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Forecasting und Finanzplanung mit KI

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ausgestellt für Diane Bachmayer am 30.06.2026 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
  • Aktuelle Modell-Landschaft: Claude Opus 4.7, Sonnet 4.7, Haiku 4.5 und ihre Rollen im Finanzwesen.
  • Trends 2026: Vom Spezial-Modell zum Foundation-Forecaster, vom Chat zum agentischen System.
  • Regulatorischer Rahmen: EU AI Act (AI Literacy seit 2.2.2025, GPAI seit 2.8.2025, Hochrisiko Annex III bis 2.12.2027) und DSGVO.

Klassische Methoden im Überblick

  • ARIMA, SARIMA, Holt-Winters, Regression: Wann sind sie noch sinnvoll?
  • Grenzen klassischer Modelle bei volatilen, multivariaten Finanzdaten.

Time-Series Foundation Models 2026

  • Multivariates Zero-Shot Forecasting (Amazon Chronos-2).
  • Architekturen und Use Cases (Google TimesFM und Salesforce Moirai)
  • Anwendungsszenarien mit Nixtla TimeGPT-2 (Mini, Standard, Pro):
  • Vergleich von Genauigkeit, Kosten und Implementierungsaufwand.

Claude als Co-Pilot in Forecasting-Prozessen

  • Realistische Rolle: Claude ist kein Selbst-Forecaster, sondern Beschleuniger und Validierer.
  • Claude Code: Python- und R-Snippets für Datenaufbereitung, Modelltraining und Evaluation generieren und ausführen.
  • Claude Projects: Datensätze, Annahmen und Prompts dauerhaft im Projekt-Kontext halten.
  • Claude Artifacts: Forecast-Charts und Dashboards interaktiv im Browser bauen.
  • Claude Connectors und MCP: Anbindung an interne Datenquellen und ERP.

Tag 2: Praxis und Anwendung

  • Datenaufbereitung und Feature Engineering mit Claude
  • Frequenz-Harmonisierung, Missing Values, Ausreißer, Saisonalität.
  • Reproduzierbare Pipelines: Prompts, Code-Snippets und Validierungs-Checks im Project.

Hands-on: Forecasts erstellen

  • Workshop A: Foundation Model gegen klassisches ARIMA mit Claude-Hilfe, gleicher Datensatz, dokumentierter Vergleich.
  • Workshop B: Cashflow- und Burning-Rate-Forecast mit Claude Code.
  • Workshop C: Szenario-Logik (Base, Optimistic, Pessimistic) als Artifact.

Forecasting in Excel mit Claude

  • Cowork und das Claude in Excel Add-in: Forecast-Annahmen direkt in der Arbeitsmappe abstimmen.
  • Auditfähige Dokumentation der Annahmen und Modellparameter.

Implementierung im Unternehmen

  • Governance: Prompt-Versionierung, KPI-Katalog, Audit-Trail.
  • DSGVO-konforme Optionen: Anthropic API mit DPA, Claude über AWS Bedrock Frankfurt, EU Data Residency.
  • Bonitätsprüfung als Hochrisiko-Anwendung (Annex III, Frist 2.12.2027): Pflichten und Vorbereitung.
  • AI Literacy im Team: konkrete Maßnahmen für Finance-Abteilungen.
  • Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen, Ausblick und Zukunftsperspektiven.