Da die wirtschaftliche Volatilität in Häufigkeit und Ausmaß immer weiter zunimmt, stehen die Teams für Finanzplanung und -analyse (FP&A) unter einem beispiellosen Druck. Die traditionelle vierteljährliche oder jährliche Budgetierung ist veraltet und kann nicht mehr mit schnellen Veränderungen Schritt halten – statische Budgets sind daher nicht mehr relevant. Darüber hinaus erfordert das exponentielle Wachstum der Datenquellen und des Datenvolumens umfassende Datentransfer-, Abgleichs- und Konsolidierungsprozesse, bevor Erkenntnisse in Budgets, Prognosen oder Pläne einfließen können. Aber Businessplaner haben Glück.  Warum?  Mehrere Anwendungsfälle von KI in der Unternehmensfinanzierung ermöglichen eine schnellere Datenverarbeitung, eine höhere Prognosegenauigkeit und tiefere Einblicke.

KI wird für alle Unternehmen immer wichtiger und rationalisiert letztendlich Prozesse, erschließt wertvolle Erkenntnisse und treibt strategische Entscheidungen voran. Bald wird KI in alle Finanzprozesse des Unternehmens integriert sein. In diesem Blogbeitrag werden daher drei Anwendungsfälle von KI in der Unternehmensfinanzierung untersucht und die Voraussetzungen für einen tieferen Einblick geschaffen Die innovative Sensible Machine Learning-Lösung von OneStream.

3 Anwendungsfälle von KI in der Unternehmensfinanzierung

Die Integration von KI in FP&A verändert grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen Prognosen erstellen, Budgets erstellen und strategische Entscheidungen treffen. Um zu zeigen, warum, lassen Sie uns drei transformative Anwendungsfälle von KI in der Unternehmensfinanzierung untersuchen:

1. Prädiktive Prognose

Prädiktive Prognosen sind ein Eckpfeiler von FP&A und ermöglichen es Unternehmen, die zukünftige finanzielle Leistung vorherzusehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.  KI-gesteuerte prädiktive Analysen bietet einen Paradigmenwechsel in der Prognosegenauigkeit und -zuverlässigkeit. Wie? Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen können Sie historische Daten und Markttrends analysieren, Muster erkennen und zukünftige Finanzergebnisse genau vorhersagen. Diese Vorhersagemodelle liefern wertvolle Einblicke in das Cashflow-Management, Umsatzprognosen und Ausgabenplanung.

Dadurch werden Finanzexperten in die Lage versetzt, Ressourcen effizient zuzuteilen und die finanzielle Leistung zu optimieren.

2. Automatisierte Prognose und Planung

Traditionell Prognose- und Planungsprozesse waren für FP&A-Teams zeitaufwändige und arbeitsintensive Aufgaben. Aber nicht mehr. KI-Automatisierung rationalisiert diese Prozesse, indem sie Routineaufgaben automatisiert, die Ressourcenzuweisung optimiert und die Genauigkeit und Agilität von Prognose- und Planungsaktivitäten verbessert. Mit speziell entwickelten KI-Lösungen kann die Finanzabteilung alltägliche Finanzprozesse automatisieren (z. B. Dateneingabe, Prognoseerstellung und Abgleich). Und so bleibt mehr Zeit für wertschöpfende Aktivitäten.

Durch die Integration KI-gesteuerter Automatisierungstools in Arbeitsabläufe können Unternehmen so Entscheidungsprozesse beschleunigen, die Datengenauigkeit verbessern und Kosteneinsparungen erzielen.

3. Finanzielle Leistungsanalyse

Die Analyse der finanziellen Leistung ist eine entscheidende Funktion innerhalb von FP&A. Warum? Eine solche Analyse ermöglicht es Unternehmen, tiefere Einblicke in die Treiber zu gewinnen, die sich auf den Geschäftsbetrieb auswirken Rentabilität. Durch eingebettete KI werden solche Analysen noch aufschlussreicher und umsetzbarer, indem verborgene Muster und Beziehungen in Finanz-, Betriebs- und externen Daten aufgedeckt werden.

Herkömmliche Analysemethoden hingegen können Schwierigkeiten haben, subtile Korrelationen oder komplexe Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Faktoren zu erkennen, die die finanzielle Leistung beeinflussen. Aber KI-Algorithmen zeichnen sich durch die Verarbeitung großer Datenmengen und die Erkennung nichtlinearer Zusammenhänge aus, die für menschliche Analysten möglicherweise nicht sofort erkennbar sind.

Durch die Analyse verschiedener Datenquellen (z. B. Finanzberichte, Betriebskennzahlen, Markttrends und makroökonomische Faktoren) liefert KI differenzierte Einblicke in die Treiber, die die Finanzleistung beeinflussen. Finanzexperten können diese Erkenntnisse nun nutzen, um das Unternehmen zu steuern und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Da die Finanzbranche weiterhin auf KI setzt, wird ein praktischer und sinnvoller ML-Ansatz – der Automatisierung mit Transparenz und menschlicher Einsicht in Einklang bringt – immer wichtiger. Schließlich ist eine effektive Planung für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um wettbewerbsfähig zu bleiben und sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen.

Bei OneStream nennen wir dies Sensible ML.

Einführung von Sensible ML

Sensible ML von OneStream (siehe Abbildung 1), das speziell für FP&A entwickelt wurde, stellt einen Paradigmenwechsel bei der Nutzung von KI für Finanzexperten dar. Durch die nahtlose Vereinheitlichung von KI innerhalb einer Unternehmensfinanzplattform erstellt Sensible ML Tausende von Prognosen und Erkenntnissen, die mit manuellen Prozessen bisher nicht möglich waren.

Abbildung 1: Sinnvoller ML-Prozessablauf

Speziell entwickelte KI für FP&A in einer einheitlichen Plattform

Durch die Integration von KI können Finanzteams KI-Funktionen nahtlos nutzen, ohne über separate Tools, Systeme oder Teams zu verfügen. Die Zeiten, in denen Datenwissenschaftler eine Prognose erstellen, ohne den Geschäftswert zu verstehen, sind vorbei. Vorbei sind auch die Zeiten, in denen das Finanzteam die Ausgabe erhält, ohne zu wissen, woher die Zahlen stammen.

Stattdessen erstellen Geschäftsplaner mit speziell entwickelter KI für Finanzen und Betrieb selbstständig ML-gestützte Prognosen. Und diese Planer tun dies für den gesamten ML-Prognoseprozess – von der Datenaufnahme und -qualität über die Modellbildung bis hin zur Nutzung und dem Verbrauch. Dadurch können Finanzexperten ihre genauen Prognosen jetzt zuverlässig und maßstabsgetreu anhand von Hunderten oder Tausenden von Prognosen erläutern.

Sensible ML bezieht auch externe Faktoren (z. B. Wetter, makroökonomische Faktoren) ein, um hochpräzise Prognosen zu erstellen, und nutzt ein einzigartiges, bahnbrechendes Konzept: das Modellarena.

Die Model Arena bietet maßgeschneiderte Präzision, indem sie automatisch das leistungsstärkste Modell für jede prognostizierte Werbebuchung auswählt. Im Gegensatz dazu wendet der One-Size-Fits-All-Ansatz ein einziges Modell für alle prognostizierten Einzelposten an und berücksichtigt nicht die Merkmale jeder Produkt-Standort-Kombination. Der Model Arena-Ansatz führt stattdessen zu einem viel höheren Grad an Genauigkeit, indem er die Nuancen verschiedener prognostizierter Produkte nach Standorten berücksichtigt.

Polaris, ein weltweit führender Anbieter von Powersports, dessen Produkte sehr unterschiedliche Eigenschaften aufweisen, ist ein gutes Beispiel für die Leistungsfähigkeit von Sensible ML. Warum? Mit Sensible ML kann Polaris nun Prognosen für bestimmte Produkte und Standorte mit unterschiedlichen Modellen im gesamten Unternehmen erstellen. Nur ein einzigartiges ML-Modell, das auf Polaris-Schneemobile oder Geländefahrzeuge zugeschnitten ist, kann eine genaue Verkaufsprognose erstellen. Im Gegenzug kann Polaris für nachgelagerte Prozesse optimieren (z. B. Ressourcenzuteilung) oder den Deckungsbeitrag maximieren.

Die Model Arena von Sensible ML wählt automatisch das genaueste ML-Modell für jede Produkt-Standort-Kombination in verschiedenen Geschäftsbereichen aus. Letztendlich verschafft Sensible ML Finanzexperten tiefere Einblicke in zukünftige Finanzszenarien und ermöglicht so eine bessere Entscheidungsfindung und strategische Planung.

Zusammenfassung

Da sich die KI weiterentwickelt, werden sich die Auswirkungen auf die Unternehmensfinanzierung nur noch verstärken. KI wird weiterhin traditionelle Praktiken revolutionieren und neue Möglichkeiten für Wachstum und Innovation eröffnen. Von prädiktiven Analysen bis hin zu Prozessautomatisierung und Risikomanagement ermöglicht KI Unternehmen, komplexe finanzielle Herausforderungen souverän und agil zu meistern. Finanzexperten, die die Sensible ML-Lösung von OneStream nutzen, können so das volle Potenzial der KI ausschöpfen, um den nachhaltigen Geschäftserfolg im digitalen Zeitalter voranzutreiben.

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Angesichts der zunehmenden Häufigkeit und des Ausmaßes der wirtschaftlichen Volatilität stehen FP&A-Teams mehr denn je unter Druck. Herkömmliche Prozesse für vierteljährliche oder jährliche Budgets sind nicht mehr relevant, da diese statischen Budgets aufgrund der Geschwindigkeit der Veränderungen schnell veraltet sind. Darüber hinaus erfordern zunehmende Datenquellen und das exponentielle Datenwachstum eine Datenübertragung, einen Abgleich und eine Konsolidierung, bevor Erkenntnisse in Budgets, Prognosen oder Pläne einfließen können. Glücklicherweise haben Geschäftsplaner Glück.  Warum?  KI verändert die Unternehmensfinanzierung.

Diese Transformation erfolgt durch schnellere Datenverarbeitung, höhere Prognosegenauigkeit und tiefere Erkenntnisse. KI entwickelt sich schnell zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen jeder Größe. Sie rationalisiert Prozesse, erschließt wertvolle Erkenntnisse und fördert die strategische Entscheidungsfindung. Bald wird KI in alle Finanzprozesse des Unternehmens integriert sein. In diesem Blogbeitrag wird daher untersucht, wie KI das Finanzwesen verändert, und die Voraussetzungen für einen tieferen Einblick geschaffen Die innovative Sensible ML-Lösung von OneStream.

Wie KI die Unternehmensfinanzierung verändert

Enterprise Finance wird durch KI verändert, indem es eine Vielzahl von Funktionen ermöglicht. Konkret ermöglicht KI Folgendes:

• Prädiktive Analysen und Prognosen
• Prozessautomatisierung und Effizienz
• Risikomanagement und Anomalieerkennung

Prädiktive Analysen und Prognosen

KI-gestützte prädiktive Analysen revolutionieren die Finanzprognose für Unternehmen. Durch die Analyse historischer Daten und Markttrends können KI-Algorithmen zukünftige Finanzergebnisse genau vorhersagen und es Unternehmen ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Risiken effektiv zu mindern. Diese Vorhersagemodelle liefern wertvolle Einblicke in das Cashflow-Management, Umsatzprognosen und Ausgabenplanung. Dadurch werden Finanzexperten in die Lage versetzt, Ressourcen effizient zuzuteilen und die finanzielle Leistung zu optimieren.

Prozessautomatisierung und Effizienz

Automatisierung ist ein Eckpfeiler moderner Finanzabläufe und ermöglicht es Unternehmen, sich wiederholende Aufgaben zu rationalisieren, manuelle Fehler zu reduzieren und die betriebliche Effizienz zu steigern. Mit speziell entwickelten KI-Lösungen kann die Finanzabteilung alltägliche Finanzprozesse automatisieren (z. B. Dateneingabe, Prognoseerstellung und Abgleich). Finanzteams haben dann mehr Zeit, sich auf wertschöpfende Aktivitäten zu konzentrieren. Durch die Integration KI-gesteuerter Automatisierungstools in Arbeitsabläufe können Unternehmen so Entscheidungsprozesse beschleunigen, die Datengenauigkeit verbessern und Kosteneinsparungen erzielen.

Risikomanagement und Anomalieerkennung                    

Enterprise Finance birgt inhärente Risiken, darunter Compliance-Verstöße, menschliches Versagen und Marktschwankungen. Um Anomalien zu erkennen und verdächtige Aktivitäten in Echtzeit zu identifizieren, nutzen KI-gesteuerte Risikomanagementlösungen fortschrittliche Algorithmen.  Wie?  Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen zu verarbeiten, ermöglicht die Identifizierung von Mustern und anomalen Datenpunkten.

Diese Funktion erleichtert die Ausnahmebehandlung für Finanzprozesse wie Planung, Datenqualität und Berichterstattung. Auf diese Weise können Finanzexperten Abläufe rationalisieren und sich auf Ausnahmen konzentrieren, anstatt ganze Datensätze zu sichten. Letztlich spart dieser Ansatz wertvolle Zeit und erhöht die Effizienz der Finanzprozesse.

Da die Finanzbranche weiterhin auf KI setzt, wird ein praktischer und sinnvoller ML-Ansatz – der Automatisierung mit Transparenz und menschlicher Einsicht in Einklang bringt – immer wichtiger. Schließlich ist eine effektive Planung für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um wettbewerbsfähig zu bleiben und sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen.

Bei OneStream nennen wir dies Sensible ML.

Einführung von Sensible ML

Sensible ML von OneStream (siehe Abbildung 1) ist ein Paradigmenwechsel bei der Nutzung von KI für Finanzexperten. Durch die nahtlose Vereinheitlichung von KI in einer Unternehmensfinanzplattform erstellt Sensible ML – das speziell für FP&A entwickelt wurde – Tausende von Prognosen und Erkenntnissen, die zuvor mit manuellen Prozessen nicht möglich waren.

Abbildung 1: Sinnvoller ML-Prozessablauf

Speziell entwickelte KI für FP&A in einer einheitlichen Plattform

Durch die Integration von KI können Finanzteams KI-Funktionen nahtlos nutzen, ohne über separate Tools, Systeme oder Teams zu verfügen. Die Zeiten, in denen Datenwissenschaftler eine Prognose erstellen, ohne den Geschäftswert zu verstehen, sind vorbei. Vorbei sind auch die Zeiten, in denen das Finanzteam die Ausgabe erhält, ohne zu wissen, woher die Zahlen stammen.

Stattdessen erstellen Geschäftsplaner mit speziell entwickelter KI für Finanzen und Betrieb selbstständig ML-gestützte Prognosen. Und diese Planer tun dies für den gesamten ML-Prognoseprozess – von der Datenaufnahme und -qualität über die Modellbildung bis hin zur Nutzung und dem Verbrauch. Finanzexperten können nun ihre genauen Prognosen zuverlässig und maßstabsgetreu anhand von Hunderten oder Tausenden von Prognosen erläutern.

Sensible ML bezieht auch externe Faktoren (z. B. Wetter, makroökonomische Faktoren) ein, um hochpräzise Prognosen zu erstellen, und nutzt ein einzigartiges, bahnbrechendes Konzept: das Modellarena.

Die Model Arena bietet maßgeschneiderte Präzision, indem sie automatisch das leistungsstärkste Modell für jede prognostizierte Werbebuchung auswählt. Im Gegensatz dazu wendet der One-Size-Fits-All-Ansatz ein einziges Modell für alle prognostizierten Einzelposten an und berücksichtigt nicht die Merkmale jeder Produkt-Standort-Kombination. Der Model Arena-Ansatz führt stattdessen zu einem viel höheren Grad an Genauigkeit, indem er die Nuancen verschiedener prognostizierter Produkte nach Standorten berücksichtigt.

Polaris, ein weltweit führender Anbieter von Powersports, dessen Produkte sehr unterschiedliche Eigenschaften aufweisen, ist ein gutes Beispiel für die Leistungsfähigkeit von Sensible ML. Konkret kann Polaris jetzt Prognosen für bestimmte Produkte und Standorte mit unternehmensweit unterschiedlichen Modellen erstellen. Nur ein einzigartiges ML-Modell, das auf Polaris-Schneemobile oder Geländefahrzeuge zugeschnitten ist, kann eine genaue Verkaufsprognose erstellen. Im Gegenzug kann Polaris dann für nachgelagerte Prozesse wie die Ressourcenzuteilung optimieren oder den Deckungsbeitrag maximieren.

Die Model Arena von Sensible ML wählt automatisch das genaueste ML-Modell für jede Produkt-Standort-Kombination in verschiedenen Geschäftsbereichen aus. Letztendlich bietet Sensible ML Finanzexperten tiefere Einblicke in zukünftige Finanzszenarien und ermöglicht so eine bessere Entscheidungsfindung und strategische Planung.

Zusammenfassung

Da sich die KI weiterentwickelt, werden sich die Auswirkungen auf die Unternehmensfinanzierung nur noch verstärken. KI wird weiterhin traditionelle Praktiken revolutionieren und neue Möglichkeiten für Wachstum und Innovation eröffnen. Von prädiktiven Analysen bis hin zu Prozessautomatisierung und Risikomanagement ermöglicht KI Unternehmen, komplexe finanzielle Herausforderungen souverän und agil zu meistern. Finanzexperten, die die Sensible ML-Lösung von OneStream nutzen, können so das volle Potenzial der KI ausschöpfen, um den nachhaltigen Geschäftserfolg im digitalen Zeitalter voranzutreiben.

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Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie KI die Unternehmensfinanzierung für FP&A-Teams verändert? Bleiben Sie auf dem Laufenden für weitere Beiträge aus unserer Sensible ML-Blogserie oder laden Sie unser Whitepaper herunter hier.

In den letzten Jahren hat die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedene Sektoren den Betrieb verändert und die Effizienz, Genauigkeit und Entscheidungsprozesse verbessert. Ein vielversprechender Bereich ist KI für die Hochschulfinanzierung. Angesichts der ständig wachsenden Komplexität und Herausforderungen, mit denen Universitäten und Hochschulen konfrontiert sind, bietet der verantwortungsvolle Einsatz von KI eine Chance, Abläufe zu rationalisieren, datengesteuerte Erkenntnisse zu ermöglichen und Budgetierung und Planung zu verbessern.

Finanzverantwortliche gehen die Idee, KI in die Hochschulbildung zu integrieren, mit einer Mischung aus Begeisterung und vorsichtigem Optimismus an. Beispielsweise stellt sich über die Hälfte der Finanzleiter bereits vor, dass KI zu einem Kernbestandteil von Finanzprozessen werden wird; eine atemberaubende 79 % der Finanzentscheider glauben außerdem, dass KI die Produktivität steigern wird durch Steigerung der Effizienz und Verbesserung der Genauigkeit in Geschäftsprozessen. Diese potenziellen Vorteile in der Hochschulbildung könnten die Finanzmanagementpraktiken umgestalten und Innovationsmöglichkeiten eröffnen.

Welchen Mehrwert bietet KI für die Hochschulfinanzierung?

Bei KI im Finanzwesen geht es nicht darum, menschliche Intelligenz zu ersetzen, sondern sie zu verbessern. Durch die Automatisierung wiederkehrender und zeitaufwändiger Aufgaben durch KI können sich Finanzteams auf strategischere Aktivitäten konzentrieren. Das können zum Beispiel KI-gestützte Tools Automatisieren Sie Planung, Dateneingabe und routinemäßige Finanzberichte – Sie gewinnen wertvolle Zeit für Analyse und Entscheidungsfindung.

Lassen Sie uns drei Aspekte untersuchen, in denen KI für die Hochschulfinanzierung einen erheblichen Mehrwert bietet:

1. Straffung der Finanzabläufe
2. Ermöglichen datengesteuerter Erkenntnisse
3. Verbesserung der Budgetierung und Planung

1. Straffung der Finanzabläufe

Ein zunehmendes Anliegen vieler Institutionen ist die Vereinfachung von Prozessen und die Reduzierung von Kosten. Tatsächlich, BILDUNG unterstreicht die Notwendigkeit, dass Institutionen bedeutende Schritte nach vorne unternehmen, um den Universitätsbetrieb neu zu erfinden und die Kosten als Hauptschwerpunkt deutlich zu senken. Wie können Institutionen also wesentliche Verbesserungen erzielen?

KI ist eine wirkungsvolle Möglichkeit, Prozesse, Daten und Technologien zu vereinfachen und zu standardisieren.

Vorbei sind die Zeiten manueller Dateneingabe, umständlicher Konsolidierungsprozesse und langwieriger Tabellenkalkulationsanalysen. Stattdessen ermöglicht die Fähigkeit der KI, routinemäßige Finanzaufgaben zu automatisieren und große Datenmengen zu verarbeiten, die Identifizierung von Mustern und anomalen Datenpunkten. Diese Fähigkeit erleichtert die Ausnahmebehandlung für Finanzprozesse wie Planung und Wartung Datenqualität und Berichterstattung.

Dadurch können Finanzteams Abläufe rationalisieren und sich auf Ausnahmen konzentrieren – anstatt ganze Datensätze zu sichten. Letztendlich spart der Ansatz wertvolle Zeit und erhöht die Effizienz der Finanzprozesse.

2. Ermöglichung datengesteuerter Erkenntnisse

Eine weitere oberste Priorität für Hochschulleiter ist die Verbesserung datengestützter Erkenntnisse und Analysen in der gesamten Einrichtung. Laut a Umfrage „Chronicle of Higher Education“., 97 % der Hochschulverwalter glauben, dass die höhere Bildung dies tun muss Daten und Analysen besser nutzen strategische Entscheidungen zu treffen.  

Hochschulen und Universitäten generieren große Mengen an Informationen – einschließlich Finanz-, Personal- und Studentendaten –, haben jedoch Schwierigkeiten, diese zu nutzen. Durch die Unterstützung von Institutionen bei der Nutzung dieser Informationen stärkt KI Finanzteams (siehe Abbildung 1). Eine KI-Plattform kann Daten zusammenführen und Teams dabei helfen, neue Einblicke in die Finanzen und die Aussichten der Studierenden zu gewinnen.

KI-Algorithmen können die Daten einer Institution in Echtzeit analysieren und so wertvolle Erkenntnisse und Trends aufdecken, die als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen. Mit prädiktiven Analysen, die zukünftige Finanzszenarien vorhersagen, können Finanzteams Ressourcen proaktiv planen und effektiv zuweisen, um optimale Studienergebnisse zu erzielen.  

Durch die Nutzung der Kraft datengesteuerter Erkenntnisse können Finanzteams fundierte Entscheidungen treffen, die die finanzielle Leistung optimieren und institutionelle Ziele unterstützen.

3. Verbesserung der Budgetierung und Planung

KI kann auch die langwierigen Planungsprozesse an Universitäten und Hochschulen erheblich verbessern. Traditionell stützen sich Finanzplanungsmethoden häufig auf historische Daten und Annahmen, was zu Ungenauigkeiten und eingeschränkten Vorhersagemöglichkeiten führt.

KI ermöglicht es Finanzteams stattdessen, über die historische Berichterstattung hinauszugehen und maschinelles Lernen (ML) zu nutzen. Von Nutzung von ML-Algorithmen, Finance kann historische Finanzdaten neben externen Faktoren wie Markttrends, Studentenverhalten und Wirtschaftsindikatoren analysieren.

Diese Algorithmen können verborgene Muster erkennen, nichtlineare Zusammenhänge aufdecken und genauere Prognosen erstellen. Im Wesentlichen helfen diese Trends dann den Institutionen, fundierte Finanzentscheidungen zu treffen (siehe Abbildung 2).

Beispielsweise kann KI die Marktnachfrage, Bindungsraten, Studentenpräferenzen und akademische Leistungen analysieren, um empfohlene Anpassungen der Studien- und Gebührenpreise zu modellieren. Diese Funktionen maximieren den Umsatz und sorgen gleichzeitig für Erschwinglichkeit und Wettbewerbsfähigkeit. Dadurch kann die Finanzabteilung die Bedürfnisse der Studierenden besser unterstützen, die Ressourcenzuweisung optimieren und finanzielle Risiken mindern.

Wie sollten hochqualifizierte Finanzmanager bei der Integration von KI vorgehen?

Da sich betriebliche Veränderungen abzeichnen, müssen Hochschulleiter ihre nächsten Schritte zur KI-Integration strategisch planen. Die erfolgreiche Implementierung von KI für die Hochschulfinanzierung erfordert eine sorgfältige Planung und Investitionen in Infrastruktur und Ausbildung. Aber wenn die Finanzen das Richtige tun praktische KI-Strategie und Engagement für Innovation hat KI das Potenzial, die Finanzabläufe in der Hochschulbildung zu revolutionieren.

Letztendlich ebnet die richtige Strategie den Weg für nachhaltigere, effizientere und studierendenzentrierte Finanzmanagementprozesse.

Zusammenfassung

KI stellt einen spannenden Wandel für Finanzteams im Hochschulbereich dar und bietet beispiellose Möglichkeiten, Abläufe zu rationalisieren, Erkenntnisse zu gewinnen und die strategische Entscheidungsfindung zu verbessern. Durch den Einsatz von KI-Technologien können Finanzteams die Komplexität des Finanzmanagements mit Agilität, Belastbarkeit und Innovation meistern.

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Erfahren Sie mehr darüber, wie die Finanz-KI von OneStream es Finanzteams im Hochschulbereich auf einzigartige Weise ermöglicht, die Planung zu verbessern, neue Erkenntnisse zu gewinnen und Finanzprozesse zu rationalisieren.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der revolutionärsten Technologien unserer Zeit und wird zweifellos ein zukünftiger Schwerpunkt für Regierungsbehörden sein. Tatsächlich wurde das AI in Government Act geschaffen, um den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologie zu fördern. Das Gesetz wird durch neue Anforderungen an Arbeitskräfte, Informationen und Infrastruktur erhebliche Auswirkungen auf den Agenturbetrieb haben. Mit diesem Gesetz können Finanzleiter ihre Back-Office-Abläufe verbessern und hochwertige Ergebnisse erzielen.

Was ist der AI in Government Act von 2020?

Das KI im Regierungsgesetz wurde gegründet, um Bundesbehörden dabei zu unterstützen, dies sicherzustellen verantwortungsbewusst Annäherung an die KI-Technologie. Das Gesetz hat drei Hauptziele:

• Unterstützung bei der Einführung von KI-Technologien
• Erweitern Sie die Fähigkeiten und den Einsatz von KI
• Steigern Sie Produktivität und Effizienz zum Wohle der Bürger

Weiter, der Das Amt für Verwaltung und Haushalt hat eine Richtlinie vorgeschlagen (derzeit in der Prüfung öffentlicher Kommentare), um neue behördliche Anforderungen und Leitlinien für KI-Governance, Innovation und Risikomanagement zu schaffen. KI wird ein wichtiges zukünftiges Unterfangen sein, das die Behördenleiter in künftige Betriebspläne einbinden müssen und das sich auf Ressourcen, Informationen und Infrastruktur auswirken wird. Führungskräfte können daher mit betrieblichen Veränderungen rechnen.

Was bedeutet das AI in Government Act heute für Behörden?

Angesichts der bevorstehenden betrieblichen Veränderungen müssen Agenturleiter ihre nächsten Schritte zur KI-Integration strategisch planen. Das Gesetz und die vorgeschlagene Richtlinie beschreiben wichtige neue Rollen, Verantwortlichkeiten, Berichte und Anforderungen, die Agenturen bei der Einführung von KI-Geschäftsprozessen berücksichtigen müssen. Agenturen sollten beim Umgang mit KI die folgenden Maßnahmen in Betracht ziehen:

• Ernennung der richtigen Talente (z. B. Chief AI Officer), um verantwortungsvolle KI-Innovationen zu leiten und zu unterstützen.
• Identifizieren praktische KI-Strategien Das wird die Effizienz steigern und den Betrieb verbessern.
• Planung neuer Ressourcen, Daten, Infrastruktur und Budgetänderungen, die für die Ausführung erforderlich sind.
• Bewertung und Beseitigung von Hindernissen, die den Einsatz von KI-Lösungen möglicherweise behindern (z. B. IT-Infrastruktur, Daten, Sicherheit usw.).
• Bewertung der Risiken, die bewältigt werden müssen, insbesondere wenn sie die Rechte und die Sicherheit der Öffentlichkeit beeinträchtigen könnten.

Welche praktischen KI-Möglichkeiten gibt es für Finanzteams?

Finanzteams können die Vorteile der KI-Technologie auf vielfältige, wertvolle und sinnvolle Weise nutzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Eine Möglichkeit besteht darin, KI und maschinelles Lernen (ML) in die Backoffice-Abläufe zu integrieren, was für Finanzteams ein wachsender Trend ist. Warum? Nun, ML kann Finanzteams dabei helfen, genauere und zuverlässigere Prognosen zu erstellen, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und Muster und Trends zu erkennen, die sonst in der herkömmlichen Analyse möglicherweise unbemerkt bleiben würden. Wie?

ML erleichtert Finanzteams die Prognose auf drei Arten: 

1. Verbesserung der Budgetierung und Planung

Herkömmliche Finanzplanungsmethoden basieren häufig auf historischen Daten und Annahmen, was zu Ungenauigkeiten und eingeschränkten Vorhersagemöglichkeiten führt.  ML hat diesen Prozess verändert Durch die Einbeziehung mehrerer Variablen und komplexer Datenbeziehungen wird die Finanzabteilung in die Lage versetzt, genauere Vorhersagen und Prognosen zu erstellen (siehe Abbildung 1).

Durch den Einsatz von ML-Algorithmen kann die Finanzabteilung historische Finanzdaten neben externen Faktoren wie Markttrends, Kundenverhalten und Wirtschaftsindikatoren analysieren. Diese Algorithmen können verborgene Muster erkennen, nichtlineare Zusammenhänge aufdecken und genauere Prognosen erstellen. Dadurch kann die Finanzabteilung datengesteuerte Entscheidungen treffen, die Ressourcenzuweisung optimieren und finanzielle Risiken mindern. Der größte Vorteil? Verschiedene Dienstleistungen wie Steuern, Gebühren und Versandvolumen besser planen können.

2. Einsatz von Szenariomodellierung und Sensitivitätsanalyse

Szenariomodellierung und strategische Simulationen sind zu entscheidenden Werkzeugen gewordens, die Agenturen helfen, die möglichen Ergebnisse verschiedener Szenarien und Entscheidungen zu verstehen. Anhand solcher Bewertungen können Finanzteams strategische Entscheidungen treffen und Notfallpläne entwickeln, um Risiken zu mindern und die Mission der Agentur bestmöglich zu erfüllen.

Durch die Einbindung von KI- und ML-Prognosen in Szenarioplanungkönnen Agenturen realistischere und nützlichere Szenarien erstellen und die beste Vorgehensweise ermitteln (siehe Abbildung 2).

3. Verbesserung der betrieblichen Effizienz

ML steigert die betriebliche Effizienz durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, die Minimierung von Fehlern und die Identifizierung von Verbesserungspotenzialen. Insbesondere kann die Finanzabteilung ML-Algorithmen nutzen, um Finanzprozesse zu rationalisieren, z Budgeterstellung, Abweichungsberichte und Finanzberichterstattung.

Beispielsweise können ML-Algorithmen mühsame, manuelle Prozesse überflüssig machen und es der Finanzabteilung ermöglichen, große Mengen an Finanzdaten einfach zu analysieren, um Anomalien zu erkennen und potenzielle Risiken in Echtzeit zu kennzeichnen. Durch die Automatisierung dieser Prozesse kann die Finanzabteilung Zeit sparen, die Genauigkeit erhöhen und sich auf wertschöpfende Aktivitäten konzentrieren.

Zusammenfassung

Finanzteams müssen heute erhebliche Fortschritte erzielen und die Back-Office-Abläufe verbessern. Mit dem AI in Government Act und dem jüngsten oberster Befehl Von Präsident Biden zum verantwortungsvollen Einsatz von KI: Es besteht für Behörden die dringende Notwendigkeit, KI zu nutzen, um in diesen dynamischen Zeiten wettbewerbsfähig zu sein. Jetzt verfügen Behördenleiter über einen Rahmen, um KI-Technologie zu implementieren und die Missionseffektivität durch praktische KI-Technologie zu verbessern.

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Erfahren Sie mehr darüber, wie die Finanz-KI von OneStream Agenturen auf einzigartige Weise in die Lage versetzt, mit Zuversicht zu planen und ihre Aufgaben bestmöglich zu erfüllen https://www.onestream.com/.

Die Finanzfunktion ist das Rückgrat der strategischen Entscheidungsfindung und des organisatorischen Erfolgs. Da jedoch mehr Informationen als je zuvor generiert werden, müssen Finanzteams Wege finden, die verborgenen Erkenntnisse dieser Datenflut zu erschließen.  Wie?  Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einer transformativen Kraft entwickelt und bietet Finanzexperten ein leistungsstarkes Werkzeug, um Prozesse zu rationalisieren, Muster zu erkennen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. In diesem Blog werden die KI-Grundlagen im Finanzwesen untersucht und die Voraussetzungen für einen tieferen Einblick geschaffen Die innovative Sensible ML-Lösung von OneStream.

KI-Grundlagen im Finanzwesen verstehen

Effizienz durch Automatisierung

Bei KI im Finanzwesen geht es nicht darum, die menschliche Intelligenz zu ersetzen, sondern sie zu verbessern. Die Automatisierung sich wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben ermöglicht es Finanzexperten, sich auf strategischere Aktivitäten zu konzentrieren. Das können zum Beispiel KI-gestützte Tools Automatisieren Sie die Planung, Dateneingabe und routinemäßige Finanzberichterstattung – Sie gewinnen wertvolle Zeit für Analyse und Entscheidungsfindung.

Maschinelles Lernen für Predictive Analytics

KI ermöglicht es Finanzteams, über historische Berichte hinauszugehen und ML-gestützte prädiktive Analysen zu nutzen. Durch die Analyse historischer Datenmuster können KI-Algorithmen zukünftige Trends genauer vorhersagen. Diese Trends helfen Unternehmen dann dabei, fundierte Finanzentscheidungen zu treffen. Beispielsweise kann KI das Kundenverhalten, die Kaufhistorie und Markttrends analysieren, um den idealen Preispunkt für jedes Produkt oder jede Dienstleistung vorherzusagen. Dieser personalisierte Ansatz maximiert sowohl den Umsatz als auch die Kundenzufriedenheit und ebnet den Weg für nachhaltiges Wachstum.

Ausnahmebehandlung und Anomalieerkennung für optimierte Prozesse

Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen zu verarbeiten, ermöglicht die Identifizierung von Mustern und anomalen Datenpunkten. Diese Funktion erleichtert die Ausnahmebehandlung für Finanzprozesse wie Planung, Datenqualität und Berichterstattung. So können Finanzexperten Abläufe rationalisieren und sich auf Ausnahmen konzentrieren, anstatt ganze Datensätze zu sichten. Letztendlich spart der Ansatz wertvolle Zeit und steigert die Effizienz der Finanzprozesse.

Da die Finanzabteilung weiterhin auf KI setzt, wird es immer wichtiger, einen praktisch sinnvollen Ansatz für ML zu verfolgen – einen, der Automatisierung mit Transparenz und menschlicher Einsicht in Einklang bringt. Schließlich ist eine effektive Planung für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um wettbewerbsfähig zu bleiben und sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen.

Bei OneStream nennen wir dies Sensible ML.

Einführung von Sensible ML

Sensible ML von OneStream (siehe Abbildung 1) ist ein Paradigmenwechsel bei der Nutzung von KI für Finanzexperten. Durch die nahtlose Vereinheitlichung von KI innerhalb einer Unternehmensfinanzplattform schafft Sensible ML, das speziell für FP&A entwickelt wurde, Prognosen und Erkenntnisse, die zuvor nicht möglich waren.

Abbildung 1: Sinnvoller ML-Prozessablauf

Speziell entwickelte KI für FP&A in einer einheitlichen Plattform

Durch die Integration von KI können Finanzteams KI-Funktionen nahtlos nutzen, ohne dass separate Tools, Systeme oder Teams erforderlich sind. Die Zeiten, in denen Datenwissenschaftler Prognosen erstellen, ohne den Geschäftswert zu verstehen, und in denen das Finanzteam die Ergebnisse erhält, ohne zu wissen, woher die Zahlen stammen, sind vorbei.

Stattdessen erstellen FP&A-Teams mit speziell entwickelter KI für das Finanzwesen selbst ML-gestützte Prognosen für den gesamten Prozess – von der Datenaufnahme und -qualität über die Modellbildung bis hin zur Nutzung und Nutzung. Finanzexperten können jetzt ihre genauen Prognosen mit Zuversicht erläutern und dies im großen Maßstab über Hunderte oder Tausende von Prognosen hinweg tun. 

Sensible ML bezieht auch externe Faktoren wie das Wetter oder makroökonomische Faktoren ein, um hochpräzise Prognosen zu erstellen, und nutzt ein einzigartiges und bahnbrechendes Konzept, das Modellarena.  

Die Model Arena bietet maßgeschneiderte Präzision, indem sie automatisch das leistungsstärkste Modell für jede prognostizierte Werbebuchung auswählt. Vergleichen Sie diesen Ansatz mit dem One-Size-Fits-All-Ansatz, bei dem ein einziges Modell für alle prognostizierten Werbebuchungen angewendet wird und die Merkmale jeder Produkt-Standort-Kombination nicht berücksichtigt werden. Im Vergleich dazu erzielt der Model Arena-Ansatz ein viel höheres Maß an Genauigkeit, indem er die Nuancen verschiedener prognostizierter Produkte nach Standorten berücksichtigt.

Beispielsweise nutzt Polaris, ein weltweit führender Anbieter von Powersports, dessen Produkte sehr unterschiedliche Eigenschaften aufweisen, Sensible ML, um Prognosen für bestimmte Produkte und Standorte mit unterschiedlichen Modellen im gesamten Unternehmen zu erstellen. Nur ein einzigartiges ML-Modell, das auf ihre Schneemobile oder Geländefahrzeuge zugeschnitten ist, kann eine genaue Verkaufsprognose erstellen – mit Optimierung für nachgelagerte Prozesse wie der Zuweisung von Ressourcen oder der Maximierung des Deckungsbeitrags.

Die Model Arena von Sensible ML wählt automatisch das genaueste ML-Modell für jede Produkt-Standort-Kombination in verschiedenen Geschäftsbereichen aus. Letztendlich bietet Sensible ML Finanzexperten tiefere Einblicke in zukünftige Finanzszenarien und ermöglicht so eine bessere Entscheidungsfindung und strategische Planung.

Zusammenfassung

Da sich die Finanzfunktion ständig weiterentwickelt, ist das Verständnis der Grundlagen der KI von entscheidender Bedeutung, um wettbewerbsfähig zu bleiben und den Unternehmenserfolg voranzutreiben. Sensible ML von OneStream stattet Finanzfachleute mit speziell entwickelten KI-Funktionen aus und macht es zu einem wertvollen Werkzeug bei der Suche nach Effizienz, Genauigkeit und strategischer Entscheidungsfindung. Durch den Einsatz von KI können sich Finanzabteilungen an der Spitze der Innovation positionieren und zum Gesamtwachstum und Erfolg ihrer Organisationen beitragen.

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Um mehr darüber zu erfahren, wie FP&A-Teams die KI-Grundlagen im Finanzwesen erlernen können, bleiben Sie auf dem Laufenden für weitere Beiträge aus unserer Sensible ML-Blogserie oder laden Sie unser Whitepaper herunter hier.

In der dynamischen Landschaft des maschinellen Lernens (ML) ist Präzision von größter Bedeutung. Die Auswahl des richtigen Prognosemodells kann jedoch schwierig und zeitaufwändig sein und ähnelt oft einem Labyrinth komplexer Algorithmen und komplizierter Leistungsmetriken. Während FP&A-Teams nach genaueren Datenmodellen streben, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen und Strategien zu optimieren, Sinnvolles ML stellt ein bahnbrechendes Konzept vor – die Model Arena.  Wie?  Ähnlich wie in einem Sportwettkampf treten die Modelle gegeneinander an und wetteifern darum, der genaueste Prädiktor für bestimmte Produkt-Standort-Kombinationen zu sein. Lassen Sie uns in diesem dritten Beitrag unserer KI für FP&A-Reihe tiefer in diese Analogie eintauchen, um das Innenleben der Model Arena von Sensible ML aufzudecken.

Verpassen Sie die ersten beiden Beiträge der Serie? Informieren Sie sich jetzt über Beitrag Nr. 1 (KI für FP&A beginnt mit der Datenqualität) und Beitrag #2 (Die geheimen Zutaten des maschinellen Lernens für FP&A: Funktionen).

Die Analogie: Prognosemodelle als Sportmannschaften

Sensible ML orchestriert Modellwettbewerbe, die die Intensität einer Sportgruppe widerspiegeln. Das Ziel? Ermittlung der genauesten Modelle, die auf jede einzelne Produkt-Standort-Kombination zugeschnitten sind, für die Sensible ML eine Prognose erstellt. Diese Anpassung schafft die Voraussetzungen für einen bahnbrechenden Ansatz zur ML-Optimierung.

Ähnlich wie bei einer Sportklasse unterteilt Sensible ML Modelle in ein strukturiertes Wettbewerbsformat. Jedes Modell ist ein Konkurrent und betritt die Arena mit dem Ziel, andere Modelle zu übertreffen. Die Erfolgskriterien? Erstellen der genauesten Vorhersage für jede Ziel- oder Produkt-Standort-Kombinationswerbebuchung.

Warum ist die Model Arena einzigartig?

Während sich einige Wettbewerber im Bereich Corporate Performance Management (CPM) für die Einfachheit der Anwendung eines einzigen Modells auf alle Ziele entscheiden, wählt Sensible ML für jedes Ziel einzelne Modelle aus und sorgt so für maßgeschneiderte Präzision, die über einen einheitlichen Ansatz hinausgeht. 

Das ist die wahre Stärke der KI für FP&A.  Um tatsächlich die ganze harte Arbeit zu erledigen, damit FP&A-Teams das nicht tun müssen.

Polaris, ein weltweit führender Anbieter von Powersports, dessen Produkte sehr unterschiedliche Eigenschaften aufweisen, nutzt Sensible ML, um Prognosen für bestimmte Produkte und Standorte mit unterschiedlichen Modellen im gesamten Unternehmen zu erstellen.

Vergleichen Sie dies mit einem einheitlichen Ansatz, bei dem der Rückgriff auf ein einziges Prognosemodell erhebliche Unterschiede beispielsweise zwischen den Produktkategorien Bootfahren und Schneemobile nicht berücksichtigen würde. Nachfolgend sind einige der Unterschiede aufgeführt, die verschiedene Modelle für Polaris berücksichtigen:

• Saisonalität:  Der Bootsverkauf ist stark saisonabhängig, erreicht in den Sommermonaten seinen Höhepunkt und geht im Winter zurück. Der Verkauf von Schneemobilen weist hingegen andere saisonale Trends auf als der Verkauf von Booten.
• Nachfragefaktoren:  Faktoren, die den Bootsverkauf beeinflussen – wie Verbraucherausgaben, Kraftstoffpreise und Wetterbedingungen – unterscheiden sich erheblich von denen, die den Verkauf von Schneemobilen beeinflussen.
• Produktlebenszyklen:  Die Lebenszyklusphasen von Booten und Schneemobilen sind unterschiedlich. Boote haben in der Regel einen längeren Lebenszyklus und sind weniger anfällig für schnelle technologische Fortschritte. Mittlerweile unterliegen Schneemobile häufigeren Designänderungen und werden von Trends in der Wintersportbranche beeinflusst.

Ein einzelnes ML-Modell würde die oben genannten nuancierten Faktoren in den Polaris-Produktkategorien einfach nicht erfassen, was zu ungenauen Prognosen, verpassten Chancen und schlechter Entscheidungsfindung führen würde. Und wenn das der Fall ist, ist das eine verpasste Chance für KI und ML. 

Mit Sensible ML von OneStream ist die Model Arena direkt in die Lösung integriert. Das heißt, mit a Mit nur einem Klick auf eine Schaltfläche können Geschäftsplaner automatisch das genaueste Modell für jede prognostizierte Werbebuchung auswählen.  KI für FP&A im großen Maßstab! 

Beschleunigen Sie Modellzugzeiten und Experimente in der Modellarena von Sensible ML

Die Modellüberwachung stellt auch für herkömmliche ML-Tools eine Herausforderung dar, da die Modellleistung nach der Einführung in die Produktion abnimmt. Auch manuelle Anstrengungen beeinträchtigen die Modellleistung nur noch mehr. Allein aus diesen Gründen müssen effektive und skalierbare ML-Lösungen Modelle automatisch vergleichen und die folgenden Funktionen enthalten, um Finanz- und Geschäftsanalysten eine schnelle Wertschöpfung zu ermöglichen:

• Beschleunigte Modelltrainingszeit und Experimentieren effizient produziert Prognosen und Neuprognosen
• Agilität Sensible ML zu nutzen, um verschiedene Geschäftsanwendungsfälle anzusprechen
• Kontinuierlich Überwachung der Modellgesundheitsbewertung und -leistung im Laufe der Zeit und automatische Umschulung

Mit anderen Worten: Benutzer können die Zustandsbewertung und Leistung des Modells im Laufe der Zeit kontinuierlich überwachen und in der Model Arena von Sensible ML automatisch neu trainieren. Alle Modellvarianten in der Arena treten in einer Sportgruppenstruktur gegeneinander an, um die leistungsstärksten Modelle zu ermitteln und zu bestimmen, welche eingesetzt werden sollen. Unten zeigt Abbildung 1 die Modellarena von Sensible ML bei der Auswahl des genauesten Modells zur Vorhersage der Verkäufe von Menüpunkten für eine fiktive Organisation.

Abbildung 1: Arena-Anrufziel des sinnvollen ML-Modells

In Abbildung 1 ist Modell A (CatBoost) gewann die Sportklasse. Warum? Das Modell erhielt im Vergleich zu den übrigen Modellen die niedrigste Fehlerbewertung. Daher wurde Modell A verwendet, um die Prognosenummer für das Anrufprodukt am Standort Rochester zu erstellen. Wenn jedoch eine andere Ziel- oder Produktstandortkombination ausgewählt wird, gewinnt ein anderes ML-Modell (siehe Abbildung 2).

Abbildung 2: Arena Pints-Ziel des Sensible ML-Modells

Wie in Abbildung 2 dargestellt, wird bei Auswahl des Pints-Produkts für den Standort Rochester Modell B (XGBoost) schlug die anderen und gewann die Sportklasse. Modell B war das genaueste Modell und wurde daher zur Erstellung der Prognosezahl für Pints ​​am Standort Rochester verwendet.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Model Arena von OneStream Sensible ML einen zielgerichteten, personalisierten Ansatz für FP&A-Teams automatisiert, der die Grenzen eines allgemeinen, einheitlichen Ansatzes überschreitet. Fazit: Dies hilft FP&A, durch KI Mehrwert zu schaffen, das wahre Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und sich durch beispiellose Prognosegenauigkeit und maßgeschneiderte Erkenntnisse einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Die Zukunft präziser, personalisierter KI für FP&A ist da – seien Sie mit Sensible ML ein Teil davon.

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Der Bedarf an Softwaretools, die es Finanz- und Unternehmensleitern ermöglichen, mit prädiktiven Erkenntnissen und Agilität durch die heutige schwierige Wirtschaftslandschaft und die Vielzahl von Risiken auf Unternehmensebene zu navigieren, könnte nicht größer sein. Dies steigert die Nachfrage nach modernen, cloudbasierten Softwareanwendungen für die Finanzplanung, die Tabellenkalkulationen und veraltete Planungsanwendungen ersetzen und eine sicherere Entscheidungsfindung ermöglichen können.  

Es ist also an der Zeit, dass die 2023 Gartner® magic Quadrant™ für Finanzplanungssoftware¹ wurde kürzlich veröffentlicht, in dem OneStream zum zweiten Mal in Folge als führend ausgezeichnet wurde. Lesen Sie weiter, um die Höhepunkte des Berichts zu erfahren und zu erfahren, warum OneStream zum Marktführer ernannt wurde.

Bewertung der Anbieterlandschaft für Planungssoftware

Im 2023 MQ für Finanzplanungssoftware, der Gartner Das Analystenteam bewertete 16 Softwareanbieter auf der Grundlage ihrer Umsetzungsfähigkeit und Vollständigkeit ihrer Vision, einschließlich Marktverständnis, Angebotsstrategie, Innovation und geografischer Strategie. Basierend auf ihrer Bewertung, OneStream wurde als Leader für das 2. ausgezeichnet^nd Jahr in einem Zeile in diesem Bericht. Dies folgt darauf, dass OneStream kürzlich als führender Anbieter in der Branche anerkannt wurde Gartner Magic Quadrant für Financial Close- und Konsolidierungslösungen².

Warum wurde OneStream im Bericht als Leader ausgezeichnet? Ich empfehle, den gesamten Bericht zu lesen, um die ganze Geschichte zu erfahren, aber einige der im Bericht hervorgehobenen Stärken sind:

• Datenvolumen: OneStream wurde als einer der Anbieter mit den schnellsten Datenübertragungszeiten und Benutzergleichzeitigkeitsniveaus genannt.
• Innovation: OneStreams Sinnvolle ML-Lösung wurde als Schlüsselinnovation genannt, zusammen mit unserer starken Roadmap und unseren Plänen zur Nutzung generativer KI innerhalb unserer Plattform.
• Lösungsaustausch: Der OneStream Solution Exchange Hervorgehoben wurde, dass Kunden Zugang zu über 75 Add-on-Produktivitäts- und Geschäftslösungen erhalten, die von OneStream, Partnern und Kunden entwickelt wurden, um neue Anforderungen schnell zu erfüllen.

Wir glauben an diese Anerkennung unterstreicht unsere anhaltende Dynamik auf dem Markt, die Innovationen, die wir mit unserer KI/ML-Strategie vorantreiben, und den Wert, den die einheitliche Plattform von OneStream bietet an Kunden und ermöglicht agile finanzielle und operative Planungs- und Berichtsprozesse. 

Organisationen, die OneStream für FP&A eingeführt haben, sind Optimierung ihrer Budgetierungs-, Planungs- und Prognoseprozesse um durchschnittlich 58 %, stimmen die Finanz- und Betriebsplanung im gesamten Unternehmen ab und nutzen unsere integrierten Analysedienste, um täglich und wöchentlich Berichte zu erstellen und zu analysieren finanzielle und operative Signale und Trends durch die Integration großer Mengen an Transaktionsdaten. Eine wachsende Zahl von Kunden nutzt unsere Sinnvolles ML Lösung, um schnellere und genauere Bedarfs- und Umsatzprognosen zu liefern und so eine sicherere Entscheidungsfindung zu unterstützen. Hier einige Beispiele:

Polaris – Durch den Einsatz von Sensible ML verkürzt Polaris die Prognosezykluszeiten und verbessert die Genauigkeit seiner Bedarfsprognosen. Das Finanzteam verfügt außerdem über mehr Einblicke in die wichtigsten Prognosefaktoren und trägt so zu einer fundierteren Entscheidungsfindung bei.

Autoliv – Durch die Nutzung der Fähigkeiten von Sensible ML zur Erstellung detaillierter, granularer Prognosen auf Tagesebene konnte Autoliv Prognosen erstellen, die der Granularität ihrer Bedarfsplanung entsprechen. Darüber hinaus kann Sensible ML genauere und häufigere Prognosen in großem Maßstab und zu einem Bruchteil der Zeit und Kosten erstellen.

KI-gestützte Planung wird zum Mainstream

In dem Bericht hob Gartner mehrere wichtige Markttrends hervor, die das schnelle Wachstum in der Branche vorantreiben FP&A-Software Markt. Dies beinhaltet Folgendes:

• Das Der Markt investiert weiterhin KI-gestützte Finanzlösungen, mit neuen Funktionen, die die Akzeptanz und betriebliche Effizienz erheblich verbessern.
• Größere Transparenz bei KI/ML-Vorhersageergebnissen beschleunigt die Akzeptanz.
• Verbesserte Integrated Business Planning (IBP) während Anbieter ihre Fähigkeit verbessern, Finanzplanungsprozesse im gesamten Unternehmen auszuweiten, um sie an die Betriebsplanung anzupassen.
• Das Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kann FP&A-Führungskräften dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem es Textinformationen automatisch verarbeitet und zusammenfasst und den in Dashboards angezeigten numerischen Daten einen Kontext liefert.
• Stärkere funktionsübergreifende Zusammenarbeit ist für Unternehmen immer wichtiger und wichtig, um aussagekräftigere Prognosen und Planungsbemühungen voranzutreiben.

Und wie in früheren Berichten erwähnt, die Der Übergang von lokaler zu cloudbasierter Finanzplanungssoftware spiegelt einen breiteren Trend hin zu SaaS-Angeboten widerDies ermöglicht eine schnellere Implementierung, eine verbesserte Benutzerfreundlichkeit und eine geringere Abhängigkeit von IT-Mitarbeitern für die Verwaltung. Darüber hinaus bieten diese Lösungen Anpassungsfähigkeit und Zusammenarbeit für engere Feedbackschleifen zur betrieblichen und finanziellen Leistung und weiten ihre Akzeptanz im gesamten Unternehmen aus.

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Um mehr über die wichtigsten Markttrends zu erfahren und darüber, wie OneStream im Vergleich zu anderen Anbietern auf dem Markt für Finanzplanungssoftware abschneidet, laden Sie die herunter Gartner MQ-Bericht und Wenden Sie sich an OneStream Wenn Ihr Unternehmen bereit ist, die Abhängigkeit von Tabellenkalkulationen und Legacy-Anwendungen zu reduzieren und den geschäftlichen Nutzen zu maximieren!  

Quellen:

¹Gartner Magic Quadrant für Finanzplanungssoftware, Regina Crowder, Matthew Mowrey, Vaughan Archer, 5. Dezember 2023

²Gartner Magic Quadrant for Financial Close and Consolidation Solutions, Nisha Bhandare, Permjeet Gale, Jeffrin Francis, Renata Viana, 27. November 2023

GARTNER ist eine eingetragene Marke und Dienstleistungsmarke von Gartner und Magic Quadrant ist eine eingetragene Marke von Gartner, Inc. und/oder seinen verbundenen Unternehmen in den USA und international und werden hier mit Genehmigung verwendet. Alle Rechte vorbehalten.

Gartner befürwortet keine Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen, die in seinen Forschungsveröffentlichungen aufgeführt sind, und rät Technologieanwendern nicht, nur die Anbieter mit den höchsten Bewertungen oder anderen Bezeichnungen auszuwählen. Die Veröffentlichungen der Gartner-Forschung stützen sich auf die Meinungen der Gartner-Forschungsorganisation und sollten nicht als Tatsachenfeststellungen ausgelegt werden. Gartner lehnt alle ausdrücklichen oder stillschweigenden Garantien in Bezug auf diese Forschung ab, einschließlich Garantien für die Marktgängigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck.

Einleitung

Haben Sie sich jemals gefragt, was einen Kuchen köstlich macht? Im Wesentlichen entsteht diese Köstlichkeit durch die Kombination der Zutaten und den Backvorgang. Denken Sie nun an die Welt des maschinellen Lernens (ML), in der die „Zutaten“ als „Merkmale“ charakterisiert werden. Um diesen Gedanken besser zu verstehen, tauchen wir mit einer einfachen Analogie in unsere Küche (oder die Welt des ML) ein, die FP&A-Teams (Finanzplanung und -analyse) berücksichtigen können.

Stellen Sie sich vor, Sie backen einen Kuchen. Das Rezept (oder Modell in ML), dem Sie folgen, erfordert bestimmte Zutaten: Mehl, Zucker, Eier und vielleicht etwas Kakao für einen Schokoladengeschmack. Jede dieser Zutaten trägt mit ihrem einzigartigen Geschmack und ihrer Textur dazu bei, den endgültigen Geschmack, das Aussehen und die Konsistenz des Kuchens zu bestimmen.

Der Kuchen:  Das Ergebnis oder die Vorhersage.

Das Rezept:  Das Modell des maschinellen Lernens.

Die Zutaten:  Die Funktionen.

Das Fehlen von Zucker könnte zu einem langweiligen Kuchen führen. Ebenso können fehlende oder schlecht gewählte ML-Funktionen a schwächen FP&A) Vorhersagegenauigkeit des Modells. Die richtigen Funktionen stellen sicher, dass das nicht passiert, und in diesem zweiten Beitrag unserer Reihe „KI für FP&A“ behandeln wir die wichtigsten ML-Funktionen, die Ihre geheime Zutat für eine effektive Planung und Analyse sein können.

Hauptzutaten: Funktionen

Funktionen sind die Bausteine ​​von ML. Diese einzelnen Eigenschaften oder Merkmale werden aus Daten extrahiert und als Eingabe in ML verwendet. Im Zusammenhang mit ZeitreihenprognoseDer Begriff „Merkmal“ bezieht sich normalerweise auf Attribute, die aus Zeitreihendaten abgeleitet werden und für zukünftige Vorhersagen verwendet werden können. Gut ausgewählte Funktionen können maschinellen Lernmodellen dabei helfen, Folgendes zu tun:

• Informationen erfassen: Die richtigen Informationen können dabei helfen, Muster, Trends, Saisonalität und Zyklizität in Daten zu erkennen
• Externes Wissen einbeziehen: Zeitreihenprognosen profitieren oft von externen Informationen (z. B. Ereignissen, Feiertagen oder anderen externen Faktoren), die dann integriert werden können, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern
• Verbessern Sie die Interpretierbarkeit: Einige Funktionen können dazu beitragen, die Entscheidung des Modells besser interpretierbar zu machen (z. B. kann eine Funktion, die den Wochentag erfasst, die wöchentliche Saisonalität in Verkaufsdaten leicht erklären).
• Verbessern Sie die Modellgenauigkeit: Eine gut ausgewählte Funktion kann die Komplexität des Problems für das Modell reduzieren und dabei helfen, es besser zu verallgemeinern und die Genauigkeit zu erhöhen (z. B. kann die Verwendung verzögerter Werte oder gleitender Durchschnitte dabei helfen, zeitliche Abhängigkeiten in Zeitreihendaten zu erfassen).

Zeitreihendaten sind oft komplex und verrauscht, und maschinelle Lernmodelle können ohne die richtigen Funktionen manchmal Schwierigkeiten haben, aus solchen Daten zu lernen.

Sinnvolles ML: Mit leicht verständlichen Erinnerungen das Backen auf die nächste Stufe bringen

Seien wir ehrlich: Backen ist nicht immer einfach. Manchmal vergessen wir eine Zutat, berechnen die Mengenverhältnisse falsch oder wissen einfach nicht, welche Zutaten für eine bestimmte Kuchensorte am besten geeignet sind. Ebenso ist die Auswahl und Generierung der richtigen Funktionen im ML oft ein umständlicher und zeitaufwändiger Prozess.

Aber das muss nicht sein. Behalten Sie die folgenden Erinnerungen im Hinterkopf, um Ihr Backen (z. B. ML-Modellierung) auf die nächste Stufe zu bringen.

Erinnerung Nr. 1: Automatisieren Sie mit den bahnbrechenden Auto-KI-Funktionen von Sensible ML.

Sinnvolles ML versteht die Herausforderungen, die mit Funktionen im ML-Prozess verbunden sind, und bietet Auto-ML an, um den Prozess zu vereinfachen.

Sensible ML ist eine Lösung für maschinelles Lernen, die viele der Aufgaben automatisiert, die mit der Erstellung und Bereitstellung von ML-Modellen verbunden sind. Eines der Hauptmerkmale von Sensible ML sind seine automatisierten Funktionen zur Generierung und Auswahl von Merkmalen.

Tatsächlich kann Sensible ML automatisch Tausende von Funktionen aus Ihren Daten generieren, selbst wenn Ihre Daten komplex oder unstrukturiert sind. Nehmen wir beispielsweise an, dass Baubeginne oder Baugenehmigungen in den USA ein „Merkmal“ sind, das bei der Prognose der Türverkäufe eines Herstellers hilft. Sensible ML berechnet automatisch, ob ein 1-monatiger, 2-monatiger oder längerer Vor- oder Rücklauf zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit (Türverkäufe) beiträgt.  

Nachdem Sie Features aus Ihren Daten generiert haben, kann Sensible ML automatisch die wichtigsten Features für Ihr Machine-Learning-Modell auswählen. Der Vorteil? Sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz Ihres Modells werden verbessert.

Erinnerung Nr. 2: Beschleunigen Sie Erkenntnisse mit der Low-Code/No-Code (LC/NC) Sensible ML Feature Library

Ohne die LC/NC-Funktionsbibliothek von Sensible ML wären Finanzteams und Datenwissenschaftler gezwungen, externe Datenquellen selbst zu identifizieren, jede Integration zu verwalten und Zeit mit der Datenbereinigung zu verbringen. Und das alles müsste getan werden, bevor die ganze harte Arbeit unternommen wird, um zu beurteilen, ob die beigesteuerten externen Daten für Prognosen nützlich sind.

Alternativ beschleunigt Sensible ML die Wertschöpfung, reduziert den technischen Aufwand und erhöht die Produktivität, ohne dass dafür, wenn überhaupt, nur wenige Programmierkenntnisse erforderlich sind. Diese Funktionalität/Funktion hat es unseren Kunden erspart, zwei Wochen lang die Zeit eines engagierten Datenwissenschaftlers zu benötigen.

Mit den integrierten LC/NC-Funktionen von Sensible ML können Finanzteams und Analysten schnell Zeitreihen-ML-Modelle erstellen, die im gesamten Unternehmen genutzt werden können – und zwar auf eine Weise, die jeder verstehen und anwenden kann. 

Die Funktionsbibliothek von Sensible ML ermöglicht es Finanz- und Betriebsteams somit, Daten mithilfe vordefinierter externer Quellen wie dem Verbraucherpreisindex, dem Wetter oder den Gaspreisen anzureichern – ohne langwierigen, komplizierten Code, den nur Datenwissenschaftler verstehen würden (siehe Abbildung 1). Sensible ML wird dann die ganze „harte Arbeit“ leisten, um herauszufinden, welche dieser externen Quellen/Variablen relevant sind, um zur Prognosemodellleistung beizutragen – und in welchem ​​Umfang.

Abbildung 1: Sensible ML-Funktionsbibliothek

Erinnerung Nr. 3: Verwenden Sie Dashboards, um Prognosen zu visualisieren und die Auswirkungen von Funktionen zu bewerten.

Das automatische Einbinden von Funktionen für eine genauere Vorhersage ist großartig. Aber wenn es keine Transparenz darüber gibt, wie das ML-Modell zu den Zahlen gelangt ist, welchen Sinn hat es dann? Wirtschaftsanalysten möchten anhand einer prognostizierten Zahl erklären, wie sie zu dieser Vorhersage gelangt sind, damit das Unternehmen eine Strategie für die Zukunft entwickeln kann. Wenn beispielsweise eine Verkaufsförderung zu einer bestimmten Jahreszeit einen großen positiven Einfluss auf den Umsatz hatte, sind diese Informationen für das Unternehmen wertvoll.

Zu diesem Zweck verfügt Sensible ML über mehrere Dashboards, die den Funktionseinfluss im gesamten Portfolio oder auf einzelne Vorhersagen für jede Produkt-Standort-Kombination hervorheben (siehe Abbildung 2). Das Funktionsauswirkungs-Dashboard unten zeigt, dass die Funktion „Woche des Jahres“ eine relative Bedeutung von 11.63 % für die Vorhersagemenge hat, was im Vergleich zu den übrigen Funktionen relativ hoch ist.

Abbildung 2: Sinnvolle Auswirkung von ML-Funktionen

Um die Transparenz noch weiter zu steigern, zeigt Sensible ML für jeden einzelnen Prognosedatenpunkt auch an, welche Merkmale die Prognose nach oben oder unten treiben (siehe Abbildung 3).

Abbildung 3: Sinnvolle ML-Vorhersageerklärungen (Tauziehen)

Prognosegenauigkeit ist das De-facto-Ergebnis von Sensible ML, obwohl tiefe Einblicke der viel größere Vorteil sind, den unsere Kunden genießen. Kunden können nun die spezifischen Auswirkungen externer und werblicher Faktoren auf die Produktnachfrage besser verstehen. Diese tiefen Einblicke ermöglichen wiederum eine strategischere Entscheidungsfindung, die erhebliche Auswirkungen auf die Finanzen eines Unternehmens hat.

Zusammenfassung

Im Wesentlichen ähnelt ML dem Backen, da beide eine Kombination aus Kunst und Wissenschaft sind. Die richtigen Eigenschaften (oder Zutaten) können den entscheidenden Unterschied machen. Und mit den Auto-KI-Funktionen von Sensible ML wird der komplizierte Prozess der Erstellung einer ML-Prognose (oder des Backens) rationalisiert, sodass Ihr „Kuchen“ immer in aller Munde ist!

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Um mehr über den End-to-End-Datenfluss und die Interaktion von FP&A mit Daten zu erfahren, bleiben Sie auf dem Laufenden für weitere Beiträge aus unserer Blogserie „Sensible ML für FP&A“. Sie können auch unser Whitepaper herunterladen hier.

Einleitung

In der geschäftigen Welt der künstlichen Intelligenz (KI) bringt ein Sprichwort die Essenz der Arbeit perfekt auf den Punkt: „Müll rein, Müll raus.“  Warum?  Dieses Mantra unterstreicht eine Wahrheit, die angesichts der Aufregung um neue Technologien und Algorithmen, die in FP&A-Teams zum Einsatz kommen, oft unterschätzt wird: Die Datenqualität ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg oder Misserfolg jedes maschinellen Lernprojekts (ML).

Big Data, oft als „neues Öl“ bezeichnet, treibt die hochentwickelten ML-Engines an, die die Entscheidungsfindung branchen- und prozessübergreifend vorantreiben. Aber genauso wie ein echter Motor mit minderwertigem Kraftstoff nicht effektiv laufen kann, werden ML-Modelle, die auf Daten schlechter Qualität trainiert werden, zweifellos schlechtere Ergebnisse liefern. Mit anderen Worten: Damit sich KI in FP&A-Prozessen als erfolgreich erweist, ist die Datenqualität von entscheidender Bedeutung. Weitere Informationen finden Sie in unserem ersten Beitrag aus unserer Reihe „KI für FP&A“.    

Die Bedeutung der Datenqualität verstehen

Datenwissenschaftler geben aus 50%-80% Sie verbringen viel Zeit damit, Daten zu sammeln, zu bereinigen und aufzubereiten, bevor sie zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse genutzt werden können. Diese Zeitinvestition ist ein Beweis dafür, warum „Müll rein, Müll raus“ keine Warnung, sondern eine Regel ist, nach der man im Bereich von KI und ML leben muss. Insbesondere für FP&A zeigt diese Regel, warum Einsparungen bei der Datenqualität zu ungenauen Prognosen, verzerrten Ergebnissen und einem Vertrauensverlust in bahnbrechende KI- und ML-Systeme führen können.

Daten mit sinnvollem ML freisetzen

Im aktuellen digitalen Zeitalter haben Unternehmen einen beispiellosen Zugriff auf riesige Datenmengen. Die Daten bilden eine entscheidende Grundlage für wichtige Geschäftsentscheidungen. Um jedoch sicherzustellen, dass die den Mitarbeitern zur Verfügung stehenden Daten zuverlässig, sichtbar, sicher und skalierbar sind, müssen Unternehmen erhebliche Investitionen in Datenmanagementlösungen tätigen.  Warum?  Minderwertige Daten können katastrophale Folgen haben, die Millionen kosten können. Wenn die zum Training von ML-Modellen verwendeten Daten unvollständig oder ungenau sind, könnte dies zu ungenauen Vorhersagen mit daraus resultierenden Geschäftsentscheidungen führen, die zu Umsatzeinbußen führen. Wenn beispielsweise schlechte Daten zu falschen Nachfrageprognosen führen, kann dies dazu führen, dass das Unternehmen zu wenig oder zu viel des Produkts produziert, was zu Umsatzeinbußen, überhöhten Lagerkosten oder Eillieferungen und Überstunden führt.

Im Gegensatz zu den „meisten“ Predictive-Analytics-Prognosemethoden, die Prognosen auf der Grundlage historischer Ergebnisse und Statistiken erstellen, OneStreams Sinnvolles ML beinhaltet wahr Geschäftserkenntnisse. Zu diesen Erkenntnissen gehören Faktoren wie Ereignisse, Preise, Wettbewerbsdaten und Wetter – die alle zu genaueren und robusteren Prognosen beitragen (siehe Abbildung 1).

Abbildung 1: Sinnvoller ML-Prozessablauf

Daten durchgängig verwalten

FP&A- und Betriebsdaten spielen eine entscheidende Rolle für den Erfolg jedes Prognoseszenarios für maschinelles Lernen. Um jedoch zweckgebundene Datenflüsse zu erstellen, die sich effizient skalieren lassen und außergewöhnliche Benutzererlebnisse bieten, sind fortschrittliche Lösungen – wie Sensible ML – erforderlich. Sinnvolles ML kann wichtige Entscheidungen im gesamten Datenlebenszyklus beschleunigen und automatisieren, von der Datenquelle bis zum Verbrauch (siehe Abbildung 2). 

Erweiterte Datenflussfunktionen fördern Folgendes:

• Vertrauen der Governance von Daten durch Gewährleistung des Datenschutzes, Einhaltung organisatorischer Standards und transparenter Rückverfolgbarkeit der Datenherkunft.
• Angereichert interne Daten mit externen Quellen durch das Hinzufügen externer Variablen, die Verbesserungen vorantreiben (z. B. indem Einzelhändler externe Variablen zu vorhandenen Daten hinzufügen, um ein besseres Profil zu erstellen und die Bedürfnisse der Kunden nach Empfehlungen, Upselling und Cross-Selling zu erkennen).
• Beschleunigte Datenverarbeitung durch kontinuierliche Überwachung der Qualität, Aktualität und des beabsichtigten Kontexts der Daten.

Abbildung 2: Sinnvolle ML-Pipeline

Sensible ML nutzt die integrierten Datenverwaltungsfunktionen von OneStream, um Quelldaten und Geschäftsintuitionen zu erfassen.  Wie? Integrierte Konnektoren rufen automatisch externe Daten wie Wetter, Zinssätze und andere makroökonomische Indikatoren ab, die im Modellbildungsprozess verwendet werden können. Während Sensible ML dann automatisch die externen Datenquellen testet, ohne dass ein Benutzereingriff erforderlich ist, Der Nutzer entscheidet letztlich, welche Daten er nutzt.

Verwendung der integrierten Funktionen von Sensible ML Datenqualität

Sensible ML kann detaillierte Betriebsdaten aus jeder Quelle einbringen, einschließlich Point-of-Sale-Systemen (POS), Data Warehouses (DW), Enterprise Resource Planning-Systemen (ERP) und mehrdimensionalen Würfeldaten.

Die Datenqualitätsfunktionen in Sensible ML gehören zu den robustesten Funktionen, die auf dem FP&A-Markt verfügbar sind. Zu diesen Funktionen gehören Validierungen und Bestätigungen vor und nach dem Laden der Daten, eine vollständige Prüfung und volle Flexibilität bei der Datenbearbeitung. Darüber hinaus überwacht das Datenmanagement von Sensible ML das typische Verhalten der Datenkuration und sendet dann Warnungen, wenn Anomalien auftreten (siehe Abbildung 3). Hier ein paar Beispiele:

• Datenaktualität – Sind die Daten rechtzeitig eingetroffen?
• Datenvolumen - Gibt es zu viele oder zu wenige Zeilen?
• Datenschema – Hat sich die Datenorganisation geändert?

Abbildung 3: Automatische ML-Datenbereinigung von Sensible ML

In Sensible ML bietet eine intuitive Benutzeroberfläche Dropdown-Menüs mit den leistungsstärksten und effektivsten Datenbereinigungsmethoden, sodass Geschäftsanwender mit beliebigen Kenntnissen die gesamte Datenpipeline von Anfang bis Ende ausführen können.

Zusammenfassung

Die Sicherstellung der Datenqualität ist nicht nur ein Kästchen, das beim maschinellen Lernen angekreuzt werden muss. Vielmehr ist die Datenqualität das Fundament, auf dem das gesamte Gebäude steht. Da die Grenzen dessen, was mit ML möglich ist, ständig erweitert werden, wird das uralte Sprichwort „Müll rein, Müll raus“ immer noch gelten. Unternehmen müssen daher danach streben, der Datenqualität die Aufmerksamkeit zu schenken, die ihr zu Recht gebührt. Schließlich geht es in der Zukunft des maschinellen Lernens nicht nur um komplexere Algorithmen oder schnellere Berechnungen. Die Erstellung genauer, fairer und zuverlässiger Modelle – die auf hochwertigen Daten basieren – ist ebenfalls für effektives ML unerlässlich.

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Um mehr über den End-to-End-Datenfluss und die Interaktion von FP&A mit Daten zu erfahren, bleiben Sie auf dem Laufenden für weitere Beiträge aus unserer Sensible ML-Blogserie. Sie können auch unser Whitepaper herunterladen hier.

Lesen Sie das White Paper

Im heutigen digitalen Zeitalter, Finanzplanung und -analyse (FP&A)-Teams werden mit riesigen Datenmengen überschwemmt. Diese Daten enthalten unschätzbare Erkenntnisse, die bei effektiver Nutzung zu erheblichen Verbesserungen der Unternehmensleistung führen können. In diesem Sinne ist die durch maschinelles Lernen (ML) unterstützte Analyse ein aufstrebendes leistungsstarkes Tool, das Unternehmen dabei hilft, Daten zu verstehen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, um die Leistung in die richtige Richtung zu lenken. Dieser Blogbeitrag untersucht die wichtigsten Vorteile ML-fähiger Analysen und wie sie das Leistungsmanagement von Organisationen revolutionieren.

Insbesondere untersuchen wir das transformative Potenzial ML-fähiger Analysen und wie FP&A-Teams ihre Leistungsfähigkeit nutzen können, um den finanziellen Erfolg ihrer Unternehmen voranzutreiben.

Die Kraft ML-fähiger Analysen

Die Integration ML-fähiger Analysen in das FP&A-Toolkit ist kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit in der heutigen datengesteuerten Welt. Durch den Einsatz von ML-Algorithmen können FP&A-Teams Finanzprognosen verbessern, die betriebliche Effizienz verbessern, Preisstrategien optimieren und finanzielle Risiken mindern. Die Fähigkeit, die daraus resultierenden datengesteuerten Erkenntnisse zu nutzen, versetzt CFOs in die Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen, die finanzielle Leistung zu steigern und nachhaltiges Wachstum zu erzielen.

Diese Vorteile verdeutlichen, wie sich maschinelles Lernen und erweiterte Analysen zu leistungsstarken Tools für FP&A-Teams entwickelt haben, die tiefere Einblicke in Finanzdaten bieten und prädiktive und präskriptive Analysen ermöglichen. Durch den Einsatz von ML-Algorithmen können FP&A-Teams riesige Datenmengen analysieren, um Muster aufzudecken, Anomalien zu erkennen und genaue Prognosen zu erstellen. ML-gestützte Analysen helfen FP&A-Teams letztendlich auf die folgenden fünf Arten.

1. Verbesserung der Finanzprognose und -planung

Eine der Hauptaufgaben von FP&A besteht darin, belastbare Finanzprognosen und -pläne zu entwickeln. Herkömmliche Prognosemethoden, die von FP&A eingesetzt werden, basieren häufig auf historischen Daten und Annahmen, was zu Ungenauigkeiten und eingeschränkten Vorhersagemöglichkeiten führt. ML-gestützte Analysen revolutionieren diesen Prozess, indem sie mehrere Variablen und komplexe Datenbeziehungen einbeziehen und FP&A in die Lage versetzen, genaue Vorhersagen und Prognosen zu treffen (siehe Abbildung 1).

Durch den Einsatz von ML-Algorithmen kann FP&A historische Finanzdaten neben externen Faktoren wie Markttrends, Kundenverhalten und Wirtschaftsindikatoren analysieren. Diese Algorithmen können verborgene Muster erkennen, nichtlineare Zusammenhänge aufdecken und genauere Prognosen erstellen. Dadurch kann FP&A datengesteuerte Entscheidungen treffen, die Ressourcenallokation optimieren und finanzielle Risiken effektiver mindern.

2. Einsatz von Szenariomodellierung und Sensitivitätsanalyse

ML-gestützte Analysen können Szenariomodelle generieren und Sensitivitätsanalysen durchführen, sodass FP&A bewerten kann, wie sich verschiedene Geschäftsentscheidungen und externe Faktoren auf die Finanzleistung auswirken können. Anhand solcher Bewertungen können FP&A-Teams strategische Entscheidungen treffen und Notfallpläne entwickeln, um Risiken zu mindern und Chancen zu nutzen.

Fortschritte in KI und ML haben insbesondere die Szenarioplanung verbessert, indem sie es der Finanzabteilung ermöglicht haben, genauere und zuverlässigere Prognosen zu erstellen. Mit KI und ML können FP&A-Teams riesige Datenmengen analysieren und komplexe Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren identifizieren. Eine solche Analyse kann es Unternehmen ermöglichen, anspruchsvollere und genauere Prognosen zu entwickeln, die aktuelle Marktbedingungen und aufkommende Trends widerspiegeln.

Durch die Einbindung von KI- und ML-Prognosen in SzenarioplanungDadurch können Unternehmen realistischere und nützlichere Szenarien erstellen und Organisationen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und immer einen Schritt voraus zu sein (siehe Abbildung 2).

3. Verbesserung der betrieblichen Effizienz

ML-gestützte Analysen können die betriebliche Effizienz erheblich steigern, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren, Fehler minimieren und Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren. Genauer gesagt kann FP&A ML-Algorithmen nutzen, um Finanzprozesse zu rationalisieren, z Budgetierung, Varianzanalyse und Finanzberichterstattung.

Beispielsweise können ML-Algorithmen große Mengen an Finanzdaten analysieren, um Anomalien zu erkennen, Betrug zu erkennen und potenzielle Risiken in Echtzeit zu erkennen. Durch die Automatisierung dieser Prozesse kann FP&A wertvolle Zeit sparen, die Genauigkeit erhöhen und sich auf wertschöpfende Aktivitäten (z. B. strategische Planung und Analyse) konzentrieren.

4. Optimierung der Preisgestaltung und des Umsatzmanagements

Preisgestaltung und Umsatzmanagement sind entscheidende Aspekte der finanziellen Leistung, insbesondere für Unternehmen, die in hart umkämpften Märkten tätig sind. ML-gestützte Analysen können FP&A dabei helfen, Preisstrategien und Umsatzgenerierung zu optimieren.

Durch die Analyse von Marktdynamik, Kundenverhalten, Wettbewerbspreisen und historischen Verkaufsdaten können ML-Algorithmen optimale Preisniveaus, Nachfragemuster und Kundensegmente identifizieren. FP&A kann diese Erkenntnisse dann nutzen, um dynamische Preismodelle zu entwickeln, personalisierte Preisstrategien umzusetzen und den Umsatz zu maximieren – und das alles bei gleichzeitiger Gewährleistung der Wettbewerbsfähigkeit.

5. Finanzielle Risiken mindern

In einer unsicheren Geschäftslandschaft muss FP&A finanzielle Risiken proaktiv identifizieren und mindern. ML-gestützte Analysen bieten leistungsstarke Tools für das Risikomanagement und ermöglichen es FP&A-Teams, potenzielle Risiken zu identifizieren, Ergebnisse vorherzusagen und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen (siehe Abbildung 3).

Durch die Analyse historischer und Echtzeitdaten können ML-Algorithmen Frühwarnsignale für finanzielle Risiken wie Liquiditätsprobleme, Kreditausfälle und Marktvolatilität erkennen. FP&A kann diese Erkenntnisse dann nutzen, um Strategien zur Risikominderung zu entwickeln, Notfallpläne zu erstellen und fundierte Entscheidungen zum Schutz der finanziellen Gesundheit des Unternehmens zu treffen.

Sensible ML macht Prognosen einfach

Sensible ML erleichtert Prognosen, indem es die Barrieren beseitigt, die Finanz- und Betriebsteams und andere traditionell davon abgehalten haben, ML in zentrale Planungsprozesse zu integrieren. Während ML über ein enormes Potenzial verfügt, die Arbeit wie nie zuvor zu skalieren, stehen Unternehmen beim Einsatz von traditionellem maschinellem Lernen vor mehreren Herausforderungen. Abbildung 4 zeigt einige der größten traditionellen ML-Herausforderungen.

Sinnvolle Use Cases fördern den Erfolg

Sensible ML ermöglicht es Unternehmen, den Erfolg mit den folgenden Anwendungsfällen schneller und präziser zu fördern (siehe Abbildung 5):

• Zu unterstützen strategische Planungsprozesse, Sensible ML erleichtert die Erstellung der 3- oder 5-jährig (oder längere) Prognosen, die häufig erforderlich sind, um eine klarere Vision und einen Fahrplan bereitzustellen, um die Absicht des Unternehmens zu unterstützen, strategische Entscheidungen zu identifizieren, eine klare Richtung sicherzustellen und das Wettbewerbswachstum voranzutreiben.
• Zu unterstützen Annual Operating Planning (AOP) oder Prognoseprozesse, Sensible ML kann Geschäftsbereichen dabei helfen, Finanzziele von oben nach unten besser in granulare, "Prost" Monatspläne über Produktkategorien, Vertriebskanäle und Kunden hinweg – was zu Hunderte von Prognosen.
• Zu unterstützen tägliche oder wöchentliche Bedarfsplanung und / oder Vertriebs- und Betriebsplanung (S & OP), kann Sensible ML Bedarfsplanern, Business-Analysten und/oder Finanz-Geschäftspartnern dabei helfen, detaillierte Prognosen auf Produkt- und Standortebene zu erstellen, die darauf abzielen, taktische Personal-, Beschaffungs-, Logistik- und Bestandsverwaltungsentscheidungen zu treffen.
• Aussichten für Einnahmen Ausgaben or Arbeitskraft Planung Wo monatliche Prognosen pro Ziel (z. B. 60 Datenpunkte pro Prognoseziel) für die Top-Down-Planung erforderlich sind, kann Sensible ML dies tun Erstellen Sie prädiktive/statistische Prognosen.
• Für mehr Granularität Bottom-up-Prognose nach Kunde, Produkt nach Standort und/oder S&OP Wo Organisationen Hunderte von Datenpunkten pro Ziel teilen können, kann Sensible ML erstellen wöchentlich oder täglich Prognosen die spezifische Intuition aus der Geschäftsanalyse zu Auswirkungen wie Feiertagen, Wetter, Preisänderungen, Wettbewerbsauswirkungen oder jeder zeitbasierten Intuition berücksichtigen.

Zusammenfassung

Da sich die Rolle von FP&A ständig weiterentwickelt, wird der Einsatz ML-fähiger Analysen für die Steuerung der Leistung und die Förderung des Unternehmenserfolgs von entscheidender Bedeutung. FP&A kann die Leistungsfähigkeit von ML-Algorithmen nutzen, um wertvolle Erkenntnisse aus riesigen Mengen an Finanzdaten zu gewinnen, die Prognosegenauigkeit zu verbessern, Risiken proaktiv zu identifizieren, Kosten zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Auf diese Weise ermöglicht die Integration von ML in Finanzfunktionen, dass FP&A ein strategischer Partner für Unternehmensführer wird und dem Unternehmen die Werkzeuge an die Hand gibt, um komplexe Herausforderungen zu meistern, Wachstum voranzutreiben und langfristigen Wert für Unternehmen zu schaffen.

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Unser Leitbild bei OneStream – Jeder Kunde muss eine Referenz und ein Erfolg sein – treibt alles an, was wir tun. Und in diesem letzten Beitrag unserer vierteiligen Serie mit dem Titel „Sensibles maschinelles Lernen für EPM – Future Finance at your Fingertips“ stehen die Kunden im Mittelpunkt. Insbesondere werden wir uns mit inspirierenden Kundengeschichten befassen, die die realen Anwendungen und Vorteile von Sensible Machine Learning (ML) in der Enterprise Performance Management (EPM)-Landschaft hervorheben. In früheren Beiträgen dieser Reihe wurde der Weg zu einer ML-gestützten intelligenten Planung erörtert. In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie Sensible ML EPM revolutioniert und den Weg für eine bessere Entscheidungsfindung und eine verbesserte finanzielle Leistung geebnet hat.

Die zunehmende Rolle von KI in der Finanzplanung und -analyse (FP&A)

In der sich schnell entwickelnden Geschäftslandschaft von heute spielt künstliche Intelligenz (KI) im Bereich FP&A eine immer wichtigere Rolle. Unternehmen erkennen das immense Potenzial von KI-gestützten Lösungen, um FP&A-Prozesse zu optimieren, bessere Entscheidungen zu treffen und wertvolle Erkenntnisse aus komplexen Finanzdaten zu gewinnen. Sensible ML für EPM von OneStream steht an der Spitze dieser KI-Revolution und bietet einen leistungsstarken und praktischen Ansatz zur Nutzung der Vorteile von KI in FP&A durch einen einheitlichen Auto-ML- und EPM-Ansatz, etwas Einzigartiges auf dem Markt (siehe Abbildung 1).

Abbildung 1: Sensibler ML-Prognose-Workflow

Laut GartnerBis 2028 werden 50 % der Unternehmen zeitaufwändige Bottom-up-Prognoseansätze durch KI ersetzt haben. Diese Verschiebung wird zu autonomer Betriebs-, Bedarfs- und anderen Arten der Planung führen. Und unsere Kunden, die bei der Automatisierung ihrer FP&A einen Vorsprung haben, sehen vielversprechende Ergebnisse.

Wir liefern 100%igen Kundenerfolg

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele von Kunden, mit denen wir zusammengearbeitet haben, und die Vorteile, die die Unternehmen mit OneStream erzielt haben.

Polaris, ein weltweit führendes Unternehmen im Powersport, und Autoliv, ein führender Hersteller von Fahrzeugsicherheitslösungen, nutzen beide Sensible ML, um die Planungseffizienz und Prognosegenauigkeit zu steigern. Beide gewannen auch Einblicke in die Treiber, die ihre Prognosen beeinflussen, und blieben angesichts der sich ändernden Trends während der COVID-19-Pandemie flexibel. Im Vorfeld der Pandemie nutzten sowohl Polaris als auch Autoliv nachfragebasierte Prognosen, um ihr Geschäft zu führen. Mit dem Ausbruch von COVID-19 gingen die Unternehmen jedoch von einer nachfrageorientierten hin zu einer angebotsorientierten Planung über.

Mit Sensible ML konnten Polaris und Autoliv diesen Wandel schnell vollziehen, indem sie problemlos neue Supply-Chain-orientierte Funktionen in Sensible ML einspeisten. Diese Fähigkeit, den Planungsprozess mithilfe von Sensible ML schnell anzupassen, ermöglichte es beiden Unternehmen, nicht nur die Auswirkungen von COVID-19 auf den Markt zu überstehen, sondern auch unter sich schnell ändernden Bedingungen erfolgreich zu sein. Tatsächlich sind es sowohl die Einnahmen von Polaris als auch von Autoliv hat über einen Zeitraum von 3 Jahren.

Solche Kundenerfolgsgeschichten reichen über die Fertigung hinaus und erstrecken sich auch auf andere Branchen. Zu unseren Sensible ML-Kunden zählen Finanzdienstleistungen, professionelle Dienstleistungen, Einzelhandel – Verbrauchsgüter und Lebensmittel. Bei allen Kunden hat Sensible ML die Genauigkeit gegenüber den von jedem Kunden erstellten Prognosen im zweistelligen Bereich verbessert – mit erheblichen Genauigkeitsverbesserungen in einem beträchtlichen Bereich.

Sinnvolle Use Cases fördern den Erfolg

Über die Bereitstellung einer effizienten und genauen detaillierten wöchentlichen Bedarfsplanung hinaus ermöglicht Sensible ML Unternehmen auch, den Erfolg durch vierteljährliche Top-Down-Strategieplanungsprozesse über Zeiträume von 3 oder 5 Jahren (oder länger), monatliche jährliche Betriebspläne und Personalplanung schneller und genauer zu fördern und vieles mehr. Detailliertere Bottom-up-Prognosen nach Kunde, Produkt nach Standort und/oder S&OP ermöglichen es Unternehmen, Hunderte von Datenpunkten pro Ziel zu teilen. Sinnvolles ML kann schaffen Wochen- oder Tagesprognosen die sogar spezifische Intuitionen aus der Geschäftsanalyse zu Auswirkungen wie Feiertagen, Wetter, Preisänderungen, Auswirkungen auf den Wettbewerb oder jede zeitbasierte Intuition berücksichtigen (siehe Abbildung 2).

Abbildung 2: Mehrere Anwendungsfälle, die durch Zeitreihenprognosen abgedeckt werden

Planung für nachgelagerte Prozesse

Studien haben gezeigt, dass Menschen bei der Zusammenarbeit mit maschinellen Lernalgorithmen ihr Fachwissen und ihre Intuition nutzen können, um die von den Algorithmen erzeugten Ergebnisse zu verfeinern und zu verbessern. In diesem Sinne liegt der Wert der Einbettung von Sensible ML in die Plattform von OneStream in der Möglichkeit, die ML-Prognose einfach anzupassen, da keine Datenverschiebung, Zuordnung oder Abstimmung zwischen mehreren Systemen erforderlich ist. Die Prognose von Sensible ML ist sofort in den Dashboards und Berichten von OneStream verfügbar, damit Geschäftsplaner sie analysieren und darauf reagieren können.

Diese Funktionalität sorgt auch für einen nahtlosen Ablauf für nachgelagerte Prozesse, wie z. B. die Arbeits- oder Produktionsplanung. Beispielsweise kann ein Einzelhandelskunde die Prognose von Sensible ML für den Verkauf von Produkt A am Standort Der Einzelhandelskunde kann nun auch die Personalbesetzung an jedem Standort planen, um Überstundenkosten zu minimieren und Kunden mit ausreichend verfügbarem Personal zufriedenzustellen.

Erkenntnisse entdecken

Sensible ML verfügt außerdem über Funktionstransparenz-Dashboards, die Einblicke liefern, die dem Unternehmen zuvor möglicherweise nicht bekannt waren. Diese Dashboards zeigen an, welchen Einfluss jeder Treiber (Feature) auf die Prognose hatte. Durch die Messung des Ausmaßes der Auswirkungen für jeden Treiber können Unternehmen Treiber oder Ereignisse proaktiv planen und besser vorbereitet sein, wenn Ereignisse eintreten (siehe Abbildung 3).

Abbildung 3: Feature-Transparenz-Dashboard

Funktionstransparenz-Dashboards, die die Auswirkungen auf die Fahrer anzeigen, könnten dann in der Szenariomodellierung verwendet werden, um zu sehen, ob das Anbieten einer Werbeaktion Auswirkungen auf den Umsatz hätte oder nicht, wenn die Werbeaktion nicht angeboten würde. Oder Planer können verschiedene Modelle erstellen, die die Aktion zu verschiedenen Jahreszeiten anbieten.

Ein Tauziehen-Dashboard zeigt auch, wie sich die verschiedenen Treiber, Ereignisse und makroökonomischen Daten auf individueller Basis auf eine Prognose auswirken. Kunden können an jedem Tag sowohl die positiven als auch die negativen Auswirkungen auf den Dollarbetrag für den prognostizierten Artikel sehen. Dementsprechend liefert dieses Dashboard den Benutzern tatsächliche Beweise zur Untermauerung der Sensible ML-Prognosen. Wenn beispielsweise an einem bestimmten Tag in der Filiale

Abbildung 4: Tauziehen-Dashboard

Zusammenfassung

Sensible ML für EPM von OneStream hat sich zu einer bahnbrechenden Lösung entwickelt, die die Herangehensweise von Unternehmen revolutioniert Planung, Budgetierung und Prognose. Durch die Leistungsfähigkeit von ML-Algorithmen und realen Kundengeschichten hat Sensible ML seine Fähigkeit unter Beweis gestellt, bessere Entscheidungen zu treffen, die Genauigkeit zu erhöhen, sich schnell an sich ändernde Geschäftsdynamiken anzupassen und wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen jeder Größe und Branche zu gewinnen. Von der Rationalisierung von Budgetierungsprozessen bis hin zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit haben sich Unternehmen, die Sensible ML eingeführt haben, einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschafft. Und Unternehmen, die Sensible ML nutzen, können die Leistungsfähigkeit von ML in EPM nutzen, ohne die Komplexität und das technische Fachwissen zu benötigen, die normalerweise mit ML-Implementierungen verbunden sind.

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Eingefahrene Verhaltensweisen zu ändern ist eine der schwierigsten Aufgaben für Führungskräfte. Und wie wäre es mit dem Versuch, innovative Technologien und neuartige Ansätze zur Bewältigung von Aufgaben einzuführen, die mit diesen tief verwurzelten Verhaltensweisen verbunden sind? Nun, das ist ein bisschen so, als würde man Zähne ziehen. Aber diese Veränderungen zahlen sich aus, denn sie versetzen das Unternehmen in die Lage, einen höheren Wert zu erzielen.

Dieser Blogbeitrag stellt vor Maschinelles Lernen für die Bedarfsplanung indem wir untersuchen, wie die Fahrzeugsicherheit mit der Bedarfsplanung zusammenhängt, und die Hindernisse untersuchen, auf die Unternehmen bei der Einführung stoßen könnten, und wie diese überwunden werden können.

Wie sich Fahrzeugsicherheit auf die Bedarfsplanung auswirkt

Wenn sie über Autosicherheit nachdenken, stellen sich die meisten Menschen wahrscheinlich eines oder mehrere der folgenden Bilder vor:

Da kommt einem zuerst Volvo in den Sinn. Und tatsächlich drängte Volvo auf die Standardisierung 3-Punkt-Sicherheitsgurt in der Automobilindustrie, so dass das Unternehmen stolz darauf sein kann, Millionen von Leben gerettet zu haben [1] seit den 1970er Jahren. Aber die Adoption war nicht einfach. Warum nicht? Nun, es ist einfach. Sicherheitsgurte bedeuteten eine radikale Änderung der Gewohnheiten der Menschen, allerdings mit einem schwierigen Kompromiss: dem Verlust von Komfort zugunsten der Sicherheit im vermeintlichen Fall eines unwahrscheinlichen Unfalls [2]. Die Verwendung von Sicherheitsgurten bedeutete a Verhaltensparadigmenwechsel für Fahrer und Passagiere gleichermaßen, der auch heute noch auf Widerstand einiger Autofahrer stößt. Und um einen echten Wandel in der gesamten Branche zu ermöglichen, musste Volvo das Patent für Sicherheitsgurte für Wettbewerber öffnen, um die Einführung zu beschleunigen.

Ebenso wie Fahrer und Passagiere mit der Einführung des Sicherheitsgurts durchlaufen auch Bedarfsplaner eine Verhaltensparadigmenwechsel mit der Einführung des maschinellen Lernens (ML). Warum? Denn alte Gewohnheiten lassen sich nur schwer ablegen! Lassen Sie uns eintauchen.

Bei der Bedarfsplanung handelt es sich in der Regel um eine manuelle Tätigkeit, die auf einer systemgenerierten Basislinie mit geringer Genauigkeit basiert. Um die richtige Genauigkeit zu erreichen, wird diese Basislinie durch mehrere externe und interne Quelleneingaben mehrfach angereichert und angepasst. Tabellenkalkulation, Abgleich und Fehler sind daher unvermeidliche Folgen dieses Ansatzes. Dennoch bevorzugen es viele Planer. Warum? Weil sie sich damit wohl fühlen. Das bedeutet auch, dass sie trotz der bahnbrechenden Vorteile – wie im Fall von ML – davon absehen, neue Technologien und Methoden zu erlernen. Der Einsatz von maschinellem Lernen für die Bedarfsplanung verbessert die Genauigkeit drastisch und erhöht die Anzahl der durchgeführten Prognosen exponentiell.

Glücklicherweise ist nicht jede Organisation dagegen, den Status quo zu ändern. Einige Unternehmen sind Vorreiter bei der Einführung von maschinellem Lernen, um die Prognosegenauigkeit bei der Bedarfsplanung zu verbessern. Ein solches Unternehmen ist Autoliv, ein erstklassiger Automobilzulieferer von Sicherheitskomponenten für große Automobilhersteller auf der ganzen Welt.

Eine bessere Bedarfsplanung steigert die Rentabilität

Lieferantenbeziehungen in der Automobilindustrie basieren auf einem Pull-System, das den Automobilherstellern einen starken Einfluss auf die Preisgestaltung verschafft. Folglich können die Margen für Lieferanten hauchdünn sein und das Risiko, Verluste zu erleiden, ist hoch. Dieses Axiom gilt auch in anderen Branchen, darunter im Transportwesen, im Einzelhandel, im Großhandel, bei Konsumgütern und mehr.

Während die Margen auf viele Arten verbessert werden können, ist ein robuster Ansatz erforderlich, um die Nachfrage besser zu verstehen und effektiver zu planen. Warum? Denn ein Unternehmen, das die Geschäftstreiber erkennt, die die zukünftige Nachfrage prägen, kann bessere Umsatzprognosen erstellen. Darüber hinaus kann das Unternehmen die Lagerbestände besser anpassen und so Fehlbestände und Service-Level-Verstöße vermeiden.

Autoliv bietet ein gutes Beispiel aus der Praxis für die Umsetzung dieses robusten Ansatzes. Wie? Das Unternehmen hat erfolgreich eine Transformationsreise eingeleitet, um einen einheitlichen Überblick über die Rentabilität im Vertrieb, in der Wertschöpfungskette und im Finanzwesen zu erhalten. Autoliv weiß auch, dass – in der Automobilindustrie – Das Verständnis der Nachfrage ist der Schlüssel zum Schutz und zur Steigerung der Gewinnmargen. Dementsprechend prüft das Unternehmen den Einsatz von Sensible Machine Learning um die Bedarfsplanung zu verbessern. Sie können die Autoliv-Fallstudie lesen hier.

Hindernissen auf dem Weg ausweichen

Viele Unternehmen nutzen auf die eine oder andere Weise künstliche Intelligenz (KI) oder maschinelles Lernen (ML) im Unternehmen. Einer der am häufigsten verwendeten Ansätze besteht darin, einen Datensee aufzubauen und ML-Algorithmen anzuwenden. Dieser Ansatz funktioniert jedoch nicht immer gut für die Planung von Anwendungsfällen. Beim Umgang mit ML zur Bedarfsplanung können Unternehmen auf die folgenden Herausforderungen stoßen, die die Einführung behindern:

1. Hohe Komplexität, geringe Generalisierung. Viele speziell entwickelte Anwendungen auf dem Markt sind komplex. Sie erfordern oft zusätzliche Programmierkenntnisse und die Übertragung sensibler Daten außerhalb des Moduls. Im Gegensatz dazu sind unternehmensinterne Anwendungen stark auf die Bedürfnisse eines bestimmten Anwendungsfalls zugeschnitten. Wenn sich die Geschäftsbedingungen ändern (und sie ändern sich stark!), müssen daher interne Anwendungen neu programmiert werden.
2. Mangelndes Talent, mangelnde Konzentration. Datenwissenschaftler verfügen in jeder Branche über eine der gefragtesten Fähigkeiten auf dem Arbeitsmarkt. Es handelt sich also nicht nur um teure Profile, sondern auch um solche, die schwer zu finden und zu behalten sind. Oftmals arbeiten ortsansässige Datenwissenschaftler an den unterschiedlichsten Anwendungsfällen. Das Problem bei solchen Positionen besteht darin, dass den Datenwissenschaftlern der Geschäftskontext fehlt, der zum Erstellen von Lösungen erforderlich ist, ohne dass eine langwierige Interaktion mit funktionalen Rollen erforderlich ist.
3. Das Black-Box bewirken. Bedarfsplaner betrachten ML-Planungslösungen oft als Black Box. Planer erhalten die Ergebnisse vom Algorithmus, wissen jedoch wenig darüber, wie die Lösung mit den Daten umgeht – und nehmen so einen Mangel an Transparenz wahr, der letztendlich das Vertrauen in die Ergebnisse schmälert.

Ganz zu schweigen davon, dass der Widerstand gegen Veränderungen hoch sein kann, und zwar nur 13 % der Standard-ML-Projekte schaffen es in die Produktion. Welchen Sinn hat es, eine ML-Prognose zu erstellen, die niemand nutzt? [3] Zum Glück da ist ein Weg mit den Hindernissen auf dem Weg umzugehen.

Den Blick auf die Straße richten

Wenn Sie maschinelles Lernen für die Bedarfsplanung in Betracht ziehen, ist es von entscheidender Bedeutung, die erwarteten Vorteile von Anfang an klar zu erkennen. Muss es neue Muster hervorheben? Sollte es sich mit der Variabilität befassen? Kann es schnell eine große Menge an Prognosen erstellen? Das ist der ultimative Lackmustest Die Lösung liefert eine höhere Prognosegenauigkeit und die Planer vertrauen ihr.

Viele Organisationen verfügen über riesige Datenmengen, die jedoch in unterschiedlichen Systemen und Datenbanken gespeichert sind. Wenn viel Aufwand in die Vorbereitung der Daten für die ML-Engine gesteckt wird, verlieren Unternehmen möglicherweise den Überblick über das Wesentliche. Eine Lösung, die große Mengen und unterschiedliche Datensätze aufnehmen kann, ist daher für Anwendungsfälle der Bedarfsplanung von entscheidender Bedeutung. Aus diesem Grund müssen bei der Suche nach einer ML-Lösung für die Bedarfsplanung die folgenden Schlüsselattribute berücksichtigt werden:

• Automatisierte Einrichtung. Datenqualität, Einnahme und Zubereitung sollten einfach sein, damit die mühsamen Aufgaben von Datenwissenschaftlern reduziert oder ganz eliminiert werden.
• Reagiert auf Markttrends. Die Lösung muss in der Lage sein, sich schnell an Nachfrage- und Angebotssignale anzupassen.
• Bessere Genauigkeit. Die erste Pilotimplementierung von Sensible ML für Autoliv verbesserte die Prognosegenauigkeit um 7 % im Vergleich zu den manuell angepassten Prognosen der Controller.
• Benutzerakzeptanz. Benutzer erhalten vollständige Transparenz darüber, wie die Lösung die Ergebnisse liefert, und können diese Ergebnisse schnell nutzen, um Analysen durchzuführen und Einblicke zu gewinnen.
• Reagiert auf Markttrends. Die Lösung musste schnell an Nachfrage- und Angebotssignale angepasst werden.
• Skalierbarkeit. Die Lösung kann Hunderte, wenn nicht Tausende von Prognosen schnell und zu einem Bruchteil der Kosten erstellen und so die Fähigkeiten der Controller erweitern.

Über die Notwendigkeit der oben genannten Attribute hinaus müssen Unternehmen sich auch weiterhin auf die erwarteten Geschäftsergebnisse konzentrieren.

Es ist nicht das Ziel, sondern die Reise

Wenn ein Unternehmen Klarheit über die Geschäftsergebnisse hat, werden ML und andere Technologien zu einem Wegbereiter für die Erreichung dieser Ergebnisse. Diese Klarheit über die Ziele hilft Unternehmen bei der Entscheidung zwischen kostspieligen und langwierigen, selbst erstellten ML-Lösungen und marktführenden Planungslösungen mit integrierten ML-Diensten. Letzteres wird dazu beitragen, alte Gewohnheiten besser zu durchbrechen, eine unternehmensweite Einführung zu ermöglichen und die Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen.

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Sind Sie bereit herauszufinden, wie Sie sich bei der On-Demand-Planung von alten Gewohnheiten lösen können?

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