Predictive intelligence can help clients navigate future changes.
Finanzen 16 Mai, 2022

Predictive Intelligence: Das Wieso, Weshalb und Warum für das moderne Office of Finance

Erfahren Sie in diesem Blogartikel, warum und wie Predictive Intelligence für das Office of Finance von heute wichtig ist.Einleitung

Angesichts des raschen Wandels auf den heutigen Märkten müssen CFOs in der Lage sein, mit der sich entwickelnden Marktdynamik Schritt zu halten. Um das Office of Finance zu leiten und den nachhaltigen Erfolg des Unternehmens vorantreiben zu können - ungeachtet der Marktveränderungen - benötigen sie ein tiefes Verständnis und Einblicke in alle Aspekte der Finanzprozesse, wie z. B. Budgetierung, Prognosen und Planung. Predictive Intelligence, auch Predictive Analytics genannt, ist ein leistungsfähiges Instrument, das CFOs dabei helfen kann, die Entscheidungsfindung in Zeiten ständiger Veränderungen und Ungewissheit zu verbessern, indem es ihnen ermöglicht, die ihnen zur Verfügung stehenden großen Datensätze vollständig zu nutzen und zeitnah umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Was ist Predictive Intelligence?

Predictive Intelligence ist eine neue, auf maschinellem Lernen basierende Lösung, die alle Daten miteinander verknüpft und nicht nur Ergebnisse prognostiziert, sondern auch alle Treiber hervorhebt, die sich auf Ihre Leistung auswirken.

Dazu werden Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen im gesamten Unternehmen herangezogen und anhand historischer Daten und saisonaler Erkenntnisse analysiert. Sie hilft dabei, Marktveränderungen, verfehlte Annahmen oder künftige Ergebnisse zu antizipieren, die für solide, unternehmensweite Entscheidungen entscheidend sind.

Predictive Intelligence gewinnt in vielen Branchen rasch an Bedeutung. Grandview Research schätzt, dass der globale Markt für diese Technologie mit einer CAGR (Compound Annual Growth Rate) von 23,2 % wächst und bis 2025 auf 23,9 Mrd. USD anwachsen wird.

 

Wie kann Predictive Intelligence bei der Planung helfen?

Predictive Intelligence nutzt künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und fortschrittliche Datenanalysemethoden und ist damit ein flexibler, umfassender und datengesteuerter Ansatz für die gesamte Unternehmensplanung und die Entscheidungsfindung der Geschäftsleitung.

Dadurch können sich Finanzteams von der zeitraubenden Datenerfassung verabschieden und sich stattdessen auf die Analyse geschäftskritischer Prognosen wie Verkaufstrends, Verbraucherverhalten, Angebot und Nachfrage usw. konzentrieren, die sich auf das Geschäft in der Zukunft auswirken können.

Durch erklärbare Vorhersagen und schnell umsetzbare Erkenntnisse erhalten Unternehmen mehr Flexibilität, eine größere Genauigkeit und verlässliche Pläne, um ihre finanzielle Entwicklung zu steigern. Kurz gesagt, Predictive Intelligence kann:

  • Planungszyklen reduzieren
  • Genauigkeit, Qualität und Transparenz der Daten erhöhen
  • Entscheidungsfindung auf der Grundlage umfassender und vernetzter Daten beschleunigen
  • Finanzen und Betrieb aufeinander abstimmen
  • Ressourcen optimieren
  • Beteiligte im Planungsprozess stärken

Worauf muss man bei Predictive Intelligence Lösungen achten?

Predictive-Intelligence-Technologien sind auf dem Markt immer häufiger anzutreffen. Aber nicht alle sind gleich. Wenn Sie in diese Technologie investieren möchten, sollten Sie bei der Auswahl die folgenden Kriterien berücksichtigen:

  • Sie liefert genaue Ergebnisse in Echtzeit

Die ideale Predictive Intelligence-Lösung sollte in der Lage sein, schnell Prognosen zu erstellen. Dazu muss die Lösung in der Lage sein, maschinelles Lernen (ML) zu nutzen, um auf intelligente Weise - und fast augenblicklich - aus Ihren historischen Daten Prognosemodelle zu erstellen, die die Budgetierung, Planung und Prognose verbessern. 

 

  • Sie identifiziert die zugrundeliegenden Treiber

Maschinelles Lernen ist hocheffizient bei der Herstellung von Korrelationen aus historischen, betrieblichen, finanziellen und externen Daten. Es enthüllt das Warum hinter den Prognosen. Die Lösung sollte diese Fähigkeit aufweisen, da sie erklärbare Vorhersagen erstellt, die die Leistungsfaktoren der vorhergesagten Ergebnisse hervorheben. 

 

  • Sie nutzt das maschinelle Lernen für Simulationen und die Abbildung historischer Daten

Änderungen. Eine gute Predictive-Intelligence-Lösung verfügt über ML-gestützte Simulations-Tools und historische Data-Mapping-Funktionen, die anhand der verwendeten Daten lernen kann, um Muster zu verstehen und den Weg zu neuen Zielen aufzuzeigen. 

 

  • Sie unterstützt auch „Planer“ ohne Data Science Wissen

Entscheiden Sie sich für eine Lösung, die von Anwendern leicht implementiert werden kann und so konzipiert ist, dass sie die Benutzer unabhängig von ihrer Erfahrung mit Data Science intuitiv unterstützt. Die Gefahr menschlicher Fehler oder Verzerrungen der Daten sollte vermieden werden.

 

  • Sie bringt Finanzen und betriebliche Abläufe in Einklang

Sich schnell ändernde Geschäftsbedingungen stellen Unternehmen vor die Herausforderung, ihre kurz- und langfristigen Ziele zu verfolgen. Oft haben die Finanz- und operative Abteilungen Schwierigkeiten, Empfehlungen schnell genug und Pläne mit ausreichender Flexibilität zu erstellen und gleichzeitig die Genauigkeit ihrer Prognosen aufrechtzuerhalten. Dadurch wird es noch schwieriger, Ziele und Daten aufeinander abzustimmen.

Entscheiden Sie sich für eine Lösung, die operative Daten mit Finanzdaten verknüpft, damit Sie sich Zeit und Mühen sparen, indem Sie Vorhersagen mit größerer Genauigkeit und höherer Geschwindigkeit aufeinander abstimmen können.

 

Fazit

Es gibt kein Patentrezept gegen Geschäftsunterbrechungen. Aber glücklicherweise gibt es neue Technologien wie CCH Tagetik Predictive Intelligence, die das menschliche Urteilsvermögen ergänzen und Finanzverantwortliche in die Lage versetzen, die Auswirkungen von Risiken vorherzusagen und abzufedern sowie Chancen zu erkennen und zu nutzen.

Wenn Sie ein tieferes Verständnis für die Rolle von Predictive Intelligence in der heutigen Unternehmenslandschaft haben möchten, laden Sie unser Whitepaper "Make a comeback: How can CFOs emerge stronger in 2022 with Predictive Intelligence?" herunter, das die Erfahrungen von Führungskräften aus dem Office of Finance in ihren jeweiligen Unternehmen aufzeigt.

Um mehr über CCH Tagetik Predictive Intelligence zu erfahren, besuchen Sie uns hier.

Daniel Viertel.jpg
Business Director, New Market Entry, CCH Tagetik APAC Wolters Kluwer
Daniel ist Business Director, New Market Entry von Wolters Kluwer für CCH Tagetik in der Region Asia-Pacific. Sein Fachgebiet sind Finanzen und Business Performance Management für den öffentlichen und privaten Sektor.
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