KI 4: PARES KI automatisiert die Abweichungsanalyse

Eine Abweichung zwischen Plan und Ist ist im Controlling schnell festgestellt. Der Umsatz liegt unter Plan, Kosten fallen höher aus als erwartet oder das Ergebnis entwickelt sich anders als prognostiziert. Die entscheidende Frage beginnt jedoch erst danach: Warum ist diese Abweichung entstanden?

Genau diese Ursachenanalyse kann im Controlling viel Zeit beanspruchen. Zahlen müssen verglichen, einzelne Positionen untersucht und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Unternehmensbereichen nachvollzogen werden.

Dabei reicht es für die Unternehmenssteuerung nicht aus, lediglich festzustellen, dass Plan und Ist voneinander abweichen. Controller und Geschäftsführer müssen verstehen, welche Positionen für die Entwicklung verantwortlich sind und wie relevant die Abweichung tatsächlich ist.

Genau hier kann künstliche Intelligenz bei der Abweichungsanalyse unterstützen. Sie hilft dabei, Unternehmensdaten schneller auszuwerten und aus einer festgestellten Abweichung konkrete Ansatzpunkte für die weitere Analyse abzuleiten.

Abweichungsanalyse: Die Ursache ist wichtiger als die Abweichung

Im vierten Video zur PARES KI geht es um eine klassische Aufgabe im Controlling: die Abweichungsanalyse. Dabei werden Planwerte mit der tatsächlichen Entwicklung verglichen und relevante Unterschiede untersucht.

Der reine Vergleich ist jedoch nur der erste Schritt. Zeigt die Auswertung beispielsweise ein schlechteres Ergebnis als geplant, muss anschließend geklärt werden, wodurch diese Entwicklung verursacht wurde. Liegt es am Umsatz? Sind einzelne Kostenpositionen gestiegen? Oder wirken mehrere Veränderungen gleichzeitig auf das Ergebnis?

Eine aussagekräftige Abweichungsanalyse beantwortet deshalb nicht nur die Frage „Wie groß ist die Abweichung?“, sondern vor allem: „Woher kommt sie?“

Warum die manuelle Abweichungsanalyse viel Zeit kosten kann

In vielen Controlling-Prozessen ist die Abweichungsanalyse mit wiederkehrender manueller Arbeit verbunden. Plan-, Ist- und Forecast-Werte müssen miteinander verglichen und auffällige Positionen anschließend einzeln untersucht werden.

Besonders beim Monatsreporting wiederholt sich dieser Prozess regelmäßig. Zunächst werden aktuelle Zahlen übernommen, anschließend Abweichungen identifiziert und schließlich Erklärungen für die wesentlichen Veränderungen gesucht.

Zeitaufwendig ist dabei weniger die Berechnung einer einzelnen Differenz. Die eigentliche Arbeit besteht darin, aus vielen Einzelinformationen die wirtschaftlich relevanten Abweichungen herauszufiltern und deren Ursachen nachvollziehbar einzuordnen.

Von Plan und Ist zur eigentlichen Ursache

Eine Abweichung sollte immer im Zusammenhang mit den zugrunde liegenden Unternehmensdaten betrachtet werden. Ein schlechteres Ergebnis kann beispielsweise durch geringere Umsätze entstehen, aber ebenso durch höhere Materialkosten, gestiegene Personalkosten oder andere Aufwendungen.

Hinzu kommt, dass sich einzelne Effekte gegenseitig verstärken oder teilweise ausgleichen können. Ein Umsatzplus bedeutet beispielsweise noch nicht automatisch ein besseres Ergebnis, wenn gleichzeitig die dafür notwendigen Kosten überproportional steigen.

Für Controller ist deshalb entscheidend, nicht bei der ersten sichtbaren Abweichung stehen zu bleiben. Erst die Analyse der zugrunde liegenden Positionen macht verständlich, welche Faktoren die wirtschaftliche Entwicklung tatsächlich beeinflussen.

Wie die PARES KI bei dieser Standardaufgabe unterstützt und eine Abweichungsanalyse auf Basis der Unternehmensdaten durchführt, sehen Sie im Video:

Wie KI die Abweichungsanalyse im Controlling unterstützt

Künstliche Intelligenz kann den Analyseprozess beschleunigen, indem sie auf vorhandene Unternehmensdaten zugreift und diese gezielt für betriebswirtschaftliche Fragestellungen auswertet.

Im PARES Plan stehen dafür Plan-, Forecast- und Ist-Daten zur Verfügung. Die PARES KI kann diese Informationen nutzen, um Fragen zu Abweichungen zu beantworten und relevante Zusammenhänge innerhalb der Unternehmensplanung herauszuarbeiten.

Dadurch verschiebt sich der Arbeitsaufwand: Statt zunächst manuell zahlreiche Positionen durchsuchen zu müssen, erhält der Controller schneller Hinweise darauf, wo relevante Abweichungen liegen und welche Faktoren genauer betrachtet werden sollten.

Abweichungen erkennen, bewerten und priorisieren

Nicht jede Abweichung ist für die Unternehmenssteuerung gleichermaßen relevant. Kleine Veränderungen können innerhalb einer normalen Schwankungsbreite liegen, während andere Entwicklungen frühzeitig auf ein strukturelles Problem oder eine Zielverfehlung hindeuten.

Eine gute Abweichungsanalyse sollte deshalb nicht möglichst viele Differenzen auflisten. Sie sollte dabei helfen, wirtschaftlich relevante Veränderungen zu identifizieren und deren Bedeutung für das Unternehmen einzuschätzen.

Gerade bei umfangreichen Unternehmensdaten kann KI dabei unterstützen, schneller zu den Positionen vorzudringen, die eine genauere Betrachtung erfordern. Für Controller entsteht damit mehr Zeit für die eigentliche betriebswirtschaftliche Aufgabe: Ursachen verstehen und daraus geeignete Maßnahmen ableiten.

Vom Rückblick zum aktuellen Forecast

Eine Abweichungsanalyse blickt zunächst auf die Differenz zwischen Planung und tatsächlicher Entwicklung. Für eine vorausschauende Unternehmenssteuerung sollte die Analyse jedoch nicht beim Rückblick enden.

Zeigt sich beispielsweise, dass eine ursprünglich getroffene Annahme nicht mehr realistisch ist, stellt sich unmittelbar die nächste Frage: Welche Auswirkungen hat diese Entwicklung auf die kommenden Monate und das erwartete Jahresergebnis?

Genau hier kommt der Forecast ins Spiel. Erkenntnisse aus der Abweichungsanalyse können genutzt werden, um die weitere Entwicklung neu einzuschätzen und die ursprüngliche Planung an aktuelle Erkenntnisse anzupassen.

Damit wird die Abweichungsanalyse vom reinen Kontrollinstrument zu einem Bestandteil der vorausschauenden Unternehmenssteuerung: Vergangenheit verstehen, aktuelle Entwicklungen bewerten und den Blick nach vorne aktualisieren.

KI ersetzt nicht die betriebswirtschaftliche Bewertung

Der Nutzen einer KI-gestützten Abweichungsanalyse liegt nicht darin, die Arbeit des Controllers vollständig zu übernehmen. Wiederkehrende Analyseschritte können vielmehr beschleunigt und relevante Informationen schneller verfügbar gemacht werden.

Die fachliche Einordnung bleibt entscheidend. Controller und Geschäftsführung müssen bewerten, warum eine Entwicklung eingetreten ist, welche Rahmenbedingungen berücksichtigt werden müssen und welche Maßnahmen für das Unternehmen sinnvoll sind.

Wenn weniger Zeit für das manuelle Zusammentragen und Durchsuchen von Daten benötigt wird, bleibt mehr Raum für genau diese Aufgaben. KI kann damit den Weg von der Abweichung zur fundierten Entscheidung verkürzen.