Künstliche Intelligenz im Management Reporting. Eine Analyse der Chancen und Herausforderungen für KMUs in Deutschland

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1 Problemstellung

1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen

1.3 Aufbau der Arbeit

2. Thematische und konzeptionelle Grundlagen

2.1 Management Reporting

2.1.1 Definition des Management Reportings

2.1.2 Erstellungsprozess

2.2 Künstliche Intelligenz

2.2.1 Definition Künstlicher Intelligenz

2.2.2 Machine Learning, Deep Learning und Künstliche neuronale Netze

2.2.3 Natural Language Processing

2.2.4 Intelligent Robotic Process Automation

3. Anwendung Künstlicher Intelligenz im Management Reporting

3.1 Herausforderungen

3.1.1 Knowhow

3.1.2 Change-Management

3.1.3 Datenstrukturen

3.2 Use-Cases

3.2.1 Intelligente Datenverarbeitung und Mustererkennung

3.2.2 Intelligente Entscheidungsunterstützung

3.2.3 Intelligente Datenvisualisierung

3.2.4 Intelligente Automatisierung

3.3 Veränderung der Rolle des Controllers

3.3.1 Informationssammler

3.3.2 Business Partner

4. Experteninterviews zur Erforschung der Anwendung Künstlicher Intelligenz im Management Reporting

4.1 Vorgehensweise eines semistrukturierten Experteninterviews

4.1.1 Auswahl und Beschreibung der Experten

4.1.2 Organisation und Durchführung des Experteninterviews

4.2 Auswertung der Experteninterviews

4.3 Diskussion der Ergebnisse

4.3.1 Modernes Management Reporting

4.3.2 Datenmanagement

4.3.3 KI-Reporting

4.3.4 KI-Business Partnering

4.4 Limitationen der Forschung

5. Fazit

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht das Potenzial und die Herausforderungen Künstlicher Intelligenz (KI) innerhalb des Management Reportings (MR), mit einem speziellen Fokus auf kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in Deutschland. Ziel ist es zu analysieren, wie KI-Anwendungen die Qualität, Automatisierung und Effizienz des Reportings verbessern und die Rolle des Controllers zum strategischen Business Partner transformieren können.

• Analyse der Status-quo-Problematiken im MR kleiner und mittlerer Unternehmen
• Untersuchung technologischer Grundlagen von KI (ML, DL, NLP, RPA) im Controlling-Kontext
• Identifikation konkreter KI-Use-Cases zur Prozessoptimierung
• Diskussion von Herausforderungen bei der Implementierung (Datenqualität, Knowhow, Change-Management)
• Bewertung des Einflusses der KI auf das Rollenbild des Controllers

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Beschreibt die Relevanz Künstlicher Intelligenz im aktuellen wirtschaftlichen Umfeld unter Berücksichtigung von Digitalisierung und Krisen und legt die Forschungszielsetzung fest.

2. Thematische und konzeptionelle Grundlagen: Definiert die Begriffe Management Reporting (MR) unter Einbeziehung des Controlling-Prozessmodells sowie die theoretischen KI-Technologien wie Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing und Robotic Process Automation.

3. Anwendung Künstlicher Intelligenz im Management Reporting: Analysiert zentrale Herausforderungen wie Knowhow-Mangel und Datenstrukturen in KMUs und stellt praxisrelevante Use-Cases sowie die Rollenveränderung des Controllers vor.

4. Experteninterviews zur Erforschung der Anwendung Künstlicher Intelligenz im Management Reporting: Erläutert die methodische Vorgehensweise qualitativer Experteninterviews und diskutiert die Ergebnisse in Hinblick auf modernes Reporting, Datenmanagement, KI-Reporting und Business Partnering.

5. Fazit: Fasst die Kernergebnisse der Arbeit zusammen und beantwortet die initialen Forschungsfragen zur Eignung und zum Nutzen von KI-Verfahren im KMU-Umfeld.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, Management Reporting, Controlling, KMU, Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Robotic Process Automation, Business Partnering, Datenqualität, Datenmanagement, Prozessautomatisierung, Entscheidungsunterstützung, Digitale Transformation.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit?

Die Arbeit analysiert die Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Management-Reporting-Prozessen in deutschen kleinen und mittleren Unternehmen (KMU).

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die Untersuchung umfasst die technische Basis von KI, Herausforderungen bei der Implementierung wie Datenqualität und Knowhow sowie die Transformation der Controller-Rolle.

Was ist das primäre Ziel?

Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie KI-Technologien KMUs helfen können, ihr Reporting effizienter zu gestalten und den Controller bei der Entscheidungsunterstützung zu unterstützen.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wird ein qualitativer Forschungsansatz gewählt, der auf semistrukturierten Experteninterviews basiert und mittels deduktiver Inhaltsanalyse nach Mayring ausgewertet wird.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil befasst sich detailliert mit der Analyse von Herausforderungen (Change-Management, Datenstrukturen), identifizierten Use-Cases und der Rollenentwicklung vom Informationssammler zum Business Partner.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Wichtige Begriffe sind KI, KMU-Controlling, Datenmanagement, Predictive Analytics und Business Partnering.

Warum sind Datenstrukturen in KMUs eine Barriere für KI?

KMUs leiden häufig unter fragmentierter Softwarelandschaft und unzureichenden Datenintegrationsprozessen, was eine Voraussetzung für KI-gestützte Analysen, wie ein zentrales Data Warehouse, erschwert.

Welchen Mehrwert bietet KI für das Controlling in der Praxis?

KI automatisiert repetitive Tätigkeiten in der Datenaufbereitung, sorgt für schnellere Bereitstellung von Berichten und ermöglicht datenbasierte Prognosen, was den Controller entlastet und die Entscheidungsqualität stärkt.