Was behandelt dieser Leitfaden und was nicht?
Dieser Leitfaden richtet sich an Mitglieder von Finanzteams, die KI bei ihrer eigenen Arbeit nutzen: Fachkräfte für FP&A, betriebswirtschaftliche Beratung, Controlling und Finanzmanagement, die Berichte, Erläuterungen und Analysen erstellen. Es geht um das Entwerfen, Erklären und Prüfen mit Werkzeugen wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Copilot in Excel.
Es geht nicht um KI im Bankwesen oder in der Finanzdienstleistungsbranche, etwa zur Betrugserkennung, Bonitätsbewertung, für algorithmischen Handel oder automatisierte Anlageberatung. Das sind Produkte, die als Systeme entwickelt und reguliert werden und andere Fragen aufwerfen. Für Buchhaltung und Rechnungswesen gibt es einen eigenen, unten verlinkten Leitfaden. Nichts hier stellt eine Anlage-, Steuer- oder Rechnungslegungsberatung dar.
Wo hilft KI Finanzteams am meisten?
KI hilft am meisten, wenn es darum geht, bereits vorhandene Zahlen zu erklären, statt neue zu erzeugen. Ihre Stärken liegen in Sprache und Struktur. Beim Rechnen und bei der Erklärung, warum sich eine Zahl verändert hat, ist sie unzuverlässig.
Entwürfe für Kommentierungen
Aus einer geprüften Abweichungstabelle einen ersten Entwurf für eine Management-Kommentierung erstellen, den Sie anschließend korrigieren und um die von Ihnen bestätigten Ursachen ergänzen.
Hilfe bei Formeln
Eine übernommene Formel in verständlicher Sprache erklären, eine übersichtlichere Struktur vorschlagen oder eine Suchformel schreiben und diese anschließend anhand bekannter Werte testen.
Dokumentzusammenfassungen
Einen langen Vertrag, Mietvertrag oder eine Gremienvorlage auf die für ein Modell relevanten Bestimmungen verdichten und dabei die Verweise auf die jeweiligen Klauseln beibehalten.
Fragen zur Überprüfung
Die Fragen auflisten, die eine skeptische Finanzleitung zu einer Prognose stellen würde, damit Sie Antworten vorbereiten können.
Erklärungen für fachfremde Kolleginnen und Kollegen
Eine Budgeterläuterung für eine Abteilungsleitung umformulieren, die keine Gewinn-und-Verlust-Rechnungen liest.
Wie sieht eine geprüfte, KI-generierte Kommentierung von Abweichungen aus?
Marlow Outdoor ist ein fiktiver Händler für Campingausrüstung. Der Managementbericht für Oktober weist einen geplanten Umsatz von 420 (in Tausend) und einen tatsächlichen Umsatz von 388 aus. Die Marketingausgaben waren mit 60 geplant und lagen tatsächlich bei 71. Die Analysefachkraft fügte die Tabelle in einen Assistenten ein und bat um eine 'Kommentierung der Geschäftsentwicklung im Oktober'.
Im Entwurf hieß es, der Umsatz sei 8.2 Prozent „aufgrund einer schwächeren saisonalen Nachfrage“ gesunken. Die Überschreitung des Marketingbudgets „spiegelt Investitionen in die Herbstkampagne wider, die für einen stärkeren November sorgen dürfte“, und die Gesamtlage wurde als „weitgehend im Plan“ bezeichnet. Die Nachrechnung ergab einen Umsatzrückstand von 32, also 7.6 Prozent des Budgets, nicht 8.2. Das Marketing lag um 11 über dem Budget, also um 18.3 Prozent. Die Tabelle enthielt keine Angaben zur Saisonalität oder zur Herbstkampagne. Und „dürfte für einen stärkeren November sorgen“ ist eine Prognose, die niemand abgegeben hatte.
Die Fachkraft in der Analyse formulierte den Prompt neu: 'Geben Sie ausschließlich anhand dieser Tabelle jede Abweichung in absoluten Zahlen und in Prozent an. Nennen Sie keine Ursachen oder Prognosen. Listen Sie die Fragen auf, die ich beantworten muss, bevor ich die jeweilige Abweichung erklären kann.' Der neue Entwurf gab die Zahlen korrekt wieder und stellte hilfreiche Fragen: Hing die Überschreitung des Marketingbudgets mit zeitlichen Unterschieden bei Rechnungen zusammen, und konzentrierte sich der Umsatzrückstand auf einen Kanal? Die Fachkraft beantwortete diese Fragen anhand der Buchungsdaten und des E-Commerce-Berichts und ergänzte anschließend die bestätigten Ursachen in eigenen Worten.
Die daraus abzuleitende Gewohnheit ist, die Aufgabe in zwei Teile aufzuteilen. Lassen Sie das Tool strukturieren und formulieren. Rechnen Sie selbst und erklären Sie Ursachen selbst, jeweils anhand der Quelle.
Wie nutzen Sie KI sicher mit Tabellenkalkulationen?
Behandeln Sie KI-generierte Formeln wie Formeln von neuen Kollegen: nützlich, aber erst nach einer Prüfung vertrauenswürdig. Microsoft beschreibt Copilot in Excel als Werkzeug, das Arbeitsblätter bearbeiten, Formeln erstellen, Diagramme und Pivot-Tabellen anlegen und im Bearbeitungs-, Planungs- oder Chatmodus arbeiten kann. Laut Microsoft behalten Sie die Kontrolle darüber, was geändert wird. Der Planungsmodus, der vor der Bearbeitung ein Vorgehen vorschlägt, ist bei wichtigen Aufgaben der sicherere Ausgangspunkt.
Testen Sie jede neue Formel an einigen Zeilen, deren Ergebnis Sie bereits kennen, einschließlich eines Grenzfalls wie einer leeren Zelle, eines negativen Werts oder eines Datums am Monatsende. Achten Sie auf fest eingetragene Zahlen, die Zellbezüge sein sollten, Bereiche, die nicht alle Daten erfassen, und Suchfunktionen, die unbemerkt den ersten Treffer zurückgeben. Wenn ein allgemeiner KI-Assistent eine Formel vorschlägt, fügen Sie diese in eine Kopie der Arbeitsmappe ein, nicht in das produktiv genutzte Modell.
Möchten Sie sehen, wie das mit einer bestimmten Rolle zusammenhängt?
Geplante Testphase für Teams entdecken ↗Wie sollten Sie KI-gestützte Finanzanalysen prüfen?
Prüfen Sie den Text so, als hätte ihn eine selbstbewusste Nachwuchskraft ohne Zugriff auf die Buchführung erstellt. Das Profil für generative KI von NIST beschreibt Konfabulation als die Erzeugung selbstsicher formulierter, aber fehlerhafter oder falscher Inhalte. Gerade bei selbstsicher formulierten Finanztexten wird das leicht übersehen.
Nachrechnen
Berechnen Sie alle Summen, Abweichungen und Prozentwerte anhand der Quelldaten neu – in der Tabellenkalkulation statt im Kopf.
Einheiten und Zeiträume
Prüfen Sie, ob die Zahlen in Tausendern oder Einheiten angegeben sind, ob sie sich auf den Monat oder den bisherigen Jahresverlauf beziehen und welche Budgetversion zum Vergleich herangezogen wird.
Vorzeichenkonventionen
Prüfen Sie, ob günstige und ungünstige Abweichungen richtig zugeordnet sind, insbesondere bei Kostenpositionen.
Ursache oder Veränderung
Entfernen Sie jede Erklärung für die Veränderung einer Zahl, sofern Sie diese nicht anhand einer anderen Quelle bestätigt haben.
Formulierungen für Prognosen
Streichen Sie „sollte“, „wird“ und „voraussichtlich“, sofern keine genehmigte Prognose vorliegt.
Pfad
Bewahren Sie die Quelltabelle, Ihre Nachberechnung und den endgültigen Text zusammen auf, damit eine prüfende Person alles nachvollziehen kann.
Gibt es ein ChatGPT für das Finanzwesen, und welche KI eignet sich am besten für Finanzanalysen?
Es gibt keine einzelne Version für den Finanzbereich, die eindeutig am besten ist. Finanzteams wählen in der Regel zwischen drei Arten von Tools: allgemeinen Assistenten mit Funktionen zur Dateianalyse, in Tabellenkalkulationen integrierter KI wie Copilot in Excel und KI-Funktionen innerhalb von Finanz- und Planungssoftware. Die richtige Wahl hängt stärker davon ab, wo Ihre Daten bereits liegen und was Ihr Unternehmen freigegeben hat, als davon, welches Modell diesen Monat eine Rangliste anführt.
Unabhängig davon, was Sie verwenden: Prüfen Sie in den Bedingungen des Tarifs, wie hochgeladene Dateien gespeichert werden und ob Inhalte zur Verbesserung der Modelle genutzt werden. Ein Berichtspaket für die Geschäftsleitung in ein persönliches Konto hochzuladen, ist etwas anderes, als es innerhalb einer freigegebenen Unternehmensumgebung zu analysieren.
Welche Finanzinformationen gehören nicht in KI-Tools?
Lassen Sie alles weg, was Ihr Unternehmen für das betreffende Tool nicht freigegeben hat. Seien Sie besonders streng bei unveröffentlichten Ergebnissen, Lohnabrechnungs- und individuellen Gehaltsdaten, Transaktions- und Übernahmevorhaben, Bankdaten und allen kursrelevanten Informationen. Für börsennotierte Unternehmen gelten Regeln zu Insiderinformationen, die sich nicht ändern, nur weil ein Tool praktisch ist.
Eine sinnvolle Gewohnheit ist, mit fiktiven oder anonymisierten Daten zu üben und Strukturen aufzubauen. Anschließend wenden Sie die fertige Formel oder Vorlage innerhalb freigegebener Systeme auf die echte Datei an.
Wann sollten Finanzteams keine KI einsetzen?
Verwenden Sie KI-Ausgaben nicht als Quelle für eine Zahl in einem Bericht, für eine als Tatsache dargestellte Prognose oder als Prüfungsnachweis. Nutzen Sie sie nicht, um über eine bilanzielle Behandlung, eine steuerliche Position oder eine Investition zu entscheiden. KI kann Ihnen helfen, die Frage zu formulieren, die Sie einer qualifizierten Fachperson stellen. Das ist oft ihr nützlichster Beitrag.
Für kleine, vertraute Berechnungen lohnt es sich ebenfalls nicht. Eine Abweichung in einen Chat einzugeben und die Antwort zu prüfen, dauert länger, als die Formel zu schreiben.
Wie kann ein Finanzteam diese Fähigkeit aufbauen?
Nutzen Sie die Übung zu Marlow Outdoor oder eine ähnliche als praktische Teamaufgabe: dieselbe Tabelle, ein KI-Entwurf und von jeder Person eine kurze Liste der vorgenommenen Korrekturen. Die Korrekturen zeigen, wer nachrechnet und wer dem formulierten Text vertraut.
Tosheo.ai wird mit einem geplanten Finanz-Lernpfad konzipiert, der Aufgaben wie diese, Rückmeldungen anhand eines einsehbaren Bewertungsrasters und eine Führungsübersicht zur Kompetenzentwicklung ohne Chatprotokolle umfasst. Die Produktentwicklung hat noch nicht begonnen; dies beschreibt daher den geplanten Funktionsumfang, keinen bereits verfügbaren Dienst. Die Lektionen sind keine fachliche Finanzausbildung oder Finanzberatung.