Business-Intelligence-gestütztes Controlling liefert deu ... / 6.3 Analyse und Reporting

Analyse und Reporting werden mit dem Einsatz traditioneller und explorativer BI-Frontends intensiv unterstützt.^[1] KI-gestützte Analysemodelle bieten sich nicht für die direkte Datenbewirtschaftung und die Erstellung von Business-Reportingsystemen an. Hierfür sind sie nicht ausgelegt. Mit Hilfe des Einsatzes von KI können sie allerdings vorhandene Analyse- und Reportingsysteme verbessern.

Für Spezialanalysen können explorative Datenanalysen mit KI separat oder integriert im Zusammenspiel mit einem BI-gestützten System durchgeführt werden. Sie sind insbesondere dann sinnvoll, wenn neue, bisher unbekannte Zusammenhänge anhand geeignet großer Datenmengen aus internen und externen Quellen hergeleitet werden können. Wenn dies gelingt, können Planung sowie Analysen zur Steuerung des Geschäftsmodells auf die neuen Erkenntnisse angepasst werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von "Augmented Analytics" (Erweiterte bzw. KI-gestützte Analyse).^[2]

Weiterhin kann der Berichterstellungs- und -gestaltungsprozess indirekt verbessert werden, indem insbesondere mit Hilfe der KI das Nutzungsverhalten des Reportempfängers analysiert wird. Neben der reinen Aufrufermittlung und Verweildauerermittlung der einzelnen Analysen kann die KI mit Hilfe des Eye-Tracking-Verfahrens erkennen, welche Daten dem Analysten besonders wichtig sind.

Über die Analyse des Leseverhaltens (Blickpunkte) des Empfängers werden hierbei z. B. häufig genutzte Kennzahlen oder Grafiken erkannt, was Rückschlüsse auf den individuellen und gemeinsamen Informationsbedarf zulässt.^[3] Wird z. B. erkannt, dass eine Analyse oder Kennzahl wenig genutzt wird, darf dies aber nicht automatisch zum Ausschluss dieser Information führen. Es könnte z. B. sein, dass nicht benutzte Berichte und Kennzahlen eigentlich wichtig wären, sie aber nicht richtig geschult und für die Zwecke der Unternehmenssteuerung kommuniziert wurden.

Zudem bleibt das Problem, dass nur vorhandene Informationen ausgewertet werden. Neue Informationen und Impulse würden durch das Eye-Tracking-Verfahren nicht identifiziert. Reporting wird aber auch immer durch die Impulse von Führungskräften und Mitarbeitern sowie von Experten von außen z. B. über Benchmarks angeregt und verbessert.

Weiterhin können sogenannte Chatbots sehr gut für Analysezwecke hinzugezogen werden. Chatbots sind computergestützte Dialogsysteme, welche mit Menschen in einem Chat kommunizieren, die häufig auf KI basieren und rund um die Uhr zur Verfügung stehen.^[4] Diese Technik ist bekannt z. B. durch auditive Sprachassistenten (z. B. Alexa oder Siri) oder in Form eines textuellen Chat-Interfaces auf entsprechenden Webseiten.

Im Controlling-Einsatz lassen sich z. B. Antworten auf Fragen eines Analysten mit Hilfe von Deep Learning finden. Bei einfachen Anfragen nach verfügbaren Reports und Planungsgebieten ist ein Einsatz von Chatbots schon jetzt sehr gut vorstellbar. Hierzu müssten die Kontextinformationen (z. B. Formeln und Bedeutung einer Kennzahl) der verfügbaren Inhalte der Planungs- und Reportingwerkzeuge herangezogen werden. Vorschläge für weitere Informationen zum Bericht oder Planungsgebiet könnten verlinkt und somit vom Anwender direkt angesprochen werden.

Ein Beispiel für eine solche Sprachassistenz in der Diamant-Software Diamant/4 zeigt Abb. 3. Die Diamant Software GmbH bietet moderne Software-Lösungen für das Rechnungswesen und Controlling speziell für KMU an.

Bei komplexen Analyse- und Prognoseanfragen des Managements mit verschiedenen Zielrichtungen kommt ein System mit intelligenten Chatbots aber schnell an seine Grenzen. Die mannigfaltigen Ursache- und Wirkungszusammenhänge betriebswirtschaftlicher Sachverhalte sind für die derzeitige KI zu komplex. In der Praxis werden sich daher zunächst einfache regelbasierte und intelligente Chatbots durchsetzen, deren Horizont sich auf klar abgrenzbare Aufgabenstellungen konzentriert. Es ist in der Zukunft jedoch davon auszugehen, dass diese Technik stark forciert wird und sich weiter verbreitet.

Abb. 3: ISI: Sprachassistentin in der Diamant-Software Diamant/4^[5]

[1] Vgl. Schön, 2022, S. 50-263 und S. 394-403.

[2] Vgl. Bliznak, 2020, S. 156.

[3] Vgl. Werner, 2021.

[4] Vgl. Friedl, 2019, S. 35.

[5] Quelle: Diamant Software, 2021.