Dazu habe ich ein umfangreiches Excel-File einer Test-Unternehmung mit Buchungssätzen aller Kostenarten eines Test-Unternehmens über 5 Jahre hinweg in ChatGPT hochgeladen. Dieses beinhaltete detaillierte IST- und Budget-Daten zu Umsätzen, direkten Kosten, Produktsegmenten, Marken, Stückzahlen und weiteren wichtigen Controlling-Elementen. Ohne weitere Erklärungen bin gerade an die Aufgabenstellung gegangen.
👉 Ich habe ChatGPT mit folgender Frage konfrontiert: "Die Geschäftsleitung bittet mich als Controller die wichtigsten Kernaussagen zu Umsatz, Deckungsbeiträgen, Stückzahlen, Abweichung zu Budget und Gemeinkosten für 2022 in Bullet Points zusammen zu fassen und zu kommentieren:"
🔝 Die Antwort: Überraschend positiv! ChatGPT zeigt, ohne weitere Hilfen tief in die Zahlen eintauchen zu können und nicht nur komplexe Analysen durchzuführen, sondern auch, die Daten auf eine gute Art und Weise zu interpretieren und zu kommentieren. 🎯📉
Hier einige Kommentare, welche mich im Ansatz schon an gewisse Reportings-Packages erinnern:
⏩ Umsatzabweichungen: Die IST-Umsätze in 2022 weichen in mehreren Bereichen signifikant vom Budget ab, mit einer besonders starken negativen Abweichung von -17,37% bei der Marke "2. Coldice" in "1. NEW PRODUCTS".
⏩ Deckungsbeiträge:
Trotz der Umsatzabweichungen sind die Deckungsbeiträge in allen Marken positiv, mit einem Höchstwert von 2,024,569 bei "1. Imprint" in "1. NEW PRODUCTS".
⏩ Stückzahlen:
Die IST-Stückzahlen sind generell niedriger als budgetiert, mit der größten negativen Abweichung bei "2. Coldice" in "1. NEW PRODUCTS" (-2,448 Einheiten).
⏩ Kosten pro Einheit:
Die Kosten pro Einheit sind besonders hoch bei "3. Terenzi" in "1. NEW PRODUCTS" mit -43,92 pro Einheit.
⏩ Deckungsbeiträge pro Einheit:
Hohe Deckungsbeiträge pro Einheit, mit einem Spitzenwert von 33,29 bei "1. Imprint" in "1. NEW PRODUCTS".
👨💼💬 Aber ersetzt das wirklich die Notwendigkeit eines Controllers? Während KI ein mächtiges Werkzeug sein kann, bleibt die menschliche Intuition und das kritische Denken aus meiner Sicht unersetzlich, besonders wenn es um die Feinheiten und tiefgreifenden Analysen geht.
Ich lade Sie herzlich dazu ein, Ihre Erfahrungen und Meinungen zu teilen! Haben Sie bereits mit KI in Ihrem Finanzbereich experimentiert? Welche Vorteile und Herausforderungen sind Ihnen dabei begegnet?
Herzlichst, Roman Kalberer
