Mit prädiktiver Analytik zu besseren Ausgabeprognosen
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Um die Zukunft vorherzusagen, ist keine Kristallkugel erforderlich: Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) können Sie die Finanztrends von morgen schon heute erkennen und Überraschungen auf der Ausgabeseite vermeiden – noch bevor sie sich negativ auf Ihr Budget auswirken. Erfahren Sie in diesem Artikel, wie Prognosen mit prädiktiver Analytik erstellt werden und wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann!
Was ist prädiktive Analyse? Definition und Bedeutung
Die prädiktive Analyse nutzt große Datenmengen aus der Vergangenheit, Statistik-Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens, um Prognosen über zukünftige Ergebnisse und Trends zu treffen. Damit verwandeln sich herkömmliche Budgetierungs- und Prognoseprozesse von statischen, auf Schätzungen basierenden Verfahren in dynamische, datengesteuerte Verfahren.
Dieser Lösungsansatz ermöglicht es Unternehmen, präzisere Finanzprognosen zu erstellen, da Muster und Zusammenhänge in unterschiedlichen Datenquellen erkannt und genutzt werden. Dadurch sind Unternehmen in der Lage, zukünftige finanzielle Bedürfnisse besser vorherzusehen, ihre Ressourcen optimal zu verteilen und das Budgetrisiko zu minimieren. Fundierte, proaktive Entscheidungen auf der Basis von vorhandenen Daten und zuverlässigen Prognosen schaffen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil in der heutigen, sich schnell verändernden Geschäftswelt.
Werkzeuge für die prädiktive Analyse verbessern die Datenqualität und -integration, indem sie Informationen aus Datenquellen in einer einheitlichen Darstellung in Dashboards zusammenführen und somit für Konsistenz und Zuverlässigkeit sorgen. Dadurch wird eine kontinuierliche Überwachung wichtiger Kennzahlen ermöglicht, sodass Unternehmen Abweichungen und Trends in Echtzeit erkennen können. Mit dieser Funktion wird sichergestellt, dass Prognosen und Budgets präzise und relevant sind.
Vorausschauende Analysen unterstützen auch kontinuierliche Optimierungen, da sie Erkenntnisse liefern, die es Unternehmen ermöglichen, Strategien und Ressourcen schnell an sich ändernde Marktbedingungen anzupassen.
Künstliche Intelligenz in der prädiktiven Analyse
KI kann die prädiktive Analyse grundlegend verändern, indem sie komplexe Datenanalysen automatisiert, das Data Mining verbessert, tiefere Einblicke in Big Data ermöglicht und mit hoher Geschwindigkeit mögliche Muster erkennt. KI verbessert die Treffsicherheit von Vorhersagen und passt sich dynamisch an neue Daten an, sodass Prognosen auch bei sich ändernden Bedingungen relevant bleiben.
Durch die Automatisierung der Datenerfassung, -verarbeitung und Modellbildung vereinfacht KI die Implementierung von prädiktiven Analysen und macht diese fortschrittlichen Funktionen für Unternehmen jeder Größe zugänglich – ohne dass dafür große Data-Science-Teams benötigt werden. Darüber hinaus lässt sich KI nahtlos in bestehende Systeme integrieren und liefert in Echtzeit verwertbare, robuste Erkenntnisse, die es Unternehmen ermöglichen, sichere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Die Vorteile der prädiktiven Analyse
Als Bestandteil der Business Intelligence unterstützt die prädiktive Analyse den Entscheidungsprozess, indem sie genaue Vorhersagen zu zukünftigen Trends und Ergebnissen trifft. Sie ermöglicht es Unternehmen, sich proaktiv mit potenziellen Herausforderungen zu befassen und sich bietende Chancen gezielt zu nutzen.
Umsatzwachstum: Prädiktive Analyse kann Unternehmen beim Umsatzwachstum unterstützen, indem sie Markttrends, Kundenverhalten und Nachfrageschwankungen vorhersehen kann. Durch die Auswertung dieser Erkenntnisse können Sie Vertriebsstrategien, Produktangebote und Marketingkampagnen zielgerichtet optimieren.
Verbesserte Genauigkeit: Vorhersagemodelle helfen bei der Vorhersage zukünftiger Entwicklungen, indem sie die Genauigkeit von Prognosen und Geschäftsmodellen mithilfe früherer Daten und fortschrittlicher Algorithmen verbessern. Fehler in Finanzprognosen werden reduziert, Unternehmen können effektiver planen und Ressourcen dort einsetzen, wo sie am dringendsten benötigt werden.
Optimierte Entscheidungsfindung: Datengestützte Erkenntnisse durch Vorhersagemodelle ermöglichen es, bessere Entscheidungen auf Basis Ihrer Kundendaten zu treffen. Die Prognosen helfen Entscheidern dabei, Risiken und Nutzen zielgerichteter abzuwägen.
Budgetanpassungen: Vorhersagemodelle ermöglichen eine dynamische und robuste Budgetierung, indem sie die finanziellen Ergebnisse kontinuierlich überprüfen und zukünftige Anforderungen prognostizieren. So können Unternehmen in Echtzeit Anpassungen am Budget vornehmen, Mittel in Bereiche umverteilen, in denen mehr investiert werden muss, oder Ausgaben kürzen.
Kostenkontrolle: Durch die Vorhersage potenzieller Kostentreiber und die Erkennung von ineffizienten Prozessen können Unternehmen Kostenüberschreitungen antizipieren sowie ihre Strategien zur Beschaffung optimieren – und auf diese Weise unnötige Ausgaben vermeiden. Durch diesen proaktiven Ansatz beim Kostenmanagement wird sichergestellt, dass Ressourcen effizient genutzt und die Gewinnmargen maximiert werden.
Ressourcenoptimierung: Durch prädiktive Analysen können Unternehmen die Zuweisung von Ressourcen wie Personal, Lagerbestand und Kapital optimieren, indem sie den zu erwartenden Bedarf und die betrieblichen Anforderungen besser prognostizieren können. Somit sind Ressourcen dann verfügbar, wenn sie am dringendsten benötigt werden – das verbessert die betriebliche Effizienz und vermeidet unnötige Kosten. Die optimierte Nutzung der eigenen Ressourcen führt zu einer besseren Qualität in der Leistungserbringung sowie zu einer höheren Kundenzufriedenheit.
Betrugsprävention: Die Identifizierung und Prävention von Betrug durch die Analyse von Zahlungsmustern und die Aufdeckung von Anomalien stellt einen entscheidenden Teil der prädiktiven Analyse zum Schutz Ihres Unternehmens dar. Durch die Echtzeit-Erkennung von Unregelmäßigkeiten können Unternehmen sofort Maßnahmen ergreifen, um Schäden zu verhindern, Vermögenswerte zu schützen und die betriebliche Integrität zu wahren.
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Komponenten der prädiktiven Analyse
Einer der Kernaspekte der prädiktiven Analyse ist die prädiktive Modellierung. Dabei werden mathematische Modelle erstellt, die auf der Grundlage früherer Daten zukünftige finanzielle Ergebnisse vorhersagen können. Prädiktive Analysemodelle bilden den Rahmen für die Vorhersage von Trends, Verhaltensweisen und Ereignissen.
Jedes dieser Vorhersagemodelle – Klassifizierung, Ausreißer und Zeitreihen – spielt eine entscheidende Rolle bei der Erstellung genauer, zuverlässiger Prognosen. Diese dienen als Grundlage für geschäftliche Entscheidungen und helfen Unternehmen, stets einen Schritt voraus zu sein. Durch die Einbindung dieser Modelle können Unternehmen ihre Daten besser analysieren, zukünftige Anforderungen und Ergebnisse präziser vorhersagen und proaktiv auf neue Trends und Herausforderungen reagieren.
Klassifizierungsmodell
Das Klassifizierungsmodell kategorisiert Daten in vordefinierte Klassen oder Kategorien. Dies ist in Szenarien von Vorteil, in denen Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage von Klassifizierungen treffen müssen, beispielsweise bei der Bewertung von Kreditrisiken, der Kundensegmentierung, der saisonalen Schwankungen oder der Aufdeckung von Betrug. Das Modell analysiert verschiedene Faktoren – wie Zahlungsverhalten, Einkommen und Bonität – um den Kunden als risikoreich oder risikoarm einzustufen. Klassifizierungsmodelle helfen dabei, Entscheidungen zu treffen, mit denen Risiken minimiert und Chancen maximiert werden.
Ausreißermodell
Das Ausreißermodell konzentriert sich auf die Identifizierung von Datenpunkten, die erheblich von der Regel abweichen. Dies könnte auf ungewöhnliche oder unerwartete Vorkommnisse hindeuten. In Finanzprognosen können Ausreißer auf Anomalien wie plötzliche Ausgabenspitzen für Rohstoffe, unerwartete Umsatzeinbrüche oder unregelmäßige Finanztransaktionen hinweisen. Das Ausreißermodell ist für die Genauigkeit von prädiktiven Analysen unerlässlich, denn es hilft, Störfaktoren herauszufiltern und sicherzustellen, dass Vorhersagen auf zuverlässigen Daten basieren.
Zeitreihenmodell
Das Zeitreihenmodell wird verwendet, um Eingaben oder aufgezeichnete Daten in bestimmten Intervallen zu analysieren. So können Unternehmen Trends und Muster im Laufe der Zeit vorhersagen. Dieses Modell ist besonders wichtig für die Finanzprognose, um zu verstehen, wie sich Variablen im Laufe der Zeit entwickeln. Zeitreihenmodelle sind für die Budgetierung und Planung unerlässlich, da sie Vorhersagen in einen zeitlichen Kontext setzen und Unternehmen dabei helfen, Veränderungen zu antizipieren und ihre Strategien entsprechend anzupassen.
Algorithmen für maschinelles Lernen
Algorithmen für maschinelles Lernen sind ein weiterer leistungsstarker Bestandteil der prädiktiven Analyse, da sie die Fähigkeit fördern, Muster aufzudecken und zukünftige Ergebnisse genau vorherzusagen. Diese Algorithmen lernen aus historischen Daten, indem sie komplexe Beziehungen und Zusammenhänge identifizieren – was bei herkömmlichen Analysen nicht sofort ersichtlich ist. Zu den gängigen Algorithmen für maschinelles Lernen, die in der prädiktiven Analyse eingesetzt werden, zählen die Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume, Random Forests und neuronale Netze. Diese Tools können große Datensätze aus Big Data verarbeiten und dabei vielfältige, umfangreiche Informationen verstehen. So können zuverlässige Vorhersagen generiert werden. Die Algorithmen verarbeiten Daten kontinuierlich über einen längeren Zeitraum, verfeinern ihre Genauigkeit, passen sich neuen Mustern an und verbessern die Prognosen.
Integration in Geschäftsprozesse
Die Integration der prädiktiven Analytik in Business Intelligence ist entscheidend für die bestmögliche Wirkung. Die nahtlose Einbettung von Vorhersagemodellen in bestehende Abläufe fördert die vorausschauende Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen: Finanzen, Betrieb, Marketing und Personalwesen können von der prädiktiven Analytik profitieren.
Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Integration liegt darin, die prädiktive Analytik auf die strategischen Ziele abzustimmen. Außerdem muss sichergestellt werden, dass die gewonnenen Erkenntnisse direkt in leistungsstarke Geschäftsabläufe einfließen. Durch die Einbindung der prädiktiven Analytik in die täglichen Prozesse können Unternehmen Rohdaten in verwertbare Informationen umwandeln – und so die Effizienz steigern, Kosten einsparen und die Wettbewerbsfähigkeit stärken.
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Lars Mangelsdorf,
CCO bei Yokoy
Vorausschauende Analysen in verschiedenen Geschäftsbereichen und Anwendungsfällen
- Finanzen: Vorausschauende Analysen verändern den Finanzbereich, indem sie die Entscheidungsfindung und Performance durch genaue Umsatz-, Ausgaben- und Cashflow-Prognosen sowie Regressionsmodelle verbessern. Sie unterstützen das Risikomanagement, indem sie potenzielle finanzielle Gefahren aufdecken, Investitionsstrategien durch Kursvorhersagen unterstützen und Budgets optimieren, indem sie Erkenntnisse über den zukünftigen Finanzbedarf liefern und sich dynamisch anpassen.
- Bestandsverwaltung: In der Bestandsverwaltung hilft die prädiktive Analyse, die Lagerbestände zu optimieren, da sie die Nachfrage genauer vorhersagen kann. Im Supply-Chain-Management kann die prädiktive Analyse beispielsweise die saisonale Nachfrage antizipieren, um das Risiko von Überbeständen und Fehlbeständen zu reduzieren und Verschwendung zu verringern. Dadurch werden die Umschlagshäufigkeit der Bestände verbessert, die Lagerkosten minimiert und der Cashflow erhöht.
- Optimierung der Lieferketten: Prädiktive Modelle sind für die Optimierung der Lieferkette von entscheidender Bedeutung, da sie für mehr Transparenz und Effizienz über die gesamte Lieferkette hinweg sorgen. Prognoseinstrumente ermöglichen eine bessere Beschaffungs-, Produktions- und Vertriebsplanung. Dies führt zu einer besseren Koordinierung und kürzeren Vorlaufzeiten. Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen unterstützt die Vorhersageanalyse die Optimierung von Lagerbeständen, Transportrouten und der Gesamtleistung der Lieferkette. Dies trägt zu Kosteneinsparungen und einer höheren Kundenzufriedenheit bei.
- Personalwesen (HR): Im Personalwesen wird die prädiktive Analyse zur Verbesserung des Personalmanagements und der Personalplanung eingesetzt. Sie hilft bei der Vorhersage des Einstellungsbedarfs, indem sie Trends in der Mitarbeiterfluktuation, Rekrutierungsdaten und Prognosen zum Unternehmenswachstum analysiert. Vorhersagemodelle können Kandidaten mit hohem Potenzial identifizieren, die Leistung von Mitarbeitern einschätzen und den zukünftigen Schulungsbedarf vorhersagen. Die Analyse von Faktoren, die zur Arbeitszufriedenheit beitragen, und die Vorhersage möglicher Abwanderungsrisiken helfen bei der Verbesserung der Mitarbeiterbindung.
- Betrieb: Vorhersagemodelle steigern die betriebliche Effizienz, indem sie den Wartungsbedarf prognostizieren, Ausfallzeiten reduzieren und die Lebensdauer von Anlagen verlängern. Sie helfen, Produktionsengpässe zu antizipieren, die Planung zu optimieren und die Verteilung von Ressourcen zu verbessern. Gleichzeitig wird die Qualitätskontrolle unterstützt, um Fehler zu vermeiden. Dieser proaktive Ansatz steigert die Produktivität, senkt die Kosten und optimiert Geschäftsprozesse.
Prädiktive Analysen leicht gemacht mit der KI-gestützten Spesenmanagement-Lösung Yokoy
Die Software von Yokoy für das Spesenmanagement nutzt KI, um Finanzprognosen und die Entscheidungsfindung zu verändern. Unsere fortschrittlichen KI-Techniken sorgen für eine automatisierte Dateneingabe und -verarbeitung und gewinnen wichtige Informationen aus Belegen, Rechnungen und Transaktionen. Dies bildet eine solide Grundlage für prädiktive Analysen, da die Finanzdaten stets präzise und aktuell sind. Die Datenanalyse in Echtzeit hilft dabei, Ausgabenmuster, Trends und Anomalien zu erkennen, wodurch zukünftige Ausgaben prognostiziert und ungewöhnliche Transaktionen erkannt werden können. So können Ihre Führungskräfte kluge Entscheidungen treffen und ihre Budgets auf der Grundlage genauer, aktueller Daten dynamisch anpassen.
Die integrierten prädiktiven Analysemodelle von Yokoy bieten Ihnen zahlreiche Vorteile: Sie erstellen präzise Prognosen für die Budgetierung und Finanzplanung, indem sie historische Daten und aktuelle Markttrends analysieren. Das Spesenmanagementsystem von Yokoy zeichnet sich dadurch aus, dass es Unregelmäßigkeiten in Datensätzen erkennt und dadurch potenzielle Unregelmäßigkeiten verhindert. Anpassbare Berichte und Einblicke ermöglichen es Unternehmen, Analysen an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen und die finanzielle Transparenz zu verbessern.
Darüber hinaus stellt die nahtlose Integration von Yokoy in bestehende Finanzsysteme sicher, dass die prädiktiven Erkenntnisse in allen Geschäftsbereichen konsistent sind. Dadurch werden die finanzielle Gesamtleistung und die Ressourcenverteilung optimiert und Sie können jederzeit fundierte Entscheidungen treffen.
Nächste Schritte
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