Revolution für die Finanzberichterstattung: Wie KPMG mit Generativer KI und Databricks den Prüfungsalltag transformiert
Die Auswertung und Prüfung von Jahresabschlüssen gehört zu den zeitintensiven und detailreichen Aufgaben für Fachkräfte aus Finanzen und Wirtschaftsprüfung. Hunderte Seiten komplexer Dokumentation, zahlreiche regulatorische Vorgaben und unternehmensspezifische Besonderheiten stellen eine gewaltige Herausforderung dar – von manuellen Prüfungen ganz zu schweigen. Doch aktuelle technologische Entwicklungen zeigen, wie smarte Automatisierung und künstliche Intelligenz Prozesse neu definieren können.
KPMGs KI-basierter Analyzer: Mehr als ein Chatbot
Mit dem Financial Report Analyzer hat KPMG ein innovatives Tool auf Basis der Databricks Data Intelligence Platform entwickelt, das erstmals generative KI-Technologien auf kritische Finanzprüfungen anwendet. Ziel: Die umfassende, gesetzeskonforme Analyse von Jahresabschlüssen für mehr Geschwindigkeit, Präzision und Transparenz.
Der Analyzer verbindet natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit spezifischem Branchenwissen. Anders als ein herkömmlicher Chatbot ist dieses System in der Lage, große Textmengen aus Finanzberichten zu verstehen, regulatorische Anforderungen automatisiert abzugleichen und konkrete Hinweise zu geben. So unterstützt er Audit- und Finanzteams dabei, Prüfungen schneller und konsistenter durchzuführen, ohne Kompromisse bei Qualität und Compliance einzugehen.
Warum sind klassische Abschlussprüfungen so herausfordernd?
- Komplexität der Regulatorik: Jedes Land, jede Branche und oft sogar jedes Unternehmen unterliegt spezifischen Offenlegungspflichten und Berichtsvorgaben.
- Vielschichtige Dokumente: Jährliche Finanzberichte umfassen Hunderte Seiten, deren Inhalte je nach Quelle und Kontext variieren.
- Interdisziplinäre Anforderungen: Mehr als nur Zahlen – Berichte müssen verständlich, transparent und für unterschiedliche Stakeholder (wie Wirtschaftsprüfer, Regulatoren und Investoren) zugänglich aufbereitet sein.
Compliance und Verständlichkeit im Fokus
KPMG adressiert mit dem Analyzer zwei Kernanforderungen: Erfüllung aller gesetzlichen Offenlegungspflichten (Compliance) und verständliche, konsistente Aufarbeitung der Finanzdaten (Clarity). Die Lösung automatisiert das Vergleichen von bis zu 2.000 regulatorischen Anforderungen pro Bericht, liefert strukturierte Begründungen sowie Seitenangaben zu entsprechenden Passagen und nutzt fortschrittliche Sentiment-Analysen, um die Darstellung auf Ausgewogenheit und Transparenz zu prüfen.
Skalierbarkeit und Governance dank Databricks Data Intelligence Platform
Die Entscheidung für Databricks als technische Basis war dabei maßgeblich: Die Plattform bietet mit ihrer Kombination aus Data Engineering, KI und Verwaltung die notwendige Flexibilität, um sowohl bei wachsender Datenmenge als auch unter sich ständig verändernden regulatorischen Vorgaben leistungsfähig zu bleiben. Ein modernes Ticket-System, umfangreiche Dashboards (z.B. mit Power BI) und klare Workflows sorgen für Nachvollziehbarkeit, Governance und Operational Excellence.
Besonders hervorzuheben ist die schnelle Produktionsreife des Projekts: Innerhalb von nur sechs Monaten wurde der Analyzer in einer streng regulierten Umgebung konzipiert, implementiert, getestet und zertifiziert – und das, obwohl das Team erstmals auf Databricks arbeitete. Dieses Tempo ist gerade im Finanzumfeld außergewöhnlich und zeigt, wie iterative, agile Methoden Innovationszyklen drastisch verkürzen können.
Erfolgsfaktoren: Von Best Practices bis zu Produktionsakzeptanz
Fünf Aspekte waren entscheidend für den Erfolg:
- Sicherheit und Governance: Volle Auditierbarkeit und Compliance im Umgang mit sensiblen Kundendaten.
- Agiles Vorgehen: Schnelles Erreichen von MVPs (Minimum Viable Products) dank enger Abstimmung mit Anwendern.
- Technische Exzellenz: Nutzung bestehender Infrastruktur wie der Clara Data Labs Platform von KPMG UK, die als sichere Basis für Machine Learning und Generative AI dient.
- Skalierbarkeit: Architektur, die sowohl kurzfristig hunderte, bald tausende Prüfungsprojekte unterstützt.
- Benutzerorientierung: Intuitive Bedienung, klare Visualisierungen und stetige Weiterentwicklung der Nutzeroberfläche.
Vorteile und Perspektiven für die Praxis
Die Rückmeldungen aus dem Echtbetrieb sind durchweg positiv: Auditteams berichten von spürbar reduzierter Bearbeitungszeit, mehr Klarheit in den Ergebnissen und einer insgesamt höheren Prozessqualität. Zugleich dient das Projekt als Blaupause für zukünftige generative KI-Entwicklungen bei KPMG. Dank der flexiblen Anwendungsarchitektur und des produktionsreifen Frameworks lassen sich neue Use Cases bereits in wenigen Wochen – statt in Monaten – realisieren.
Aktuell arbeitet KPMG UK an einer Modernisierung der Benutzeroberfläche. Durch die Integration mit Databricks Apps und Lakehouse-Technologien entsteht eine noch reaktionsschnellere und nutzerfreundlichere Umgebung, die saisonale Spitzen (wie zur Audit Season) spielend abdecken wird. Ziel ist, sämtliche Auditteams von einer flexiblen, intuitiven und hochverfügbaren Lösung profitieren zu lassen.
Fazit: Databricks als Innovationsmotor für die Finanzbranche
Das Beispiel von KPMG UK zeigt eindrucksvoll, wie Unternehmen aus der Finanz- und Audit-Branche mit der Databricks Data Intelligence Platform die Brücke zwischen anspruchsvoller Regulatorik und effizienter, skalierbarer Automation schlagen können. In Verbindung mit fortschrittlichen KI-Technologien wie Generative AI ergeben sich durchgängige Effizienzgewinne, verbesserte Governance und die Chance, eigene Geschäftsmodelle zukunftssicher neu zu gestalten.
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