Der manuelle Prozess der Tiefgliederung
Die Tiefgliederung eines Jahresabschlusses war bislang ein aufwendiger, manuell durchgeführter Prozess. Analysten mussten jede Kontennachweiszeile oder relevante Textpassage aus den Wirtschaftsprüferberichten lesen, verstehen und entsprechend umgliedern. Selbst wenn Steuerberater eine detaillierte Gliederung vornahmen, orientierte sich diese meist an den internen Controlling-Anforderungen der Unternehmen und weniger an den spezifischen Anforderungen des bankinternen Risikomanagements.
Besonders komplex waren die Identifikation und Umgliederung bestimmter Sachverhalte, darunter:
- Verrechnungskonten und wirtschaftliches Eigenkapital: In den Verrechnungskonten enthaltene Gesellschafternamen oder verbundene Unternehmen mussten analysiert und die Konten entsprechend der Rechtsform korrekt zugeordnet werden.
- Außerordentliche Erträge und Aufwendungen: Diese mussten isoliert betrachtet werden, um eine realistische Einschätzung der operativen Ertragskraft zu gewährleisten.
- Schadensfälle und Versicherungsvergütungen: Diese einmaligen Effekte beeinflussen die finanzielle Lage eines Unternehmens und erforderten eine gesonderte Analyse.
- Fristigkeiten von Kontennachweisen: Um Liquiditätsrisiken zu identifizieren, mussten Laufzeiten von Forderungen und Verbindlichkeiten manuell umgegliedert werden.
- Energiebetriebskosten: Im Rahmen der Energiekrise war z.B. eine differenzierte Betrachtung erforderlich, da Energiekosten für Immobilienunternehmen eine andere Bedeutung haben als für produzierende Unternehmen.
All diese Aufgaben verlangten ein hohes Maß an Fachwissen und Sorgfalt. Fehler oder Unachtsamkeiten konnten zu Fehlbewertungen führen und somit Kreditentscheidungen negativ beeinflussen.
Automatisierung der Tiefgliederung durch KI
Die digitale, automatisierte Bilanzerfassung bietet eine Lösung für diese Herausforderungen. Mit einer KI-gestützten Tiefgliederung können komplexe Sachverhalte automatisch erkannt, zugeordnet und strukturiert werden. Die Vorteile dieser Automatisierung sind enorm:
- Präzise und standardisierte Umgliederung: Alle relevanten Positionen werden nach bankinternen Anforderungen klassifiziert, wodurch Interpretationsspielräume minimiert werden. Gleiche Sachverhalte werden gleich behandelt und verringert individuelle Abweichungen.
- Automatische Identifikation von Sonderfaktoren: Die KI kann außerordentliche Erträge, Schadensfälle oder versicherungstechnische Vergütungen erkennen und gesondert ausweisen.
- Konsistente Berücksichtigung von Fristigkeiten: Die KI analysiert automatisch die Laufzeiten und kann Risiken frühzeitig identifizieren.
- Dynamische Branchenanpassung: Die KI unterscheidet zwischen Branchen und berücksichtigt spezifische Anforderungen, z. B. bei Immobilienunternehmen, bei Energiekosten oder Verrechnungskonten.
- Zeitersparnis und Fehlerreduktion: Analysten müssen sich nicht mehr auf die manuelle Umgliederung konzentrieren, sondern können sich auf die qualitative Bewertung der Ergebnisse fokussieren.
Fazit: Eine neue Qualität der Bilanzanalyse
Durch die automatisierte Tiefgliederung wird der gesamte Prozess der Bilanzanalyse effizienter, genauer und transparenter. Banken profitieren von konsistenteren und objektiveren Bewertungen, während Analysten ihre Ressourcen gezielter einsetzen können. Die Zukunft der Bilanzanalyse liegt in der intelligenten Automatisierung, die nicht nur Zeit spart, sondern auch die Qualität der Entscheidungsprozesse erheblich verbessert.
