Finance Analytics

Der Einsatz KI‑basierter Lösungen für die Erkennung von Anomalien steigert die Datenqualität und Effizienz im Unternehmen. Intelligente Algorithmen identifizieren automatisch Ausreißer, inkonsistente Buchungen oder ungewöhnliche Kostenentwicklungen – weit schneller und zuverlässiger als manuelle Checks. Der folgende Use Case verdeutlicht, wie wir diese Technologie in der Praxis implementiert haben und welchen messbaren Mehrwert sie für unseren Kunden geschaffen hat.

• Entwicklung eines KI-gestützten Outlier-Detection-Algorithmus

Ein globaler Automobilhersteller mit einer Vielzahl an Gesellschaften und Abteilungen bekommt monatlich die Ist-Werte via Flat Files angeliefert. Diese enthalten hochgradig granulare Daten, die für unterschiedliche Berichts- und Analysezwecke genutzt werden. Bisher wurde diese nicht systematisch auf Anomalien geprüft, da die manuelle Validierung zeitaufwendig und fehleranfällig war. Ziel unseres Projekts war es, die Datenqualität durch automatisierte Erkennung von Ausreißern und Anomalien zu erhöhen und den Monatsabschluss zu beschleunigen. Dazu wurde ein KI gestützter Outlier Detection Algorithmus entwickelt, der alle Datenpunkte in Sekunden prüft und die Ergebnisse der Analysen in Dashboards bereitstellt. Dadurch konnten Genauigkeit, Effizienz und Geschwindigkeit der Validierungen deutlich gesteigert und der Monatsabschluss spürbar optimiert werden.

KI‑gestützte Lösungen beschleunigen massiv das Suchen, Extrahieren und Zusammenfassen von Informationen im Controlling. Moderne Sprachmodelle analysieren große Mengen an Berichten, Verträgen oder Finanzdokumenten in Sekunden, filtern relevante Inhalte heraus und erstellen präzise, adressatengerechte Zusammenfassungen. Darüber hinaus generiert KI automatisch Business‑Narrative – etwa für Management‑Reports, Budget Reviews oder Monatsabschlüsse – und übersetzt komplexe Zahlen in klare, verständliche Botschaften. Dadurch kann die Qualität und Geschwindigkeit der Finanzkommunikation deutlich gesteigert werden.

• Einsatz von KI zur Verbesserung der Finanzkommunikation

Ein international tätiger Konsumgüterproduzent hat mithilfe einer KI‑gestützten Lösung zur Informationsverarbeitung und zum Storytelling seine Finanzkommunikation deutlich verbessert. Im Controlling mussten bislang große Mengen an Berichten, Budgetunterlagen, Verträgen und Abschlussdokumenten manuell ausgewertet und für unterschiedliche Zielgruppen aufbereitet werden. Die neue KI‑Lösung analysiert diese Dokumente innerhalb weniger Sekunden, extrahiert relevante Inhalte und erstellt präzise, adressatengerechte Zusammenfassungen. Darüber hinaus generiert sie automatisch klare Business‑Narrative für Management‑Reports, Budget Reviews und Monatsabschlüsse und übersetzt komplexe Kennzahlen in verständliche Aussagen. Führungskräfte erhalten so schneller einen fundierten Überblick über finanzielle Entwicklungen und wesentliche Treiber. Die Qualität, Konsistenz und Geschwindigkeit der Finanzberichterstattung konnten signifikant gesteigert werden, während Controller spürbar entlastet wurden und mehr Zeit für Analysen und strategische Fragestellungen gewinnen.

Im Controlling-Bereich haben wir bei zahlreichen Kunden erfolgreich gezeigt, wie Predictive Analytics die Vorhersagekraft im Finanzbereich deutlich erhöhen. Durch den Einsatz moderner Machine‑Learning‑Modelle lassen sich Forecasts präziser und dynamischer erstellen und Risiken früher erkennen, wie auch die folgenden Use Cases zeigen.

• Einführung eines Top-down Predictive Forecastings

Ein globaler Automobilhersteller stand vor einem aufwendigen, wenig zuverlässigen Bottom-up-Forecasting-Prozess, der durch späte Datenaggregation und subjektive Einschätzungen die Unternehmensplanung erschwerte. Ziel war es, den Prozess zu beschleunigen und die Prognosequalität durch ein Top-down Predictive Forecasting deutlich zu erhöhen. Dafür wurden finanzielle und makroökonomische Faktoren genutzt sowie mehrere Machine-Learning-Modelle über AutoML trainiert, validiert und in das bestehende Reporting integriert. Das Ergebnis waren präzisere und schnellere Forecasts, eine deutliche Reduktion manueller Aufwände und eine höhere Forecast-Frequenz.

• Einsatz von Predictive Analytics zur Profitabilitätsvorhersage

Ein globales Investmentmanagement-Unternehmen kämpfte mit fragmentierten, inkonsistenten Daten aus über 50 Quellen, die schnelle und zuverlässige Rentabilitätsanalysen behinderten. Ziel war der Aufbau eines robusten, modernen Datenfundaments, das Profitabilität in Echtzeit sichtbar macht und die Vorhersagekraft durch predictive Analytics verbessert. Dafür wurden Daten bereinigt, ein neues Profitabilitätsmodell entwickelt, Prozesse automatisiert und Echtzeit-Dashboards bereitgestellt. So entstanden höhere Transparenz, effizientere Analysen und ein messbarer finanzieller Mehrwert.

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Conversational AI-Lösungen definieren den Zugriff auf Finanzdaten völlig neu. Mit KI‑gestützten, dialogbasierten Interfaces können Controller, Business Partner und Führungskräfte Fragen zur P&L, zu Umsatztrends, Kostenentwicklungen oder Margenveränderungen stellen. Der KI‑Agent liefert automatisch die relevanten Kennzahlen, Trendanalysen und Gründe für Veränderungen. Durch solche conversational Analytics‑Lösungen werden Entscheidungsprozesse beschleunigt, Transparenz erhöht und Finance‑Teams nachhaltig entlastet.

• Entwicklung eines KI-gestützten, dialogbasierten Interface für Reporting & Analysen

Ein führendes Dienstleistungsunternehmen hat mit der Einführung einer KI‑gestützten Conversational AI‑Lösung den Zugriff auf Finanzdaten grundlegend modernisiert. Ziel war es, Entscheidungsprozesse zu beschleunigen und Finance‑Teams von zeitaufwendigen Analyse‑ und Reportingaufgaben zu entlasten. Heute können Controller, Finance Business Partner und Führungskräfte über ein dialogbasiertes Interface in natürlicher Sprache Fragen zur GuV, zu Umsatz‑ und Kostenentwicklungen oder zu Margenveränderungen stellen. Der KI‑Agent greift automatisch auf die relevanten Finanzsysteme zu und liefert innerhalb weniger Sekunden strukturierte Kennzahlen, Trendanalysen sowie verständliche Erklärungen für Abweichungen. Dadurch wird nicht nur die Transparenz über die finanzielle Entwicklung deutlich erhöht, sondern auch die Qualität von Managemententscheidungen nachhaltig verbessert. Insbesondere das Management profitiert von einem intuitiven, schnellen Zugang zu entscheidungsrelevanten Informationen – ohne auf manuelle Berichte oder Rückfragen angewiesen zu sein. Finance‑Teams gewinnen wertvolle Zeit für strategische Analysen und echte Business‑Partnerschaft.

In vielen Finance-Organisationen haben wir gezeigt, wie KI‑gestützte Prozessautomation echte Effizienzgewinne im Controlling und Accounting ermöglicht. Durch den Einsatz moderner Automatisierungstechnologien konnten wir wiederkehrende, manuelle Tätigkeiten wie Datenaufbereitung, Abstimmungen, Rechnungsprüfung oder Reporting-Prozesse intelligent automatisieren. Der folgende Use Case demonstriert, wie wir diese Technologie beim Kunden erfolgreich implementiert haben – mit klar messbaren Effekten auf Geschwindigkeit und Datenqualität. 

• Standardisierung und Automatisierung im Accounting

Ein globales Unternehmen mit stark diversifiziertem Portfolio und über 60 ERP-Systemen litt unter ineffizienten, manuellen Buchhaltungsprozessen, hohen Kosten und mangelnder Transparenz. Ziel war es, Effizienz und Transparenz im Finanzberichtswesen zu steigern, manuelle Tätigkeiten zu eliminieren und eine verlässliche Datenbasis für strategische Entscheidungen zu schaffen. In Workshops wurde ein Transformationsfahrplan entwickelt, der die Standardisierung von Daten und Prozessen sowie die Automatisierung manueller Aufgaben durch moderne Technologien umfasste. Das Ergebnis waren optimierte Prozesse, schnellere Datenzugriffe und eine deutlich verbesserte Entscheidungsgrundlage.

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Mit einer zukunftsfähigen Finance IT Architektur, inklusive einem klar definierten Semantic Layer, schaffen wir die Basis für eine konsistente und transparente Berichtserstattung im Unternehmen. Ein harmonisiertes und zentrales Datenmodel mit klar definierten Kennzahlen und Dimensionen sorgen dafür, dass Fachbereiche und Management mit denselben Zahlen arbeiten – unabhängig von Quelle oder Reporting Tool. Das Ergebnis: eine einheitliche „Single Source of Truth“, weniger Abstimmungsaufwand und deutlich schnellere Auswertungen.

• Aufbau eines zentralen Data Warehouse (inkl. harmonisierter Definitionen und Logiken)

Ein global agierendes Konsumgüterunternehmen hat als Grundlage für datenbasierte strategische und operative Entscheidungen eine unternehmensweite Single Source of Truth für alle relevanten Daten geschaffen. Die relevanten Daten aller Funktionen und Einheiten werden harmonisiert und in ein zentrales Data Warehouse integriert, wo sie für die funktionsübergreifende Nutzung in Reporting, Planung und Analytics zur Verfügung stehen. Zentrale Kennzahlen- und Dimensionsdefinitionen sowie zentrale Datenmodellierungslogiken sichern Verständlichkeit, Vergleichbarkeit und Transparenz. Eine etablierte Governance-Organisation sichert die Datenqualität und schafft Vertrauen. Die zentralen Definitionen und Logiken können in Zukunft als Basis für einen agnostisches Semantic Layer und als Grundlage für „Talk to Your Data“-Anwendungsfälle dienen.