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Künstliche Intelligenz und Machine Learning im Controlling

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14.02.2020

Künstliche Intelligenz und Machine Learning im Controlling

Als Controller hört man häufig, dass das Controlling in Zeiten von Data Science, Machine und Deep Learning zunehmend obsolet werden wird. Lassen Sie sich von solchen reißerischen Behauptungen nicht verunsichern. Verfallen Sie nicht in Abwehrhaltung, wenn Sie mit dem Thema Data Science konfrontiert werden. Keiner will Ihren Job wegrationalisieren und Ihre Expertise ist mehr gefragt denn je!

Das heißt nicht, dass Sie sich entspannt zurücklehnen und den Dingen freien Lauf lassen können. Die erfolgreichsten Unternehmen der Welt verdanken ihre prominente Stellung der Tatsache, dass sie elementare gesellschaftliche und technologische Veränderungen frühzeitig antizipiert und adaptiert haben. Ihrer Konkurrenz waren sie damit einen wichtigen Schritt voraus.

Von einem Controller wird erwartet, dass er genau solche Weichenstellungen zum Wohle des Unternehmens anstößt und ihre Durchsetzung forciert.

Den Data Science Hype auszusitzen und im großen Bogen zu umschiffen ist keine Option. Denn eins ist sicher: Der Einzug von Algorithmen in die Unternehmensprozesse ist unaufhaltbar.

Das Optimierungspotenzial ist einfach zu groß, um es nicht zu nutzen. Wer den Anschluss verliert, hat früher oder später das Nachsehen.

Fortschritte aktiv mitgestalten

Daher ist es besser, den Fortschritt aktiv mitzugestalten, statt ihn ihn zu fürchten oder ihm gar im Weg zu stehen. Machen Sie den ersten Schritt in diese Richtung, indem Sie sich ein realistisches Bild über den Beruf eines Data Scientist machen.

Das gelingt meist besser, wenn man sich mit den grundlegenden Fragestellungen und Werkzeugen dieser Berufsgruppe auseinandersetzt und sich nicht dem medialen „Buzzword-Bingo“ rund um das Thema aussetzt. Letzteres mag aufregend sein, hat aber meist nur wenig mit dem Arbeitsalltag eines Data Scientist zu tun.

Wissen aufbauen – Nutzen einschätzen

Frischen Sie Ihr statistisches Grundlagenwissen aus Schul- und Universitätszeiten auf! Hierfür können Sie auf verschiedene Möglichkeiten zurückgreifen:

Print- und Onlinemedien zum Aufbau von Grundkenntnissen

Es gibt zahlreiche Print- und Onlinemedien, die die Basics durchaus unterhaltsam vermitteln und weitgehend auf mathematischen Fachjargon und komplizierte Formeln verzichten.

Machen Sie sich mit der Funktionsweise grundlegender statistischer Verfahren vertraut. So können Sie mitreden, wenn es um Korrelationen, Regressionen, Klassifikationen und Clusterverfahren geht.

Haben Sie ein Grundverständnis aufgebaut, verstehen Sie schon bald die Grundprinzipien von Machine Learning, neuronalen Netzwerken und Künstlicher Intelligenz (KI). Sie werden merken, dass es sich hierbei um kein Hexenwerk oder schiere Zauberei handelt.

Online-Kurse für tiefere Einblicke in die Praxis

Um tiefer in die Praxis einzutauchen, hält das Internet eine Vielzahl kostenloser oder preisgünstiger Online-Kurse bereit. Diese bieten einen leichten Einstieg für das Coden mit Python oder R und für weitere Data Science-Anwendungen.

Sie müssen keine komplette Umschulung zum Data Scientist durchlaufen. Ein grobes Verständnis für das Instrumentarium und die Möglichkeiten reicht bereits aus. So bauen Sie Berührungsängste ab und können den Mehrwehrt von Data Science besser einschätzen.

Förderung durch den Arbeitgeber

Einen solchen Wissensaufbau neben beruflichen und privaten Verpflichtung zu bewältigen stellt zweifellos eine Herausforderung dar. Hier muss der Arbeitgeber für die Notwendigkeit von Fortbildungsmaßnahmen sensibilisiert werden. Fordern Sie Ihre Förderung aktiv ein. Warten sie nicht, bis Sie die Thematik überrumpelt und Sie es plötzlich mit Data Scientists als Arbeitskollegen zu tun bekommen.

Ist dies bereits der Fall, dann begegnen Sie ihnen nicht mit Argwohn, sondern mit Interesse. Sie können viel voneinander lernen und profitieren. Bietet Ihr Arbeitgeber von sich aus Fortbildungsangebote an, sollten Sie diese nutzen. So geraten Sie bei neuen Entwicklungen im Unternehmen nicht aufs Abstellgleis.

Wie KI und Machine Learning im Controlling eingesetzt werden kann

Sobald Sie das Potential von Data Science erkannt haben, können Sie Innovationen aktiv mitgestalten und als Dreh- und Angelpunkt für neue Projekte fungieren. Machine Learning und Deep Learning im Controlling erleichtern den Arbeitsalltag und entlasten von lästigen repetitiven Aufgaben.

Zeitraubende Tätigkeiten, die festen Abläufen und Regeln folgen und eine hohe Aufmerksamkeit abverlangen, können oftmals relativ leicht automatisiert werden. Machine Learning und KI haben sich in der Finanzabteilung und dem Rechnungswesen sowie bei der Erstellung von Reports und Dashboards schon vielfach bewährt.

Dabei müssen Sie als Controller keinen Bedeutungsverlust Ihres Arbeitsplatzes befürchten. Als Experte besitzen Sie ein exklusives Verständnis für die den Zahlen zugrundeliegenden Geschäftsprozesse.

In Kombination mit Ihrem erworbenen Grundverständnis für Data Science machen Sie sich unentbehrlich für Ihr Unternehmen. Nur Sie können Lösungen liefern, wo Algorithmen versagen.

In der Zwischenzeit können Sie sich auf Ihre Kernaufgabe als Controller konzentrieren und wichtige Impulse für die Planung und Steuerung der Unternehmensprozesse liefern. So verorten Sie den Part der Kontrolle wieder stärker im Controlling.

Algorithmen sind Menschen zwar bei der systematischen Verarbeitung von großen Datenmengen überlegen. Sie können jedoch nur auf Grundlage fester Regeln und eindeutiger Datenlage sinnvolle Ergebnisse produzieren. Sie sind gut darin, Muster von Zusammenhängen zu erkennen und daraus Regeln abzuleiten, versagen jedoch bei unvorhergesehenen Ereignissen, die keiner Struktur folgen.

Die richtige Einordnung solcher Ereignisse und die entsprechende Reaktion kann bisher nur von tatsächlicher Intelligenz bewältigt werden.

Hier kommen Sie als Human in the loop ins Spiel. Nur Sie haben ein Gespür dafür, wenn Algorithmen falsch liegen. Mit Ihrem Wissen über die Grenzen der Technologie bewahren Sie Ihr Unternehmen vor folgenschweren Entscheidungen, die als Konsequenz blinden Vertrauens gegenüber Algorithmen getroffen werden. Auch hier ist Kontrolle durch fähige Controller gefragt.

Maßnahmen zur Umsetzung in Ihrem Unternehmen

Hat dieser Text bei Ihnen einen Nerv getroffen? Sie können sich gerne an uns wenden, wenn Sie Interesse an einem maßgeschneiderten Kursangebot haben. Zurzeit bieten wir zwei Inhouse-Workshops zum Thema Data Science an. Diese sind speziell auf die Bedürfnisse von Controllern / Business Analysten abgestimmt.

Es handelt sich hierbei um einen eintägigen und einen zweitägigen Workshop. Letzterer beinhaltet zusätzlich die Einführung in das Open Source-Analysetool KNIME. So können Sie die Inhalte des Kurses vor Ort praktisch umsetzen. Bei Interesse und weiteren Fragen zu unserem Angebot kontaktieren Sie uns unter info@barc.de

Autor: Alexander Rode