Künstliche Intelligenz im Controlling: sauber einführen, messbar steuern
Du erfährst, wie du KI im Finanzbereich mit Daten aus dem ERP sinnvoll nutzt und im Microsoft-Ökosystem sicher sowie messbar einführst.
- Einsatzfelder von Reporting bis Planung
- Nutzen, Risiken und Compliance klar
- Umsetzungsschritte mit Power BI & Fabric
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KI klingt nach Turbo – scheitert aber oft am Fundament
Viele Teams wollen intelligente Analysen, Prognosen und schnellere Entscheidungen. In der Praxis hängen sie aber in manuellen Prozessen, Excel-Konsolidierung und widersprüchlichen KPIs fest.
Wenn Datenqualität, Integration aus Kernsystemen und klare Governance fehlen, liefert KI zwar Antworten – aber nicht zwingend belastbare Steuerungsimpulse.
Warum KI gerade jetzt relevant wird
Weil Finance heute gleichzeitig schneller liefern, mehr Details erklären und dabei Compliance einhalten muss. KI hilft nur dann, wenn sie in Prozesse und Dateninfrastruktur eingebettet ist.
Weniger Handarbeit in Prozessen
KI unterstützt bei wiederkehrenden Aufgaben: Abweichungen finden, Kommentare vorstrukturieren, Plausibilitätschecks und Ausnahmen priorisieren. Das reduziert operativen Aufwand und schafft Zeit für strategische Arbeit.
Bessere Auswertungen und Entscheidungen
Mit Prognosemodellen und Szenarioanalysen bekommst du aus historischen Daten und Treibern bessere Vorhersagen. Ziel ist nicht „automatisch richtig“, sondern schneller zu belastbaren Hypothesen zu kommen.
Ad-hoc-Fragen werden beantwortbar
Mit Natural Language Processing (NLP) und Copilot-Ansätzen kannst du Fragen in natürlicher Sprache stellen und bekommst schneller erste Auswertungen – auf Basis deines Datenmodells.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Künstliche Intelligenz im Controlling?
Für Unternehmen, die regelmäßig Zeit in manuelle Konsolidierung stecken, Berichte nicht zuverlässig aktualisieren können oder bei Abweichungen zu lange suchen.
Besonders sinnvoll ist KI, wenn ihr bereits Power BI nutzt oder ein ERP als zentrale Quelle habt und jetzt den nächsten Schritt Richtung Self-Service und intelligentere Prozesse gehen wollt.
Was steckt im Paket?
Ein klarer, pragmatischer Einstieg – ohne Tool-Zirkus.
Definition & Begriffe, die wirklich zählen
Wir ordnen das Thema ein: Machine Learning vs. generative Ansätze, Prognosemodelle, NLP, Datenmodell und Kennzahlenlogik. Damit alle im selben Koordinatensystem arbeiten.
Einsatzbereiche entlang der Finance-Funktionen
Reporting (Echtzeit-Reporting), Forecasting/Planung (Prognosen, Szenarioanalyse), Abweichungsanalyse, Kommentierung, Anomalie-Checks sowie unterstützte Ad-hoc-Auswertungen.
Risiken, Compliance und Governance
Wir klären Herausforderungen: Datenqualität, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit, Bias und das Risiko plausibel wirkender, aber falscher Antworten sowie Anforderungen aus Compliance und dem EU AI Act.
Umsetzungsfahrplan im Microsoft-Stack
Konkrete Schritte: Daten aus dem ERP integrieren, Datenplattform aufbauen (Microsoft Fabric), semantisches Modell stabilisieren, Power BI Berichte standardisieren und Copilot gezielt für Ad-hoc-Auswertungen einsetzen.
Du willst KI einsetzen – aber bitte ohne Blindflug?
- Use Cases priorisieren statt Spielwiese
- Datenqualität und Governance klären
- Microsoft-Setup: Power BI, Fabric, Copilot
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie KI-Ansätze greifbar werden.
Mittelständischer Handel: Abweichungen schneller erklären
Ausgangslage
- Finance konsolidiert Zahlen manuell aus ERP und Excel
- Berichte sind da, aber Definitionsstreit bei KPIs
- Abweichungsanalysen dauern zu lange im Fokusmeeting
- Ad-hoc-Fragen hängen an wenigen Ressourcen
Ergebnis
- Fabric-Datenpipelines als stabile Integration aus dem ERP
- Power BI Berichte mit einheitlicher KPI-Logik
- Copilot-gestützte Auswertungen für erste Hypothesen
- Mehr Entscheidungstempo im Management durch Drilldowns
Produktion: Forecasting mit Prognosemodellen absichern
Ausgangslage
- Planung läuft in Excel, Rückrechnung bindet viele Stunden
- Datenqualität schwankt je Werk und Stammdatenlogik
- Forecasts sind schwer erklärbar und nicht reproduzierbar
- Compliance-Anforderungen an Zugriff und Lineage steigen
Ergebnis
- Fabric-Lakehouse als Dateninfrastruktur für Planung und Ist
- Governance und Data Lineage mit Purview-Strukturen vorbereitet
- Prognosemodelle als ergänzende Forecast-Sicht
- Teams fokussieren auf Treiber, nicht Tabellenpflege
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
So gehst du von der Idee zur produktiven Nutzung – in vier klaren Etappen.
Erstgespräch
Wir starten mit deinen wichtigsten Aufgaben: Welche Entscheidungen müssen schneller werden, welche Prozesse sind manuell, welche Daten kommen aus dem ERP? Daraus leiten wir 2–3 Use Cases für einen sauberen Einsatz ab.
Setup
Wir schaffen das Fundament: Integration der relevanten Systeme, Datenqualität verbessern, Definitionen festziehen. Je nach Reifegrad bauen wir das in Microsoft Fabric auf oder stabilisieren dein bestehende Setup, damit es weit über den Pilot hinaus trägt.
Training
Wir befähigen Fachbereich und BI-Verantwortliche: Wie interpretiert man Ergebnisse, wie prüft man Plausibilität, wie nutzt man Berichte als „Single Source“? Ziel ist eine sichere Praxis statt Tool-Demos.
Skalierung
Dann skalieren wir: mehr Datenbereiche, mehr Reports, mehr Automatisierung. Parallel setzen wir Governance, Rollen und Standards auf, damit intelligente Lösungen auch in sechs Monaten noch wartbar sind.
Was sich durch den Einsatz konkret verändert
Nicht durch Magie, sondern durch bessere Daten, klare Prozesse und gezielte Automatisierung.
- Monatliche Excel-Konsolidierung als Dauerbaustelle
- KPIs sind je Report unterschiedlich definiert
- Ad-hoc-Auswertungen hängen am Bottleneck
- Prognosen basieren auf Bauchgefühl und Copy-Paste
- Compliance-Fragen werden zu spät gestellt
- Automatisierte Datenflüsse aus ERP und Vorsystemen
- Berichte mit stabiler, dokumentierter Kennzahlenlogik
- KI unterstützt Analysen und Kommentierung im Workflow
- Prognosemodelle ergänzen Planung und Szenarien
- Governance schafft Nachvollziehbarkeit und Sicherheit
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Dein Einstieg: Business Value von Use Case bis Umsetzung
Die Pakete sind als Orientierung gedacht und über klar abgegrenzte Use Cases planbar.
- Use-Case-Workshop für Finance
- Begriffe, Scope, Risiken geklärt
- Datenquellen- und ERP-Check
- Roadmap für nächsten Schritt
- Integration zentraler Finanzdaten
- Power BI Bericht inklusive KPI-Logik
- Copilot-Ansatz für Ad-hoc-Auswertungen
- Enablement für Fachbereich-Team
- Microsoft Fabric Datenplattform aufsetzen
- Datenqualität, Rollen, Governance-Setup
- Mehrere Berichte und Bereiche skalieren
- Community of Practice im Unternehmen starten
Du willst KI einsetzen – aber bitte ohne Blindflug?
- Use Cases priorisieren statt Spielwiese
- Datenqualität und Governance klären
- Microsoft-Setup: Power BI, Fabric, Copilot
Häufige Fragen
Was bedeutet „Künstliche Intelligenz im Controlling“ konkret?
Im Kern heißt es: Du nutzt Methoden wie Machine Learning, Prognosemodelle oder generative Ansätze, um wiederkehrende Aufgaben schneller und strukturierter zu erledigen. Typisch sind Prognosen, Anomalie-Erkennung, Abweichungsanalysen, automatisierte Kommentare und Ad-hoc-Auswertungen.
Welche Voraussetzungen brauche ich für KI im Finanzbereich?
Du brauchst vor allem Datenqualität, klare KPI-Definitionen und eine saubere Integration deiner Systeme (z.B. aus dem ERP). KI ist kein Ersatz für ein konsistentes Datenmodell. Wenn das Fundament fehlt, werden „intelligente“ Ergebnisse schnell zur Fehlerquelle.
Wie vermeide ich Risiken bei künstliche intelligenz in Finance-Prozessen?
Wichtig sind Nachvollziehbarkeit, Berechtigungen, Schutz vor Datenabfluss, Bias-Checks und klare Prüfmechanismen. Zusätzlich kommen Anforderungen aus Governance und – je nach Use Case – dem EU AI Act. Starte mit einem klar abgegrenzten Pilot und dokumentiere Annahmen, Datenquellen und Verantwortlichkeiten.
Kosten: Lohnt sich der Einsatz überhaupt?
Die Frage ist nicht „ja/nein“, sondern: Welcher Einsatz bringt messbaren Nutzen? Gute Einstiegspunkte sind Prozesse mit hohem Wiederholungsaufwand (z.B. Reporting-Aufbereitung) oder Entscheidungen, die heute zu lange dauern (z.B. Abweichungsanalyse). Wenn du den Use Case sauber abgrenzt, kannst du Aufwand und Nutzen realistisch bewerten – bevor du groß investierst.