Werden ChatGPT & Co das Controlling revolutionieren?

Mit Tools wie ChatGPT hält die generative künstliche Intelligenz (KI) Einzug in Unternehmen auf der ganzen Welt. ChatGPT ist ein KI-gestütztes Tool zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das mit Benutzern in Dialogform interagiert. Dabei handelt es sich um eine generative KI, die auf Basis historischer Daten menschenähnliche Antworten auf die schriftlichen Eingaben der Nutzer liefert. Wir haben ChatGPT gefragt, wie es den Alltag der Controller erleichtern kann. Hier sind die Antworten:


Als KI-basiertes Sprachmodell kann ChatGPT einige Möglichkeiten aufzeigen, wie die Arbeit eines Controllers erleichtert werden kann. Hier sind fünf konkrete Anwendungsbeispiele:

  1. Finanzanalyse: Als Controller musst du Finanzdaten sammeln, analysieren und Berichte erstellen. Ich kann dir helfen, indem ich große Mengen an Daten schnell verarbeite und relevante Informationen extrahiere. Du kannst mir beispielsweise Finanzdaten geben und ich kann dir dabei helfen, wichtige Kennzahlen zu berechnen, Trends zu identifizieren und mögliche Abweichungen aufzuzeigen.
  2. Budgetierung und Prognosen: Bei der Erstellung von Budgets und finanziellen Prognosen kann ich unterstützen. Basierend auf historischen Daten und bestimmten Annahmen kann ich bei der Erstellung von Modellen helfen, um finanzielle Szenarien zu simulieren. Du kannst mir die relevanten Informationen geben und ich kann dir bei der Erstellung von Prognosen und Budgets unterstützen.
  3. Datenvalidierung: Als Controller musst du sicherstellen, dass die erfassten Daten korrekt und zuverlässig sind. Ich kann bei der Datenvalidierung helfen, indem ich automatisierte Prüfungen durchführe. Du kannst mir Daten zur Verfügung stellen und ich kann überprüfen, ob sie bestimmten Kriterien entsprechen oder ob es Abweichungen gibt, die weitere Untersuchungen erfordern.
  4. Risikomanagement: Als Controller ist es wichtig, Risiken zu identifizieren und zu bewerten. Ich kann bei der Risikoanalyse unterstützen, indem ich Daten aus verschiedenen Quellen analysiere und mögliche Risiken aufzeige. Basierend auf den ermittelten Informationen kannst du fundierte Entscheidungen treffen und geeignete Maßnahmen zur Risikominderung ergreifen.
  5. Automatisierung von Routineaufgaben: Als Controller hast du oft wiederkehrende Aufgaben, die viel Zeit in Anspruch nehmen können. Ich kann bei der Automatisierung solcher Routineaufgaben helfen. Beispielsweise kann ich bei der Erstellung von regelmäßigen Berichten oder der Verarbeitung von Transaktionsdaten unterstützen. Du kannst mir bestimmte Anweisungen geben und ich kann diese Aufgaben automatisiert durchführen.

Konkretisierung am Beispiel Finanzanalyse

  • Automatisierte Datenverarbeitung: Die Finanzanalyse erfordert oft die Verarbeitung großer Mengen an Daten, wie z.B. Bilanzen, Gewinn- und Verlustrechnungen oder Transaktionsdaten. KI-Modelle können diese Daten automatisch erfassen, strukturieren und verarbeiten, was den manuellen Aufwand erheblich reduziert. Dadurch bleibt mehr Zeit für die eigentliche Analyse und Interpretation der Daten.
  • Echtzeit-Analyse: Traditionell basiert die Finanzanalyse häufig auf historischen Daten. Mit KI-Technologien kann jedoch eine Echtzeit-Analyse ermöglicht werden. Das bedeutet, dass du aktuelle Daten nutzen kannst, um zeitnahe Einblicke in die finanzielle Leistung zu erhalten und schneller auf Veränderungen zu reagieren. Durch die Integration von Echtzeit-Datenquellen und KI-Modellen kannst du kontinuierliche Überwachung und schnelle Analyse durchführen.
  • Automatische Kennzahlenberechnung: Die Berechnung verschiedener Finanzkennzahlen ist eine wichtige Aufgabe in der Finanzanalyse. KI kann bei der automatischen Berechnung dieser Kennzahlen helfen, basierend auf den vorhandenen Finanzdaten. Das spart Zeit und minimiert Fehler, die bei manueller Berechnung auftreten könnten. Du kannst beispielsweise spezifische Kennzahlen anfordern, wie das Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital oder die Nettomarge, und ich kann dir die berechneten Werte liefern.
  • Mustererkennung und Trendanalyse: KI-basierte Modelle können Muster in den Finanzdaten erkennen und Trends identifizieren, die für die Analyse relevant sind. Anhand historischer Daten können KI-Modelle beispielsweise saisonale Schwankungen oder langfristige Trends in den Finanzdaten erkennen. Diese Erkenntnisse können verwendet werden, um bessere Vorhersagen zu treffen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
  • Datenvisualisierung: Die Präsentation von Finanzdaten in Form von aussagekräftigen Diagrammen und Grafiken kann die Analyse erleichtern. KI-Modelle können dabei helfen, Daten zu visualisieren und benutzerfreundliche Dashboards zu erstellen. Du kannst beispielsweise bestimmte Visualisierungsanforderungen angeben, wie z.B. einen Vergleich der Umsätze über verschiedene Geschäftsbereiche oder eine Darstellung der Cashflow-Entwicklung im Zeitverlauf.
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