Projekt: KI-gestützte Prognosen für Finanzkennzahlen
Prognosen der Entwicklung wichtiger Finanzkennzahlen sind eine zentrale Grundlage für die Finanz- und Unternehmensplanung. Genauere Prognosen erlauben bessere unternehmerische Entscheidungen. Mit Hilfe von Data Science Methoden können präzise Prognosen für Finanzkennzahlen generiert werden, welche Expertenprognosen ersetzen oder mit diesen gezielt kombiniert werden können.
Systematische Fehler in Prognosen führen zu schlechten Planungsentscheidungen
Im Controlling und anderen zentralen Unternehmensbereichen werden eine Vielzahl von Expertenprognosen wichtiger Finanzkennzahlen erstellt, beispielsweise Vorhersagen von Cash Flow, Umsatz und Liquidität. Diese Prognosen werden als Grundlage für diverse Planungsentscheidungen verwendet. Die Qualität der Planung wird daher stark durch die Genauigkeit der verwendeten Prognosen beeinflusst. Während die meist verwendeten Expertenvorhersagen wichtige qualitative Informationen berücksichtigen weisen sie häufig systematische Verzerrungen auf, welche die Prognosegüte beeinflussen.
Kombination von Expertenprognose und statistischen Vorhersagen
Für Finanzkennzahlen mit vorliegender Historie können Prognosen mit zeitreihenbasierten statistischen Ansätzen berechnet werden. Diese Ansätze erkennen systematische Entwicklungen, wie Trends oder Saisonalität, und extrapolieren diese.
Diese Prognosen können mit geringem Aufwand erstellt werden und stellen einen ersten Vergleichswert für Expertenvorhersagen dar. Um Expertenwissen, beispielsweise über Sondereffekte, zur weiteren Erhöhung der Prognosegüte in die statistische Vorhersage zu integrieren, kann darüber hinaus eine Kombination von Expertenprognose und statistischer Vorhersage angestrebt werden.
Genauere Prognosen verbessern Planung und Entscheidungen
Durch den Einsatz von statistischen Prognoseverfahren und die Kombination mit Expertenvorhersagen können Prognosen mit hoher Genauigkeit generiert werden. Eine Kombination reduziert den Einfluss von Verzerrungen in Expertenvorhersagen, erlaubt jedoch trotzdem die Berücksichtigung qualitativer Kontextinformationen. Die genaueren Prognosen ermöglicht eine Verbesserung der Finanz- und Unternehmensplanung und somit bessere Entscheidung über unternehmerische Maßnahmen.
