Analytics Best Practice: Wie KI völlig neue Erkenntnisse ... / 2 Neue Möglichkeiten durch KI-/Advanced-Analytics-Instrumente

2.1 Alte Instrumente für Planung, Budgetierung und Forecasting nicht mehr zeitgemäß

Unternehmen brauchen in Zeiten grundlegender Veränderungen und steigender Unsicherheiten mehr Flexibilität und eine schnellere Reaktionsfähigkeit. Es geht um ein neues Planungsverständnis. Der Fokus liegt nicht mehr auf der Kontrolle und Fortschreibung vorhandener Budgets. Mit den neuen Möglichkeiten von Machine Learning lassen sich die Treiber von Veränderungen identifizieren, mit Daten hinterlegen und die so abgesicherten Unternehmensziele in die Planung umsetzen.

Die Analysemöglichkeiten richteten sich bisher vor allem auf vergangene Sachverhalte. Die Rechenpower war begrenzt und die Performance oftmals eingeschränkt. Die Nutzung von KI- und Advanced-Analytics-Instrumenten eröffnet neue Möglichkeiten:

• Verbesserte Advanced Analytics: Die Cloud stellt Unternehmen erstmals fast unbegrenzte Rechenleistung zur Verfügung. Aktuelle Datenspeicher beschleunigen die Prozesse und sind zudem kostengünstig. Die schnelle Verarbeitung und Analyse sehr großer Datenmengen ist jetzt auch für kleine und mittlere Unternehmen verfügbar.
• Vorausschauende Predictive Analytics: Advanced-Analytics-Instrumente wie modernes Forecasting können mit Hilfe statistischer Verfahren und Algorithmen (Data Mining) Wahrscheinlichkeiten und künftige Ereignisse zuverlässig berechnen.
• KI-gestützte Prescriptive Analytics: Die Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) mit Machine Learning und Deep Learning sind darüber hinaus in der Lage, bisher unbekannte Muster zu erkennen, um neuartige Erkenntnisse zu gewinnen und in Echtzeit zu agieren. Sie ermöglichen verlässliche Prognosen und die Entwicklung zielgerichteter Maßnahmen zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse.

2.2 BI-Plattform mit integrierter KI-Funktionalität

Zur Umsetzung moderner Analytics-Verfahren hat sich ServiceMaster für eine Lösung von Jedox entschieden. Jedox hat seine Plattform für Corporate Performance Management und Business Intelligence um Module für Machine Learning erweitert. Die neuen Jedox KI-Services "AIssisted^TM Planning" sind direkt in die BI-Plattform integriert. Zusätzliche externe Tools sind deshalb nicht mehr erforderlich. So können erfahrene Planer die Möglichkeiten von Machine Learning & Advanced Analytics nutzen, ohne selbst über KI-Expertenwissen zu verfügen.

Abb. 2: Einsatzbereiche der Jedox KI-Engine

Die Jedox KI-Engine nutzt fünf grundlegende Technologien für den digitalisierten Finanzbereich:

• Robotic Process Automation (RPA) automatisiert die zeitaufwendige Zusammenführung, Harmonisierung und Validierung von Daten.
• AIssisted™ Planning trainiert KI-Modelle auf Ist-Daten und leitet daraus Prognosen ab.
• In-Memory-Datenbank beschleunigt die Berechnungen durch die Verarbeitung großer Datenmengen im schnellen Hauptspeicher.
• GPU-beschleunigtes Computing nutzt die zusätzliche Rechenpower der Grafikprozessoren von Grafikkarten für Realtime-Analysen.
• Data Integration führt Datenmengen zur Datenintegration und Datenaufbereitung zusammen – mit Mapping, Bereinigung und Anreicherung von Datensätzen aus unterschiedlichsten Systemen.

2.3 Standard-KI-Verfahren sind bereits integriert

Mit der neuen KI-Engine sind relevante KI-Standardverfahren bereits in die Jedox-Plattform integriert. Diese KI-Verfahren können einzeln oder auch miteinander kombiniert eingesetzt werden. In der Datenvorverarbeitung dient das "Data Preprocessing" u. a. dazu, Ausreißer zu erkennen. "Predictive Forecast" wird für Zeitreihenanalysen genutzt, "Data Driven Forecast", um viele verschiedene Parameter wie Wetter, Ferien und Events beispielsweise in Umsatzprognosen einzubeziehen. Weitere Methoden sind "Scoring" und "Rating" zur Klassifikation bspw. der Kundenabwanderung. Durch "Clustering" lassen sich Merkmale oder Ähnlichkeiten finden, die bisher nicht erkannt wurden.

Abb. 3: Typische Einsatzbereiche entlang der Wertschöpfungskette

Typische Anwendungsfälle für die KI-Verfahren sind u. a.:

1. Finanzplanung & Analyse

   • Predictive Forecast & Planning: Durch vorausschauende Forecasts können Personalressourcen, Budgets oder Vertriebsmaßnahmen besser geplant werden. Mit Zeitreihenanalysen wird ermittelt, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Zielwerte innerhalb bestimmter Grenzen abweichen werden.
   • Driver-based Planning: Beim treiberbasierten Forecast liegt der Fokus auf dem Einfluss der unterschiedlichen Faktoren und aktueller Ereignisse auf die Zielerreichung.

2. Sales

   • Forecast Automation: Bisher sehr zeitaufwendige und manuell erstellte Vertriebs-Forecasts können jetzt automatisiert und als rollierende Planung auch in kurzen Abständen umgesetzt werden.
   • Sales Performance Management: Durch die treiberbasierten Planungsalgorithmen werden die entscheidenden Einflussfaktoren besser identifiziert. Auf dieser Basis kann das Sales Management zielgerichtet entscheiden und agieren.

3. Kunden

   • Customer Churn & Profitability: Anhand von Kunden- und Vertragsmerkmalen kann die Kundenabwanderung und Profitabilität besser berechnet und eingeplant werden.
   • Customer Scoring: Durch Klassifikation und Clustering können Kunden nach dem Aufwand und der Profitabilität zuverlässiger bewertet und in Gruppen eingeteilt werden.

4. Produkte

   • Demand Forecasting & P...