Künstliche Intelligenz im Reporting – das ist möglich!

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02. Juli 2024
Controlling, Digitalisierung
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KI ist mittlerweile aus dem Reporting nicht mehr wegzudenken. Deshalb lohnt sich ein Blick hinter die Kulissen: Auch im Beteiligungsmanagement werden Berichte zur Steuerung verwendet, d.h. das Berichtswesen bzw. Reporting ist die Basis. Hierbei kann KI das Reporting auf vielfältige Weise verbessern und effizienter gestalten.

Holger Richter gibt in diesem Gastbeitrag einen Überblick darüber, wie Künstliche Intelligenz Ihr Reporting auf das nächste Level bringen kann. Hätten Sie gedacht, dass sich Berichte mithilfe von KI so einfach erstellen lassen können?

Experte Holger Richter

Holger Richter

Senior Manager | Blueforte GmbH

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Anwendung: Wo kann KI im Reporting eingesetzt werden?

Jeden Tag scheinen neue KI-Tools auf den Markt zu kommen. Einige Beispiele für den effektiven Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Reporting könnten sein:

Automatisierung von Berichten durch KI
Die Automatisierung von Berichten ist eine der Paradedisziplinen von KI. Bei der Datenintegration können KI-Tools Daten aus verschiedenen Quellen automatisch sammeln und integrieren, wodurch der manuelle Aufwand für die Datensammlung reduziert wird. Ebenso kann KI Berichte automatisch generieren, einschließlich der Erstellung von Tabellen, Diagrammen und anderen Visualisierungen. KI kann mittlerweile auch automatisch die besten Visualisierungen für bestimmte Datensätze erstellen, um die Informationen klar und prägnant darzustellen. Zudem kann KI individuelle und interaktive Dashboards erstellen, die es Nutzern ermöglichen, zielgerichtet in die Daten einzutauchen und eigene Analysen durchzuführen.

Personalisierung von Berichten durch KI
Auch bei der Personalisierung kann KI mittlerweile sehr hilfreich sein. KI kann Berichte basierend auf den spezifischen Bedürfnissen und Interessen der Nutzer personalisieren, indem sie relevante Datenpunkte hervorhebt. Die Nutzer tun sich sehr schwer, große Datenmengen zu analysieren. Hier kann KI unterstützen und die wichtigsten Erkenntnisse in einer leicht verständlichen Form zusammenfassen. Dabei kann KI sogar ungewöhnliche Muster oder Abweichungen in den Daten erkennen und automatisch Benachrichtigungen oder Warnungen ausgeben. Dies kann auch genutzt werden, um Datenfehler oder Inkonsistenzen zu identifizieren und darauf hinzuweisen, was letztendlich die Datenqualität verbessert.

Prognosen und Szenarien mit KI
Die meisten Daten in Unternehmen sind historische Daten. KI kann aber auch Vorhersagen und Prognosen erstellen. Hierzu werden historische Daten analysiert, um zukünftige Trends und Ereignisse vorherzusagen, die in den Berichten dargestellt werden können. Zudem ist KI in der Lage, Was-wäre-wenn-Szenarien zu erstellen. Hierfür werden verschiedene Szenarien mit bestimmten Parametern simuliert und die potenziellen Auswirkungen analysiert, um fundierte Entscheidungsfindungen zu unterstützen.

Sprachsteuerung und Textgenerierung im Reporting
Mittlerweile können auch einige Reportingtools per Sprachsteuerung bedient werden. Berichte können mittels Sprachbefehlen abgerufen und gesteuert werden, was die Benutzerfreundlichkeit erhöht. KI ist aber auch in der Lage, automatisch verständliche Textberichte aus Daten zu generieren, die komplexe Analysen und Zusammenhänge in natürlicher Sprache erklären.

Vorteile von KI im Reporting

Die Möglichkeiten von KI im Reporting scheinen also nahezu endlos zu sein – und welche Vorteile bietet der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Berichtswesen?

Effizienzsteigerung und Ressourcenschonung durch KI
All diese Beispiele haben gemein, dass die Effizienz in den Fachabteilungen gesteigert werden kann. Dabei spielt die Zeitersparnis eine zentrale Rolle. Durch die Automatisierung vieler Reporting-Aufgaben kann KI die Zeit, die Mitarbeiter für die Erstellung von Berichten benötigen, erheblich reduzieren. KI hilft aber auch dabei, Ressourcen zu schonen, indem repetitive Aufgaben übernommen werden, wodurch Mitarbeiter sich auf strategische und analytische Tätigkeiten konzentrieren können.

Datenqualität als Grundlage für KI im Reporting
Durch diese vielfältigen Einsatzmöglichkeiten kann KI das Reporting nicht nur effizienter und präziser gestalten, sondern auch die Qualität der Informationen und die Entscheidungsfindung im Unternehmen erheblich verbessern. Eine gute Datenbasis ist aber entscheidend und eine Grundvoraussetzung, bevor man mit KI im Berichtswesen beginnen kann. Dabei spielen die Datenqualität und Genauigkeit eine zentrale Rolle. KI-Algorithmen sind stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten abhängig. Unsaubere, inkonsistente oder fehlerhafte Daten können zu ungenauen Analysen und falschen Schlussfolgerungen führen. Eine hohe Datenqualität gewährleistet, dass die Ergebnisse und Empfehlungen, die aus KI-Analysen abgeleitet werden, verlässlich und vertrauenswürdig sind.

Vertrauen und Akzeptanz durch robuste Daten
Durch KI können aber auch falsche Ergebnisse entstehen, wenn die Repräsentativität und Vollständigkeit der Daten nicht gegeben sind. Eine vollständige und repräsentative Datenbasis stellt sicher, dass alle relevanten Aspekte eines Themas berücksichtigt werden und die Analysen umfassend und aussagekräftig sind. Unvollständige oder unausgewogene Daten können zu Verzerrungen führen, die die Entscheidungsfindung negativ beeinflussen.

Kostenreduktion durch hochwertige Daten
Beim Thema Daten werden die Kosten oftmals vollkommen unterschätzt. Eine gute Datenbasis reduziert den Bedarf an nachträglichen Korrekturen und Bereinigungen, die zeitaufwändig und kostspielig sein können. Qualitativ hochwertige Daten ermöglichen es, die Ressourcen effizienter zu nutzen und bessere Entscheidungen schneller zu treffen.

Wettbewerbsvorteile durch KI-gestütztes Reporting
Mit einer soliden Datenbasis können Unternehmen fundierte, datengetriebene Entscheidungen treffen, die sogar einen Wettbewerbsvorteil bieten, wenn die zugrunde liegenden Daten verlässlich und genau sind. Gleichzeitig wird dadurch ermöglicht, dass innovative KI-Anwendungen und -Modelle entwickelt werden können, die zu neuen Geschäftsmöglichkeiten und Optimierungen führen.

Fazit: Die Bedeutung einer guten Datenbasis für KI im Reporting

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine gute Datenbasis die Grundlage für erfolgreiche und effektive KI-Anwendungen im Berichtswesen bildet. Sie sorgt für präzise, verlässliche und vertrauenswürdige Ergebnisse, die die Entscheidungsfindung verbessern und auch Wettbewerbsvorteile schaffen können.

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