Szenario 65: Abweichungserklärung und Ausgabenkontrolle beim Monatsabschluss
Niveau: Mittelstufe · Tools: ChatGPT Data Analysis; XLSX oder CSV und Richtlinien-PDF [71] [79].
Wer und in welcher Situation
Hakan gehört zum FP&A-Team der Holding in İstanbul. Er erstellt jeden Monat eine Managementnotiz zu den Budget-Ist-Abweichungen und gleicht Ausgabenbeispiele mit der Ausgabenrichtlinie ab.
Wie es heute gemacht wird
Die Tabelle wird gefiltert, und die Führungskräfte werden nach den Ursachen großer Abweichungen gefragt. Da die Richtlinien-PDF separat geöffnet wird, wird manuell nachverfolgt, auf welche Zeile die Prüfung angewendet wurde.
Wie es mit KI gemacht wird
- Er bereitet die Datei mit eindeutigen Spaltennamen und einem einzigen Datensatz pro Zeile vor; diese Struktur wird für Data Analysis empfohlen [71].
- Über Add photos & files fügt er die XLSX- oder CSV-Datei und die genehmigte Richtlinien-PDF hinzu [79].
- Er lässt die Abweichung unter Angabe der verwendeten Spalten und Nenner berechnen und jede Zeile um die Richtlinienbestimmung, den Beleg, fehlende Informationen und eine Rückfrage ergänzen.
- Mit der Aufforderung Show your analysis code, assumptions and outputs prüft er die Berechnung; die Finanzleitung genehmigt die Erläuterung und die Datensätze [71].
Beispiel-Prompt
Arbeite mit {Budget-Ist-Datei} und {genehmigte Ausgabenrichtlinie} für {Zeitraum}. Verfasse für jede wesentliche Abweichung ausschließlich anhand der Belege in der Datei eine Erklärung, die Richtlinienbestimmung, fehlende Belege und eine Rückfrage. Vermute keine Ursache; wenn sie nicht in den Daten enthalten ist, schreibe „kein Beleg“. Nimm keine Buchungskorrektur vor und erteile keine Zahlungsfreigabe.Nachweis und Praxisbeispiel
Für diese Abschluss- und Richtlinienprüfung wurde keine veröffentlichte Kundenfallstudie gefunden. Als Grundlage dienen die Dokumentationen zu Data Analysis über das Zusammenfassen von Tabellen, Berechnungen, die Untersuchung von Ausreißern und die Anzeige von Code und Annahmen [71].
Worauf Sie achten sollten
OpenAI weist darauf hin, dass Analysecode, Ergebnisse und Annahmen überprüft werden sollten und dass gescannte Tabellen unzuverlässig sein können [71]. Bei finanziellen Entscheidungen verstößt Automatisierung mit weitreichenden Auswirkungen ohne menschliche Prüfung gegen die Richtlinie von OpenAI [123]. Verwenden Sie für vertrauliche Dateien den genehmigten geschäftlichen Arbeitsbereich [80].
Quellen zu diesem Szenario
- Data analysis with ChatGPT (help.openai.com)
- Uploading files and audio to ChatGPT (help.openai.com)
- Business data privacy security and compliance (openai.com)
- OpenAI Usage policies effective October 29 2025 (openai.com)