KI im Controlling: Forecasts, Abweichungen, Anomalien

Baue belastbare Prognosen und erkenne Anomalien, bevor sie im Monatsabschluss eskalieren. Zu den Schwerpunkten gehören KI-Use-Cases im Finance-Alltag, Datenbasis, die Forecasts wirklich trägt, Forecasting-Grundlagen für Controllerinnen und Controller, Modellbewertung und Steuerung, Anomalieerkennung für Abweichungen und Betrugsindikatoren und Vom Modell zur Controlling-Routine.

Die Schulung richtet sich an Controllerinnen und Controller in Planung, Reporting und Monatsabschluss, Finance Business Partner und FP&A-Verantwortliche, Leitung Controlling und Teamleitungen, die Forecast-Prozesse stabilisieren wollen, Data- und BI-nahe Rollen im Finance-Umfeld und Alle, die Forecasting und Anomalieerkennung im Controlling praktisch einführen wollen.

Grundverständnis von Controlling-Kennzahlen und Periodenlogik (Plan/Ist, Abweichungen). Keine Programmierkenntnisse erforderlich; Offenheit für Datenarbeit und Metriken reicht.

Zu den Schwerpunkten gehören KI-Use-Cases im Finance-Alltag, Datenbasis, die Forecasts wirklich trägt, Forecasting-Grundlagen für Controllerinnen und Controller, Modellbewertung und Steuerung, Anomalieerkennung für Abweichungen und Betrugsindikatoren und Vom Modell zur Controlling-Routine.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Modellbewertung und Steuerung, Anomalieerkennung für Abweichungen und Betrugsindikatoren und Vom Modell zur Controlling-Routine geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Dieses Seminar richtet sich an alle, die Forecasting und Abweichungsanalysen im Controlling endlich systematisch aufziehen wollen, statt nur Excel-Logik zu verfeinern; Du lernst, wie KI-gestützte Verfahren in Finance-Prozessen eingesetzt werden, ohne die Kontrolle abzugeben: Du definierst saubere Fragestellungen,; Zuerst klärst du die wichtigsten Use-Cases: Forecasts für Umsatz, Kosten, Cashflow oder Working Capital, Treiberanalyse für Planungsgespräche und Anomalieerkennung für …; Danach gehst du in die Datenarbeit: Welche Granularität ist sinnvoll, wie gehst du mit fehlenden Perioden um, wie erkennst du Strukturbrüche nach Reorganisationen oder …;

Ja. „Modellbewertung und Steuerung“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Fehlermetriken: MAE, RMSE, MAPE und deren Fallstricke, Konfidenzintervalle und Forecast-Bänder und Overfitting erkennen, Drift verstehen.