In einer digitalisierten und datengetriebenen Wirtschaft wird die Fähigkeit, zukünftige Entwicklungen präzise vorherzusagen und Entscheidungen effizient zu treffen, immer wichtiger. Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Predictive Analytics bietet dabei große Chancen, insbesondere im Controlling, um Prozesse zu optimieren und Entscheidungsgrundlagen zu verbessern.
Was bedeutet Predictive Analytics für das Controlling?
Predictive Analytics basiert auf der Auswertung historischer Daten mithilfe statistischer Algorithmen und maschinellen Lernens, um Prognosen für zukünftige Entwicklungen zu treffen. Im Controlling verbessert dies die Genauigkeit der Liquiditätsplanung, ermöglicht eine effizientere Steuerung und beschleunigt die Entscheidungsfindung erheblich.
Vorteile für das Controlling durch Predictive Analytics und KI
- Erhöhte Prognosegenauigkeit: KI-Systeme analysieren riesige Datenmengen effizienter und präziser als traditionelle Methoden
- Optimiertes Risikomanagement: Durch die frühzeitige Erkennung von Risiken ermöglicht KI proaktive Maßnahmen und bessere Planbarkeit
- Echtzeit-Forecasting: Schnelle Verarbeitung aktueller Daten erlaubt unmittelbare Reaktionen auf Marktveränderungen und Ereignisse
Praktische Anwendungsmöglichkeiten:
- Cashflow-Prognosen: Vorhersage zukünftiger Zahlungsströme und rechtzeitige Liquiditätssteuerung
- Frühwarnsysteme: Identifikation und Management potenzieller Zahlungsausfälle oder anderer finanzieller Risiken
- Automatisierte Budgetierung: Effizientere Ressourcenplanung und -allokation durch KI-gestützte Analysen
Laut einer Studie des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS können Unternehmen durch KI-unterstützte Analysen fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.
Herausforderungen und wie man sie meistert:
Die erfolgreiche Implementierung von Predictive Analytics im Controlling ist nicht frei von Herausforderungen. Dazu zählt beispielsweise die Sicherstellung einer hohen Datenqualität, da valide Prognosen nur mit konsistenten und zuverlässigen Daten möglich sind. Auch die Schulung und Akzeptanz der Mitarbeitenden spielen eine zentrale Rolle, um sicherzustellen, dass die neuen Technologien effizient und gewinnbringend eingesetzt werden können. Darüber hinaus stellt die Integration der neuen Lösungen in bestehende IT-Systeme eine Herausforderung dar, die technisches Know-how und strategische Planung erfordert. Unternehmen empfiehlt sich daher, zunächst mit Pilotprojekten zu starten und diese nach erfolgreicher Testphase schrittweise unternehmensweit zu skalieren.
Fazit:
Predictive Analytics und KI bieten Controllern mächtige Werkzeuge, um fundiertere und schnellere Entscheidungen zu treffen. Unternehmen, die diese Technologien strategisch nutzen, positionieren sich nachhaltig erfolgreich für zukünftige Herausforderungen.
Quellen:
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS: https://www.iais.fraunhofer.de/en/research/artificial-intelligence.html
Controller Institut – Predictive Analytics für das Forecasting: https://www.controller-institut.at/de/programme/module/details/predictive-analytics-fuer-das-forecasting/
Fachhochschule Wien Studie zu Predictive Analytics: https://bibliothek.fh-wien.ac.at/obvsg/FIRST/2023/Reifb%C3%B6ck.Bernadette.pdf