KI-gestütztes Forecasting & Reporting

1. Einführung in KI-gestütztes Forecasting

• Warum traditionelle Methoden im digitalen Zeitalter an ihre Grenzen stoßen
• Die Notwendigkeit von KI: Wie KI das Forecasting revolutioniert
• Praxis-Insight: Erste Quick Wins – wo Sie sofort mit KI ansetzen können
• Trends, Entwicklungen und Innovationen im Bereich
• KI-gestützter Finanzplanung
   

2. KI als Game-Changer: Grundlagen für moderne Prognosen

• Analytische vs. Generative KI: Unterschiede, Stärken, Schwächen und typische Anwendungsbereiche
• Relevante KI-Technologien für Forecasting und Reporting (Schwerpunkt analytische Verfahren)
• Aktuelle Entwicklungen und Innovationen im Bereich KI-gestützter Planung
   

3. Daten als Treibstoff für präzise Prognosen

• Grenzen klassischer Methoden im Vergleich zu KI-gestützten Ansätzen
• „Daten sind Gold wert“ – Warum Datenqualität entscheidend ist
• Feature Engineering als Schlüssel zu besseren Modellen
   

4. Prognosemodelle und Methoden im Überblick

• Traditionelle statistische Verfahren:
  • Zeitreihenanalyse (ARIMA, SARIMA)
  • Exponentielle Glättung & Holt-Winters-Methode
  • Regressionsanalyse für Budget- und Finanzplanung
     
• Machine Learning im Forecasting:
  • Überwachtes Lernen: Lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests
  • Unüberwachtes Lernen: Clustering-Methoden für Finanzprognosen
     
• Deep Learning & neuronale Netze:
  • Grundlagen neuronaler Netze im Finanzwesen
  • RNNs (Rekurrente Netze) und LSTM (Long Short-Term Memory) zur Modellierung komplexer Zeitreihen
  • Identifikation von Einflussfaktoren: Welche Variablen machen den Unterschied?
     

5. Szenario- und Entscheidungsunterstützung mit KI

• „Was-wäre-wenn“-Simulationen
• Erstellung von Szenarien und Handlungsoptionen basierend auf KI-Ergebnissen
   

6. Ihr Plus: Live-Demo

• Von Rohdaten zu Handlungsempfehlungen – praktisches Beispiel in Echtzeit

7. Hands-on mit KI-Tools und Daten

Einführung in führende KI-Tools und Softwarelösungen für Forecasting und Finanzplanung

• Datenaufbereitung und Feature Engineering als Grundlage für präzise Modelle
• Hands-on-Training: Modelltraining und Optimierung
  • Aufbau und Training von ARIMA-, RNN und LSTM-Modellen
  • Optimierung von Modellparametern und Evaluierung der Ergebnisse
  • Anwendung auf spezifische Szenarien (z. B. positive und negative Cashflows, Burning Rate)
• Ihr Plus: Fallbeispiele – konkrete Anwendungen für Ihre Planungsprozesse

8. Interpretation, Präsentation & Kommunikation der Ergebnisse

• Analyse der erstellten Modelle und deren Prognosefähigkeit
• Visualisierung und Kommunikation der Ergebnisse für Entscheidungsträger
• Generative KI für Ergebnisdarstellung: automatisierte Zusammenfassungen, Dashboards und intelligente Alerts
   

9. Implementierung & Automatisierung in der Finanzplanung

• Strategische Planung für die Integration von KI in Ihr Unternehmen
• Change Management: Herausforderungen und Erfolgsfaktoren bei der Einführung
• Team-Kompetenzen stärken: Welche Skills Ihre Mitarbeitenden jetzt brauchen
• Automatisierung mit KI: Workflows und Planungsprozesse effizient gestalten
• Generative KI für Szenario-Simulationen
• LLMs und lokale Setups: Wann sich ein lokaler Betrieb lohnt
   

10. Zukunft & Rahmenbedingungen von KI im Forecasting

• Echtzeitdaten und personalisierte Prognosen: Die nächste Stufe der Planung
• KI-gestützte Entscheidungsunterstützung: Von der Analyse zur Handlungsempfehlung
• Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen: GDPR, EU-AI-Act und Co.
• Vertrauen schaffen: Transparente KI-Nutzung für mehr Akzeptanz und Nachvollziehbarkeit