Kursbeschreibung
Dieses Seminar vermittelt dir ein belastbares Grundverständnis dafür, wie du KI für Forecasting und Anomalieerkennung im Finance & Controlling einsetzt, ohne dich in Tool-Diskussionen zu verlieren. Du arbeitest entlang eines typischen End-to-End-Prozesses: von der Fragestellung über die Datenaufbereitung bis zur Einbettung in Planung, Reporting und Monatsabschluss. Du beginnst mit den wichtigsten Einsatzszenarien und deren Nutzen: Forecasts, die Rolling Forecasts stabiler machen, und Anomalieerkennung, die ungewöhnliche Muster früh sichtbar macht, zum Beispiel bei Kostenstellen, Buchungstexten, Preisabweichungen oder Zahlungsströmen. Danach lernst du, welche Daten du wirklich brauchst und wie du sie vorbereitest. Du erkennst typische Finance-Probleme wie unvollständige Perioden, Wechsel in Kontenplänen, Saisonalität, Einmaleffekte und Ausreißer durch Prozessfehler. Im Forecasting-Teil baust du methodisches Fundament auf: starke Baselines, Exponential Smoothing und treiberbasierte Regression. Du setzt Backtesting auf, definierst Forecast-Horizonte und lernst, Prognosegüte mit MAE, RMSE und MAPE zu bewerten. Wichtig ist dabei die Interpretation: Welche Metrik passt zu welcher Kennzahl, und wie vermeidest du, dass ein Modell nur auf dem Papier besser wirkt. Für die Anomalieerkennung kombinierst du statistische Regeln und Control Charts mit unsupervised Ansätzen wie Isolation Forest. Du definierst Schwellenwerte, Prioritäten und Maßnahmen, damit aus einem Alarm eine überprüfbare Handlung wird. Zum Abschluss überführst du die Ergebnisse in eine Governance, die Freigaben, Dokumentation, Explainability und Audit-Trail abdeckt. Damit kannst du KI-Ergebnisse sicher kommunizieren und dauerhaft betreiben.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- KI im Controlling praxisnah einsetzen
- Belastbare Forecasts mit Finance-Daten erstellen
- Abweichungen früh erkennen und priorisieren
- Anomalien mit Z-Score, IQR und Isolation Forest finden
- Datenqualität für Rolling Forecasts sichern
- Forecast-Fehler mit MAE, RMSE und MAPE bewerten
- Treiberanalysen für Planung und Reporting nutzen
- KI-Ergebnisse ins Management-Reporting bringen
Zielgruppe
- Controllerinnen und Controller in Planung, Reporting und Monatsabschluss
- Finance Business Partner und FP&A-Verantwortliche
- Leitung Controlling und Teamleitungen, die Forecast-Prozesse stabilisieren wollen
- Data- und BI-nahe Rollen im Finance-Umfeld
- Alle, die Forecasting und Anomalieerkennung im Controlling praktisch einführen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Controlling-Kennzahlen und Periodenlogik (Plan/Ist, Abweichungen).
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich; Offenheit für Datenarbeit und Metriken reicht.
Kursinhalte
- KI-Use-Cases im Finance-Alltag
- Forecasting, Anomalieerkennung, Treiberanalyse
- Planung vs. Ist: typische Fehlerbilder und Datenfallen
- Was KI kann und was nicht: Grenzen, Risiken, Kontrolle
- Datenbasis, die Forecasts wirklich trägt
- Datenquellen: ERP, BI, CSV, Data Warehouse
- Datenqualität: Ausreißer, Missing Values, Saisonalität
- Feature Engineering für Finance-Kennzahlen
- Forecasting-Grundlagen für Controllerinnen und Controller
- Baseline-Modelle: Naive, Moving Average, Exponential Smoothing
- Regressionsansätze und Treiberlogik
- Backtesting, Rolling Forecast, Forecast-Horizonte
- Modellbewertung und Steuerung
- Fehlermetriken: MAE, RMSE, MAPE und deren Fallstricke
- Konfidenzintervalle und Forecast-Bänder
- Overfitting erkennen, Drift verstehen
- Anomalieerkennung für Abweichungen und Betrugsindikatoren
- Statistische Verfahren: Z-Score, IQR, Control Charts
- Unsupervised Ansätze: Isolation Forest, Clustering-Ideen
- Alarmregeln: Schwellenwerte, Priorisierung, False Positives
- Vom Modell zur Controlling-Routine
- Explainability: warum der Forecast kippt
- Reporting: Storyline für Management und Fachbereiche
- Governance: Freigaben, Dokumentation, Audit-Trail
