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AI-optimized Reporting: Warum digitale Geschäftsberichte in der KI-Ära unverzichtbar sind
Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT verändern die Informationsbeschaffung von Investoren grundlegend. Eine Studie von der University of Applied Sciences St. Pölten, HHL Leipzig und nexxar zeigt, dass Unternehmen, die ihre Berichte in maschinenlesbaren Formaten bereitstellen, von höherer Sichtbarkeit, Genauigkeit und Kontrolle über ihre Daten profitieren.
Von Monika Kovarova-Simecek
KI als zentraler Akteur in der Finanzkommunikation
Die Art, wie Investoren auf Unternehmensdaten zugreifen, hat sich durch KI-Tools radikal gewandelt. Knapp die Hälfte (48%) der Privatinvestoren setzt KI-Systeme für Recherche und Analyse vor Investitionsentscheidungen ein. KI-Systeme sind allerdings nicht neutral. Sie priorisieren bestimmte Quellen und prägen damit, welche Informationen als relevant wahrgenommen werden. Unternehmensquellen wie Geschäftsberichte müssen daher so aufbereitet werden, dass sie von KI-Systemen erfasst und korrekt referenziert werden können.
Sichtbarkeit von Geschäftsberichten in KI-Systemen
Das Forschungsteam analysierte über 24.000 von ChatGPT referenzierte Quellen zu 20 börsennotierten europäischen Unternehmen, zu denen in mehr als 2.500 Prompts unterschiedliche Fragen zu Themen der Unternehmensberichterstattung gestellt wurden – von finanzieller Performance über Strategie bis zu ESG. Ziel war es, die Sichtbarkeit und Genauigkeit von Geschäftsberichten in KI-generierten Antworten zu untersuchen. Die Studie verglich zwei Gruppen: Unternehmen mit Full-HTML-Berichten und solche, die ausschliesslich PDF-Berichte veröffentlichen.
Die zentralen Ergebnisse:
Geschäftsberichte sind die mit Abstand wichtigste Quelle für KI-Systeme: 58,5% aller Referenzen stammten direkt aus offiziellen Unternehmenspublikationen.
Onlineberichte (HTML) werden dreimal häufiger zitiert als PDF-Berichte.
Antworten zu Unternehmen mit HTMLBerichten waren in 71% der Fälle korrekt, bei PDF-Berichten lag die Genauigkeit nur bei 54%.
Das Berichtsformat als Erfolgsfaktor
KI-Systeme bevorzugen klar maschinenlesbare, strukturierte Daten. HTML-basierte Berichte bieten semistrukturierte Informationen, die LLMs effizienter verarbeiten können als statische PDF-Dokumente. Unternehmen, die auf PDF-Formate setzen, riskieren:
Geringere Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten.
Höhere Abhängigkeit von externen Quellen wie Finanzportalen oder User-generated Content.
Kontrollverlust über die Darstellung ihrer Daten, da KI-Systeme auf Drittinterpretationen zurückgreifen.
Fünf Key Takeaways für die Reporting-Praxis
Analysieren Sie, wie Ihre Unternehmensdaten in KI-Systemen dargestellt werden, um Fehlinformationen frühzeitig zu korrigieren.
Veröffentlichen Sie vorzugsweise HTML-basierte- Berichte, um die Sichtbarkeit in KI-Systemen zu maximieren.
Mit strukturierten Formaten können Sie auch die Genauigkeit der Antworten erhöhen.
Je weniger KI-Systeme auf Drittquellen angewiesen sind, desto grösser ist die Kontrolle über die Darstellung Ihrer Daten.
Integrieren Sie KI-optimierte Berichterstattung in Ihre Investor-Relations-Strategie, um die Transparenz und Effizienz zu steigern.
KI-Ära erfordert neue Kommunikation
Unternehmen, die ihre Berichte in strukturierten, maschinenlesbaren Formaten bereitstellen, stärken ihre Sichtbarkeit, Genauigkeit und Kontrolle über ihre Daten. Gleichzeitig tragen sie dazu bei, die Transparenz und Effizienz des Kapitalmarkts zu erhöhen. Es zeigt sich, dass KI-optimierte Berichterstattung eine aktuelle Notwendigkeit ist, wenn man die Deutungshoheit über die eigene Unternehmenskommunikation in der KI-Ära sichern will.
Weiterführende Quelle
Die vollständige Studie finden Sie auf der PPlattform Digital Investor Relations..
Monika Kovarova-Simecek
ist stellvertretende Leiterin des Kollegiums der USTP – University of Applied Sciences St. Pölten und leitet ebendort die Masterstudiengänge Digital Business Communications und Digital Management & Sustainability. Ihre Lehr- und Forschungsschwerpunkte sind u. a. digitale Finanzkommunikation und Corporate Reporting.