Forecasting und Finanzplanung mit KI
Badge
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.