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Apliqo

Hilfe bei der Risikominderung durch mehr Klarheit
Daniele Tedesco von Apliqo erklärt, wie das Apliqo Belegschaft-Abwanderungsmodell mit Hilfe von IBM Planning Analytics und Python (unter Verwendung von TM1Py) die Personalfluktuation vorhersagt und eine höhere FP&A-Genauigkeit für die Entscheidungsfindung der Führungskräfte liefert.
Junge Geschäftsleute bei einem Meeting
Wie wirkt sich Mitarbeiterfluktuation auf FP&A-Prozesse aus?

Die Personalfluktuation stellt für alle Unternehmen eine ständige Herausforderung dar. Jeder Wechsel in Ihrem Team bringt eine geringere Kontinuität, höhere Ausbildungskosten und eine mögliche Verlangsamung des betrieblichen Fortschritts mit sich. In Anbetracht der ständigen und unvermeidlichen Fluktuation und ihrer Auswirkungen kann ein möglichst effektives Management und eine Minimierung der negativen Folgen zu einer besseren Unternehmenskultur und zum Wohlbefinden der Mitarbeiter führen - und damit auch zu einem besseren Ergebnis.

Präzise Schätzungen der Mitarbeiterfluktuationsrate bilden eine der wichtigsten Eingaben für genaue Finanzprognosen und wirken sich auf die direkten Gehaltskosten und die indirekten Gemeinkosten aus, die von der Mitarbeiterzahl bestimmt werden. Während die direkten Gehaltskosten einfach zu ermitteln und zu analysieren sind, kann es schwieriger sein, indirekte Kosten zu ermitteln und in die FP&A zu integrieren. Selbst wenn beispielsweise eine hohe Mitarbeiterfluktuation die Gehaltskosten zu senken scheint oder gar keine Auswirkungen hat, können indirekte Kosten – wie Werbung, Schulung, Onboarding, Compliance und Personalwesen – deutlich ansteigen. Darüber hinaus kann die angemessene Verknüpfung zwischen Personaleinsatz und der Variabilität der indirekten Kosten die Komplexität erhöhen.

Eine größere Transparenz über die tatsächlichen Kosten der Personalfluktuation kann Managern den Nutzen eines Arbeitsumfelds aufzeigen, das Mitarbeiter dazu ermutigt, im Unternehmen zu bleiben. Beispielsweise können Anreizinitiativen zur Mitarbeiterbindung gemessen und genau mit den Fluktuationskosten verglichen werden, die sie senken sollen. Mit einer klaren Analyse können die Kosten für „Nice-to-have“-Mitarbeitervorteile an ihren Auswirkungen auf die Senkung der Fluktuationskosten gemessen werden.

Mithilfe von KI bei der Vorhersage von Fluktuationsraten und deren Auswirkungen können das HR-Team und andere Stakeholder planen, das Talentmanagement zu optimieren, die Mitarbeiterbindung zu verbessern und einen direkten Beitrag zum Unternehmenserfolg zu leisten. Daniele Tedesco CEO Apliqo
Herausforderungen mit KI bewältigen

Bei Apliqo haben wir ein Softwaremodell entwickelt, mit dem man die Fluktuationsraten vorhersagen und prognostizieren und die damit verbundenen Personalkosten der Belegschaft analysieren kann. Unser Modell hilft dabei, die finanziellen Auswirkungen von Szenarien auf der Grundlage unterschiedlicher Fluktuationsraten aufzuzeigen, und nutzt KI, um zu prognostizieren, welche Mitarbeiter am ehesten das Unternehmen verlassen werden.

Das Apliqo Workforce Attrition Model verwendet KI-Algorithmen, um Faktoren zu analysieren, darunter die Demografie der Mitarbeiter, Kennzahlen zur Arbeitszufriedenheit, Leistung und mehr. Das Modell kombiniert diese Daten mit externen Feeds, wie z. B. Arbeitsmarktstatistiken, um eine Mitarbeiterfluktuationsanalyse zu erstellen, die zukünftige finanzielle Herausforderungen und Risiken aufzeigt.

Mit den von der KI generierten Erkenntnissen können Führungskräfte Problembereiche identifizieren und proaktive Schritte unternehmen, um die Mitarbeiterbindung zu verbessern und Risiken zu mindern. Auf der Grundlage der Prognosen zur Mitarbeiterfluktuation liefert das Modell detaillierte und ausgefeilte Kostenprognosen, die in FP&A integriert werden können. Ausgestattet mit diesen Erkenntnissen können Führungskräfte fundiertere Entscheidungen über die Ressourcenallokation, Budgetierung und strategische Planung treffen. In ähnlicher Weise können das HR-Team und andere Stakeholder mit Hilfe von KI zur Vorhersage künftiger Fluktuationsraten und deren Auswirkungen neue Wege planen, um das Talent Management zu optimieren, die Mitarbeiterbindung zu verbessern und einen direkten Beitrag zum Geschäftserfolg zu leisten.

Schnelle Erhöhung der Kapazitäten mit IBM

Unsere Lösung ist ein großartiges Beispiel dafür, wie KI-Algorithmen dabei helfen können, versteckte Muster und Korrelationen in riesigen Datensätzen aufzudecken. Wir haben IBM Planning Analytics mit TM1Py (Python) eingesetzt, um die KI-Funktionen für das Apliqo-Modell bereitzustellen, das so abgestimmt und konfiguriert wurde, dass es die Herausforderungen der Mitarbeiterfluktuation bewältigt. Unser Modell ist so konzipiert, dass es sich im Laufe der Zeit verbessert, da neue Daten mit realen Ergebnissen verglichen werden können. So bietet es eine maßgeschneiderte Lösung für jedes Unternehmen, um die Fluktuation der Belegschaft in den Bereichen Kosten, Kultur und Wohlbefinden der Mitarbeiter zu bewältigen und zu verringern.

Wir sind seit dem ersten Tag Partner von IBM bei diesem Projekt. Einer der großen Nutzen der Zusammenarbeit mit IBM ist, dass wir schnell loslegen konnten. Dank der Flexibilität von IBM Planning Analytics und TM1Py konnten wir die erste Version unseres Modells in nur wenigen Tagen entwickeln. Innerhalb der Plattform sind die KI-Assistenten vorab trainiert und auf Unternehmensbereiche wie die Personalabteilung ausgerichtet, was dazu beiträgt, die Time-to-Value zu verkürzen.

Apliqo-Logo
Über Apliqo

Mit Sitz in Zürich, Schweiz, und Niederlassungen in Australien, Belgien, China, Frankreich, Deutschland, Hongkong, Indien, Polen, Taiwan, Großbritannien und den USA, entwickelt Apliqo (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) fortschrittliche Lösungen für die Finanzplanung und -analyse (FP&A). Apliqo arbeitet mit Kunden aus allen Branchen und jeder Größe zusammen und nutzt Automatisierung, OLAP-Technologien und IBM-Lösungen, um Geschäftsplanungs-, Analyse- und Berichtsfunktionen zu beschleunigen und zu transformieren.

Über den Autor
Als CEO von Apliqo leitet Daniele Tedesco ein Team, das sich der Transformation des Leistungsmanagements durch innovative Geschäftsplanung und Analyselösungen widmet. Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung bringt Daniele sein Fachwissen in den Bereichen Finanzmanagement, Unternehmensstrategie, M&A und IT ein. Er ist IBM Champion (2021-2023) und hat zu Themen wie wertorientiertes Management und erweiterte Finanzplanung veröffentlicht. Seine Mission ist es, die Transparenz und den Wert der Geschäftsplanung für Unternehmen aller Branchen zu verbessern.

Lösungskomponenten IBM Planning Analytics IBM® TM1
Nutzen Sie KI-gestützte integrierte Geschäftsplanung

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Rechtshinweise

© Copyright IBM Corporation 2024. IBM, das IBM Logo und TM1 sind Marken oder eingetragene Marken der IBM Corp. in den USA und/oder anderen Ländern. Das vorliegende Dokument ist ab dem Datum der Erstveröffentlichung aktuell und kann jederzeit von IBM geändert werden. Nicht alle Angebote sind in allen Ländern verfügbar, in denen IBM tätig ist.

Alle angeführten Beispiele illustrieren lediglich, wie einige Kunden IBM Produkte verwendet haben und welche Ergebnisse sie dabei erzielt haben. Tatsächliche Leistung, Kosten, Einsparungen oder andere Ergebnisse in anderen Betriebsumgebungen können abweichen.