Digitalisierung im Controlling: Herausforderungen und Vorgehen

Einleitung 

Die Digitalisierung hat längst alle Unternehmensbereiche erfasst – auch das Controlling. Was früher als reine Zahlenlieferung galt, entwickelt sich heute zur datengetriebenen Steuerungsinstanz mit strategischer Relevanz. Moderne Controlling-Funktionen sind nicht nur Informationslieferanten, sondern aktive Gestalter der Unternehmensentwicklung und -steuerung. Doch wie gelingt dieser Wandel in der Praxis? Welche Herausforderungen sind zu meistern, welche Möglichkeiten ergeben sich durch künstliche Intelligenz (KI), und welche methodischen Ansätze haben sich bewährt? 

Dieser Beitrag beleuchtet die Digitalisierung im Controlling aus Sicht der Praxis: Er zeigt typische Herausforderungen, ein strukturiertes methodisches Vorgehen und konkrete Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Branchen. Ziel ist es, Verantwortlichen wie CFOs und Controllingleitern eine fundierte Orientierung für die digitale Transformation ihrer Funktion zu geben.

Herausforderungen bei der Digitalisierung im Controlling 

Eigentlich sollte es ganz einfach sein: Digitalisierung und KI sind ein Megatrend, der für Unternehmen zahlreiche Vorteile mit sich bringt. «Zero touch finance», wie es ein CFO einmal treffend formulierte. Doch in der Realität kämpfen zahlreiche Unternehmen mit verschiedenen Herausforderungen, um die Finanzfunktion effizient und effektiv aufzustellen. 

1. fragmentierte IT-Landschaften: Viele Unternehmen kämpfen mit heterogenen Systemen, die Dateninseln erzeugen. Eine integrierte Sicht auf Finanz- und Steuerungsinformationen ist oft nicht gegeben.
2. Datenqualität und -verfügbarkeit: Big Data ist Realität – doch nicht jede Organisation ist darauf vorbereitet. Fehlende Standards, unzureichende Datenpflege und mangelnde Transparenz behindern die Nutzung von Informationen.
3. Rollenwandel im Controlling: Controller müssen sich vom reinen Zahlenlieferanten zum Businesspartner entwickeln. Das erfordert neue Kompetenzen, ein erweitertes Rollenverständnis und eine stärkere Einbindung in strategische Prozesse.
4. Effizienzdruck: Die Anforderungen an Geschwindigkeit, Genauigkeit und Aussagekraft steigen. Gleichzeitig sollen Ressourcen geschont und repetitive Tätigkeiten automatisiert werden.
5. Künstliche Intelligenz: KI verspricht ganz neue Anwendungen – von der Entlastung von Routinetätigkeiten bis hin zur Hinterfragung der gesamten Funktion. Auf der Hypekurve aktuell ganz oben – aber welche konkreten Anwendungsfälle existieren bereits heute tatsächlich? Und ist die Organisation ausreichend darauf vorbereitet, um Algorithmen programmieren zu können, Modellannahmen und -abhängigkeiten verstehen und Data Science fachlich und kulturell betreiben zu können?

Methodisches Vorgehen zur Digitalisierung im Controlling

Die Digitalisierung im Controlling ist ein zentraler Hebel zur Steigerung von Effizienz, Transparenz und strategischer Steuerungsfähigkeit in Unternehmen. Ein systematisches Vorgehen entlang klar definierter Handlungsfelder ist entscheidend für den Erfolg. 

1. Analyse der Anforderungen: Der erste Schritt besteht in der systematischen Erhebung und Bewertung der Anforderungen. Dies umfasst: interne Anforderungen: Welche Informationen benötigen Management und Fachbereiche? Welche Prozesse sind besonders ressourcenintensiv oder fehleranfällig? Aber auch extern: regulatorische Vorgaben, Reportingpflichten, Anforderungen von Investoren oder Banken. Und: technologische Rahmenbedingungen wie bestehende IT-Infrastruktur, Schnittstellen, Datenqualität und -verfügbarkeit. Ein klares Verständnis der Ausgangslage bildet die Grundlage für die digitale Transformation.
2. Selbstverständnis im Controlling: Die Rolle des Controllings verändert sich durch die Digitalisierung grundlegend, sie entwickelt sich vom Zahlenlieferanten zum Businesspartner. Der Fokus liegt zunehmend auf wertschöpfenden Tätigkeiten wie Szenarioanalysen, Forecasting und strategischer Beratung. Eine stärkere Integration in operative Entscheidungsprozesse durch Echtzeitdaten und automatisierte Reports bedeutet mehr Nähe zum Business. Dieses Selbstverständnis muss aktiv weiterentwickelt und kommuniziert werden, um Akzeptanz und Orientierung für alle Beteiligten zu schaffen.
3. angestrebte Automatisierung: Ziel ist oftmals eine End-to-End-Automatisierung repetitiver und standardisierbarer Prozesse wie Transaktionsverarbeitung (Buchungen, Rechnungsprüfung, Zahlungsverkehr), Reporting & Planung mit automatisierten Berichten, rollierenden Forecasts und KI-gestützte Szenarien. Auch die Datenintegration muss bedacht werden: Soll eine Zusammenführung von Finanz-, Vertriebsund Produktionsdaten erfolgen? Die Automatisierung schafft hier Freiräume für analytische und strategische Aufgaben, muss also nicht zwingend zur Reduktion von Kapazitäten genutzt werden.
4. Instrumente: Die Auswahl geeigneter digitaler Werkzeuge ist entscheidend: 
   • ERP-Systeme mit integrierten Finanz- und Controlling-Modulen 
   • Business-Intelligence-(BI-)Tools für Visualisierung und Analyse 
   • Robotic Process Automation (RPA) zur Automatisierung manueller Tätigkeiten 
   • künstliche Intelligenz (KI) für Prognosen und Mustererkennung 
   • Cloud-Lösungen für Skalierbarkeit und Flexibilität Die Instrumente müssen auf die Anforderungen und die digitale Reife des Unternehmens abgestimmt sein.
5. Prozesse: Digitale Transformation erfordert eine Neudefinition und -gestaltung der Prozesse, z. B. End-to-End-Denken statt Silostrukturen. Voraussetzung hierfür ist eine Standardisierung und Harmonisierung für Automatisierung. Im Projektgeschäft werden agile Methoden gebraucht, zur schnellen Umsetzung und kontinuierlichen Verbesserung. Und schliesslich muss auch ein Prozess-Monitoring durch digitale Dashboards erfolgen. Die Prozesse können und müssen also nicht nur digitalisiert, sondern auch optimiert werden.
6. Organisation: Die Organisation muss die Digitalisierung aktiv unterstützen, mit klaren Verantwortlichkeiten für digitale Initiativen. Interdisziplinäre Teams aus Controlling, IT und Fachbereichen zusammen. Klare Governance-Strukturen zur Steuerung und Priorisierung konkurrierender Vorhaben und Interessen. Und Change-Management zur Begleitung des kulturellen Wandels. Die Organisation muss also flexibel und lernfähig sein, um digitale Innovationen zu ermöglichen und in die unterschiedlichen Instrumente und Prozesse integrieren zu wollen und zu können.
7. Ressourcen und Fähigkeiten: Die Digitalisierung erfordert im Kern neue Kompetenzen und Ressourcen wie beispielsweise Data Literacy und analytisches Denken. Ein deutlich tieferes Technologieverständnis für Tools und Systeme ist notwendig, um das interdisziplinäre Zusammenspiel von Fach, Controlling, Mathematik und IT zu ermöglichen. Da die Digitalisierung und künstliche Intelligenz immer projektbasiert eingeführt und weiterentwickelt wird, sind Projektmanagement- und Kommunikationsfähigkeiten von zunehmender Bedeutung. Dies heisst auch, dass Weiterbildung und Talententwicklung als strategische Priorität zu betrachten sind. Ein gezielter Kompetenzaufbau ist also essenziell für die nachhaltige digitale Transformation.

Praxisbeispiele aus verschiedenen Branchen 

Nachfolgend werden verschiedene Beispiele dargestellt, wie Digitalisierung im Controlling und die Anwendung von künstlicher Intelligenz bereits heute aussehen können. 

• Industrie: treibermodellbasierte Planung: Ein Maschinenbauunternehmen nutzt Treibermodelle zur Planung. Absatzmengen, Materialpreise und Wechselkurse werden in einem digitalen Modell algorithmenbasiert verknüpft. So lassen sich Szenarien simulieren und Forecasts automatisiert erstellen.
• Banken: digitale Abschlussprozesse: Eine Grossbank implementiert «Fast Close»- Prozesse mit Robotic Process Automation (RPA). Buchungen, Abstimmungen und Konsolidierungen erfolgen weitestgehend automatisiert, ohne manuelle Eingriffe. Die Abschlussdauer sinkt um 40%, die Fehlerquote noch deutlicher.
• Versicherungen: Integration externer Daten: Ein Versicherer nutzt externe Daten wie Wetterprognosen und demografische Statistiken für Predictive Analytics. Schadenprognosen und Risikomodelle werden dadurch deutlich präziser.
• Handel: KPI-Dashboards für Filialsteuerung: Ein Detailhändler entwickelt ein KPIDashboard für Filialleiter. Umsatz, Kundenfrequenz und Lagerumschlag werden in Echtzeit visualisiert. Entscheidungen zur Sortimentssteuerung und Personaleinsatzplanung erfolgen datenbasiert.
• branchenübergreifend: typische Einsatzfelder von KI im Controlling:
  • Predictive Forecasting: KI-Modelle analysieren historische Daten und externe Einflussfaktoren, um präzisere Prognosen zu erstellen.
  • Anomalieerkennung: Algorithmen identifizieren automatisch Unregelmässigkeiten in Buchungen, Kostenentwicklungen oder KPIs.
  • Self-Service-Analytics: KI-gestützte Tools ermöglichen Fachbereichen eigenständige Analysen mit automatisierten Handlungsempfehlungen.
  • Natural Language Processing (NLP): Sprachverarbeitung erlaubt die Analyse unstrukturierter Daten wie Berichte, EMails oder Kundenfeedback.
  • automatisierte Berichterstattung: KI generiert automatisch Managementberichte auf Basis definierter Regeln und Datenquellen. 

Fazit 

Die Digitalisierung im Controlling ist kein Selbstzweck, sondern ein strategischer Hebel zur Verbesserung der Unternehmenssteuerung. Sie erfordert ein neues Rollenverständnis, methodische Klarheit und technische Exzellenz. Erfolgreiche Organisationen setzen auf integrierte Datenmodelle, automatisierte Prozesse und eine enge Verzahnung von Strategie, Organisation und IT. Künstliche Intelligenz verspricht einen enormen Schub, um eine effektive und effiziente Steuerung des Unternehmens zu ermöglichen. 

Zusammengefasst: 

• Digitalisierung verändert die Rolle des Controllings grundlegend.
• Herausforderungen liegen in Datenqualität, Systemintegration und Rollenwandel.
• Ein strukturiertes Vorgehen mit klarer Steuerungslogik ist entscheidend.
• Praxisbeispiele zeigen den Nutzen in allen Finanzprozessen wie Planung, Reporting und Abschluss.
• Die Zukunft des Controllings ist digital, vernetzt und strategisch relevant. 

WEITERFÜHRENDE LITERATUR 

Klinger Zita (2025): Predictive Analytics im Controlling, Springer Gabler. 

Langmann (2019): Digitalisierung im Controlling, Springer Gabler. 

Offenhammer, Nann (2020): Definition und Pflege von Informationen zur Unternehmenssteuerung, Zeitschrift für Rechnungswesen und Controlling. 

Offenhammer, Noffke, Schwyter (2018): Digitalisierung der Finanzfunktion – Herausforderungen, Auswirkungen und Anwendungsfälle, Whitepaper. 

Sailer (2025): Digitales Controlling, Haufe Verlag.