Trotz beeindruckender Leistungen bei standardisierten Aufgaben zeigen ChatGPT-4 und andere KI-Modelle gravierende Schwächen bei der Finanzberatung. Unternehmen müssen lernen, KI richtig einzusetzen – und Fehler zu vermeiden. Wie gelingt ein verantwortungsvoller Einsatz? Ein Überblick über Chancen, Risiken und Handlungsempfehlungen.

KI in Finance und Controlling: Chancen, Schwächen und Handlungsempfehlungen

Der Einsatz von KI-Chatbots wie ChatGPT-4, Gemini und Grok gewinnt zunehmend an Bedeutung – auch im Bereich Finance und Controlling. Unternehmen experimentieren mit dem Potenzial dieser Technologien, um Prozesse effizienter zu gestalten und datengetriebene Entscheidungen schneller zu treffen. Doch aktuelle Untersuchungen zeigen: Bei sensiblen Finanzfragen stoßen diese Systeme schnell an ihre Grenzen.

KI-Modelle als neue Helfer im Finanzwesen

KI-gestützte Tools wie ChatGPT-4 werden im Finance- und Controlling-Umfeld vor allem für Aufgaben wie Reporting, Forecasting und Datenanalysen eingesetzt. Laut einem Bericht von Haufe​ nutzen erste Unternehmen die Modelle beispielsweise, um komplexe Zahlenreihen schneller auszuwerten oder um Zusammenfassungen von Finanzberichten zu erstellen. Die KI unterstützt zudem bei Budgetplanungen, indem sie historische Daten analysiert und Prognosen vorschlägt.

Aktuelle Studien untersuchten konkret die Anwendung von ChatGPT-4 im Finance- und Controlling-Kontext anhand praxisnaher Tests:

• Das Erstellen eines Forecasts auf Basis von Ist-Daten,
• Das Interpretieren von Abweichungsanalysen,
• Die Simulation von Budgetvarianten.

Das Ergebnis: ChatGPT-4 zeigte beachtliche Fähigkeiten, insbesondere bei der Verarbeitung strukturierter Aufgaben und der Erklärung von Zusammenhängen. Allerdings offenbarte sich eine klare Schwäche bei komplexeren Aufgaben, etwa wenn Kontextwissen oder betriebswirtschaftliches Verständnis gefragt waren. In solchen Fällen agierte die KI oft oberflächlich oder nur bedingt nachvollziehbar. Besonders deutlich wurde, dass GPT-4 keine echte betriebswirtschaftliche Intelligenz besitzt, sondern auf Mustererkennung und Sprachstatistiken basiert.

Für einfache Controlling-Aufgaben kann KI dementsprechend bereits sinnvoll eingesetzt werden – aber eine fundierte Unternehmenssteuerung erfordert weiterhin menschliche Expertise und Erfahrung.

Gravierende Schwächen bei Finanzberatungen

Zusätzlich zu den Praxistests im Controlling zeigen externe Studien gravierende Schwächen von KI-Chatbots bei der Beantwortung komplexer Finanzfragen:
In rund zwei Dritteln der Fälle lieferten getestete Chatbots – darunter ChatGPT, Gemini und Grok – unvollständige, ungenaue oder schlicht falsche Antworten. Zu den typischen Problemen gehörten:

• Falsche steuerrechtliche Auskünfte,
• Fehlerhafte Investmentempfehlungen,
• Veraltete oder missverstandene rechtliche Rahmenbedingungen.

Diese Ergebnisse unterstreichen die Risiken, wenn KI-Systeme unkritisch für individuelle Finanzberatungen eingesetzt werden. Besonders brisant: Fehlerhafte Auskünfte waren oft nur schwer als solche zu erkennen und könnten bei ungeprüfter Übernahme erheblichen wirtschaftlichen Schaden verursachen.

Empfehlungen für Unternehmen

Trotz dieser Herausforderungen bietet KI großes Potenzial – sofern ihr Einsatz gezielt erfolgt:

• Klarer Einsatzbereich: KI eignet sich insbesondere für standardisierte Controlling-Aufgaben, nicht aber für individuelle Beratung.
• Verpflichtende menschliche Kontrolle: Alle KI-basierten Analysen müssen von Finanzexperten überprüft werden.
• Kompetenzaufbau: Mitarbeitende im Finance-Bereich sollten gezielt im sicheren und kritischen Umgang mit KI-Tools geschult werden.
• Realistische Erwartungshaltung: Unternehmen müssen die Grenzen aktueller KI-Modelle verstehen und berücksichtigen.

Das bedeutet: KI kann die Arbeit in Finance und Controlling effektiv unterstützen, aber nur im Zusammenspiel mit menschlicher Expertise verantwortungsvoll genutzt werden.

Fazit: KI als Unterstützung, nicht als Entscheidungsträger

Die Integration von KI-Chatbots wie ChatGPT-4 in Finance und Controlling bietet spannende Chancen. Unternehmen können von Effizienzgewinnen profitieren, Prozesse beschleunigen und datengetriebene Analysen verbessern. Dennoch bleibt klar:
Für komplexe Entscheidungen, strategische Analysen und individuelle Beratung bleibt menschliches Fachwissen unerlässlich.

Richtig eingesetzt, wird KI im Finance-Umfeld zu einem mächtigen Werkzeug – aber nicht zum Ersatz für Erfahrung, Kontextwissen und fundiertes betriebswirtschaftliches Urteilsvermögen.