Forecasting und Finanzplanung mit KI

Tag 1: Theorie und Grundlagen

Einführung in Künstliche Intelligenz im Finanzwesen

• Grundlagen der KI-Technologien und deren Einsatz im Rechnungswesen.
• Trends, Entwicklungen und Innovationen im Bereich KI-gestützter Finanzplanung.

Traditionelle Methoden vs. KI-gestütztes Forecasting

• Vergleich klassischer Prognosemodelle mit KI-basierten Ansätzen.
• Fallbeispiele zur Veranschaulichung der Vor- und Nachteile.

Spezifische Prognosemodelle für Forecasting und Finanzplanung

• Einführung in Zeitreihenanalyse und statistische Modelle:
  - ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average).
  - SARIMA (Seasonal ARIMA).
  - Exponentielle Glättungsverfahren und Holt-Winters-Methode.
  - Regressionsanalyse und deren Anwendung in der Budgetplanung.

Machine Learning Modelle im Forecasting

• Überwachtes Lernen: Lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests.
• Unüberwachtes Lernen: Clustering-Methoden und deren Nutzen für Finanzprognosen.

Deep Learning und neuronale Netze

• Grundlagen neuronaler Netze und deren Anwendung im Finanzwesen.
• RNNs (Rekurrente Neuronale Netze) und LSTM (Long Short-Term Memory) zur Modellierung komplexer Zeitreihen.

Tag 2: Praxis und Anwendung

Praktische Übungen: Arbeiten mit KI-Tools

• Einführung in führende KI-Tools und Softwarelösungen für Finanzplanung.
• Datenaufbereitung und Feature Engineering als Grundlage für präzise Modelle.

Hands-on-Training: Modelltraining und Optimierung

• Aufbau und Training von ARIMA-, RNN- und LSTM-Modellen.
• Optimierung der Modellparameter und Evaluierung der Ergebnisse.
• Anwendung auf spezifische Szenarien: Positive und negative Cashflows sowie die Burning Rate.

Interpretation und Präsentation der Ergebnisse

• Analyse der erstellten Modelle und deren Prognosefähigkeit.
• Visualisierung und Kommunikation der Ergebnisse für Entscheidungsträger.

Implementierung von KI in der Finanzplanung

• Strategische Planung für die Integration von KI im Unternehmen.
• Umgang mit Herausforderungen und Change Management.

Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen, Ausblick und Zukunftsperspektiven