Leitfaden · 20. Mai 2025

KI-gestützte Szenarioplanung

Abschnitt 1

Einführung

In einer Zeit wirtschaftlicher Volatilität, geopolitischer Instabilität und disruptiver Technologien stehen Finanzverantwortliche mehr denn je unter Druck, das Unerwartete vorherzusehen. Klassische Prognosemethoden haben zwar weiterhin ihre Berechtigung, reichen in einer Welt, in der sich Marktbedingungen über Nacht ändern können, jedoch oft nicht mehr aus. Für CFOs und FP&A-Teams geht es längst nicht mehr nur um Genauigkeit – sondern um Agilität, Resilienz und Handlungsfähigkeit.

Veränderung ist für viele CFOs und FP&A-Teams zum Dauerzustand geworden. Trotz modernster Technologien bleibt es unmöglich, die Zukunft mit 100-prozentiger Sicherheit vorherzusagen. KI-Lösungen gelten oft als Allheilmittel für verschiedenste Probleme – was insbesondere im Finanzbereich zu Skepsis führt. Doch KI, die speziell für den Finanzbereich entwickelt wurde — etwa für szenariobasierte Planung – ermöglicht es Unternehmen, eine Vielzahl potenzieller Zukunftsszenarien zu modellieren und damit fundiertere Entscheidungen schneller und sicherer zu treffen. Dabei ersetzt KI nicht den menschlichen Faktor in der Planung — sie ergänzt und verbessert ihn. Durch die Nutzung der verfügbaren Datenmengen und der Automatisierungspotenziale von KI kann Finance sich von reaktiven Prognosen lösen und zu einer vorausschauenden Strategie übergehen. Das hilft nicht nur, Risiken und Chancen frühzeitig zu erkennen, sondern befähigt Teams auch zu entschlossenem Handeln — ein Wettbewerbsvorteil in unsicheren Zeiten.

Abschnitt 2

Warum Szenarioplanung wichtig ist

Unternehmen, die sich aktiv mit Szenarioplanung befassen, erzielen laut FSN-Umfrage messbare Verbesserungen in Budgetierung, Planung und Forecasting. So sind 77 % der befragten Unternehmen mit Szenarioplanung in der Lage, ihre Gewinnprognosen innerhalb einer Woche zu aktualisieren. Zudem können doppelt so viele Szenarioplaner (31 %) ein Jahr im Voraus planen wie Unternehmen ohne Szenarioplanung (16 %). Die Vorteile dieser Methode zeigen sich in allen Bereichen des Planungsprozesses, wie die Abbildung unten zeigt.

Trotz der Vorteile ist die Verbreitung von Szenarioplanung gering. Der Grund: Veraltete Technologien, manuelle Prozesse und mühsame Datensammlung machen das Verfahren ineffizient. Planung unter diesen Voraussetzungen dauert zu lange, um zeitnah verwertbare Erkenntnisse zu liefern.

Abschnitt 3

Herausforderungen in Unternehmen

Warum setzen viele Unternehmen Szenarioplanung trotz ihres erwiesenen Nutzens nicht ein? Ist der Planungsprozess zu manuell, fehlt es Finance an Kontrolle und Wiederholbarkeit. Die Folge: zu viel Zeit für Datenaufbereitung und -analyse, und zu wenig fundierte Erkenntnisse, die strategische Entscheidungen ermöglichen. Fragmentierte Excel-Silos und veraltete Corporate Performance Management (CPM-) Software verhindern eine effiziente Zusammenarbeit und hemmen die notwendige Business-Agilität, die erforderlich ist, um die Leistung in einer Marktumgebung zu steigern, in der Geschwindigkeit der Schlüssel zum Erfolg ist.

Infolgedessen gelingt es der überwiegenden Mehrheit der Unternehmen nicht, ausreichend Zeit und personelle Ressourcen für eine wirkungsvolle Szenarioplanung bereitzustellen. Eine der Hauptursachen dafür liegt in der noch unzureichenden Reife technologischer Grundlagen. Unternehmen, die bereits Szenarioplanung einsetzen, verfügen in der Regel über fortschrittlichere Technologien und effizientere Prozesse. CFOs und FP&A-Teams, die ihren Fachbereichen eine leistungsfähige Szenarioplanung ermöglichen wollen, können durch den Einsatz von KI – speziell entwickelt für den Finanzbereich – den gesamten Planungsprozess automatisieren und optimieren. Dies steigert nicht nur die Genauigkeit der Analysen, sondern reduziert auch fehleranfällige, zeitintensive manuelle Abläufe. Finanzverantwortliche, die diesen Wandel erfolgreich umsetzen, versetzen ihre Organisationen in die Lage, selbst unter beispiellosen Unsicherheiten sicher und entschlossen zu agieren.

Abschnitt 4

Agilität schaffen mit KI-gestützter Szenarioplanung

AutoAI-Lösungen wie OneStream's SensibleAI™ Forecast überwinden die Hürden, die Finanz- und Betriebsteams traditionell zurückgehalten haben, indem sie Szenarioplanung mithilfe von zeitreihenbasierten Machine-Learning-Vorhersagen über Hunderte oder sogar Tausende von Zielgrößen hinweg ermöglichen — und das skalierbar, innerhalb einer nahtlosen Benutzererfahrung und in einer einzigen Lösung.

Die Vorteile KI-gestützter Szenarioplanung umfassen unter anderem:

Höhere Geschwindigkeit und Genauigkeit

KI-gestützte Szenarioplanung automatisiert viele der manuellen Aufgaben, die bei herkömmlicher Szenarioplanung anfallen, und reduziert so letztlich den Zeitaufwand für die Erstellung und Weitergabe der Ergebnisse. Darüber hinaus verfügen Unternehmen in der heutigen digitalen Wirtschaft über mehr Daten als je zuvor. Künstliche Intelligenz kann diese ständig wachsenden Datenmengen verarbeiten und zusätzliche unternehmerische Intuitionen – wie Ereignisse, Preisentwicklungen, Wettbewerbsinformationen oder Wetterdaten – berücksichtigen, um präzisere Szenarien zu prognostizieren. KI-gestützte Szenariomodellierungen können viele der sich wiederholenden, einfachen Aufgaben automatisieren, die typischerweise mit Szenarioplanung verbunden sind, und so Analysten mehr Zeit verschaffen, um strategische Handlungsempfehlungen für das Unternehmen zu entwickeln.

Verbessertes Risikomanagement

Mithilfe KI-gestützter Szenarioplanung kann der Finanzbereich potenzielle Risiken schneller und einfacher identifizieren und darauf reagieren – und ebenso effizient Chancen nutzen. Künstliche Intelligenz kann beispielsweise deutlich mehr Einflussfaktoren, sowohl interne als auch externe, berücksichtigen, um automatisch Korrelationen, Muster und Abweichungen über Tausende von Produkten und Standorten hinweg zu erkennen. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um fundiertere Entscheidungen im Risikomanagement und bei der Vorbereitung auf mögliche Szenarien zu treffen. Diese Effizienz reduziert den Zeitaufwand für verschiedene „Was-wäre-wenn"-Analysen erheblich – ein klarer Vorteil in einer sich rasant verändernden Umgebung. Planer können sich nun stärker auf die Nutzung der potenziellen Szenarien konzentrieren, anstatt diese mühsam zu erstellen.

Bessere bereichsübergreifende Zusammenarbeit

Machine Learning ist in der Lage, auf sehr detaillierter und häufig wiederholter Basis Prognosen zu erstellen – beispielsweise für Prozesse wie Bedarfsplanung oder Sales & Operations Planning (S&OP), bei denen eine Planung nach Produkt oder Region erforderlich ist. Solche Prognosen lassen sich täglich oder wöchentlich durchführen. Diese Prozesse fördern die Zusammenarbeit zwischen operativer und finanzieller Szenarioplanung. Effektive Szenarioplanung betrachtet das Unternehmen ganzheitlich und identifiziert Szenarien, die sich sowohl positiv als auch negativ auf die Finanzlage auswirken könnten. Dieser Prozess erfordert bereichsübergreifende Zusammenarbeit – nicht nur innerhalb der Finanzabteilung, sondern über sämtliche Geschäftsbereiche hinweg. Die aktive Auseinandersetzung mit Szenarioplanung erweitert das Bewusstsein der Beteiligten für externe Einflüsse und stärkt das Verständnis dafür, wie wichtig es ist, eine breite Palette an Datenquellen in Planungs-, Budgetierungs- und Prognoseprozesse einzubeziehen.

Mehr strategische Entscheidungsfindung

Letztlich führen all die Vorteile, die durch KI-gestützte Szenarioplanung erzielt werden, zu einer besseren strategischen Entscheidungsfindung. Indem mehr Daten schneller und präziser analysiert werden, können Analysten ihre Zeit dafür nutzen, verschiedene Möglichkeiten umfassender zu betrachten und deren Auswirkungen auf die finanzielle Gesundheit des Unternehmens besser zu bewerten. Dieser Ansatz verschafft Finanzverantwortlichen einen klaren Überblick darüber, wie sich unterschiedliche Szenarien auf die Herstellungskosten (COGS), Bruttomarge, EBITDA, Cashflow und andere zentrale Finanzkennzahlen auswirken würden – KPIs, die für das Navigieren in unsicheren Zeiten von entscheidender Bedeutung sind. Führungskräfte wünschen sich zeitnahe und präzise Erkenntnisse, um die Unternehmensleistung effizient und wirkungsvoll zu steigern – und genau dabei hilft KI-gestützte Szenarioplanung.

Abschnitt 5

Wie ein schnell wachsender Energieversorger seine Prognosegenauigkeit verbesserte und den Zeitaufwand für Prognosen mit SensibleAI drastisch reduzierte

Einer unserer Kunden ist Endeavour Energy, ein bedeutender Betreiber von Stromnetzen im australischen Bundesstaat New South Wales. Das Unternehmen versorgt 2,7 Millionen Menschen in einem weitläufigen und vielfältigen Versorgungsgebiet von 25.000 Quadratkilometern. Von Küstenregionen mit einer Photovoltaik-Nutzungsrate von 80 % (im Vergleich zum Landesdurchschnitt von 25 %) bis hin zu waldbrandgefährdeten Buschlandschaften und bergigem Gelände steht das Netz von Endeavour vor einzigartigen betrieblichen Herausforderungen.

  • 2.7M

    Menschen versorgt über Endeavour Energys Netz

  • 25,000 km²

    Versorgungsgebiet – von Küstenregionen bis hin zu waldbrandgefährdeten Buschlandschaften und bergigem Gelände

  • 12 weeks

    zur Implementierung der SensibleAI Forecast-Lösung von OneStream

  • 2

    Personen im schlanken Umsetzungsteam

Ein rapides Wachstum infolge des Projekts Western Sydney Aerotropolis und ein sprunghafter Anstieg bei der Entwicklung von Rechenzentren – von denen jedes so viel Strom verbraucht wie 15.000 Haushalte – haben die Komplexität bei der Prognose und Infrastrukturplanung zusätzlich erhöht. Da sich die Zahl der Rechenzentren bis 2030 voraussichtlich verdoppeln und dann 8 % des gesamten Stromnetzes beanspruchen wird, sah sich Endeavour mit einer kritischen Herausforderung konfrontiert: Umsatz- und Nachfragetrends für Kunden zu prognostizieren, die es noch gar nicht gibt. Frühere Prognosen wichen jährlich um 6 % bis 8 % vom tatsächlichen Verlauf ab, und die Volatilität wurde durch die kürzliche Einführung von SAP weiter verschärft, wodurch erstmals granulare Daten aus über einer Million Kundenkonten zugänglich wurden.

An dieser Stelle kam OneStream ins Spiel. Innerhalb von nur 12 Wochen implementierte Endeavour die SensibleAI Forecast-Lösung von OneStream – mit einem kleinen Team von lediglich zwei Personen und mit Unterstützung von OneStream. Die Ergebnisse waren bahnbrechend: Die Zeit für Prognosen sank um 99,7 % – von zwei Tagen auf zehn Minuten. Das Finanzteam konnte nun, ohne Programmierkenntnisse oder spezialisierte Data Scientists, bei Bedarf Szenarien modellieren – etwa die Auswirkungen von La-Niña-Wetterbedingungen oder sich ändernden Lastspitzen in Rechenzentren testen. Auch die Prognosegenauigkeit verbesserte sich innerhalb von sechs Monaten – von 94 % auf 98 % – dank kontinuierlichen Modelltrainings. Endeavour befähigte daraufhin sein Finanzteam, den gesamten Prognoseprozess eigenständig zu betreiben. Abhängigkeiten von einzelnen Schlüsselpersonen konnten so beseitigt und Entscheidungsprozesse erheblich beschleunigt werden.

Mit OneStream hat Endeavour Energy nicht nur die Genauigkeit seiner Prognosen deutlich verbessert, sondern auch eine skalierbare, agile Grundlage geschaffen, um das explosive Wachstum der Region zu bewältigen – und so sicherzustellen, dass für Millionen Australier heute und in Zukunft das Licht nicht ausgeht.

Abschnitt 6

Fazit

Die KI-gestützte Szenarioplanung bietet Finanzverantwortlichen erhebliche Vorteile bei der Bewältigung eines sich rasant verändernden Geschäftsumfelds. Trotz des nachgewiesenen Nutzens schöpfen viele Unternehmen das Potenzial der Szenarioplanung jedoch noch immer nicht aus – oft aufgrund fehlender Zeit und unzureichender Technologien, um einen datenintensiven Prozess wie die Anomalieerkennung zu unterstützen. Ein KI-gestützter Szenarioplanungsprozess hebt das wahre Potenzial von Finanzteams, indem er schnellere Entscheidungen ermöglicht, die Zusammenarbeit verbessert und häufiger stattfinden lässt sowie die Prognosegenauigkeit erhöht — all das mit KI, die speziell für den Finanzbereich entwickelt wurde.

Bei OneStream nennen wir das „Intelligent Finance".

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FAQ

Häufig gestellte Fragen

Was ist KI-gestützte Szenarioplanung?

Es handelt sich um KI, die speziell für den Finanzbereich entwickelt wurde – nicht um generische KI für Lebensläufe oder Rechtschreibprüfung – und die Unternehmen hilft, eine Vielzahl potenzieller Zukunftsszenarien zu modellieren. Sie ersetzt nicht den menschlichen Faktor in der Prognose, sondern ergänzt und verbessert ihn, sodass Finance von reaktiven Prognosen zu einer vorausschauenden Strategie übergehen kann, die Risiken und Chancen frühzeitig erkennt.

Warum ist Szenarioplanung für CFOs und FP&A-Teams wichtig?

Laut einer FSN-Umfrage erzielen Unternehmen mit Szenarioplanung messbare Vorteile: 77 % können ihre Gewinnprognosen innerhalb einer Woche aktualisieren, verglichen mit 41 % der Unternehmen ohne Szenarioplanung. Szenarioplaner sind außerdem doppelt so häufig in der Lage, ein Jahr im Voraus zu planen (31 % gegenüber 16 %).

Was hält Unternehmen davon ab, Szenarioplanung einzuführen?

Veraltete Technologien und manuelle, tabellenkalkulationsgestützte Prozesse. Szenarioplaner haben deutlich seltener Tabellenkalkulationen, die die Anzahl der Variablen stark einschränken (23 % gegenüber 80 % bei Nicht-Szenarioplanern), und verwalten weit häufiger Daten aktiv als strategisches Asset (67 % gegenüber 16 %).

Was sind die wichtigsten Vorteile KI-gestützter Szenarioplanung?

Vier stechen hervor: höhere Geschwindigkeit und Genauigkeit, verbessertes Risikomanagement, bessere bereichsübergreifende Zusammenarbeit und mehr strategische Entscheidungsfindung — alle angetrieben durch die Fähigkeit der KI, mehr Daten zu verarbeiten, Korrelationen und Abweichungen aufzudecken und Analysten von sich wiederholenden manuellen Aufgaben zu befreien.

Wie hat Endeavour Energy OneStreams SensibleAI Forecast eingesetzt?

Innerhalb von nur 12 Wochen implementierte Endeavour Energy – ein australischer Betreiber von Stromnetzen, der 2,7 Millionen Menschen versorgt – die SensibleAI Forecast-Lösung mit einem kleinen Team von zwei Personen. Die Zeit für Prognosen sank um 99,7 % (von zwei Tagen auf zehn Minuten), und die Prognosegenauigkeit verbesserte sich innerhalb von sechs Monaten von 94 % auf 98 % – ohne dass dedizierte Data Scientists benötigt wurden.

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