Ausgangssituation und Motivation
Das Controlling umfasst die Planung, das Berichtswesen und die Leistungsmessung im Unternehmen. Dort wird häufig noch Information als gescannte Dokumente verarbeitet, deren Übertragung in weiterführende Systeme ist ressourcenintensiv und fehleranfällig ist. In dem Kontext ist das Controlling heute ein retrospektiver Prozess, es werden nur Daten aus der Vergangenheit betrachtet.
Lösung
Mit dem Einsatz von Machine Learning ist es möglich die Qualität und die Effizienz im Controlling zu verbessern. In der Planung lassen sich neue Aspekte im Controlling ermöglichen, wie der Abschätzung zukünftiger Werte.
Robotic-Process-Automation: Die Kombination von KI-basierter Schrifterkennung (Online Character Recognition, OCR) mit Natural Language Processing zur Ermittlung und Kategorisierung relevanter Daten und der Übertragung an nachfolgende folgende Systeme steigern Effizient und Qualität.
Nutzung von Regressionsmodellen unter der Nutzung von Zeitreihen zur Unterstützung der Planung und Prognose von Information.
Beitrag von KI
KI hilft dabei, Information zu erkennen und aufzubereiten, sowie Information in die Zukunft zu projizieren.
Dies geschieht in den Bereichen:
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Zeichen- und Bilderkennung mit Deep Learning
- Regressionsmodelle
Quellen
Interessante Information finden Sie in dieser Publikation oder in dem Video von Prof. Friedl:
- „Künstliche Intelligenz als Zukunftstechnologie im Controlling“, Prof. Barbara Weíßenberger, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
- „Macht KI Controlling besser“, Prof. Dr. Gunter Friedl, TUM School of Management
Webcast Prof. Dr. Friedl Unit4 Prevero – Künstliche Intelligenz im Controlling – YouTube