In der sich schnell verändernden Finanzlandschaft wird künstliche Intelligenz (KI) als leistungsfähiges Werkzeug für die Datenanalyse und die Betrugsbekämpfung immer wichtiger. Vor kurzem wurde unserem Team eine Herausforderung gestellt: potenzielle “Probleme” in einem Satz finanzieller Daten zu identifizieren. Mit einem auf KI basierenden spezialisierten Datenanalysentool, SCOTi®, begannen wir eine Reise, die das transformative Potenzial von KI in der Finanzanalyse aufdecken würde.
Beim Untersuchen der Daten zeigten sich schnell Muster und Anomalien. Eine der bemerkenswertesten Entdeckungen war das Vorhandensein von “Klippen” in den Einkaufspreisen – ungewöhnliche Konzentrationen von Transaktionen an bestimmten Preispunkten, gefolgt von starken Abfällen. Dies wirft wichtige Fragen auf: Deuten diese Muster auf Betrug hin? Waren sie das Ergebnis von Mitarbeitern, die versuchten, Systembeschränkungen zu umgehen? Oder hatten externe Parteien optimale Preistrategien identifiziert?
Um unsere Untersuchungen zu vertiefen, nutzten wir generative KI, um eine Liste relevanter Fragen zu potenziellen Betrugsfällen zu entwickeln. Diese Fragen verarbeiteten wir dann durch das Datenanalysentool, das nicht nur Antworten lieferte, sondern auch die zugrunde liegende Logik und SQL-Abfragen bereitstellte, die zur Erreichung der Schlussfolgerungen verwendet wurden. Diese Herangehensweise ermöglichte es uns, die Daten aus verschiedenen Blickwinkeln schnell zu analysieren und Transaktionen zu kennzeichnen, die näherer Überprüfung bedurften.
Unsere Erfahrung mit KI in der Finanzanalyse hat gezeigt, dass KI zwar in der Lage ist, große Datenmengen zu verarbeiten und potenzielle Probleme mit bemerkenswerter Effizienz zu identifizieren, letztendlich jedoch dazu dient, menschliche Expertise zu ergänzen, anstatt sie zu ersetzen. Die Anwendung von KI auf Finanzanalysen ermöglicht es, potenzielle Fehler, Betrug und schlechte Geschäftsentscheidungen zu identifizieren und menschliche Expertise zu unterstützen.
Es ist entscheidend zu verstehen, dass KI das menschliche Fachwissen in diesem Szenario nicht ersetzt. Stattdessen erweitert sie unsere Fähigkeiten, wodurch Finanzfachleute effizienter und effektiver arbeiten können. KI ist besonders gut darin, große Datenmengen schnell zu verarbeiten und potenzielle Probleme zu identifizieren, während menschliches Urteilsvermögen für die Interpretation der Ergebnisse, die Entscheidungsfindung und die Umsetzung von Lösungen unerlässlich bleibt.
Zum Schluss kann festgehalten werden, dass die Zukunft eine immer wichtigere Rolle für KI in der Finanzanalyse und im Management darstellt. Durch die Automatisierung von Routineüberprüfungen, die Identifizierung potenzieller Probleme und die Bereitstellung schneller Einblicke werden KI-Tools Finanzfachleuten ermöglichen, effizienter und effektiver zu arbeiten als je zuvor. Es geht bei dieser Vision der Zukunft nicht darum, dass KI Menschen ersetzt – sondern darum, dass KI Menschen befähigt, mehr zu erreichen.