In einer volatilen Gesch\u00e4ftswelt m\u00fcssen CFOs von reiner Reaktion zu aktiver Antizipation \u00fcbergehen. Echtzeitdaten, KI-gest\u00fctzte Prognosen und Szenarioplanung helfen, Risiken zu minimieren und Chancen zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n
Die \u201eunsicheren Zeiten\u201c waren und sind ein Dauerzustand. So begegnete und begegnet uns die aktuelle Weltlage t\u00e4glich auf den Titelbl\u00e4ttern von Finanz- und Wirtschaftspresse. Der World Uncertainty Index<\/a> steigt jedoch seit 1990 kontinuierlich an und die Ereignisse insbesondere der letzten f\u00fcnf Jahre verunsichern CFOs \u2013 manchmal mehr denn je. Etablierte Trends werden durch eine Reihe unvorhersehbarer Ereignisse in einem zunehmend komplexen globalen Umfeld gest\u00f6rt. Die M\u00f6glichkeit, langfristige Prognosen aufzustellen, schwindet. Diese anhaltende Unsicherheit f\u00fchrt unter anderem dazu, dass sich zwei von f\u00fcnf Gesch\u00e4ftsf\u00fchrenden auf k\u00fcnftige Marktumbr\u00fcche nicht angemessen vorbereitet<\/a> f\u00fchlen.<\/p>\n\n\n\n CFOs stehen vor der Aufgabe, Methoden zu entwickeln, mit denen ihr Unternehmen diese Unsicherheiten bew\u00e4ltigen und seine Marktposition halten kann. Dabei kristallisieren sich folgende drei Handlungsfelder heraus:<\/p>\n\n\n\n Traditionelle Prognosemethoden sto\u00dfen in einem volatilen Umfeld an ihre Grenzen. Sie basieren auf historischen Daten und linearen Trends und k\u00f6nnen kurzfristige externe Einfl\u00fcsse wie Zollerh\u00f6hungen oder Unterbrechungen der Lieferketten ebenso wenig ausreichend ber\u00fccksichtigen wie tagespolitische Ver\u00e4nderungen und neue Gesetze, beispielsweise im Feld der ESG-Regularien.<\/p>\n\n\n\n Um in diesem zunehmend dynamischen Wirtschaftsumfeld wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben, ben\u00f6tigen Unternehmen immer mehr Echtzeitinformationen in Kombination mit szenariobasierten Modellierungstools wie Wertetreiberb\u00e4ume. Sie erm\u00f6glichen es CFOs, Echtzeitsimulationen durchzuf\u00fchren und die finanziellen Auswirkungen externer Ereignisse auf Umsatz und Kosten vorherzusagen. Allerdings verf\u00fcgen viele Unternehmen noch nicht \u00fcber die notwendige Datenbasis f\u00fcr solche Echtzeitprognosen, wodurch wertvolles Potenzial nicht gehoben werden kann.<\/p>\n\n\n\n Zugriff auf diese erforderlichen Informationen erm\u00f6glicht eine Big-Data-L\u00f6sung. Durch die Integration einer Cloud-Plattform k\u00f6nnen Unternehmen Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenf\u00fchren und analysieren \u2013 von ERP-Systemen \u00fcber Internetquellen bis hin zu Drittanbieterdaten. Dazu geh\u00f6ren beispielsweise Daten aus dem Gesch\u00e4ftsreisemanagement, die durch Einblicke in Mitarbeiterausgaben, Reisekosten und Ausgabentrends Prognosen verbessern. Durch die Datenbasis lassen sich umfangreiche Simulationen durchf\u00fchren, die die potenziellen Auswirkungen ver\u00e4nderter Parameter, wie etwa einer Zollerh\u00f6hung, detailliert aufzeigen.<\/p>\n\n\n\n Mit solchen Szenarioplanungen k\u00f6nnen CFOs nicht nur auf Ver\u00e4nderungen reagieren, sondern diese auch mit Wenn-dann-Simulationen in ihren Auswirkungen antizipieren und bewusst steuern. Damit st\u00e4rken sie die Widerstandsf\u00e4higkeit des Unternehmens.<\/p>\n\n\n\n Auf unvorhersehbare Marktschwankungen muss schnell reagiert werden. Viele CFOs verlassen sich jedoch noch auf zeitintensive, teilweise manuelle Prozesse sowie Prozesse mit Prozessbr\u00fcchen, um Daten zu sammeln und auszuwerten. F\u00fcr 38\u00a0Prozent der CFOs stellt dies laut dem 51风流Concur CFO Insights Report 2025<\/a> eine der gr\u00f6\u00dften internen Herausforderungen dar. K\u00fcnstliche Intelligenz bietet durch umfassendere Nutzung verschiedener Datenquellen ebenso wie durch schnellere und pr\u00e4zisere Prognosemodelle entscheidende Vorteile. Sie verarbeitet gro\u00dfe, verschiedenartige Datenmengen in Echtzeit und unterst\u00fctzt CFOs auf diesem Weg bei zeitkritischen Entscheidungen.<\/p>\n\n\n\n Eine bedeutende Ver\u00e4nderung ist dabei der \u00dcbergang von Bottom-up- zu Top-down-Prognosemodellen: Statt Daten aufwendig aus einzelnen Abteilungen zusammenzuf\u00fchren, analysieren KI-Systeme CRM-Daten und generieren automatisch detaillierte Umsatzprognosen. Diese Methode hat sich oft als pr\u00e4ziser erwiesen als herk\u00f6mmliche Ans\u00e4tze, da sie die Tendenz einzelner F\u00fchrungskr\u00e4fte ausgleicht, Umsatzprognosen zu niedrig zu sch\u00e4tzen und dadurch Prognosen zu verzerren.<\/p>\n\n\n\nUmfassende Echtzeit-Analyse und Szenarioplanung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
KI-gest\u00fctzte Datenanalyse und Prognose<\/strong><\/h2>\n\n\n\n