KI in der Finanzprognose: Anwendungen und Vorteile für CFOs

Finanzprognosen ermöglichen es Ihrem Unternehmen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Während dieser Prozess in der Vergangenheit sehr arbeitsintensiv war, ändert sich dies mit KI. KI-gestützte Lösungen ermöglichen es den Finanzteams, schneller von einem Haufen Daten zu einer fertigen Prognose zu gelangen und gleichzeitig umfassendere Prognosen zu erstellen, oft mit mehreren potenziellen Szenarien.

Aber nicht alle KI-Tools sind gleich, und es gibt einige Hürden zu überwinden, bevor man sie einsetzt.

Im Folgenden erfahren Sie, was Finanzleiter von der Implementierung von KI in ihre Finanzprognosen profitieren können.

Was ist KI für Finanzprognosen?

"KI" ist ein weit gefasster Begriff, der eine Reihe von Tools und Technologien umfasst. Im Zusammenhang mit Finanzprognosen verbessern KI-Tools in der Regel die Fähigkeit Ihres Finanzteams, Daten zu sammeln und zu bereinigen, sie auf Trends hin zu analysieren und diese Trends für ihre Prognosen zu nutzen. Diese Tools können Daten oft selbstständig analysieren, auf Anfrage bestimmte Datenpunkte abrufen und über Chat-Schnittstellen natürlichsprachliche Anfragen in Berichte und Dashboards umwandeln.

Erreicht wird dies durch eine breite Palette von KI-Technologien, darunter:

• Maschinelles Lernen: Diese Technologie ermöglicht es KI-Modellen, aus großen Datenmengen zu lernen, ohne dass sie Anweisungen benötigen, und so bestimmte Aufgaben kontinuierlich zu verbessern. Bei Finanzprognosen könnte maschinelles Lernen es einem KI-Tool ermöglichen, die Ausgaben Ihres Unternehmens besser zu verstehen, nachdem es auf jahrelange Budgets trainiert wurde.
• Verarbeitung natürlicher Sprache: Dies ermöglicht es KI-Tools, die menschliche Sprache besser zu verstehen, indem sie anhand von Beispielen trainiert werden. Sie können dann verwendet werden, um geschriebene Sprache zu analysieren, Voice-Overs zu erstellen und sogar die Bedeutung bestimmter Texte zu erkennen.
• Prädiktive Modellierung: Auf der Grundlage historischer Daten können KI-Tools Vorhersagemodelle (wie Prognosen) erstellen, die bestehende Trends berücksichtigen. Dies kann Ihre eigenen Prognosen dramatisch beschleunigen.
• Generative KI: Durch die Einspeisung von Daten wie Bildern, geschriebenem Text usw. verleiht diese Technologie einem KI-Tool die Fähigkeit, eigene Inhalte zu generieren. In der Regel geschieht dies durch die Beantwortung von Benutzeraufforderungen.
• Konversations-KI: Konversations-Tools wie ChatGPT stützen sich auf andere Technologien wie maschinelles Lernen und bieten den Nutzern eine Schnittstelle, die es ihnen ermöglicht, Aufforderungen in natürlicher Sprache einzugeben, um eine Antwort auf der Grundlage der Daten des Tools zu erhalten.
• Große Sprachmodelle: Diese Technologie antwortet auf Eingabeaufforderungen, indem sie auf der Grundlage der Datenbank, auf der sie trainiert wurde, hochpräzise Vermutungen darüber anstellt, was die Eingabeaufforderungen erfordern.

KI-gestützte Prognosen im Vergleich zu traditionellen Methoden

Es gibt eine wichtige Gemeinsamkeit zwischen KI-gestützten Prognosen und herkömmlichen Methoden. KI-Tools können, genau wie die Menschen, die sie benutzen, mit der Zeit aus Ihren Daten lernen und werden dadurch effizienter. Damit sind sie den traditionellen Prognosetools, die sich nicht auf KI stützen, einen Schritt voraus.

Durch den Einsatz von KI in der Prognoserechnung können Finanzteams mehr Daten nutzen, ohne diese selbst durchforsten zu müssen. Wenn KI in bestehende Prognosetools oder FP&A-Software wie Prophix One integriert wird, ermöglicht sie eine bessere Datenanalyse und Trenderkennung, während sie sich nahtlos in die bereits verwendeten Funktionen einfügt. Das führt zu besseren Prognosen, Dashboards und mehr.

Wenn Sie außerdem KI-Tools auf Ihren eigenen Daten trainieren, erzielen Sie bessere Ergebnisse, als wenn Sie sich auf allgemeine KI-Tools verlassen, die allgemeine Daten verwenden. Und Ihre Daten sind auch sicherer.

Anwendungen von AI in der Finanzprognose

KI kann in Ihren Prognose-Workflows einen großen Nutzen bringen, aber nur, wenn sie gezielt eingesetzt wird. Wenn Sie einfach ChatGPT starten und ihm Fragen zu Ihren Prognosen stellen, können Sie bei sich wiederholenden Aufgaben etwas Zeit sparen, aber das ist nicht ganz dasselbe wie der Einsatz spezieller Tools. Hier sind nur einige Möglichkeiten, wie KI-Tools Ihre Prognosen verbessern können.

Automatisierung

Bei der Erstellung von Prognosen fallen viele zeitaufwändige manuelle Aufgaben an, z. B. das Sammeln und Bereinigen von Daten aus verschiedenen Quellen oder das Durchblättern von Dutzenden von Finanzberichten, um die eine schwer fassbare Ausgabe aufzuspüren. KI-Tools wie Prophix One können Finanzdaten automatisch zentralisieren und spezifische Datenpunkte bereitstellen.

Szenario-Planung

KI kann Ihre vorhandenen Finanzdaten analysieren und mehrere Szenarien in einem Bruchteil der Zeit erstellen, die Ihr Finanzteam dafür benötigt. Das spart entscheidende Zeit, die Sie dann für die Analyse dieser Szenarien oder die Einleitung neuer Initiativen nutzen können.

Umsatz- und Cashflow-Projektionen

Die manuelle Schätzung von Umsatz- und Cashflow-Projekten erfordert die Durchsicht von Unmengen von Daten. KI kann dies automatisch für Sie erledigen und Prognosen erstellen, die Sie dann in anderen Arbeitsabläufen verwenden können, ohne sie selbst erstellen zu müssen.

Ausgabenmanagement

Das Nachverfolgen, Kategorisieren, Genehmigen und Berichten von Ausgaben verursacht einen erheblichen Arbeitsaufwand, wenn es manuell erfolgt. Aus diesem Grund bieten viele Finanztools den Finanzteams bereits Möglichkeiten zur Automatisierung und Rationalisierung dieses Prozesses. KI hebt diesen Prozess auf eine neue Ebene und ermöglicht es Ihren Tools, im Laufe der Zeit mehr über die Ausgabentrends in Ihrem Unternehmen zu erfahren und Ausgaben automatisch besser zu kategorisieren und zu genehmigen.

Abweichungsanalyse und treiberbasierte Prognosen

Die genaue Ermittlung der Faktoren, die zu Abweichungen führen, und deren Gewicht erfordert stundenlange Datenanalysen. Auch die korrekte Erstellung von Prognosen auf der Grundlage dieser Faktoren kann zeitaufwändig sein. KI-Tools können mehr Daten in kürzerer Zeit auswerten, sodass Sie Abweichungen effizienter ermitteln können.

KI-gestützte Einblicke

KI-Einsichten beziehen sich auf Schlussfolgerungen, Meinungen und Trends, die KI-Tools auf der Grundlage der von Ihnen bereitgestellten Daten erstellen. Diese können entscheidend sein, wenn es darum geht, Faktoren zu finden, die Ihre Prognosen beeinflussen könnten, Trends richtig zu erkennen und komplexe Berichte in einfachere Erkenntnisse umzuwandeln.

Vorteile von AI bei Finanzprognosen

KI-Tools bringen für nahezu jeden Arbeitsablauf große Vorteile mit sich, so auch für die Finanzprognose. Im Folgenden erfahren Sie, worauf Sie sich bei der Implementierung von KI-Tools freuen können:

• Erhöhte Genauigkeit: In Kombination mit menschlicher Aufsicht können Finanzteams mit KI-Tools Daten effizienter analysieren und genauere Berichte erstellen.
• Verbessertes Risikomanagement: Die vollständige Berechnung des potenziellen Risikos einer Initiative oder Finanzstrategie kann schwierig sein. KI hilft dabei, ein ganzheitlicheres Bild dieser Risiken zu erstellen.
• Gesteigerte Produktivität: Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Verarbeitung von Daten können KI-Tools mehr Zeit für Ihre Finanzteams freisetzen, so dass diese mehr Arbeit leisten können.
• Erkenntnisse in Echtzeit: Von einem menschlichen Finanzteam zu verlangen, dass es jedem Stakeholder Einblicke in Echtzeit gewährt, ist nicht skalierbar. Mit KI ist dies jedoch möglich.
• Kosteneffizienz: Die Verdoppelung Ihres Finanzteams mag zwar finanziell machbar sein, aber die Ergänzung Ihres Stacks durch ein KI-Tool kann erschwinglicher sein und dennoch eine massive Leistungssteigerung ermöglichen.
• Mehr Datenquellen und umfassendere Prognosen: KI-Tools können in kürzerer Zeit mehr Datenquellen durchforsten als Ihr Finanzteam und erhalten so einen ganzheitlicheren Überblick über die Finanzdaten Ihres Unternehmens, was wiederum zur Erstellung zuverlässigerer Prognosen führt.

Diese Vorteile wirken sich massiv auf alle möglichen Finanzprozesse aus, aber Sie werden diese Reaktionskette vor allem bei Finanzprognosen sehen. Denn Finanzteams, die lernen, ihre Arbeit mit KI zu ergänzen, können Risiken besser vorhersehen, die Ressourcenzuweisung ihres Unternehmens optimieren und schneller auf Marktveränderungen reagieren. Das führt zu einer besseren Finanzplanung und einer effektiveren Gesamtstrategie.

Wie man KI-Prognosetools implementiert

KI-Prognosetools können zwar zu spürbaren Verbesserungen in Ihren Prognose-Workflows führen, sie müssen jedoch richtig implementiert werden. Im Folgenden finden Sie einige wesentliche Aspekte, die Sie bei der Implementierung von KI-Tools beachten sollten.

Definieren Sie klare Ziele

Bevor Sie ein Tool implementieren, müssen Sie spezifische, messbare Ziele festlegen. Das ist bei KI nicht anders. Geht es Ihnen in erster Linie darum, die Genauigkeit Ihrer Prognosen zu verbessern? Ist Ihre wichtigste Kennzahl die Zeitersparnis der Finanzteams? Oder wollen Sie Variablen und Geschäftsfaktoren effektiver identifizieren?

Wählen Sie die richtigen KI-Tools

Nicht alle KI-Tools sind gleich. Einige sind zu allgemein für Ihre Bedürfnisse, während andere nicht über genügend Funktionen verfügen. Ein spezielles FP&A-Tool wie Prophix One mit integrierten KI-Funktionen ist in der Regel die ideale Wahl.

Integration von KI in bestehende Systeme

Wenn Sie ein KI-Tool einsetzen, sollten Sie sicherstellen, dass es effektiv mit Ihrem bestehenden Tool-Stack zusammenarbeitet. Andernfalls werden Sie mehr Zeit und Budget für die Beschaffung und Einrichtung von Software-Integrationsplattformen aufwenden, als Sie durch den Einsatz von KI überhaupt gewinnen können.

Gleichgewicht zwischen KI-gesteuerten Erkenntnissen und menschlichem Fachwissen

KI ist kein Ersatz für Ihr Finanzteam. Sie kann ihnen schneller Zugang zu mehr Erkenntnissen verschaffen, aber sie wird Ihr Unternehmen nie so gut kennen wie die Menschen, die dort arbeiten. Menschliche Teammitglieder sollten immer an Ihren Prognoseprozessen beteiligt sein.

Sicherstellung der Datenqualität bei KI-Prognosen

Die Effektivität der Ergebnisse eines KI-Tools hängt von der Qualität der Daten ab, mit denen Sie es füttern. Anders als Menschen kann KI nicht zwischen guten und schlechten Daten unterscheiden und passt ihre Vorgehensweise entsprechend an. KI benötigt genaue Daten - und menschliche Kontrolle -, um effektiv arbeiten zu können. Im Folgenden finden Sie einige Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität, die Sie ergreifen können, um Ihren KI-Tools die bestmöglichen Daten zu liefern.

• Robuste Datenverwaltungsprotokolle: Wenn Sie die Art und Weise, wie Sie Daten sammeln, verarbeiten und bereinigen, für alle Datenquellen und Abteilungen standardisieren, können Sie Probleme vermeiden, die in Zukunft langwierige Audits erfordern würden.
• Regelmäßige Datenaudits und -validierungen: Die Überprüfung vorhandener Daten kann verbesserungsbedürftige Datenverwaltungsprozesse aufdecken, während die Validierung sicherstellt, dass ein größerer Teil Ihrer Daten fehlerfrei ist.
• Strategien zur Beseitigung von Datenlücken oder Unstimmigkeiten: Vordefinierte Prozesse zur Erkennung und Behebung von Datenproblemen bedeuten, dass Ihre Daten im Laufe der Zeit gesünder und robuster werden, anstatt zu verfallen.
• Starke Datensicherheitsmaßnahmen und Zugangskontrollen: Sie sollten den Zugang zu Ihren Datenquellen nicht unbedingt einschränken, aber je mehr Personen Zugang zu ihnen haben, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie Fehler einbringen.
• Fortlaufende Mitarbeiterschulungen und Initiativen zur Verbesserung der Datenkompetenz: Die Verbesserung der Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen kann Datenfehler verhindern und die Datenverwaltungsprotokolle verbessern.

Treten Sie ein in die Zukunft des Finanzwesens: Starten Sie mit KI-Prognosen

Das richtige KI-Tool kann die Arbeitsweise Ihrer Finanzteams völlig verändern. Sie können mehr Daten in einem Bruchteil der sonst üblichen Zeit verarbeiten, umfassendere Prognosen erstellen und zu einer stärker datengesteuerten Geschäftsstrategie beitragen. Und noch besser: Sie können Daten für mehr Interessengruppen zugänglich machen, was zu besseren Entscheidungen im gesamten Unternehmen führt.

Häufig gestellte Fragen: KI in der Finanzprognose

Wie unterscheidet sich die KI-gestützte Prognoseerstellung von herkömmlichen FP&A-Tools?

KI-gestützte Prognosen ermöglichen es den Finanzteams, die Datenanalyse und andere zeitintensive Aufgaben an KI-Tools auszulagern und so die Prognosen effizienter zu erstellen. Noch besser: KI-gestützte Tools lernen im Laufe der Zeit aus Ihren Daten und werden mit der Zeit immer effizienter, je mehr Sie sie einsetzen.

Kann KI Prognosen verbessern und Risiken verringern?

KI-gestützte Tools können dazu beitragen, die mit der manuellen Dateneingabe verbundenen Fehler zu vermeiden und tiefere Analysen potenzieller finanzieller Risiken zu erstellen.

Welche Finanzdaten werden für den Einstieg in die KI-Prognose benötigt?

In erster Linie müssen Sie sicherstellen, dass jedes KI-Tool, das Sie einsetzen, nahtlos in bestehende Datenquellen integriert werden kann, egal ob es sich um Tabellenkalkulationen oder spezielle Finanztools handelt. Wenn Sie dann bereits über eine solide Datenbasis verfügen (z. B. Jahresabschlüsse, Budgets, GuV-Berichte), können Sie KI für Prognosen nutzen.

Ist KI in der Finanzprognose für den Einsatz in Unternehmen sicher und konform?

Wenn Sie die Finanzdaten Ihres Unternehmens in allgemeine KI-Tools wie ChatGPT laden, werden diese Daten für das zukünftige Training des Modells verwendet, auf das jeder zugreifen kann. Wenn Sie KI-gestützte Unternehmenstools wie Prophix One verwenden, bleiben Ihre Daten privat und sicher.

Kann Prophix One die KI-gestützte Szenariomodellierung und treiberbasierte Prognosen unterstützen?

Auf jeden Fall! Prophix One nutzt KI-Einsichten bei der Szenariomodellierung und der treiberbasierten Prognose und liefert zugängliche Dashboards für Finanzleiter.