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Per Klick das Morgen planen – Predictive Analytics im Finanzbereich

LucaNet AG 29.08.2019 Simply Finance
Predictive Analytics im Finanzbereich

Heute ist nichts mehr wie gestern. Und morgen erst recht nichts wie jetzt. Das Umfeld von Unternehmen wird immer schnelllebiger. Und obendrein komplexer. Wirtschaftszyklen sind von kurzer Dauer. Und dazu unbeständig. Wie verlockend ist es da, verlässliche Informationen über Zukunft, Trends und Entwicklungen zu haben – für die eigenen Entscheidungsprozesse und eine vorausschauende Kalkulation!? Predictive Analytics in der Planung ist hier das Stichwort mit ordentlich Gewicht. Predictive Analytics ist die Lösung, die Unternehmen hilft, Kunden und Märkte besser zu verstehen, strategische Entscheidungen auf solidem Fundament zu treffen – und smart zu planen.

Warum Predictive Analytics die Planung für Unternehmen erleichtert

Predictive Analytics ist einer der großen Trends von Digitalisierung und Big Data: Durch einen trainierten Algorithmus lassen sich Muster und Strukturen in Daten erkennen. Auf dieser Basis können – mittels Methoden der klassischen Statistik oder des maschinellen Lernens – Aussagen über zukünftige Ereignisse getroffen werden. Die immense Flut an Informationen wird gezielt und schnell nach exakt den Aspekten gefiltert, die für ein Unternehmen und seine Fragen an die Zukunft relevant sind. Das erhellt nicht nur die Ist-Situation und macht sie verständlich. Bei Predictive Analytics geht es in erster Linie darum, die Zukunft zu prognostizieren und obendrein zu erklären. (Mehr zu Begriff, Methode und Funktion von Predictive Analytics lesen Sie in „Smarte Vision: Predictive Analytics erklärt Unternehmen ihre Zukunft“.) Der Wettbewerbsvorteil für Unternehmen, die Predictive Analytics anwenden, liegt damit schon klar auf der Hand. Denn die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen unter anderem:

  • eine gezieltere Steuerung vieler Unternehmensprozesse,
  • große Vorteile bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen,
  • die rasche Anpassung an neue Ausgangssituationen,
  • die Steigerung der Prozesseffizienz,
  • die Reduktion von Kosten.

Mit Predictive Analytics die Planung der Finanzen optimieren

Im Bereich der Finanzplanung eingesetzt wird die Anwendung von Predictive Analytics auch Predictive Planning genannt. Während Standardberichte, Ad-hoc-Berichte und Drill-down-Abfragen heute bereits zum Standardrepertoire in der klassischen Finanzplanung zählen, geht Predictive Planning noch einen bedeutenden Schritt weiter und ist daher stark auf dem Vormarsch. Laut BARC The Planning Survey 18 bildet es die „nächste Stufe der Unternehmensplanung“.

Dank der verlässlichen Daten kommt Predictive Analytics in der Planung für folgende Aspekte zum Einsatz:

  • Prognosen über die Entwicklung von Finanzdaten – vorausgesetzt, die identifizierten Trends und Strukturen bleiben gleich
  • Identifizierung der wichtigsten Treiber hinter den Finanzdaten sowie der Möglichkeiten, diese zu quantifizieren
  • Prognosen über die Entwicklung der Finanzdaten bei der Annahme möglicher Szenarien für die treibenden Größen
  • Erkenntnisse über zu erwartenden Worst-Case- und Best-Case-Szenarien für die Finanzplanung im kommenden Jahr

Predictive Analytics bietet die Grundlage für einen komplett einheitlichen Planungsrahmen im gesamten Unternehmen.

Vorteile von Predictive Analytics in der Finanzplanung

Doch damit noch nicht genug der Vorteile einer datenbasierten Finanzplanung. Hier ist eine Reihe weiterer Aspekte, die für jeden Planungsverantwortlichen und für Unternehmensleitungen verlockende Anreize sein sollten:

1. Finanzplanung maximal automatisiert

Ist die datengetriebene Finanzplanung standardisiert, genügt ein Klick, um sie auszulösen. Das heißt: massive zeitliche Ersparnis und Erleichterung. Gerade dann, wenn es um die Planung mehrerer Konten in einem Unternehmen geht. Das bedeutet eine immense Entlastung für die Planenden. Sie können nun per Experten-Review den Fokus auf die relevanten Konten richten. Das empfiehlt sich vor allem bei Positionen mit besonderer Bedeutung für das Unternehmen. Das können solche sein, in die strategische Zielvorgaben eingepreist werden müssen. Oder solche, bei denen die datengetriebene Planung eine zu hohe Prognoseunsicherheit vermeldet.

2. Schnellere Zyklen in der Finanzplanung

Dank Predictive Analytics in der Planung lassen sich Planungsintervalle eines Unternehmens erhöhen und Planungszyklen beschleunigen. Das ganze wieder mit nur einem Klick. Und ohne personellen Mehraufwand. Wer zuvor noch halbjährig plante, kann dies mit Predictive Planning in der Finanzplanung beliebig oft tun: unkompliziert und verlässlich. Planungswiederholungen oder -anpassungen sind heute damit kein Problem mehr.

3. Pünktliche Planung

Vor allem für global aufgestellte Unternehmen war die Finanzplanung bislang oft mit Verzögerungen verbunden. Die Gründe: die weite Verteilung der beteiligten Personen, räumliche Distanz und mögliche technische Probleme. Predictive Planning garantiert hingegen, dass alle wichtigen Deadlines eingehalten werden.

4. Maximale Objektivität in der Finanzplanung

Die Methoden von Predictive Analytics binden nur Daten ein, mit denen sie gefüttert und trainiert wurden. Der klare Vorteil von Predictive Analytics für einen Konzern: Er kann die angemeldeten Plan-Zahlen von Tochterunternehmen auf Plausibilität prüfen und – wenn nötig – hinterfragen und anpassen lassen.

5. Einheitlichkeit

Manuelle Planung ist zuweilen subjektiv. Und womöglich davon beeinflusst, welche Zielvorstellung der jeweilige Finanzplaner hat. Angenommen mehrere Planer mehrerer Tochterunternehmen nutzen verschiedene Planungsmodelle mit unterschiedlichen Zielen und Ansätzen … – wie viele Steine liegen einem einheitlichen Planungsrahmen des gesamten Unternehmens hier im Weg! Mit Predictive Analytics in der Finanzplanung ist dies nicht der Fall. Obendrein von Vorteil: Die Plan-Werte lassen sich nicht an leistungsbezogene Boni koppeln.

6. Fehlerminimierung in der Finanzplanung

In der manuellen Finanzplanung zählt MS Excel zu den am häufigsten verwendeten Planungstools. Nicht selten führt dies zu Abstimmungsproblemen und Verzögerungen – verschuldet durch umständliche und fehleranfällige Handhabung unterschiedlicher Excel-Dateien.

7. Höhere Qualität in der Planung

Last but not least: Laut Studien treffen statistische Planungen oft in der Zukunft liegende Ist-Zahlen besser als manuell erstellte Finanzplanungen.

Die ideale Lösung von Predictive Analytics in einem Unternehmen und für seine Planung muss operationalisierbar und skalierbar sein.

Ideale Voraussetzungen für Predictive Analytics in der Finanzplanung

Vorteile und Nutzen von Predictive Analytics in der Planung sollten damit klar – und wohl recht verlockend – auf dem Tisch liegen. Die Voraussetzungen für einen effektiven Einsatz von datengetriebener Finanzplanung sind dabei aber nicht nur eine ausreichend große und gut gepflegte Datenmenge sowie ein perfekt gewählter und trainierter Algorithmus. Der maximale Mehrwert aus den Prognosen ergibt sich in der Regel erst, wenn die Ergebnisse an die richtigen Adressaten in den richtigen Systemen im Unternehmen weitergegeben werden. Eine ideale Lösung von Predictive Analytics ist operationalisierbar und skalierbar. Sie trägt dazu bei, dass Erkenntnisse nicht nur gewonnen, sondern zum Vorteil des Unternehmens eingesetzt werden.

Für die Gewährleistung des vollen Nutzens muss das Verfahren folgende Einzelschritte berücksichtigen:

  1. Datenbeschaffung aus den Quellsystemen
  2. Datenaufbereitung (Aggregation, Schließen von Lücken, Fehlerbehebung)
  3. Datenanalyse (Erkennen von notwendigen Strukturkomponenten wie Saisonalität oder Trends)
  4. Modellbildung (Optimierung der Modellparameter)
  5. Modellauswahl (Validierung und Bewertung der Modelle)
  6. Entwicklung von Prognosen
  7. Integration der Ergebnisse in Zielsysteme

All diese Schritte deckt eine fertig designte Predictive-Analytics-Lösung für die Finanzplanung idealerweise ab. Sie bietet gerade für mittelständische Unternehmen einen komfortablen und unproblematischen Einstieg in Predictive Planning.

Unsere Entwickler von LucaNet wissen, dass neben all dem noch eine weitere Komponente unerlässlich ist: Vertrauen in die Ergebnisse. Ohne Vertrauen ist eine erfolgreiche Anwendung von Predictive Analytics in der Planung unmöglich. Ohne Vertrauen werden die Erkenntnisse nicht auf das operative Geschäft angewendet. Vertrauen kann aber nur entstehen, wenn die Qualität der Ergebnisse überzeugt. Und wenn die Lösungen für die Zuständigen im Unternehmen transparent sind.

LucaNet-App für Predictive Analytics

Mit unserer Softwarelösung für datengetriebene Finanzplanung liefern wir unseren Kunden nicht nur fundierte Erkenntnisse für ihre Finanzplanung. Vielmehr garantiert unsere Software auch höchste Transparenz und eine nutzerfreundliche Darstellung über Entstehung und Hintergründe der getätigten Prognosen.

Gern stellen wir auch Ihnen und Ihren Mitarbeitern die LucaNet-App für Predictive Analytics vor, damit sie sich von Qualität, Transparenz und vor allem Nutzen unserer Lösungen für Ihre Finanzplanung überzeugen können. Schreiben Sie uns einfach eine E-Mail an customerservice@lucanet.com.


Übrigens: Mehr zum Thema Predictive Analytics können Sie in unserem umfangreichen Whitepaper nachlesen, das sich mit dem Begriff Predictive Analytics, der Entstehung, Big Data, Methoden und dem Einsatz von Predictive Analytics in der Finanzplanung beschäftigt.

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Interessante Infos zu der LucaNet-Lösung für Predictive Analytics finden Sie in unserem aktuellen Flyer.

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Zuletzt aktualisiert: 29.08.2019

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