Datenqualität im Finanzreporting: Warum Copilot allein nicht reicht

Die Qualität der Daten im Finanzreporting ist entscheidend. Die Zahlen im Bericht müssen nachvollziehbar und korrekt sein. Mit dem Aufkommen von KI-Assistenten stellt sich die Frage, wie diese neuen Werkzeuge die Arbeit im Finanzteam beeinflussen. Werkzeuge wie Microsoft Copilot versprechen Effizienz bei einzelnen Aufgaben. Sie automatisieren jedoch nicht den gesamten Prozess. Die Sicherung der Datenqualität über die gesamte Kette – vom ERP-Export bis zum fertigen Bericht – erfordert einen strukturierten Ansatz.

Die Rolle von KI-Assistenten im Finanzalltag

KI-Assistenten sind darauf ausgelegt, spezifische, abgegrenzte Aufgaben zu erledigen. Microsoft integriert diese Technologie, um die Fragmentierung von Arbeitsabläufen zu reduzieren und Entscheidungen zu beschleunigen (Microsoft 2026). Ein Controller kann einen Assistenten beispielsweise nutzen, um eine E-Mail zu formulieren oder eine komplexe Excel-Formel vorzuschlagen. Die Interaktion basiert auf einer konkreten Anweisung, einem «Prompt».

Die Verantwortung für das Ergebnis bleibt jedoch beim Anwender. Der Assistent versteht den Kontext nur so weit, wie er ihm mitgeteilt wird. Er prüft nicht die Herkunft der Daten und validiert nicht die Geschäftslogik dahinter. Wenn eine Antwort nicht den Erwartungen entspricht, kann der Nutzer eine neue Antwort generieren lassen (Microsoft 2026). Dies zeigt, dass der Mensch die Ergebnisse aktiv steuern und prüfen muss. Ein KI-Assistent ist ein Werkzeug für eine Aufgabe, nicht ein Garant für einen korrekten Prozess.

Prozessintegrität versus punktuelle Automatisierung

Das Finanzreporting ist ein Prozess. Es ist eine Kette von Arbeitsschritten, die präzise aufeinander aufbauen. Die Kette beginnt mit dem Datenexport aus dem ERP-System, sei es SAP, Abacus oder Dynamics. Sie führt über verschiedene Stufen der Datenaufbereitung, Konsolidierung und Analyse in Excel. Am Ende stehen die fertigen Berichte für das Management oder die Quartalsabschlüsse.

Die Integrität dieser Kette ist die Grundlage für verlässliche Zahlen. Ein Fehler an einer Stelle pflanzt sich fort und kann das gesamte Ergebnis verfälschen. Hier liegt der Unterschied zwischen punktueller Hilfe und Prozessautomatisierung. Ein KI-Assistent kann einen einzelnen Schritt beschleunigen, zum Beispiel die Formatierung einer Tabelle. Die Übergänge zwischen den Schritten – das Kopieren von Daten, die manuelle Anpassung von Bezügen – bleiben fehleranfällig.

Eine durchgehende Prozessautomatisierung hingegen betrachtet die gesamte Kette. Sie sorgt dafür, dass die Daten ohne manuelle Eingriffe von einem Schritt zum nächsten fliessen. Die Prozessschritte sind dokumentiert und wiederholbar. Die Logik ist fixiert und wird nicht bei jeder Ausführung neu interpretiert. Dies schafft eine nachvollziehbare und besser prüfbare Umgebung für das Reporting. Die Qualität wird im Prozess verankert und ist weniger von der Tagesform eines Mitarbeiters oder der Interpretation eines KI-Tools abhängig.

Datenqualität in unsicheren Zeiten

In einem unsicheren wirtschaftlichen Umfeld steigt der Wert verlässlicher Finanzinformationen. Entscheidungen müssen auf einer soliden Grundlage getroffen werden. Eine aktuelle Studie bestätigt, dass die digitale Transformation einen positiven und signifikanten Einfluss auf die Qualität von Buchhaltungsinformationen hat (doi.org 2024). Eine strukturierte Digitalisierung verbessert die Transparenz, reduziert Informationsasymmetrien und schränkt opportunistisches Verhalten des Managements ein (doi.org 2024).

Die Studie zeigt zudem einen wichtigen Zusammenhang auf. Die positive Wirkung der Digitalisierung auf die Datenqualität wird durch unsichere Umfeldbedingungen noch verstärkt (doi.org 2024). Das bedeutet: Je instabiler der Markt, desto wichtiger werden robuste digitale Prozesse für die Aufrechterhaltung der Informationsqualität. Unternehmen, die ihre Finanzprozesse systematisch digitalisieren, sind widerstandsfähiger.

Diese «digitale Transformation» meint jedoch mehr als den Einsatz einzelner KI-Werkzeuge. Sie bezieht sich auf die strukturierte Neugestaltung von Prozessen durch Technologie. Es geht darum, die manuelle Excel-Schicht, die viele ERP-Systeme umgibt, durch einen kontrollierten, automatisierten Ablauf zu ersetzen. Dies schafft die Verlässlichkeit, die in unsicheren Zeiten gefordert ist.

Was eine Automatisierung nicht leistet

Eine Prozessautomatisierung für das Berichtswesen ersetzt das ERP-System nicht. Das ERP sollte die einzige Quelle der Wahrheit für die Buchungsdaten sein. Skopa automatisiert die Excel-Schicht, die um das ERP herum existiert – den Weg vom Export über wiederkehrende Berichte bis zu den Einreichungen. Das ERP selbst wird nicht verändert.

Die Automatisierung ersetzt auch nicht das Urteilsvermögen des Finanzexperten. Ein Controller oder CFO muss die Zahlen interpretieren, die Geschichte dahinter verstehen und strategische Empfehlungen ableiten. Die Automatisierung sorgt dafür, dass die Zahlen, auf denen diese Urteile basieren, verlässlich sind. Die Zeit, die zuvor für die manuelle Datenaufbereitung aufgewendet wurde, steht nun für die Analyse zur Verfügung.

Schliesslich schafft die Automatisierung die Notwendigkeit von Kontrollen nicht ab. Im Gegenteil, sie macht Kontrollen effektiver. Da der Prozess standardisiert und dokumentiert ist, können Kontrollpunkte gezielt gesetzt und ebenfalls automatisiert werden. Die Prüfung wird einfacher und zuverlässiger, weil die Schritte im Prozess nachvollziehbar sind.

Konkrete Schritte für Ihr Berichtswesen

Sie können die Qualität Ihres Berichtswesens bereits diesen Monat verbessern. Dafür ist keine externe Hilfe notwendig. Die folgenden Schritte helfen Ihnen, Risiken zu identifizieren und die Kontrolle zu erhöhen.

• Prozess dokumentieren: Zeichnen Sie den gesamten Weg vom ERP-Export bis zum fertigen Bericht auf. Notieren Sie jeden einzelnen Schritt, jede verwendete Datei und jede verantwortliche Person. Seien Sie dabei so detailliert wie möglich.
• Manuelle Brüche identifizieren: Suchen Sie in Ihrer Prozesslandkarte nach den Stellen, an denen Daten manuell von einer Datei in eine andere kopiert werden. Wo werden Formeln von Hand angepasst? Wo finden Berechnungen ausserhalb fester Vorlagen statt? Dies sind die grössten Risikofaktoren für Fehler.
• Kontrollen bewerten: Überprüfen Sie, wie und wo die Zahlen heute kontrolliert werden. Gibt es dokumentierte Plausibilitätsprüfungen? Werden Abstimmungen regelmässig und nach einem festen Schema durchgeführt? Oft sind Kontrollen informell und nicht durchgängig.
• Standardisierung prüfen: Bevor Sie über komplexe Werkzeuge nachdenken, prüfen Sie das Potenzial von Standardisierung. Können Excel-Vorlagen verbessert und gesperrt werden, um manuelle Änderungen zu verhindern? Kann eine einfache Checkliste für den Monatsabschluss die Vollständigkeit sicherstellen?

Diese Analyse schafft eine klare Grundlage. Sie zeigt, wo die grössten Risiken für Ihre Datenqualität liegen und wo Sie mit einfachen Mitteln eine grosse Wirkung erzielen können.

Microsoft, Copilot, Excel, Power BI und Dynamics sind eingetragene Marken der Microsoft Corporation. SAP ist eine eingetragene Marke der SAP SE. Abacus ist eine eingetragene Marke der Abacus Research AG. bexio ist eine eingetragene Marke der bexio AG. Sage ist eine eingetragene Marke von The Sage Group plc. Odoo ist eine eingetragene Marke von Odoo S.A.