Forecasting im Controlling mit Machine Learning (ML): Planung neu gedacht

Forecasting im Controlling mit Machine Learning (ML): Planung neu gedacht mit KI.

MODUL 01: VOM BAUCHGEFÜHL ZUM PREDICTIVE FORECAST

• Die Schwächen klassischer Planung: Anker, Politik, Aufwand
• Was ML-Prognosen wirklich leisten – und was nicht
• Anwendungsfelder: Umsatz, Kosten, Cashflow, Working Capital
• Warum ein guter Forecast Diskussionen versachlicht
• Ihre Ausgangslage: Wie planen Sie heute?

MODUL 02: ZEITREIHENPROGNOSEN VERSTEHEN

• Trend, Saisonalität und Sondereffekte in Finanzdaten lesen
• Verfahren im Vergleich: ETS, ARIMA, Gradient Boosting, Prophet
• Übung: Sie erstellen einen Umsatz-Forecast an echten Zeitreihen
• Punktprognose war gestern: mit Bandbreiten arbeiten
• Der Aha-Moment: das Modell schlägt die Erfahrung – oder auch nicht

MODUL 03: TREIBERBASIERTE MODELLE

• Externe Treiber einbinden: Markt, Preise, Wetter, Kalender
• Szenarien statt Scheingenauigkeit
• Forecast-Güte messen: MAPE, Bias, Forecast Value Added
• Übung: Sie identifizieren die stärksten Treiber Ihrer Zahlen
• Wann ein einfaches Modell dem komplexen überlegen ist

MODUL 04: ROLLING FORECAST UND UMSETZUNG

• Rolling Forecast mit ML: Prozess und Governance
• Tools: Python, Power BI, SAP Analytics Cloud, Board und Co
• Fallstudie: Predictive Forecasting im Mittelstand einführen
• Das Controlling-Team befähigen statt abhängen
• Ihr Fahrplan zum vorausschauenden Forecast