Vor Ihnen liegt ein 10-Q-Bericht, morgen steht ein Mandantengespräch an, und Sie müssen einen Entwurf für ein Memo erstellen, der sowohl zügig fertiggestellt als auch fachlich fundiert und belastbar sein muss. KI kann Sie dabei unterstützen, schnell von den Quelldokumenten zu einem schlüssigen ersten Entwurf zu gelangen; sie kann jedoch nicht die berufliche Verantwortung übernehmen. Wenn eine Zahl fehlerhaft ist, eine Kennzahl auf falscher Grundlage berechnet wurde oder eine Aussage nicht durch den Bericht gestützt wird, tragen Sie und Ihre Kanzlei die Konsequenzen – nicht das Tool.
Bevor Sie eine neue Methode anwenden, benötigen Sie ein Konzept, um zu entscheiden, welche KI-Ergebnisse verwertbar sind, was verifiziert werden muss und was keinesfalls delegiert werden darf. In dieser Lektion erarbeiten wir ein solches Konzept. So stellen Sie sicher, dass der Arbeitsablauf auch unter Zeitdruck nachvollziehbar und prüfbar bleibt, anstatt zu einer Kette nicht mehr rückverfolgbarer Abkürzungen zu verkommen.
Um den Arbeitsablauf auf eine solide Basis zu stellen, sollten Sie genau erfassen, an welchen Punkten Belege einfließen und wo die eigene fachliche Beurteilung beginnt. Berücksichtigen Sie dabei auch die Kontrollpunkte, die für einen lückenlosen Prüfpfad (Audit Trail) erforderlich sind, falls das Memo an weitere Personen außerhalb des ursprünglichen Empfängerkreises weitergeleitet wird.
KI ist stark bei Aufgaben, die an Rechenvorgänge angrenzen. Sie kann Einzelposten aus einem 10-Q-Bericht extrahieren, Tabellen entwerfen, Margen berechnen und die vom Management genannten Einflussfaktoren zusammenfassen. Dabei handelt es sich um reine Ausführungsaufgaben, bei denen Schnelligkeit zählt. Ein typischer Fehler in der Praxis besteht darin, diese Schnelligkeit mit Analyse gleichzusetzen und ungeprüfte Datenextrakte zur Grundlage einer Schlussfolgerung zu machen, die man später verteidigen muss.
Finanzanalyse beginnt dort, wo die reine Rechenarbeit endet. Die Interpretation eines Margenrückgangs erfordert ein Verständnis des Geschäftsmodells, eine Einschätzung der Vergleichbarkeit sowie eine explizite Darlegung der zugrunde liegenden Annahmen. Die KI kann diese Elemente nicht liefern, solange Sie keinen kausalen Rahmen vorgeben; überlässt man sie ihren eigenen Vermutungen, liefert sie oft durchaus plausible Ergebnisse. Genau diese Plausibilität ist jedoch gefährlich, da sie in die Kommunikation mit Kunden einfließen kann, ohne Skepsis zu wecken.
Nutzen Sie den folgenden Vergleich, um auf den Prüfstand zu stellen, ob eine Erklärung tatsächlich auf dem Geschäftsmodell basiert oder ob es sich um eine allgemeine Darstellung handelt, die auf jedes beliebige Unternehmen mit sinkenden Margen zutreffen würde.
Ein fachlich fundierter Arbeitsablauf betrachtet KI als Komponente, nicht als Autor. In der Praxis durchlaufen Sie Schritte, an die unterschiedliche Anforderungen hinsichtlich der Belegführung gestellt werden. Das Extrahieren und Strukturieren von Daten bildet eine Kategorie; Modellierung und Abstimmung eine weitere. Die Schritte der Schlussfolgerung und Veröffentlichung bergen die größten Risiken, da hier Aussagen entstehen, die von Dritten aufgegriffen und wiederholt werden.
Ein Fehler, der berufliche Risiken schafft, besteht darin, den letzten Schritt zuerst zu automatisieren. Wenn KI Schlussfolgerungen für die Außenkommunikation entwirft, neigt sie dazu, Unsicherheiten zu kaschieren. Sie entfernt Einschränkungen, verwischt die Grenzen zwischen GAAP- und Non-GAAP-Kennzahlen und fasst Zeiträume oder Segmente zusammen, obwohl die Berichterstattung differenzierte Angaben erfordert. Sie können KI zwar für Entwürfe nutzen, müssen jedoch sicherstellen, dass der Entwurf stets eng an die zitierten Quellentexte und Ihre eigenen Annahmen gebunden bleibt.
Weisen Sie Routineaufgaben dem jeweils geeigneten Werkzeug zu – und legen Sie vor allem fest, an welchem Punkt der Überprüfung die Verantwortung wieder auf Sie übergeht.