Blaue Glasfassade eines modernen Bürogebäudes in San Francisco

RESCON / Leistungen

KI im Controlling.

Datenaufbereitung, Analyse und Reporting gezielt entlasten – mit definierten Prüfregeln und fachlicher Freigabe durch die verantwortlichen Menschen.

San Francisco

Überblick

Mit einem konkreten Anwendungsfall beginnen.

RESCON prüft, an welchen Stellen KI den Controlling-Alltag wirtschaftlich verbessern kann. Ausgangspunkt sind wiederkehrende Engpässe, verfügbare Daten und messbare Ziele. Ein begrenzter Pilot zeigt, welche Anwendungen sich für den laufenden Prozess eignen.

Wann diese Unterstützung sinnvoll ist

Der Monatsabschluss beginnt mit manueller Datenarbeit

ERP-, Buchhaltungs-, Vertriebs- und Bankdaten werden exportiert, zusammengeführt und wiederholt geprüft. Bevor die Analyse beginnt, ist ein großer Teil der verfügbaren Zeit bereits verbraucht.

Automatisierte Übernahme und Plausibilisierung schaffen mehr Zeit für Steuerung.

Kommentierungen entstehen immer wieder von vorn

Abweichungen werden manuell gesucht, Texte neu formuliert und ähnliche Rückfragen jeden Monat erneut beantwortet. Wertvolles Controlling-Wissen bleibt dabei an einzelnen Personen hängen.

KI erstellt nachvollziehbare Entwürfe, die das Controlling fachlich prüft und freigibt.

Auffälligkeiten werden erst im Reporting sichtbar

Ungewöhnliche Kosten, Margenveränderungen oder Buchungsmuster gehen in großen Datenmengen unter. Die Organisation reagiert erst, wenn die Abweichung bereits deutlich geworden ist.

Regel- und datenbasierte Hinweise lenken die Aufmerksamkeit früher auf relevante Fälle.

Erste KI-Experimente haben keine klare Governance

Einzelne Tools werden ausprobiert, aber Datenfreigabe, Qualität, Verantwortlichkeit und Prüfbarkeit sind nicht verbindlich geregelt. Dadurch bleibt der Nutzen begrenzt und das Risiko unklar.

Ein definierter Anwendungsrahmen verbindet Nutzen, Kontrolle und Verantwortlichkeit.

Leistungsumfang

Mögliche Einsatzfelder

Datenübernahme und Plausibilisierung

ERP-, Buchhaltungs-, Vertriebs- und Bankdaten werden strukturiert übernommen, vereinheitlicht und anhand definierter Regeln auf Vollständigkeit und Auffälligkeiten geprüft.

Anomalie- und Abweichungserkennung

Ungewöhnliche Buchungen, Kostenverläufe, Margen oder Kennzahlen werden markiert und priorisiert. Das Controlling erhält Hinweise für die Analyse, keine ungeprüften Entscheidungen.

Reporting und Kommentierung

Aus Zahlen, Abweichungen und definierten Kontextinformationen entstehen erste Berichtsentwürfe. Fachliche Bewertung, Maßnahmen und Freigabe bleiben bei den verantwortlichen Menschen.

Forecast-Unterstützung

Statistische und KI-gestützte Prognosen ergänzen den Bottom-up-Forecast als Gegenprobe. Differenzen zwischen Modell und operativer Einschätzung werden gezielt diskutiert.

Management-Fragen und Szenarien

Wiederkehrende Fragen zu Treibern, Entwicklungen und Szenarien können schneller vorbereitet werden – auf Basis freigegebener Daten, klarer Berechnungslogik und dokumentierter Annahmen.

Governance und menschliche Kontrolle

Datenzugriff, zulässige Anwendungen, Prüfregeln, Freigaben und Verantwortlichkeiten werden verbindlich festgelegt. Kritische Ergebnisse bleiben nachvollziehbar und kontrollierbar.

Im Detail

Automatisierung, Analyse und Verantwortung

Routinearbeit reduzieren

Standardisierte, wiederkehrende und regelbasierte Aufgaben werden dort automatisiert, wo Zeitgewinn und Fehlerreduktion klar messbar sind. Schwerpunkte: Daten übernehmen und vereinheitlichen; Vollständigkeit und Regeln prüfen; Standardauswertungen vorbereiten; Wiederkehrende Abläufe dokumentieren.

Analysen schneller vertiefen

KI unterstützt Fachkräfte beim Finden von Mustern, beim Formulieren erster Hypothesen und bei der Vorbereitung von Forecasts und Kommentierungen. Schwerpunkte: Auffälligkeiten priorisieren; Kommentierungsentwürfe erstellen; Forecasts methodisch gegenprüfen; Szenarien schneller vorbereiten.

Entscheidungen beim Menschen lassen

Controlling und Geschäftsführung prüfen Kontext, wirtschaftliche Relevanz und Maßnahmen. Ergebnisse werden erst nach fachlicher Freigabe steuerungswirksam. Schwerpunkte: Quellen und Annahmen nachvollziehen; Ergebnisse fachlich plausibilisieren; Maßnahmen und Risiken bewerten; Freigaben klar zuordnen.

Zusammenarbeit

Von der Bestandsaufnahme zur Umsetzung.

01
Use Cases wirtschaftlich priorisieren
Wir bewerten Prozesse nach Zeitaufwand, Fehleranfälligkeit, Datenlage, Entscheidungsnutzen und Umsetzungsrisiko und wählen wenige tragfähige Startpunkte aus.
02
Ausgangswert und Pilot definieren
Bearbeitungszeit, Qualität und heutiger Ablauf werden messbar gemacht. Der Pilot erhält klare Daten, Verantwortlichkeiten, Erfolgskriterien und einen begrenzten Anwendungsrahmen.
03
In den Controlling-Prozess integrieren
Datenfluss, Prüfungen, Freigaben und Ausgabe werden mit Reporting oder Forecast verbunden. Das Team wird praktisch eingearbeitet und behält die fachliche Kontrolle.
04
Qualität und Nutzen laufend steuern
Ergebnisqualität, Zeitgewinn, Kosten und Fehlermuster werden beobachtet. Erst wenn der Nutzen trägt, wird die Lösung auf weitere Prozesse ausgeweitet.

Gut zu wissen

Ihre Fragen. Unsere Antworten.

Wo lohnt sich KI im Controlling zuerst?

Geeignet sind meist wiederkehrende Aufgaben mit hohem manuellen Aufwand, klaren Datenquellen und überprüfbarem Ergebnis – etwa Datenaufbereitung, Plausibilitätschecks, Abweichungshinweise oder erste Kommentierungsentwürfe.

Ersetzt KI Controllerinnen und Controller?

KI kann Routinearbeit reduzieren und Analysen vorbereiten. Geschäftsverständnis, fachliche Plausibilisierung, Kommunikation, Maßnahmenbewertung und Verantwortung bleiben jedoch menschliche Aufgaben. Ziel ist ein wirksameres Controlling, nicht ein ungeprüfter Autopilot.

Müssen unsere Daten bereits perfekt strukturiert sein?

Nein. Die Datenlage muss aber transparent bewertet werden. Häufig beginnt ein sinnvoller Pilot mit einem abgegrenzten Datenbestand und klaren Qualitätsregeln; Verbesserungen an Struktur und Stammdaten werden anschließend gezielt priorisiert.

Wie wird verhindert, dass falsche Ergebnisse ins Reporting gelangen?

Durch definierte Datenquellen, Plausibilitätsregeln, dokumentierte Annahmen und verbindliche Freigaben. KI-Ergebnisse werden als Vorschlag behandelt und vor ihrer Nutzung im Management-Reporting fachlich geprüft.

Brauchen wir dafür ein großes IT-Projekt?

Nicht für jeden Anwendungsfall. RESCON startet bewusst mit einem begrenzten Pilot, der vorhandene Systeme und Daten nutzt. Technische Erweiterungen werden erst dann empfohlen, wenn Nutzen und Skalierbarkeit nachvollziehbar sind.

Wie wird der Erfolg eines KI-Projekts gemessen?

Vor dem Pilot werden passende Ausgangswerte festgelegt – zum Beispiel Bearbeitungszeit, Zahl manueller Schritte, Fehlerquote, Geschwindigkeit bis zur Analyse oder Qualität der erkannten Auffälligkeiten. So bleibt der wirtschaftliche Nutzen überprüfbar.

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