Was sind vorausschauende Vorhersagen?

Vorausschauende Vorhersagen basieren auf traditionellen Prognosemethoden, gehen aber noch einen Schritt weiter, indem sie kontinuierlich Muster in den Daten analysieren, um zukunftsgerichtete Erkenntnisse zu gewinnen. Teams für Finanzplanung und -analyse (FP&A), operative Leiter und Führungskräfte nutzen diese Erkenntnisse, um schnellere und sicherere datengestützte Entscheidungen über Ressourcenzuweisung, Kundenbindung sowie Risiko- und Wachstumsstrategie zu treffen.

Die heutigen Tools für vorausschauende Vorhersagen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) basieren, verändern die Art und Weise, wie Unternehmen planen, grundlegend. FP&A-Plattformen bieten nun eine vollständige Integration mit Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen und FP&A-Software, um Echtzeitdaten und Metriken aus dem gesamten Unternehmen abzurufen.

Durch die Integration der Tools in die vorhandene Software entstehen weniger Verzögerungen bei der manuellen Datenerfassung, und die Analysten erhalten einen kontinuierlichen, aktuellen Überblick über die finanzielle Entwicklung. Die Automatisierung erledigt routinemäßige Modellierungsaufgaben, sodass sich Analysten auf die Interpretation der Ergebnisse und die Strategieberatung mit anderen Stakeholdern konzentrieren können.

Organisationen verwenden die Begriffe „vorausschauende Vorhersagen“ und „vorausschauende Analyse“ oft synonym, doch die beiden dienen unterschiedlichen Zwecken. Das Verständnis des Unterschieds hilft Finanz- und Unternehmensleitern, die Instrumente auf die Probleme anzuwenden, die am besten zu ihren jeweiligen Angeboten passen.

• Vorausschauende Analysen als die umfassendere Disziplin. Die Methode nutzt statistische Algorithmen, maschinelles Lernen (ML) und Data-Mining-Verfahren, um aktuelle und historische Daten zu analysieren und die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu ermitteln. Modelle für vorausschauende Analysen erstrecken sich über verschiedene Unternehmensbereiche, vom Marketing über das Kundenverhalten bis hin zur Lieferkette und der Betrugserkennung. Das vorrangige Ziel dieses Prozesses besteht darin, Muster und Wahrscheinlichkeiten in großen Datensätzen aufzudecken und diese Erkenntnisse in fundierte Geschäftsentscheidungen umzusetzen.

• Vorausschauende Vorhersagen sind ein spezifischer Prozess innerhalb der vorausschauenden Analyse. Der Schwerpunkt liegt auf der Prognose quantifizierbarer zukünftiger Ergebnisse, wie finanzieller oder operativer Metriken, über einen bestimmten Zeithorizont.

Die vorausschauende Analyse fragt: „Was wird wahrscheinlich passieren und warum?“, während die vorausschauende Vorhersage fragt: „Wie werden unsere Einnahmen, Kosten oder die Nachfrage im nächsten Jahr aussehen?“

Die beiden unterscheiden sich auch in ihren Ausgaben. Vorausschauende Analysen liefern typischerweise Wahrscheinlichkeitswerte, Risikobewertungen oder Verhaltensklassifikationen. Vorausschauende Vorhersagen hingegen liefern numerische Vorhersagen, wie etwa Umsatzziele, Ausgabenbudgets und Cashflow-Schätzungen, die direkt in die Finanzplanung und die Geschäftsstrategie einfließen.

Im Kern beruhen vorausschauende Vorhersagen auf vorausschauender Analyse. Algorithmen und Modellierungstechniken unterstützen vorausschauende Analyse und ermöglichen aufschlussreiche Prognosemodelle. Finanzteams nutzen vorausschauende Analysen, um zu verstehen, was die Unternehmensleistung antreibt, und wenden dann vorausschauende Vorhersagen an, um diese Erkenntnisse in konkrete Finanzprognosen umzuwandeln.

Je nach Größe und Umfang des Szenarios gibt es verschiedene Möglichkeiten, die vorausschauenden Vorhersage zu verbessern. Bei jeder davon handelt es sich um eine Data-Science-Technik, die dazu verwendet wird, zukünftige Werte anhand zeitlich geordneter Datenpunkte vorherzusagen.

Diese Arten von Methoden verwenden sequenzielle historische Daten, um Muster zu erkennen und zukünftige Trends über einen bestimmten Zeithorizont zu prognostizieren. Analysten wenden Zeitreihenmodelle auf Metriken an, die im Laufe der Zeit konsistente Muster aufweisen, wie z. B. monatlicher Umsatz, saisonale Nachfrage oder vierteljährliche Ausgaben. Die Zeitreihenanalyse ist eine weit verbreitete Forecasting-Methode im Finanzwesen und in der Lieferkette:

• Naive Methode: Diese Methode zur Zeitreihenprognose geht davon aus, dass das Forecasting für einen zukünftigen Zeitraum dem Wert des zuletzt beobachteten Datenpunkts entspricht. Es ist eine nützliche Methode, um die Ausgangslage der Daten zu verstehen.

• Methode des gleitenden Durchschnitts: Bei dieser Methode wird der Durchschnitt einer Reihe von Datenpunkten aus der Vergangenheit berechnet und dieser Durchschnitt als Forecasting für einen zukünftigen Zeitraum verwendet. Diese Methode ist nützlich, um kurzfristige Datenschwankungen zu verstehen, funktioniert aber nicht für die Analyse langfristiger Trends.

• Exponentielle Glättung: Bei dieser Methode wird jedem vergangenen Datenpunkt ein Gewicht zugewiesen. Die aktuellsten Datenpunkte erhalten ein höheres Gewicht, wodurch das Modell die jüngsten Änderungen in den Daten genauer abbilden kann.

• Autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt (ARIMA): Diese Methode ist eine fortschrittliche Version der Zeitreihenprognose, die vergangene Datenpunkte verwendet, um sowohl den Trend als auch die Saisonalität der Daten zu modellieren. Dieser Ansatz ist ein weit verbreitetes Modell, da er sehr genaue Prognosen für komplexe Datensätze liefern kann.

Diese Methoden verwenden Algorithmen, um komplexe, nichtlineare Muster in großen Datensatz zu erkennen, die mit herkömmlichen statistischen Modellen in großem Maßstab nicht verarbeitet werden können. Je mehr Daten in das Modell einfließen, desto mehr lernt der Algorithmus dazu und verbessert seine Prognosen:

• Regressionsanalyse: Eine statistische Technik, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu bestimmen. Es wird verwendet, um abzuschätzen, welche Variablen eine signifikante Auswirkung haben, und um kontinuierliche Ergebnisse mithilfe von Regressionsmodellen wie der einfachen linearen Regression und der logistischen Regression vorherzusagen.

• Künstliche neuronale Netze (Deep Learning): Ein künstliches neuronales Netzwerk (oder Deep Learning) ist ein rechnergestütztes Modell, das vom menschlichen Gehirn inspiriert ist. Es handelt sich um einen Algorithmus, der Muster erkennt und komplexe Probleme löst, ähnlich wie das menschliche Gehirn.

• Entscheidungsbäume und Random Forests: Ein Entscheidungsbaum ist ein nichtparametrischer, überwachter Lernalgorithmus, der zur Visualisierung und Analyse potenzieller Ergebnisse, Preisvergleiche und Konsequenzen einer Entscheidung verwendet wird. Ein Random Forest wird aus einem Entscheidungsbaum abgeleitet, kombiniert aber die Ausgaben mehrerer Entscheidungsbäume zu einer einzigen Vorhersage.

Mehrere Schlüsselkomponenten sind für vorausschauende Vorhersagen unerlässlich.

Vergangene Daten bilden die Grundlage jedes Modells für vorausschauende Vorhersagen. Data Scientists verlassen sich auf historische Leistung, operative Metriken und Markttrends, um Muster zu erkennen und genaue Prognosen zu erstellen.

Saubere, vollständige Daten sind entscheidend, damit Prognosemodelle zuverlässige Ergebnisse und Visualisierungen liefern können.

Statistische Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens sind die analytischen Motoren, die vorausschauende Vorhersagen möglich machen. Sie verarbeiten große Datenmengen, erkennen Muster und erstellen Prognosen auf der Grundlage definierter Variablen und Annahmen.

Die Wahl der Modelle hängt vom Geschäftsziel, den verfügbaren Daten und der Komplexität der Beziehungen ab, die die Prognose erfassen muss.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben die Möglichkeiten von vorausschauenden Vorhersagemodellen erweitert. Diese Tools automatisieren routinemäßige Modellierungsaufgaben, verarbeiten Echtzeitdatenströme und verfeinern Projektionen, sobald neue Informationen verfügbar werden.

Unternehmen, die KI-gestützte Forecasting-Plattformen in ihre FP&A-Workflow integrieren, erreichen eine schnellere und flexiblere Finanzplanung.

Vorausschauende Vorhersagen sind nur so aktuell wie die Daten, auf denen sie basieren. Durch die Echtzeit-Datenintegration werden Prognosemodelle direkt mit ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning), Finanzplattformen und operativen Datenbanken verknüpft, wodurch sichergestellt wird, dass die Prognosen die aktuellen Geschäftsbedingungen widerspiegeln.

Diese Methode beseitigt die Verzögerungen, die bei der manuellen Datenerfassung auftreten, insbesondere bei großen Datensätzen und mehreren Datenquellen, und verschafft den Finanzteams einen Echtzeit-Überblick über die Geschäftsentwicklung.

Menschliche Aufsicht ist ein wichtiger Aspekt verantwortungsvoller vorausschauender Vorhersagen. Analysten und Finanzverantwortliche müssen die Modellergebnisse prüfen, den Geschäftskontext berücksichtigen und sicherstellen, dass die Prognosen mit den bekannten Marktbedingungen übereinstimmen.

Der technologische Fortschritt sollte das menschliche Urteilsvermögen erweitern, nicht ersetzen.

Diese sieben Schritte helfen Ihnen beim Aufbau eines erfolgreichen vorausschauenden Vorhersagemodells.

Beginnen Sie mit einem Geschäftsproblem und identifizieren Sie, was die vorausschauenden Vorhersagen erfüllen müssen und warum sie für das Unternehmen wichtig sind. Zu diesen Aufgaben gehören beispielsweise die Abwanderung von Kunden, die Prognose von Verkäufen oder die Bestandsoptimierung.

Nachdem Sie das Problem definiert haben, legen Sie den Umfang, den Zeithorizont und die wichtigsten Annahmen fest. Ein klar definiertes Ziel trägt dazu bei, dass jeder Schritt im Prozess auf ein messbares Geschäftsergebnis ausgerichtet bleibt.

Sammeln Sie die notwendigen Dokumente wie Finanzberichte, operative Metriken, Marktdaten und Kundenerkenntnisse, die als Grundlage für das Modell dienen.

Die Datenqualität ist in dieser Phase von entscheidender Bedeutung. Unvollständige Daten, extreme Sonderfälle oder veraltete Daten können die Genauigkeit der vom Modell erzeugten Prognosen untergraben. KI-gestützte FP&A-Plattformen können die Datenerfassung und -integration über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg automatisieren und so das Risiko menschlicher Fehler verringern.

Die Auswahl des geeigneten Prognosemodells hängt von mehreren Faktoren ab, darunter das Geschäftsziel, die Qualität und das Volumen der verfügbaren Daten sowie die Komplexität der Beziehungen, die die Prognose erfassen muss.

So eignet sich beispielsweise ein Zeitreihenmodell gut für Umsatzprognosen, während ein Modell des maschinellen Lernens besser dafür geeignet ist, große Datensätze mit komplexen, nichtlinearen Mustern zu verarbeiten. Analysten sollten mehrere Methoden prüfen, bevor sie sich für einen einzigen Ansatz entscheiden.

Nachdem eine Prognosemethode ausgewählt wurde, besteht der nächste Schritt darin, das Modell unter Verwendung bereinigter historischer Daten und festgelegter Annahmen zu erstellen.

Ein Modell des maschinellen Lernens benötigt eine Trainingsphase, damit der Algorithmus aus den historischen Daten, mit denen er gefüttert wird, Muster und Zusammenhänge lernen kann. Analysten sollten das Modell anhand historischer Ergebnisse überprüfen, um dessen Genauigkeit sicherzustellen, bevor sie es auf zukünftige Zeiträume anwenden.

Verbinden Sie das Modell mit Echtzeit-Datenquellen wie ERP-Systemen, Finanzplattformen und Marktdatenfeeds, damit bestimmte Prognosen automatisch aktualisiert werden, sobald neue Informationen verfügbar sind.

Dieser Schritt trägt dazu bei, ein statisches Modell in eine dynamische Prognose-Engine zu verwandeln.

Der Erfolg von Modellausgaben hängt von der menschlichen Auswertung ab, der sie unterzogen werden. Analysten werden die Prognosen unter Berücksichtigung der Marktbedingungen, strategischen Prioritäten und wirtschaftlichen Realitäten überprüfen, die das Modell allein nicht vollständig erfassen kann.

In diesem Schritt wird das Forecasting zur Entscheidungsgrundlage und Daten werden in Empfehlungen umgewandelt, auf deren Grundlage Finanzführungskräfte handeln können.

Implementieren Sie das Modell und generieren Sie Erkenntnisse, die Analysten bewerten und testen können. Die Modelle müssen fein abgestimmt und kontinuierlich überwacht werden, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten.

Wenn das Unternehmen neue Daten produziert und vorausschauende Vorhersagen erstellen müssen, müssen diese Daten in die bestehenden Modelle integriert und regelmäßig iteriert werden.

Vorausschauende Vorhersagen sind für Unternehmen unerlässlich, da sie historische Daten und Muster in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Verbesserte Budgetgenauigkeit: Vorausschauende Vorhersagen ersetzen statische, zeitliche Schätzungen durch dynamische Modelle, die kontinuierlich neue Daten einbeziehen. Das Ergebnis ist ein präziseres Budget, das die realen Geschäftsbedingungen widerspiegelt und nicht veraltete Annahmen.

• Schnellere, selbstbewusstere Entscheidungsfindung: Vorhersagende Prognosetools stützen sich auf historische Daten, aktuelle Daten und neue Daten. Führungskräfte aus den Bereichen Finanzen und Wirtschaft können strategische Entscheidungen über künftige Prioritäten, wie beispielsweise die Bestandsverwaltung, treffen, ohne darauf warten zu müssen, dass Störungen sie dazu zwingen.

• Bessere Risikoerkennung und -minderung: Durch die Analyse von Datenpunkten und Trends erkennen Unternehmen Anomalien frühzeitig – von Lieferkette bis hin zu Cybersicherheitsbedrohungen –, bevor sie eskalieren. Der Datenanalyseprozess liefert Finanzteams die Daten, die sie benötigen, um präventive Maßnahmen zu ergreifen und Notfallpläne zu erstellen.

• Bessere Ressourcen- und Kapitalallokation: Vorausschauende Prognosen geben Unternehmen einen klareren Überblick darüber, wo Kapital am dringendsten benötigt und wo es nicht optimal genutzt wird. Finanzführungskräfte können Ressourcen auf die stärksten Investitionen lenken und sich aus Bereichen mit sinkenden Renditen zurückziehen, bevor Ineffizienzen auftreten.

Es gibt verschiedene Methoden, mit denen die Finanzbranche mithilfe von vorausschauenden Vorhersagen genauere Vorhersagen für zukünftige Ereignisse erstellt. Diese Beispiele sind nur einige der Anwendungsfall für vorausschauende Vorhersagen:

• Teams für Finanzplanung und -analyse (FP&A): FP&A-Teams nutzen vorausschauende Vorhersagen, um genauere Umsatz- und Ausgabenpläne im gesamten Unternehmen zu erstellen. Durch die Automatisierung routinemäßiger Modellierungsaufgaben verbringen Analysten weniger Zeit mit der Erstellung von Tabellenkalkulationen und haben mehr Zeit für die Auswertung der Ergebnisse und die strategische Beratung der Unternehmensleitung.

• CFOs und Finanzführungskräfte: Finanzführungskräfte verlassen sich auf vorausschauende Vorhersagen, um die strategische Planung zu stärken und Investoren sowie Stakeholder sicherere Prognosen zu liefern. Der Prozess bietet Finanzverantwortlichen eine datenbasierte Sicht auf die Unternehmensleistung und ermöglicht schnellere und besser informierte Entscheidungen.

• Lieferkette und Betriebsabläufe: Lieferkettenteams können Nachfrageschwankungen vorhersehen und die Lagerbestände proaktiv optimieren, bevor es zu Störungen kommt. Eine genaue Nachfrageprognose führt zu einem stärkeren Lieferkettenmanagement, senkt die Führungskosten und hilft Unternehmen, auch bei rasch veränderten Marktbedingungen ein konstantes Serviceniveau aufrechtzuerhalten.

• Risiko- und Compliance-Teams: Risiko- und Compliance-Teams nutzen vorausschauende Vorhersagen, um Kreditrisiko, Marktvolatilität und regulatorische Exponierung im gesamten Unternehmen zu modellieren. Teams können potenzielle Bedrohungen erkennen, bevor sie auftreten, und schnell Notfallpläne entwickeln, wodurch die finanzielle Widerstandsfähigkeit des Unternehmens insgesamt gestärkt wird.

• Vertrieb und Marketing: Ein Vertriebsteam nutzt vorausschauende Vorhersagen, um die Genauigkeit der Prognosen zu steuern und realistische Umsatzziele für jedes Quartal festzulegen. Das Marketingteam wendet dieselben Techniken an, um Veränderungen der Kundennachfrage zu antizipieren und Budgets für Marketingkampagnen bereitzustellen, die am ehesten zu echten Ergebnissen führen.

Die Finanzabteilung steht vor einer erheblichen Transformation, die von agentische KI und Automatisierung angetrieben wird. Laut einer Forschungsstudie des IBM Institute for Business Value geben 68 % der Führungskräfte an, mit KI-Automatisierung zu experimentieren und sich im Bereich Self-Service-FinOps von digitalen Assistenten zu autonomen Agenten weiterzuentwickeln.

KI- und ML-Plattformen automatisieren routinemäßige Prognoseaufgaben und verlagern Prognosezyklen von periodischer zu Echtzeitmodellierung. Die Studie ergab ebenfalls, dass 37 % der Führungskräfte erwarten, bis 2027 berührungslose Automatisierung für prädiktive Erkenntnisse zu implementieren, und 29 % für Finanzanalysen und Berichterstattung.

KI-Agenten für die Finanzmodellierung können historische Daten aufnehmen, um Prognosemodelle zu erstellen, die eine genaue Vorhersage von Ergebnissen wie Cashflow-Prognosen und Budgetabweichungen ermöglichen.

Unabhängig davon treibt die generative KI die Szenariomodellierung über statische Annahmen hinaus voran und macht sie zu einem unternehmensweiten Entscheidungsfindungsinstrument. Unternehmen überarbeiten ihre alten Workflows und Dashboards mit neuen Tools, um Forecasting über Geschäftsbereiche hinweg zu integrieren.

Die menschliche Aufsicht bleibt jedoch die entscheidende Schutzmaßnahme. Menschen auf dem Laufenden zu halten, ist ein nicht verhandelbarer Teil verantwortungsvoller KI-Prognosen. Eine separate Studie des IBM Institute for Business Value zur KI-Ethik ergab, dass über die Hälfte der befragten Unternehmen verstehen, dass Fragen der KI-Ethik wichtig sind und sich auf das Geschäft auswirken. Allerdings haben nur 41 % im Rahmen ihrer KI-Strategie Ansätze zur Integration von KI-Ethik entwickelt.

In der Zwischenzeit müssen Unternehmen strenge Datenschutzmaßnahmen und Sicherheitsrichtlinien einführen, da die Abhängigkeit von digitalen Systemen zunimmt. Die letzten Hürden für vorausschauende Vorhersagen sind effektives Change Management und Akzeptanz durch Stakeholder. Technologie kann nur dann erfolgreich sein, wenn die Mitarbeiter sie mittragen und entsprechende Prozesse darauf abgestimmt sind.