Predictive Analytics im Finanzwesen – diese 5 Beispiele sollten Sie kennen

Die meisten Finanz-Teams spüren bereits heute, dass ihr Unternehmen neue Anforderungen an sie stellt und neue Aufgabenbereiche entstehen. Der klassische Finanzbereich muss dabei über traditionelle Funktionen wie Buchhaltung, Controlling und Berichtswesen hinauswachsen und neue Erkenntnisse und Prognosen bereitstellen, die die Entscheidungsfindung in allen Fachbereichen beschleunigen. Predictive Analytics unterstützt dabei: Durch die Analyse von Daten aus der Vergangenheit können Trends und Entwicklungen vorhergesagt werden, die Führungskräften wichtige Einsichten für ihre Entscheidungen liefern.

Predictive Analytics - ist ein Teilgebiet der Datenanalyse, bei dem mithilfe von maschinellen Lernverfahren Vorhersagen über zukünftige Ereignisse getroffen werden. Dazu werden große Mengen an Daten aus der Vergangenheit ausgewertet und mithilfe von mathematischen Algorithmen analysiert, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Diese Muster werden dann dazu genutzt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen und Handlungsempfehlungen abzuleiten.

• Debitoren Scoring ist ein Verfahren, bei dem die Kreditwürdigkeit von Debitoren, also von Kunden oder Geschäftspartnern, die Geld schulden, beurteilt wird. Dieses Scoring kann mit Hilfe von künstlicher Intelligenz automatisiert werden. Bei der automatisierten Debitoren Scoring-Methode werden zunächst umfangreiche Daten über die Debitoren gesammelt und analysiert. Eine hohe Punktzahl oder eine niedrige Risikokategorie deuten darauf hin, dass der Debitor eine hohe Kreditwürdigkeit hat und somit ein geringeres Risiko darstellt, dass er seine Schulden nicht begleichen kann. Eine niedrige Punktzahl oder eine hohe Risikokategorie hingegen deuten auf eine geringere Kreditwürdigkeit hin und somit auf ein höheres Risiko, dass der Debitor seine Schulden nicht begleichen kann. Gerade bei einer Vielzahl von unterschiedlichen Debitoren kann das automatisierte Scoring helfen, Risiken zu identifizieren und entgegenzuwirken. 

• Ein Cashflow Forecast hilft bei der effizienten Steuerung und Planung von Zahlungsströmen. Cashflow Management spielt gerade in heutigen, sehr volatilen Zeiten eine wichtige Rolle, auch um nicht unverschuldet bzw. unvorbereitet bei möglichen Liquiditätsengpässen zu sein. Mit Hilfe eines entsprechenden Forecasts kann ein Unternehmen seine Finanzplanung verbessern und sicherstellen, dass jederzeit genug liquide Mittel zur Verfügung stehen, um alle Verbindlichkeiten zu erfüllen. Es ist wichtig zu beachten, dass KI-Systeme nur so gut sind wie die Daten, auf die sie zugreifen, und dass sie möglicherweise nicht in der Lage sind, unvorhergesehene Ereignisse oder Veränderungen in der Geschäftsumgebung zu berücksichtigen. Deshalb sollten Cashflow Forecasts immer mit Vorsicht interpretiert werden und sollten nur als Orientierungshilfe dienen, nicht als exakte Vorhersage.

• Payment Prediction bezieht sich auf die Verwendung von KI-Technologien, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine bestimmte Zahlung fristgerecht geleistet wird. Diese Vorhersage kann durch die Analyse von verschiedenen Faktoren erstellt werden, wie zum Beispiel dem Zahlungsverhalten des Schuldners in der Vergangenheit, seiner aktuellen finanziellen Situation und seinem Einkommensniveau. Die Payment Prediction ist ergänzend zum Cashflow-Forecast zu sehen.

• Fraud Detection oder Betrugserkennung mit KI bezieht sich auf die Verwendung von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. Das System kann dazu verwendet werden, große Mengen von Daten zu analysieren, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf Betrug hinweisen könnten. Gerade in großen Unternehmen und Konzernen ist es nicht einfach, den Überblick über alle Transaktionen und Geldflüsse zu behalten. Hier kann mithilfe von KI ein zusätzlicher Mechanismus installiert werden, der die Transaktionsdaten auf Auffälligkeiten untersucht und diese zur genaueren Prüfung sortiert.

• Predictive Planning bezieht sich auf die Verwendung von KI-Technologien, um zukünftige Ereignisse oder Entwicklungen vorherzusagen und darauf basierende Entscheidungen zu treffen. Es kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, wie zum Beispiel im Marketing, in der Finanzplanung, im Kundenservice und in der Lieferkette. Im Bezug auf die Finanzplanung kann KI dazu genutzt werden, um die Stabilität einer Planung innerhalb eines Jahres permanent zu monitoren und zu bewerten. Durch die hohe Zahl an Einflussfaktoren und Daten ist es für die Mitarbeiter*Innen oft nicht einfach, diesen Prozess ständig zu monitoren oder gar die Ursachen für eine Abweichung zu erkennen.

Neben den genannten Anwendungsfällen gibt es eine Vielzahl an weiteren Use Cases zum Einsatz von Predictive Analytics. Die Erfahrung mit datengetriebenen Lösungen hat gezeigt, dass die jeweiligen Anwendungsfälle pro Unternehmen individuell geprüft und der Nutzen und die Mehrwerte genau bewertet werden müssen. Dies liegt insbesondere darin, dass die Voraussetzungen in den Unternehmen immer noch sehr unterschiedlich sind - sowohl prozessual als auch datenseitig (Quantität und Qualität). Unsere Empfehlung ist daher jeden Use Case vorab mit entsprechenden Experten zu diskutieren und zu bewerten.

Durch Cloud-basierte Software-as-a-Service (SaaS)-Architektur wie Microsoft Azure lassen sich Predictive Analytics-Vorhaben schnell in die Tat umsetzen. Das ERP-System Dynamics 365 Finance & Supply Chain Management bietet beispielsweise bereits standardmäßig direkten Zugriff auf Machine-Learning-Modelle, die direkt im System angewendet und getestet werden können. Durch innovative Ansätze wie Open AI und ChatGPT wird die Umsetzung in Zukunft sicherlich noch um ein Vielfaches einfacher werden.