Predictive Forecasting: Die Evolution der Finanzprognosen
Im Bereich der Finanzplanung zeichnet sich eine klare Tendenz zu datengetriebenen Ansätzen ab, insbesondere beim Forecasting. Predictive Forecasting verbessert die Finanzplanung durch KI-gestützte Prognosemethoden, die jedoch benutzerfreundlich und vertraut in der Anwendung bleiben. Die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsfindung der Algorithmen sind hierbei entscheidend. Dies stärkt das Vertrauen in die automatisierten Prognosen und ermöglicht gleichzeitig menschliche Eingriffe und Anpassungen, wodurch die Prognosen realitätsnah und praxisorientiert bleiben.
Business Radar: Generative KI in der News-Analyse
Der Business Radar nutzt generative KI, um Nachrichten umfassend zu analysieren, zu kategorisieren und in aussagekräftigen Berichten zusammenzufassen. Automatisierte Wettbewerbsanalysen entlang wichtiger Dimensionen, wie finanzieller Performance, werden durch Visualisierungen (zum Beispiel Heatmaps) intuitiv dargestellt. Informationen können auf diese Weise effizient erfasst werden. Weltkarten als interaktive Werkzeuge bieten eine globale Perspektive, durch die Nutzer geografisch relevante Entwicklungen und Markttrends erkennen können.
Synergieeffekte: Kombination von quantitativen und qualitativen Daten
Die Kombination von Predictive Forecasting und generativer KI-basierter News-Analyse bietet eine umfassende Sicht auf die Finanzplanung. Diese integrative Methode liefert präzise, datengetriebene Prognosen und ergänzt sie mit qualitativen Marktinformationen. Das ermöglicht eine umfassende und gleichzeitig nuancierte Perspektive für Entscheidungsträger. Hierdurch können Unternehmen schneller auf Veränderungen reagieren und Risiken effektiver managen.
KI-Strategie: Der richtige Rahmen für die Umsetzung
Für die Umsetzung von KI-Anwendungen in der Finanzplanung ist ein interaktiver Prozess essenziell. Beginnend mit einer AI-Strategie folgen schnell entwickelte Prototypen geeigneter Anwendungsfälle zur Validierung des Nutzens vor der tatsächlichen Realisierung. Wichtig ist hierbei Feedback zu sammeln, um die AI-Strategie kontinuierlich zu verbessern und anzupassen. Diese Herangehensweise gewährleistet, dass die Implementierung von KI nicht nur technologisch, sondern auch organisatorisch und strategisch erfolgreich ist.
Die Referenten:
Dr. Matthias Emler ist Principal und Head of Horváth Steering Lab, BI & Analytics, Johannes Nawrath ist Senior Data Scientist and Managing Consultant im Horváth Steering Lab.
