From Data to Insights: Reportings automatisiert erstellen mit Natural Language Generation – ein Gastbeitrag von Johannes Sommer, Retresco (1/2)

Auf Knopfdruck Daten in hochwertigen Text umwandeln und in Sekundenbruchteil leserfreundliche, informative Berichte erzeugen: Das könnte die Arbeit – nicht nur im Controlling – erheblich erleichtern. Wie die automatisierte Erstellung von Texten im Controlling konkret abläuft und welche Vorteile das in der Praxis hat, erläutert Johannes Sommer von Retresco in seinem Gastbeitrag.

Schlüsseltechnologie Natural Language Generation (NLG)

Disruptive KI-Technologien und intelligente Algorithmen verändern im Zuge der Digitalisierung die Prozesse und Wertschöpfung im Finanzwesen und Controlling. Inmitten neuer Geschäftsmodelle und -dynamiken bedeutet Daten zu verstehen und gezielt zu verwerten einen relevanten Wettbewerbsvorteil. Natural Language Generation (NLG), auch bekannt als automatische Textgenerierung, gilt hier als Schlüsseltechnologie: Der interdisziplinäre Querschnitt von Linguistik und Künstlicher Intelligenz wandelt Daten automatisiert in hochwertigen Text um. Das macht NLG zur optimalen Schnittstelle zwischen Maschine und Mensch – und zum Kern eines jeden Data-to-Insights Prozess.

Leserfreundliche, informative Berichte sind für Finanzexpertinnen und Controller, aber auch für Entscheiderinnen und Entscheider oftmals schneller interpretierbar als reine Zahlenkolonnen oder komplexe Dashboards – und ebendiese lassen sich durch den Einsatz von NLG innerhalt von Millisekunden generieren. Nicht umsonst benennen renommierte Marktforschungsunternehmen wie Gartner und Wirtschaftsmagazine wie Forbes innovative Sprachtechnologien und Natural Language Generation als einen der spannendsten Trends der Digitalen Transformationen. Wie sich im Folgenden zeigt, sind konkrete Anwendungsszenarien dabei ebenso facettenreich wie die Berichtstypen selbst.

Anomalien, Abweichungen und treibende Faktoren schnell identifizieren und beschreiben

Doch zunächst zu den Grundlagen: Wie läuft die automatisierte Erstellung von Texten im Controlling konkret ab und welche Vorteile hat das in der Praxis? Dies sei am folgenden Beispiel exemplarisch dargestellt: Ein Mitarbeiter im Controlling eines großen Handelsunternehmens erstellt für seine Abteilungsleiterin ein Management Summary, in dem u.a. die Entwicklung der wachstumstreibenden Performance-Kennzahlen in den 200 Geschäftseinheiten für das vierte Quartal 2021 thematisiert werden sollen. Grundlage des Management Summaries bilden die Performance-Kennzahlen jeder Einheit, die in Form von Daten in der Data Analytics Software des Unternehmens gespeichert werden. Weil das Unternehmen abteilungsübergreifend NLG-Software nutzt, stehen dem Controlling-Mitarbeiter die Mehrwerte der automatisierten Texterstellung direkt in der Analytics Software zur Verfügung: Per Schnittstelle kann er damit das Management Summary – beziehungsweise je nach Bedarf Teile davon – in Millisekundenschnelle in seiner Data Analytics Software generieren. Diese Software-Kombination ermöglicht es, Anomalien, Abweichungen und treibende Faktoren in den Daten schnell zu identifizieren und in einem leicht verständlichen Text zu beschrieben. Die Daten werden somit komplett automatisiert in einen hochwertigen und erklärenden Text übertragen, der die individuell benötigten Informationen auf einem Blick und intuitiv verständlich beschreibt. Während der Controlling-Mitarbeiter das Management Summary folglich in einem Bruchteil der Zeit erstellen konnte, die er konventionell dafür benötigte, ist die Abteilungsleiterin überzeugt von dem stilsicheren, fehlerfreien und wie von Menschenhand verfassten Text.

Im zweiten Teil seines Gastbeitrags berichtet der Autor darüber, wo neben der massiven Zeitersparnis weitere Vorteile von NLG liegen und wie sich Verdachtsmeldungen dank KI-basierter NLG automatisieren lassen.

Fotos: Canva, Johannes Sommer

Über den Autor

Johannes Sommer ist seit 2013 CEO des Berliner Tech-Unternehmens Retresco. Gemeinsam mit dem rund 70-köpfigen Team realisiert er Automatisierungsprojekte zur datenbasierten Erstellung von Text durch Künstliche Intelligenz, der sogenannten Natural Language Generation. Der Experte für Digitalisierungsthemen studierte Wirtschaftskommunikation und Media Management (MBA) in Berlin und Hamburg.
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