Finanzen & Controlling

Finanzreporting mit LLMs: Kommentare und Summaries automatisiert erstellen

Im Monats- und Quartalsabschluss geht viel Zeit in das Formulieren: Abweichungen erklären, Berichtspakete zusammenfassen, Fassungen für ausländische Gesellschaften übersetzen. Das Kompaktseminar zeigt in vier Stunden, wie große Sprachmodelle (LLMs) diese Texte aus strukturierten Zahlen entwerfen, wie sie an Excel, Power BI oder ein Data Warehouse angebunden werden und wie jede Zahl im Text belegbar bleibt. Am Ende stehen Regeln für Vertraulichkeit und Freigabe sowie ein Plan für den nächsten Berichtszyklus.

Für wen

Controllerinnen und Controller, Mitarbeitende im Konzernrechnungswesen und Berichtsverantwortliche, die Monats- und Quartalsberichte mit generativer KI zügiger erstellen wollen.

KI-Kompaktseminar · 4 Stunden

Abweichungen versprachlichen, Zahlen absichern, Berichtsstrecke aufbauen

Das nehmen Sie mit

  • Sie können einschätzen, wann regelbasierte Textbausteine genügen und wann sich LLM-basierte Generierung lohnt.
  • Ein kleiner Report mit generierten Abweichungskommentaren ist in der Übung entstanden.
  • Mit festen Prüfschritten führen Sie jede Zahl im Berichtstext auf einen Quellwert zurück.
  • Regeln zu Vertraulichkeit, Review und Verantwortung für KI-Texte stehen als Grundlage für den Rollout.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Grundlagen: Wie LLMs aus Zahlenwerken Berichtstext machen

    • Natural Language Generation im Reporting: LLMs fassen Plan-Ist-Abweichungen in lesbare Sätze
    • Regelbasierte Textbausteine oder LLM-basierte Generierung: Unterschiede und Einsatzbereiche
    • Anforderungen an Berichtstexte: exakte Werte, einheitliche Begriffe, passende Tonalität
    • Live-Demo: Eine Abweichungstabelle wird zum Kommentar für die Geschäftsleitung
    • Wie viel Zeit sich im Monatsabschluss realistisch einsparen lässt
  2. Teil 2

    Modul 2 – Workflows: Kommentare, Summaries und Übersetzungen

    • Übung: Abweichungsanalysen mit realen Daten automatisch kommentieren lassen und nachbessern
    • Management Summaries aus umfangreichen Berichtspaketen verdichten
    • Berichte für ausländische Gesellschaften übersetzen und sprachlich lokalisieren
    • Structured Input: Zahlen als Tabelle übergeben, damit das Modell keine Werte hinzudichtet
  3. Teil 3

    Modul 3 – Datenanbindung: Berichte aus Quellsystemen speisen und belegen

    • Excel, Power BI und Data Warehouse als Datenquelle der generierten Berichte
    • Validierung als Grundsatz: Zu jeder Zahl im Text gehört ein nachweisbarer Quellwert
    • ChatGPT, Copilot und spezialisierte Reporting-Tools im Vergleich
    • Übung: Einen kommentierten Mini-Report aus Kennzahlen und generierten Texten aufbauen
    • Was Controller selbst beurteilen müssen: Ursachen, Bewertung und Empfehlungen an die Leitung
  4. Teil 4

    Modul 4 – Rollout: Freigaben regeln, Berichtsstrecke verstetigen

    • Vertraulichkeit: welche Finanzdaten in welches Werkzeug eingegeben werden dürfen
    • Review-Prozess festlegen: wer KI-Texte gegenliest, freigibt und dafür einsteht
    • Vom Pilotbericht zur festen Berichtsstrecke im Abschlusskalender
    • Akzeptanz im Controlling-Team und bei den Berichtsempfängern aufbauen
    • Plan für den kommenden Berichtszyklus: welcher Bericht zuerst, mit welchen Prüfschritten

VoraussetzungenPraxis im Berichtswesen. Technische Vorkenntnisse braucht es nicht.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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