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Forecasting und Finanzplanung mit KI

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ausgestellt für Florian Peters am 12.02.2026 durch die Haufe Akademie

Empfänger:innen dieses Badges haben an einer betrieblichen Weiterbildung der Haufe Akademie teilgenommen. Die betriebliche Weiterbildung vermittelte profundes Wissen und Kompetenzen mit höchsten Anforderungen an Aktualität, Qualität und Praxisrelevanz. Ausgewählte Top-Referent:innen, State-of-the-Art Inhalte und erprobte Lerntransfertools befähigen die Empfänger:innen dieses Badges dazu, das vermittelte Know-how wirksam in die Praxis umzusetzen.

Tag 1: Theorie und Grundlagen

Einführung in Künstliche Intelligenz im Finanzwesen

  • Grundlagen der KI-Technologien und deren Einsatz im Rechnungswesen.
  • Trends, Entwicklungen und Innovationen im Bereich KI-gestützter Finanzplanung.

Traditionelle Methoden vs. KI-gestütztes Forecasting

  • Vergleich klassischer Prognosemodelle mit KI-basierten Ansätzen.
  • Fallbeispiele zur Veranschaulichung der Vor- und Nachteile.

Spezifische Prognosemodelle für Forecasting und Finanzplanung

  • Einführung in Zeitreihenanalyse und statistische Modelle:
    • ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average).
    • SARIMA (Seasonal ARIMA).
    • Exponentielle Glättungsverfahren und Holt-Winters-Methode.
    • Regressionsanalyse und deren Anwendung in der Budgetplanung.

Machine Learning Modelle im Forecasting

  • Überwachtes Lernen: Lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests.
  • Unüberwachtes Lernen: Clustering-Methoden und deren Nutzen für Finanzprognosen.

Deep Learning und neuronale Netze

  • Grundlagen neuronaler Netze und deren Anwendung im Finanzwesen.
  • RNNs (Rekurrente Neuronale Netze) und LSTM (Long Short-Term Memory) zur Modellierung komplexer Zeitreihen.

Tag 2: Praxis und Anwendung

Praktische Übungen: Arbeiten mit KI-Tools

  • Einführung in führende KI-Tools und Softwarelösungen für Finanzplanung.
  • Datenaufbereitung und Feature Engineering als Grundlage für präzise Modelle.

Hands-on-Training: Modelltraining und Optimierung

  • Aufbau und Training von ARIMA-, RNN- und LSTM-Modellen.
  • Optimierung der Modellparameter und Evaluierung der Ergebnisse.
  • Anwendung auf spezifische Szenarien: Positive und negative Cashflows sowie die Burning Rate.

Interpretation und Präsentation der Ergebnisse

  • Analyse der erstellten Modelle und deren Prognosefähigkeit.
  • Visualisierung und Kommunikation der Ergebnisse für Entscheidungsträger.

Implementierung von KI in der Finanzplanung

  • Strategische Planung für die Integration von KI im Unternehmen.
  • Umgang mit Herausforderungen und Change Management.

Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen, Ausblick und Zukunftsperspektiven