Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Finanzanalysen durchführen, Budgets erstellen und Zukunftsprognosen erstellen.
Traditionelle Finanzprognosen basieren üblicherweise auf:
Historischen Daten, Tabellenkalkulationen, statistischen Modellen und Finanzexpertise.
Diese Methoden bilden weiterhin wichtige Grundlagen des betrieblichen Finanzmanagements.
Da die Menge der zu verarbeitenden Daten jedoch stetig wächst und die Marktumgebungen immer komplexer werden, kann die alleinige Verwendung historischer Finanzberichte und starrer Modelle die schnelle Reaktion auf neue Entwicklungen erschweren.
Künstliche Intelligenz kann Finanzsystemen helfen, ein deutlich breiteres Datenspektrum zu verarbeiten.
Zum Beispiel:
Verkaufsdaten
Marktdaten
Kundenverhalten
Makroökonomische Indikatoren
Informationen zur Lieferkette
Betriebsdaten von Unternehmen
Nachrichten und Textinformationen
Mithilfe von Technologien wie maschinellem Lernen, Zeitreihenanalyse und natürlicher Sprachverarbeitung kann KI Forschern helfen, komplexe Zusammenhänge in Daten zu erkennen und eine systematischere analytische Unterstützung für verschiedene Zukunftsszenarien zu bieten.
Der wahre Wert von KI-gestützten Finanzprognosen liegt daher nicht darin,
„genau zu wissen, was in der Zukunft passieren wird“.
Ein realistischerer Ansatz ist folgender:
Künstliche Intelligenz (KI) wird eingesetzt, um die Datenverarbeitung zu verbessern und Finanzprognosen zeitnaher, dynamischer und systematischer zu gestalten.
KAEL AI erforscht weiterhin die Integration von KI, Finanzdaten, quantitativer Forschung und Risikomanagement mit dem Fokus darauf, wie KI Teil eines umfassenderen Rahmens für Finanzanalyse und -prognose werden kann.
Was ist KI-gestützte Finanzprognose?
KI-gestützte Finanzprognose bezeichnet die Nutzung von:
Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Datenanalyse
zur Untersuchung historischer und aktueller Daten und zur Analyse möglicher zukünftiger Finanz- oder Marktentwicklungen.
Finanzprognosen können Folgendes umfassen:
Unternehmensumsatz
Cashflow
Nachfrage
Kosten
Gewinnmargen
Marktveränderungen
Anlagerisiko
Kapitalbedarf
und:
Potenzielle Ergebnisse unter verschiedenen Geschäftsszenarien.
Herkömmliche Prognosen basieren oft auf einer begrenzten Anzahl fester Variablen.
KI-Systeme können mehr Variablen gleichzeitig verarbeiten und komplexe Zusammenhänge zwischen ihnen untersuchen.
Dies ermöglicht die schrittweise Weiterentwicklung der Finanzprognose von:
Statischer Prognose
zu:
Dynamischer Prognose.
Wie wird eine traditionelle Finanzprognose durchgeführt?
Finanzabteilungen in Unternehmen nutzen seit Langem verschiedene statistische Methoden zur Prognoseerstellung.
Zu den gängigsten Methoden gehören:
Zeitreihenanalyse
Die Zeitreihenanalyse untersucht:
Wie sich dieselbe Variable im Laufe der Zeit verändert.
Zum Beispiel:
Der Umsatz eines Unternehmens in den letzten 36 Monaten.
Der Preis eines Vermögenswerts über mehrere Jahre.
Der monatliche Cashflow eines Unternehmens.
Diese Datensätze können verwendet werden, um Folgendes zu untersuchen:
Saisonalität, langfristige Trends und zyklische Muster.
Gleitende Durchschnitte
Gleitende Durchschnitte können helfen, kurzfristige Schwankungen in den Daten auszugleichen.
Zum Beispiel:
Wenn die täglichen Umsatzzahlen stark schwanken, können Analysten Folgendes verwenden:
7-Tage- oder 30-Tage-Durchschnitte
um klarere Trends zu erkennen.
Exponentielle Glättung
Die exponentielle Glättung gewichtet aktuellere Daten stärker.
Diese Methode kann hilfreich sein, um zu untersuchen:
Ob aktuelle Veränderungen zukünftige Trends beeinflussen.
Diese traditionellen Methoden bleiben weiterhin von großer Bedeutung.
KI ersetzt sie nicht einfach.
Ein gängigerer Ansatz ist:
Traditionelle statistische Modelle + Maschinelles Lernen
arbeiten gemeinsam in einem Prognoserahmen.
Wie verändert Maschinelles Lernen die Finanzprognose?
Traditionelle Finanzmodelle erfordern in der Regel, dass Forscher im Voraus festlegen:
Welche Variablen wichtig sind.
Maschinelles Lernen kann Systemen helfen, Beziehungen zwischen einer größeren Anzahl von Variablen zu analysieren.
Beispielsweise kann ein Umsatzprognosemodell eines Unternehmens gleichzeitig folgende Daten analysieren:
Historische Umsätze
Preisänderungen
Marketingaktivitäten
Kundenverhalten
Wirtschaftliche Lage
Saisonale Faktoren
und weitere Daten.
Maschinelles Lernen kann helfen zu identifizieren:
Welche Variablen statistische Beziehungen zu den Ergebnissen aufweisen.
Es kann auch analysieren:
Nichtlineare Beziehungen, die traditionelle lineare Modelle möglicherweise nur schwer erkennen können.
Ein Prinzip ist jedoch äußerst wichtig:
Ein komplexeres Modell liefert nicht zwangsläufig eine bessere Prognose.
Komplexe Modelle können außerdem:
Überanpassung, Rauschen lernen oder unter neuen Marktbedingungen versagen.
Daher benötigen Modelle eine kontinuierliche Validierung.
Wie wird Deep Learning in der Finanzprognose eingesetzt?
Deep Learning ist ein wichtiger Teilbereich des maschinellen Lernens.
Neuronale Netze können große Mengen an Variablen verarbeiten und komplexe Muster erkennen.
In der Finanzprognose kann Deep Learning zur Untersuchung folgender Daten eingesetzt werden:
Zeitreihendaten
Preisdaten
Nachfrageänderungen
Betriebsindikatoren
und:
Komplexe nichtlineare Zusammenhänge.
Wenn ein Datensatz beispielsweise eine große Anzahl historischer Variablen enthält, können Deep-Learning-Modelle helfen, Zusammenhänge zu identifizieren, die mit traditionellen statistischen Methoden nur schwer direkt zu erkennen sind.
Deep Learning kann jedoch auch…