KI im Controlling: Forecasts, Abweichungen, Anomalien

KI-Use-Cases im Finance-Alltag

• Forecasting im Controlling
• Anomalieerkennung bei Abweichungen
• Treiberanalyse für Kennzahlen
• Grenzen und Kontrollpunkte

Datenbasis für belastbare Forecasts

• ERP-, BI- und CSV-Datenquellen
• Granularität und Periodenlogik
• Missing Values und Ausreißer
• Saisonalität in Finance-Zeitreihen
• Feature Engineering für Kennzahlen

Forecasting-Grundlagen im Controlling

• Naive Baseline-Modelle
• Moving Average und Glättung
• Exponential Smoothing
• Treiberbasierte Regression
• Rolling Forecast und Backtesting

Modellbewertung und Unsicherheit

• MAE, RMSE und MAPE
• Fallstricke bei Prozentfehlern
• Konfidenzintervalle und Forecast-Bänder
• Overfitting und Modell-Drift

Anomalieerkennung und Alarmdesign

• Z-Score und IQR
• Control Charts
• Isolation Forest konzeptionell
• Schwellenwerte und Priorisierung
• False Positives und Eskalation

Betrieb in der Controlling-Routine

• Explainability für Forecast-Änderungen
• Reporting-Storyline für Management
• Freigaben und Verantwortlichkeiten
• Dokumentation und Audit-Trail
• Monitoring im Monatsabschluss

• Grundverständnis von Controlling-Kennzahlen und Periodenlogik wie Plan/Ist und Abweichungen
• Keine Programmierkenntnisse erforderlich, Offenheit für Datenarbeit, Metriken und Entscheidungslogik genügt
• Erste Erfahrung mit Excel, BI-Reports oder Monatsabschlussdaten ist hilfreich

• Controllerinnen und Controller in Planung, Reporting, Forecasting und Monatsabschluss
• Finance Business Partner sowie FP&A-Verantwortliche mit Bedarf an belastbaren Prognosen
• Leitungen im Controlling, die Forecast-Prozesse, Alarmregeln und Governance stabilisieren
• Data-, BI- und Reporting-Rollen im Finance-Umfeld mit Schnittstelle zu KI-Anwendungen