Finanzen & Controlling — KI im Unternehmen — Schritt-für-Schritt-Anleitung.
Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Stabilisierung von Forecasting im Finanzwesen
Eine präzise und verlässliche Finanzplanung ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Controlling kann helfen, Forecasts zu stabilisieren und dadurch Entscheidungsträgern fundierte Grundlagen zu bieten. Dies geschieht, indem KI Muster in grossen Datensätzen erkennt und dadurch Prognosen detaillierter und belastbarer gestaltet.
Typische Fehler und deren Korrektur
Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von KI-gestütztem Forecasting besteht in der mangelhaften Datenqualität. Oftmals sind Datensätze unvollständig, inkonsistent oder veraltet. Dies führt zu verzerrten Prognosen. Um dieses Problem zu beheben, muss das Unternehmen sicherstellen, dass alle Datensätze umfassend auf Vollständigkeit geprüft und regelmässig aktualisiert werden. Eine klare Datenmanagementstrategie ist hierbei unerlässlich.
Ein weiterer häufiger Fehler liegt in der Überabstimmung der Modelle (Overfitting). Dies geschieht, wenn das KI-Modell zu stark auf historische Daten zugeschnitten wird und dadurch seine Fähigkeit zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse verliert. Modelle sollten daher regelmässig validiert und gegebenenfalls angepasst werden, um ihre Aussagekraft zu erhalten. Eine Trennung der Daten in Trainings- und Testdatensätze kann hier Abhilfe schaffen.
Ein dritter typischer Fehler ist die fehlende Integration von Expertenwissen in den KI-Prozess. KI-Modelle arbeiten rein datenbasiert und berücksichtigen nicht immer unternehmensspezifische Faktoren oder externe Einflüsse. Die Einbindung von erfahrenen Controllern in den Forecasting-Prozess kann helfen, diese Lücke zu schliessen und die Prognosequalität zu erhöhen.
14–30 Tage Handlungsanleitung zur Stabilisierung der Forecasts
Datenqualitätsaudit (Tag 1–7): Beginnen Sie mit einer umfassenden Überprüfung Ihrer Datenqualität. Identifizieren Sie Schwachstellen und unvollständige Datensätze. Reinigen Sie die Datensätze und stellen Sie sicher, dass sie auf dem neuesten Stand sind.
Modellvalidierung und -anpassung (Tag 8–14): Überprüfen Sie die bestehenden KI-Modelle auf Overfitting. Teilen Sie Ihre Daten in separate Trainings- und Testdatensätze und passen Sie die Modelle entsprechend an. Entwickeln Sie eine Routine, die eine regelmässige Validierung der Modelle einschliesst.
Integration von Fachwissen (Tag 15–21): Organisieren Sie Workshops mit Ihren Finanzexperten, um deren Wissen in den KI-gestützten Prozess zu integrieren. Entwickeln Sie ein Framework für den regelmässigen Austausch zwischen den Fachleuten und den technischen Teams, um sicherzustellen, dass externe Einflüsse und unternehmensspezifische Erkenntnisse berücksichtigt werden.
Abschluss und Implementierung der Verbesserungen (Tag 22–30): Fassen Sie die ermittelten Massnahmen zusammen, dokumentieren Sie den Prozess und stellen Sie diese der gesamten Abteilung zur Verfügung. Schulungen können helfen, das Verständnis für die neuen Abläufe zu vertiefen. Planen Sie abschliessend eine Überprüfung, um sicherzustellen, dass die Verbesserungen langfristig Bestand haben.
Durch konsequente Überprüfung und Anpassung Ihres Forecasting-Prozesses unter Einbeziehung von KI können Sie nicht nur die Stabilität Ihrer Prognosen verbessern, sondern auch langfristig die Entscheidungsqualität in Ihrem Unternehmen steigern.