mehr Zeit für beratende und strategische Tätigkeiten verschafft.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Basierend auf den vorliegenden Auszügen führt die Arbeit eine Literaturanalyse durch, indem sie bestehende wissenschaftliche Erkenntnisse und Publikationen zu KI im Controlling zusammenfasst und diskutiert.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die Ausgangslage des traditionellen Reportings, die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI zur Prozessoptimierung, die damit verbundenen Herausforderungen sowie die Auswirkungen auf das Rollenbild des Controllers.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird durch Schlüsselwörter wie Künstliche Intelligenz, KI-gestütztes Reporting, Controlling, Digitalisierung, Management Reporting, Big Data und Entscheidungsfindung charakterisiert.
Wie unterscheidet sich KI-gestütztes Reporting vom traditionellen Reporting?
KI-gestütztes Reporting automatisiert zeitraubende, nicht-wertschöpfende Aufgaben wie Datensammlung und -aufbereitung, ermöglicht Echtzeitinformationen und integriert externe Daten, wodurch das Controlling entlastet und sich auf wertschöpfende Analysen konzentrieren kann.
Welche Herausforderungen müssen bei der Einführung von KI im Controlling beachtet werden?
Wichtige Herausforderungen umfassen die Akzeptanz durch Management und Abteilungen, die Berücksichtigung ökonomischer Kosten und technischer Schulden, die Sicherstellung hoher Datenqualität, das Bewusstsein für KI-Limitierungen und die Implementierung einer klaren KI-Governance.
Inwiefern verändert sich das Rollenbild des Controllers durch den Einsatz von KI?
Die Rolle des Controllers verschiebt sich von einer hauptsächlich ausführenden und transaktionalen zu einer gestaltenden und beratenden Funktion. Controller können sich stärker auf die Interpretation von Daten, die Bereitstellung von Handlungsempfehlungen und proaktive Entscheidungsunterstützung konzentrieren.
Welche Vorteile bietet der Einsatz von KI für die Prognoseerstellung?
KI ermöglicht die Integration externer Marktdaten und die Erstellung präziserer Prognosen, die denen des Menschen deutlich überlegen sind, was Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschafft.
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- Anonym (Autor), 2024, KI-gestütztes Reporting, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1677374
