Financial Forecasting auf Basis von Zeitreihenanalysen für einen Energiekonzern

In der Vergangenheit stand ein Kunde vor der herausfordernden Aufgabe, die Prognosegenauigkeit seiner betriebswirtschaftlichen Unternehmensfunktionen erheblich zu optimieren. Dies galt insbesondere für den kritischen Bereich des Financial Forecasting. Es war nicht nur wichtig, die Genauigkeit zu verbessern, sondern auch den gesamten Prognoseprozess für zukünftige Kostenvorhersagen zu automatisieren. Diese Automatisierung sollte den Analysen des Unternehmens mehr Zeit und Ressourcen verschaffen.

Basierend auf unserer Expertise in Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz haben wir eine individuelle Lösung entwickelt: eine automatisierte Forecasting-Pipeline. Diese innovative Lösung bestand aus mehreren integrierten Modulen:

• Datenaufbereitung: Durch den Einsatz fortschrittlicher Datenverarbeitungstechniken wurden die Daten des Kunden optimiert und für den nächsten Schritt vorbereitet.
• Training von Forecasting-Modellen: Mit mehr als 10 verschiedenen Modellen, einschließlich klassischer statistischer Ansätze sowie moderner Deep-Learning-Methoden, wurde eine umfassende Analyse durchgeführt, um die optimale Prognosemethode für den Kunden auszuwählen.
• Modellauswahl mittels Rankingmodul: Hier wurde durch ein intelligentes Ranking-System das beste Modell ausgewählt, das den spezifischen Anforderungen und Daten des Kunden am besten entsprach.
• Kostenvorhersage: Diese Pipeline ermöglichte sowohl monatliche als auch jährliche Financial Forecasting.
• Nutzerfreundliche Dashboards: Für eine bessere Kommunikation zwischen technischen und nicht-technischen Stakeholdern wurden intuitive Dashboards entwickelt. Diese Dashboards visualisierten sowohl die Prognosedaten als auch die wichtigsten Leistungsindikatoren und waren sowohl für das Business-Team als auch für das Entwicklungsteam zugänglich.

Unsere Lösung optimierte den Ansatz des Kunden zur Kostenvorhersage. Wo früher steuerbare Kostenprognosen primär auf subjektiven Schätzungen des Managements beruhten, bietet unsere datengetriebene Prognose nun eine objektive Überprüfung. Dies hat die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Vorhersagen erheblich verbessert.

Tatsächlich zeigte der automatisierte Financial Forecast, den wir für die Unternehmensfunktionen des Kunden entwickelt haben, eine signifikante Verbesserung des Jahresabschlusses im Vergleich zu ihren vorherigen manuellen Methoden. Zudem ermöglichte die Möglichkeit, historische Kosten visuell darzustellen, eine fundierte Basis für interne Diskussionen und strategische Entscheidungen. Es war ein eindrucksvolles Beispiel dafür, wie moderne Data Science und KI-Technologien die betriebswirtschaftlichen Abläufe in Unternehmen transformieren können.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.