AI i Business Controlling: Sådan frigør du mere tid til værdiskabelse – og kommer hurtigt i gang

Business Controlling-funktionen er skabt til at sikre kvalitet i data, levere indsigt, forudsigelser og stærk sparring til forretningen. Alligevel oplever mange, at hverdagen – og især månedslukket – forsvinder i dataudtræk, Excel-ark og gentagelsespræget rapportering.  

Samtidig er AI blevet markant mere tilgængelig og kan i dag kobles direkte på finansdata og processer. Spørgsmålet er ikke længere, om teknologien virker, men hvordan du bruger den til at få mere Business Controlling og mindre ”databehandler” for de samme lønkroner.  

Derfor får du i denne artikel: 

Ser man nøgternt på, hvor Business Controlling typisk bruger tiden, er der et tydeligt mønster. 

 
1. Tung dataindsamling og datavalideringsproces 

Dataopgaverne fylder meget. Data bliver trukket fra ERP, CRM, salgssystemer og andre kilder, samles i Excel og modelleres, til det ligner noget, man kan bruge.  
Når data ligger klar, følger alle kontrolspørgsmålene: Er det her de rigtige tal? Matcher de sidste måneds rapport? Har vi husket at rense for engangsposter og fejlregistreringer? Det betyder, at der bliver brugt meget tid på overhovedet at komme frem til et tal, man tør læne sig op ad. 
 

2. Manuel produktion af faste rapporter 

Månedsrapportering, ledelsesrapportering og forskellige performance-oversigter bygger ofte på den samme struktur måned efter måned – mere og mere bliver understøttet af BI-løsninger, men meget bliver stadig håndteret manuelt, både hvad angår data, formatering og distribution. Business Controlling bruger med andre ord mange timer på at reproducere det samme format med nye tal. 

 
3. Tidskrævende administration af finansielle processer 

Månedsluk, forecasts, budgetrunder og indsamling af input fra forretningen. Processer, der alle er nødvendige, men ofte iterative og tunge at styre uden en vis grad af standardisering. Mange teams oplever derfor, at en stor del af arbejdsdagen går med opfølgning, jagt på input og styring af deadlines på tværs af organisationen. 

 
4. Begrænset tid til analyser, indsigter og business partnering – opgaverne, hvor værdiskabelsen er størst 

Til sidst kommer det, Business Controlling egentlig brænder for, men som der paradoksalt nok ofte er mindst tid til – nemlig analyser, indsigter og business partnering.  
Det er samtidig her værdien bliver skabt, bl.a. når en dygtig partner kan udfordre en investeringscase, få øje på en strukturel ændring i marginen eller oversætte tallene til konkrete anbefalinger til ledelsen. 
 

De fire problemstillinger danner et tydeligt mønster: Man bruger alt for meget tid og for mange ressourcer på manuelle, gentagne opgaver og står tilbage med for få timer til analysearbejdet og sparringen med forretningen.  

Spørgsmålet er derfor, hvordan AI konkret kan løfte opgaverne ud af dine hænder, så Business Controlling i højere grad kan fokusere på det værdiskabende arbejde. Det kommer vi til nu. 

AI kan ikke erstatte Business Controllingens forretningsforståelse og dømmekraft, men den er ekstremt stærk på netop de typer opgaver, der i dag fylder meget i hverdagen – og mindre i værdiregnskabet – som blev udfoldet i forrige afsnit. 

 
1. Et langt mere smidigt og automatiseret datagrundlag 

Moderne AI er stærk til at finde og skabe sammenhæng i data. Fordi AI kan kode, kan den for eksempel omsætte et almindeligt forretningsspørgsmål til en SQL-forespørgsel, hente data fra de relevante tabeller og levere et færdigt datagrundlag, som ellers ville være blevet bygget i Excel.  
Henvendelser som “vis salg per måned de sidste 12 måneder, renset for en bestemt engangseffekt” kan reelt blive lavet til SQL query, kørt og returneret på få sekunder. Det reducerer behovet for manuel databearbejdelse, hver gang nogen spørger efter en ”lille” analyse. 

 
2. Mere effektive ad hoc-svar uden tunge BI-processer 

For det andet kan AI fungere som en dataretriever. Hvis virksomheden har et simpelt datalayer – typisk 20-30 velbeskrevne tabeller for fx finanskonti, kunder, salg og omkostninger – kan AI forstå strukturen og oversætte spørgsmål til konkrete dataudtræk. Det gør ad hoc-analyser og små mini-forespørgsler langt hurtigere og mindre afhængige af tunge IT- eller BI-processer.  
Det, der før tog en halv dag med Excel og cube-udtræk, kan i mange tilfælde være noget, du chatter dig til på få minutter. 

 
3. Bedre første udkast til analyser og hypoteser 

For det tredje er AI stærk til at analysere og finde mønstre og outliers – fx i forbindelse med månedslukket. På et datasæt over månedlige salgstal kan AI hurtigt udpege måneder, der skiller sig ud, og foreslå mulige forklaringer baseret på den viden, som er tilgængelig eller tidligere har været igennem AI-løsningen.  
Det erstatter ikke den faglige vurdering, men giver et kvalificeret første udkast, der både sparer tid og kan inspirere til nye vinkler: “Her er de måneder, der stikker ud – og nogle oplagte hypoteser på hvorfor.”  
Dertil kommer, at AI husker al den data og alt det input, den har fået, og dermed bliver en bedre og bedre løsning over tid, fordi den udvider sit vidensgrundlag fra gang til gang. 

 
4. Mere strømlinet og ensartet rapportering 

Endelig er AI god til at generere tekst og rapporter på baggrund af tal. Det gør den særdeles velegnet til brug i måneds- og årsrapportering, som ofte består af den samme struktur og gentagelige processer.  
Her kan AI på baggrund af tallene og tidligere rapporter skrive et første udkast til fx indledning, forklaring af udviklingen eller kommentarer til afvigelser – på dansk, i virksomhedens egen tone og i en form, der ligner de tidligere rapporter.  
Det kan både øge tempoet og skabe en mere ensartet kvalitet i kommunikationen til ledelsen. 

 
Det er her, “hvorfor’et” for alvor melder sig: Ved at lade AI tage sig af automatiseret indsamling, første analyser og rapporteringsudkast kan Business Controlling-funktionen flytte tiden over på det, der kræver menneskelig dømmekraft, nemlig at udfordre, prioritere og sætte retning sammen med forretningen. 

Det korte svar er: det kræver mindre, end mange tror. Du behøver ikke starte et flerårigt transformationsprogram eller udvikle din egen AI-model fra bunden. Du skal i stedet udnytte den modenhed, der allerede er i de præ-trænede modeller, og konfigurere dem til virksomhedens virkelighed. 

 
Der er i praksis to spor, som kan – og bør – leve side om side. 
 

For det første kan du komme i gang med det samme ved at bruge en sikker AI-chat som en virtuel-assistent. Her er kravene relativt enkle: et værktøj, der lever op til virksomhedens krav til datasikkerhed, nogle indledende øvelser, så den er trænet til netop dig og din kontekst, og et team, der er villigt til at eksperimentere. 
 

I denne model arbejder du videre med de Excel-filer og rapportudtræk, du allerede har. Du lader AI hjælpe med at analysere data, foreslå tabeller og visualiseringer og skrive første udkast til den tekst, der omkranser KPI’erne i månedsrapporten. Du kan også lade AI lave simple outlier-analyser på tværs af perioder eller kunder og give et bud på, hvor du bør kigge nærmere.  

Værdien kan typisk mærkes i løbet af få uger, fordi der ikke skal bygges nye systemer – det handler primært om at ændre arbejdsform og få AI ind som et naturligt værktøj i måneds-processen. 
 

For det andet kan du, når de første erfaringer er på plads, lægge et mere robust fundament ved at koble AI til et simpelt datalayer.  
Her er kravene lidt mere tekniske, men stadig overskuelige: et data warehouse eller et sæt centrale views med finans- og salgsdata, typisk 20-30 tabeller, der er veldefinerede og relaterede. Du skal vide, hvad tabellerne indeholder, hvordan de hænger sammen, og hvad de vigtigste felter betyder. Den beskrivelse – taxonomien – er i virkeligheden lige så vigtig som selve teknologien. 
 

Oven på det kan du bygge en Business Controlling-chatbot, som både er koblet til data og konfigureret til konteksten. Her giver det mening at være bevidst om “konfigurationen” af AI’en: Hvilken rolle skal den have? Hvilken type opgaver skal den hjælpe med? Hvilken tone og struktur skal den skrive i? Ved at være eksplicit om rollen – fx “du er partner i en international produktionsvirksomhed, der skriver på dansk og følger denne rapportstruktur” – bliver output markant mere brugbart og konsistent. 

Det samme datamæssige fundament kan samtidig bruges til at lade AI skrive udkast til rapporter, variance-analyser og forklaringer på performance direkte på basis af live data. Hvis du supplerer det med tidligere rapporter som reference, kan AI også lære at skrive i virksomhedens egen stil og struktur. Erfaringen er, at de første konkrete løsninger kan være i drift inden for en til tre måneder, afhængigt af hvor langt du er med data i forvejen. 
 

Et vigtigt element er at lære AI’en at stressteste sit eget output, hvilket også minimerer risikoen for hallucinationer.  
I praksis betyder det, at du designer løsningen, så AI’en aktivt vurderer datakvalitet og dækning, inden den svarer. Hvis data mangler, er ufuldstændige eller ikke understøtter den analyse, der bliver bedt om, skal AI’en svare: “Jeg kan ikke svare sikkert, fordi data for Q2 mangler”, eller “Der ser ud til at være et databrud i denne periode – det bør håndteres, før konklusionerne bruges.”  

Det kan også betyde, at AI’en sammenligner nye tal med tidligere rapporter og selv flager, hvis noget ikke hænger sammen med det, der blev rapporteret for tre måneder siden. På den måde bliver AI ikke bare en generator af svar, men også en kritisk medspiller i datavalidering og "quality control". 
 

Det vigtigste er måske, hvad det ikke kræver: det kræver ikke, at Business Controlling selv bliver data scientists, og det kræver ikke, at du designer din egen store sprogmodel. Modellerne er allerede præ-trænede og forstår generel finans og controlling. Opgaven ligger i at definere de problemstillinger, du vil løse, konfigurere AI’en til virksomhedens kontekst, sikre et minimum af datastruktur og governance – og træne løsningen til både at levere svar og være ærlig, når data ikke rækker. 
 

AI ændrer ikke, at Business Controlling skal forstå forretningen, udfordre forudsætninger og oversætte tal til beslutninger. Men det ændrer, hvor tiden bruges.  

For med AI som motor for dataindsamling, datahåndtering og første udkast til analyser og rapporter kan funktionen flytte fokus fra tung datahåndtering til det, der skaber den største værdi: kvalificeret sparring, bedre beslutninger og stærkere business partnering.