KI Business & Führung
Wie verändert KI Forecasting und Anomalieerkennung in Finance und Controlling?
KI-gestützte Forecasting-Tools versprechen genauere Prognosen, ersetzen aber nicht das fachliche Urteilsvermögen, welche externen Faktoren eine Prognose tatsächlich beeinflussen sollten.
Nextise Wissen · · 6 Minuten Lesezeit
Direkte Antwort
KI-gestützte Forecasting-Modelle erkennen Muster in historischen Finanzdaten, die über einfache lineare Trends hinausgehen (etwa saisonale Effekte oder komplexe Zusammenhänge zwischen mehreren Einflussfaktoren), was die Prognosegenauigkeit gegenüber klassischen Tabellenkalkulations-Modellen verbessern kann. Bei der Anomalieerkennung identifiziert KI ungewöhnliche Buchungsmuster oder Abweichungen, die auf Fehler oder Unregelmäßigkeiten hindeuten könnten, wobei die abschließende fachliche Einordnung weiterhin bei Controlling-Fachkräften liegt.
Ein KI-Modell erkennt ein komplexes Muster in historischen Daten — ob dieses Muster auch in Zukunft gilt, weil sich die zugrunde liegenden Geschäftsbedingungen nicht grundlegend ändern, muss weiterhin ein Mensch einschätzen.
Verbesserte Prognosegenauigkeit durch Mustererkennung
Klassische Forecasting-Ansätze in Tabellenkalkulationen basieren oft auf einfachen linearen Trends oder manuell festgelegten Annahmen, während KI-Modelle komplexere, nicht-lineare Muster und Wechselwirkungen zwischen mehreren Einflussfaktoren (Saisonalität, externe Wirtschaftsindikatoren) automatisch erkennen können.
Diese verbesserte Mustererkennung führt bei ausreichend historischen Daten häufig zu präziseren Prognosen, wobei die Modellqualität stark von der Qualität und Menge der verfügbaren historischen Daten abhängt.
Frühzeitige Anomalieerkennung in Buchungsdaten
KI-gestützte Systeme können große Mengen an Buchungsdaten kontinuierlich auf ungewöhnliche Muster prüfen — etwa eine Buchung, die statistisch stark von vergleichbaren historischen Buchungen abweicht — und diese zur weiteren Prüfung markieren.
Diese automatisierte Vorprüfung entlastet Controlling-Teams davon, große Datenmengen manuell nach Auffälligkeiten durchsuchen zu müssen, wobei die eigentliche fachliche Bewertung, ob eine markierte Auffälligkeit tatsächlich ein Fehler oder eine legitime Ausnahme ist, weiterhin menschliches Fachwissen erfordert.
Grenzen bei sich ändernden Geschäftsbedingungen
KI-Modelle lernen aus historischen Mustern, was bedeutet, dass sie bei grundlegenden Veränderungen der Geschäftsbedingungen (neue Märkte, veränderte Geschäftsmodelle, externe Schocks) diese neuen Bedingungen nicht automatisch antizipieren, sondern weiterhin auf vergangenheitsbasierten Mustern aufbauen.
Controlling-Fachkräfte sollten KI-Prognosen deshalb immer im Kontext bekannter, bevorstehender Veränderungen einordnen, statt sie unreflektiert als objektive Wahrheit zu übernehmen.
Wann passt es — wann nicht?
Passt gut, wenn …
- Es gibt umfangreiche historische Finanzdaten und wiederkehrende Prognose- oder Prüfaufgaben
Ein anderer Ansatz ist nötig, wenn …
- Es gibt grundlegende, aktuelle Veränderungen im Geschäftsmodell ohne historische Vergleichsbasis
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Selina Schmid
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