OCR und KI in den Investor Relations: Von der Datenhürde zur automatisierten Analyse im deutschen Mittelstand

Im Finanz- und Nachhaltigkeitsreporting stoßen viele Teams auf dieselbe Hürde: In kürzester Zeit müssen Finanz- und Nachhaltigkeitsdaten aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen zusammengetragen, geprüft und verarbeitet werden. Doch die Daten liegen oft in unterschiedlicher Form vor: einmal in sauber strukturierten Tabellen, einmal nur als grafische PDF-Auszüge. Gerade bei bilanziellen Vorlagen ist das mühsam – erst müssen sie in bearbeitbare Tabellen überführt werden, bevor eine Analyse starten kann.  

Wie also gelingt ein schneller, zuverlässiger Workflow?

Grenzen heutiger LLMs bei der Texterkennung

Setzt man Large Language Models (LLMs) direkt ein, stößt man rasch an Grenzen. Zwar können Systeme wie ChatGPT oder Claude über generierten Python-Code versuchen, Bilddateien in Tabellen umzuwandeln. In der Praxis liefern sie bislang jedoch keine zuverlässig nutzbaren Ergebnisse. Der große Charme einer solchen One-Step-Lösung – Texterkennung, Analyse und Bericht in einer Promptkette – ist heute noch Zukunftsmusik.

Aktuell gilt also: OCR (Optical Character Recognition) und Analyse müssen getrennt erfolgen!

Warum Excel nicht reicht

Viele Anwender greifen für den ersten Schritt auf Excel zurück. Über die Funktion „Daten aus Bild“ können einfache Grafiken tatsächlich in Tabellen transformiert werden. Das Verfahren ist jedoch fehleranfällig: falsche Spaltenerkennung, problematische Zahlendarstellung, manuelle Nacharbeit. Für einen professionellen Reporting-Prozess ist das schlicht zu aufwändig.

Professionelle OCR-Tools sind die bessere Wahl

Deutlich zuverlässiger arbeiten spezialisierte Lösungen mit KI-basierter OCR-Technologie, die PDFs mit hoher Genauigkeit in bearbeitbare Formate konvertieren. Nutzer können Ergebnisse direkt prüfen und korrigieren – und Zahlenwerte als rechenbare Werte exportieren. Solche Tools sind im professionellen Reporting längst etabliert und bieten eine deutlich höhere Präzision als Excel-Funktionen oder generative Modelle.

Automatisierte Analyse mit KI – der nächste Schritt

Sind die Daten erst einmal in rechenbarer Form verfügbar, eröffnet die KI ihr volles Potenzial:

• kaskadische Nutzung von LLMs (ein Modell extrahiert, ein zweites analysiert, ein drittes schreibt den Bericht),
• Prompt-Engineering für Investorenberichte,
• Berichtsautomatisierung, die stilistisch an die Sprache des Unternehmens angepasst ist.

Eine vollautomatische „One-Step“-Lösung gibt es noch nicht. Doch die Richtung ist klar: Multimodale Modelle, die Text, Bild und Zahlen nahtlos kombinieren, werden die Zukunft bestimmen.

Fazit: Expertensteuerung bleibt unverzichtbar

Für den deutschen Mittelstand bedeutet das: Automatisierte Finanz- und Nachhaltigkeitskommunikation wird immer leistungsfähiger, erfordert aber weiterhin Experten, die Prozesse steuern, überwachen und korrigieren. KI ersetzt nicht die Erfahrung – sie verstärkt sie.

Die Silvester Group versteht sich als Partner für technologieorientierte Finanz- und Nachhaltigkeitskommunikation. Unser Ziel: Automatisierungsprozesse mit Künstlicher Intelligenz so zu gestalten, dass Unternehmen im Mittelstand profitieren – durch mehr Effizienz, weniger Fehler und bessere Entscheidungsgrundlagen. Darüber möchten wir mit Ihnen ins Gespräch kommen – ob in Hamburg oder bundesweit. Die Silvester Group begleitet Unternehmen dabei, KI-Technologien praxisnah ins Reporting zu integrieren.

Interesse geweckt? Kontaktieren Sie uns gerne.