Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in Controlling, Finanzplanung und Reporting. Während viele Unternehmen noch über Pilotprojekte und isolierte Tools sprechen, entstehen inzwischen produktive KI-Funktionen direkt in etablierten Planungssystemen.
IBM Planning Analytics (TM1) integriert mit dem Planning Analytics Assistant eine KI-Schicht, die Analyse, Erklärung und Szenarienbewertung unterstützt – sowohl in der Cloud als auch On-Premise. Damit adressiert die Plattform zentrale Anforderungen von CFOs, Controlling-Leitern und Finance-Organisationen: Transparenz, Datenhoheit, Nachvollziehbarkeit und Effizienz.
Dieser Artikel zeigt, welche konkreten KI-Funktionen heute bereits verfügbar sind, wie sie im Controlling eingesetzt werden können – und wo ihre realistischen Grenzen liegen.
Was bedeutet KI im Controlling konkret?
KI im Controlling bedeutet nicht, dass Algorithmen eigenständig strategische Entscheidungen treffen. Der tatsächliche Mehrwert liegt in der Automatisierung analytischer Routinetätigkeiten, der Erklärung komplexer Zusammenhänge und der Unterstützung bei der Interpretation von Daten.
Typische Anwendungsfelder sind:
- Automatisierte Analyse großer Datenmengen
- Erklärung von Kennzahlen und Berechnungslogiken
- Erkennung von Auffälligkeiten und Trends
- Ursachen- und Wirkungsanalysen
- Simulation und Vergleich von Szenarien
Entscheidend ist dabei, dass Ergebnisse nachvollziehbar bleiben – Stichwort Explainable AI im Controlling.
Der Planning Analytics Assistant: KI direkt im TM1-Modell
IBM fasst die KI-Funktionen unter dem Begriff Planning Analytics Assistant zusammen. Er ist sowohl in Cloud-Umgebungen als auch On-Premise verfügbar, sodass sensible Finanzdaten nicht zwingend in externe Cloud-Systeme ausgelagert werden müssen – ein wichtiger Aspekt für regulierte Unternehmen und datengetriebene Organisationen.
Grundsätzlich gibt es zwei Kategorien:
- Standard-KI-Funktionen Sofort nutzbar, ohne Implementierungsaufwand.
- Individuelle KI-Funktionen Maßgeschneiderte Lösungen für spezifische fachliche Fragestellungen, z. B. Szenariooptimierung oder ESG-Analysen.
Standard-KI-Funktionen für Analyse und Reporting
Automatische Interpretation von Diagrammen
Grafiken lassen sich automatisch analysieren und textlich interpretieren. Die KI erzeugt sowohl Fließtext als auch strukturierte Stichpunkte, die direkt für Präsentationen oder Berichte genutzt werden können.
Nutzen im Controlling:
- Reduktion manueller Kommentierung
- Einheitliche Interpretation von Reports
- Zeitgewinn im Monatsabschluss und Management-Reporting
Erklärung einzelner Kennzahlen („Explain Cell“)
Ein häufiger Engpass im Controlling ist die Frage: „Wie kommt diese Zahl zustande?“ Der Assistent kann einzelne Zellen direkt erklären – inklusive Formel, Berechnungslogik und textlicher Beschreibung.
Nutzen:
- Höhere Transparenz und Nachvollziehbarkeit
- Schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeitender
- Unterstützung bei Prüfungen und Audits
Ausreißeranalyse in Finanzdaten
Die KI erkennt automatisch Auffälligkeiten in Zeitreihen oder Kennzahlen und markiert potenzielle Anomalien. Unterschiedliche Analysealgorithmen können verwendet werden, ohne dass zusätzliche Modelle implementiert werden müssen.
Nutzen:
- Frühzeitige Identifikation von Datenfehlern oder Sonderentwicklungen
- Unterstützung bei Forecast-Validierung
- Qualitätssicherung im Reporting
Wirkungsanalyse und Treiberidentifikation
Die Wirkungsanalyse zeigt, welche Kennzahlen sich gegenseitig beeinflussen und in welcher Stärke. Diese Zusammenhänge werden visuell und textlich erklärt.
Nutzen:
- Transparente Treiberanalyse
- Fundierte Ursache-Wirkungs-Bewertung
- Unterstützung bei Managemententscheidungen
Automatisierte PDF-Berichte
Analyseergebnisse lassen sich automatisiert in strukturierte PDF-Berichte überführen – inklusive Ausreißer- und Wirkungsanalysen.
Nutzen:
- Konsistente Berichtserstellung
- Reduzierter manueller Aufwand
- Skalierbarkeit für regelmäßige Reports
Datenexplorer: Textbasierte Suche in TM1
Der Datenexplorer ermöglicht eine semantische Suche über Cubes, Views und Strukturen. Auch unscharfe oder sprachlich abweichende Suchanfragen werden interpretiert.
Nutzen:
- Niedrigere Einstiegshürde für Fachanwender
- Schnellere Navigation in komplexen Modellen
- Unterstützung für Self-Service-Analysen
Individuelle KI-Funktionen: Szenarien intelligent vergleichen
Neben den Standardfunktionen lassen sich individuelle KI-Use-Cases umsetzen. Ein Beispiel ist der Vergleich mehrerer optimierter Szenarien, etwa im ESG- oder Kostenmanagement.
Hier analysiert die KI verschiedene Szenarien und erzeugt automatisch textliche Bewertungen und Vergleiche. Anwender können über Prompts gezielt Fragestellungen formulieren.
Dabei unterscheidet man zwischen KI-Assistenten und KI-Agenten:
- Assistenten, die klar definierten Analysepfaden folgen
- Agenten, die autonom Lösungswege ermitteln
Diese individuellen Lösungen erfordern fachliche Modellierung und technische Umsetzung – bieten aber strategisch erheblichen Mehrwert.
Grenzen und realistische Erwartungen
KI ersetzt nicht die fachliche Verantwortung im Controlling. Ergebnisse müssen weiterhin interpretiert, validiert und kritisch hinterfragt werden. Die Qualität der Aussagen hängt direkt von der Qualität der Daten und Modelle ab.
Der reale Mehrwert liegt nicht in Automatisierung von Entscheidungen, sondern in:
- Beschleunigung von Analyseprozessen
- Transparenz komplexer Logiken
- Entlastung von manueller Routinearbeit
Fazit: KI als produktive Unterstützung im Finanzbereich
IBM Planning Analytics zeigt, wie KI produktiv und kontrolliert im Controlling eingesetzt werden kann – ohne Blackbox-Charakter und mit klarer Datenhoheit. Besonders die Kombination aus erklärbarer Analyse, automatisiertem Reporting und individueller Szenarienbewertung eröffnet neue Effizienzpotenziale für Finance-Organisationen.
Wenn du prüfen möchtest, welche dieser KI-Funktionen in deiner bestehenden Planungs- und Reportinglandschaft sinnvoll einsetzbar sind, lohnt sich ein kurzer fachlicher Austausch.
In einem unverbindlichen Termin schauen wir gemeinsam auf deine aktuellen Prozesse, Datenmodelle und Zielsetzungen – und bewerten, wo Automatisierung und KI realen Mehrwert liefern können.
