Live-Online: KI-Praxis Controlling: Planung und Prognose mit Open Source Tools

Planungsprozesse im Controlling effizient gestalten

Grundlagen der Planung und Prognose im Controlling

• Einführung in die Konzepte und Techniken der Planung und Prognose im Controlling.
• Datensammlung und -organisation.
• Grafische Visualisierung von Zeitreihen in Excel zur Entscheidungsunterstützung im Controlling.
• Datenbereinigung und -formatierung in Excel für Controlling-Analysen.
• Operative und strategische Planung im Controlling.

Trendanalyse und Prognoseverfahren für Zeitreihen

• Trends in der Planung und Prognose im Controlling.
• Modellierung mit Prognosefunktionen zur Vorhersage von Finanzkennzahlen.
• Analyse von Saisonalitäten zur Prognoseoptimierung.
• Berechnung des Bestimmtheitsmaßes zur Beurteilung der Prognosegenauigkeit.
• Anwendung und Nutzung mathematischer Modelle zur Prognose von Umsatzdaten.

Planung und Prognosen in Microsoft Excel auf Basis von KI-Funktionen

• Datenanalysen mit Künstlicher Intelligenz in Excel.
• Anwendung der Prognoseblatt-Funktion in Excel zur Erstellung detaillierter Finanzprognosen.
• Nutzung von linearen und logarithmischen Darstellungen zur Analyse von Umsatztrends im Controlling.
• Identifizierung von Ausreißern in finanziellen Zeitreihen.
• Berechnung von Konfidenzintervallen zur Verbesserung der Genauigkeit von Umsatzprognosen und Budgetierung.

Grundlagen Machine Learning und Anwendung im Controlling

• Arten und Funktionsweise von Machine-Learning-Modellen.
• Aufbau und Anwendung von Regressionsmodellen zur Umsatzprognose im Controlling.
• Durchführung und Interpretation von Regressionsanalysen zur Preiselastizität.
• Aufteilung von Daten in Trainings- und Testdaten zur Validierung von Prognosemodellen.
• Verbesserung von Prognosemodellen durch Anpassung von Variablen zur Optimierung von Controlling-Entscheidungen.

KI-gestützte Planung und Prognose mit Microsoft Copilot in Excel

• Einfache Analysen von Controlling-Daten (sortieren, filtern, hervorheben).
• Formelberechnungen.
• KI-gestützte Auswertungen von Daten mit Pivot-Tabellen.
• KI-gestützte Analyse mit Visualisierungen und Pivot-Charts.

KI-gestützte Planungen und Prognosen mit ChatGPT Plus (4o-Modell) und Google Gemini

• KI-gestützte Visualisierung von Controlling-Daten mit Python, Matplotlib und Seaborn.
• KI-gestützte Ausreißer- und Anomalieerkennung.
• KI-gestützte Zeitreihenanalyse.
• Fortgeschrittene Prognosen mit dem Facebook-Prophet-Modell.

Datensicherheit in der KI-gestützten Planung und Prognose

• Wo befinden sich die Daten?
• Empfehlungen für die Praxis.

KI-Praxisprojekt Zeitreihenanalyse im Controlling

• Analyse von Zeitreihen von Unternehmensumsätzen zur Unterstützung von Controlling-Entscheidungen.
• Berechnung und Analyse von Trends, Saisonalitäten und Konfidenzintervallen zur Erstellung genauer Finanzprognosen.
• Anwendung von Regressionsmodellen und Durchführung von Prognoserechnungen für das Controlling.
• Evaluierung und Auswahl der besten Modelle zur Optimierung von Controllingprozessen.

Vorstellung weiterer Open Source Tools für Planung und Prognose im Controlling

• Forecasting Services von Amazon Web Services (AWS) mit Amazon Forecasts.
• Google Cloud AI Platform.
• Azure Machine Learning von Microsoft.
• IBM Watson Studio.
• Power BI und Tableau.

Lerndauer: 4 x 4 Stunden

Mit dieser Veranstaltung sind sie flexibel: Diese Veranstaltung wird vollständig online ausgeliefert!

Wichtige Information: Bitte beachten Sie, dass einige unserer Webinare auch aus mehreren Online-Modulen bestehen können. Erkennbar ist dies, wenn die Dauer länger als ein Tag ist.

Eine Übersicht der einzelnen Termine zu den Online-Modulen erhalten Sie nach der Buchung in Ihrer persönlichen Online-Lernumgebung.

Lernziele

• Du lernst, wie du eigene Planungen und Prognosen im Controlling erstellst.
• Du lernst, Daten zu bereinigen und zu visualisieren, um aussagekräftige Analysen für das Controlling zu erstellen.
• Du lernst, Trends und saisonale Muster in Zeitreihen zu erkennen und Trendlinien sowie Prognosefunktionen zur Vorhersage zukünftiger Umsätze und Budgets im Controlling einzusetzen.
• Du lernst, verschiedene Zeitreihenprognoseverfahren wie z.B. das gleitende Durchschnittsverfahren und exponentielles Glätten anzuwenden, um genauere Umsatzprognosen zu erstellen und fundierte Entscheidungsgrundlagen für das Controlling zu schaffen.
• Du lernst die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen und erstellst eigene Regressions- und Machine-Learning-Modelle, um komplexe Zusammenhänge in Umsatz- und Kostenstrukturen zu analysieren und strategische Entscheidungen im Controlling zu unterstützen.
• Du lernst, KI-gestützte Planungen und Prognosen mit führenden Technologien wie ChatGPT Plus (4o), Google Gemini und Microsoft Pilot durchzuführen.

Zielgruppen

Controller:innen, die sich für die Anwendung von KI-Methoden in der Planung und Prognose interessieren und dabei Open Source Tools nutzen möchten. 

Für das Seminar sind grundlegende Kenntnisse in Excel und Controlling vorteilhaft, aber nicht zwingend erforderlich. Kenntnisse aus den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz sind nicht notwendig, da alle relevanten Konzepte von Grund auf erklärt werden.