Zahlungsorientierte Finanzplanung mit Hilfe von Predictive Analytics

Inhaltsverzeichnis

1 EINFÜHRUNG

1.1 Problemstellung der Arbeit

1.2 Vorgehensweise der Untersuchung

2 GRUNDLAGEN DES FINANZMANAGEMENTS

2.1 Grundaufgaben des Finanzmanagements

2.2 Finanzwirtschaftliche Ziele

3 GRUNDLAGEN DES FINANZCONTROLLINGS

3.1 Definition von Controlling und Finanzcontrolling

3.2 Ziele und Aufgaben des Finanzcontrollings

3.3 Unterteilung Finanzcontrolling

3.3.1 Strategisches Finanzcontrolling

3.3.2 Operatives Finanzcontrolling

3.3.3 Dispositives Finanzcontrolling

3.4 Organisation des Finanzcontrollings

4 GESTALTUNG VON FINANZCONTROLLING-SYSTEMEN

4.1 Finanzplanung

4.1.1 Definition und Aufgaben der Finanzplanung

4.1.2 Grundsätze der Finanzplanung

4.1.3 Phasen der Finanzplanung

4.1.4 Fristigkeiten der Finanzplanung

4.1.4.1 Kurzfristiger Finanzplan

4.1.4.2 Struktur des kurzfristigen Finanzplanes

4.1.5 Rollierende Finanzplanung

4.2 Finanzkontrolle

5. ZAHLUNGSORIENTIERTE FINANZPLANUNG MIT HILFE VON PREDICTIVE ANALYTICS

5.1 Finanzprognose als Problembereich

5.2 Predictive Analytics: Ein Verfahren zur Finanzprognose

5.2.1 Verfahren zur Finanzprognose

5.2.2 Begriffsbestimmung von Predictive Analytics

5.2.3 Einordnung Predictive Analytics

5.2.4 Voraussetzungen für die Nutzung einer Predictive Analytics Lösung

5.2.5 Status quo

5.3 Predictive Analytics: Verzahnung von Finanzcontrolling und Predictive Analytics

5.3.1 Das Ziel von Predictive Analytics im Finanzcontrolling

5.3.2 Der Prozess einer Predictive Analytics Lösung

5.3.3 Anwendungsbereiche von Predictive Analytics im Finanzcontrolling

5.3.3.1 Kundenspezifisches Finanzcontrolling

5.3.3.2 Text Mining im Finanzcontrolling

5.3.3.3 Big Data im Finanzcontrolling

5.3.4 Vom Controller zum Data Scientist?

5.3.5 Predictive Analytics Governance

5.3.6 Nutzen einer Predictive Analytics Lösung

5.3.7 Problembereiche bei der Anwendung einer Predictive Analytics Lösung

6 FAZIT

Zielsetzung & Themen

Diese Arbeit untersucht, inwieweit Predictive Analytics als Instrument zur Verbesserung der zahlungsorientierten Finanzplanung im Finanzcontrolling eingesetzt werden kann. Im Fokus steht die Fragestellung, ob die Implementierung einer solchen Technologie unter Berücksichtigung von Big Data-Aspekten einen messbaren Mehrwert für die Unternehmenspraxis bietet.

• Grundlagen des Finanzmanagements und des Finanzcontrollings
• Methoden und Prozesse der Finanzplanung
• Funktionsweise und Reifegradmodelle von Predictive Analytics
• Verzahnung von Predictive Analytics mit dem Finanzcontrolling
• Rollenveränderung vom klassischen Controller zum Data Scientist

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 EINFÜHRUNG: Einleitung in die Problematik wachsender Datenmengen und der Notwendigkeit einer proaktiven Finanzplanung im volatilen Marktumfeld.

2 GRUNDLAGEN DES FINANZMANAGEMENTS: Erläuterung der Kernaufgaben und finanzwirtschaftlichen Ziele, die durch das Controlling zu unterstützen sind.

3 GRUNDLAGEN DES FINANZCONTROLLINGS: Definition des Controllings sowie Abgrenzung der strategischen, operativen und dispositiven Finanzcontrolling-Bereiche.

4 GESTALTUNG VON FINANZCONTROLLING-SYSTEMEN: Detaillierte Darstellung des Finanzplanungsprozesses und der Grundsätze einer effektiven Finanzkontrolle.

5. ZAHLUNGSORIENTIERTE FINANZPLANUNG MIT HILFE VON PREDICTIVE ANALYTICS: Kernteil der Arbeit, der die Anwendung von Predictive Analytics, den Prozess der Implementierung sowie die Rolle des Controllers als Data Scientist beleuchtet.

6 FAZIT: Zusammenfassung der Erkenntnisse, die Predictive Analytics als komplementäres, zukunftsweisendes Instrument identifizieren, dessen Nutzen sorgfältig abzuwägen ist.

Schlüsselwörter

Finanzcontrolling, Finanzplanung, Predictive Analytics, Big Data, Liquidität, Prognose, Finanzmanagement, Data Scientist, Controlling, Prozessoptimierung, Business Analytics, Unternehmensplanung, Datenqualität, Investitionskosten, Finanzprognose.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit analysiert den möglichen Einsatz von Predictive Analytics im Finanzcontrolling, insbesondere zur Optimierung der kurzfristigen, zahlungsorientierten Finanzplanung.

Welches sind die zentralen Themenfelder?

Die Schwerpunkte liegen auf den Grundlagen des Finanzmanagements, der Funktionsweise von Predictive Analytics-Technologien und den Auswirkungen von Big Data auf das Controlling.

Was ist die primäre Forschungsfrage?

Es wird untersucht, inwieweit die Implementierung von Predictive Analytics nach heutigem Stand einen sinnvollen Mehrwert für die Qualität der Finanzplanung im Finanzcontrolling bietet.

Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?

Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Fundierung durch Literaturanalyse und einer praxisnahen Auseinandersetzung mit Prozessmodellen für Predictive Analytics.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil widmet sich der Einordnung von Predictive Analytics in das bestehende Finanzcontrolling, dem Prozess der Datenanalyse und der veränderten Rolle des Controllers.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Typische Begriffe sind Finanzcontrolling, Predictive Analytics, Finanzplanung, Liquiditätssicherung und der Wandel zum Data Scientist.

Was unterscheidet Predictive Analytics von klassischem Reporting?

Während klassisches Reporting primär retrospektiv ist (was ist passiert?), zielt Predictive Analytics auf die Vorhersage zukünftiger Entwicklungen basierend auf Datenmustern ab.

Warum spielt die Datenqualität eine so große Rolle?

Da automatisierte Prognosen direkt auf den eingespeisten Datensätzen basieren, führen fehlerhafte Daten zwangsläufig zu Fehlentscheidungen im Management.

Was verändert sich in der Rolle des Controllers durch diese Technologien?

Der Controller muss vermehrt IT- und Statistikkenntnisse erwerben, um Datenmodelle zu verstehen und Ergebnisse korrekt zu interpretieren; er ergänzt sein Profil durch Rollenbilder des Data Scientists.

Wie hoch sind die Erfolgsaussichten beim Einsatz von Predictive Analytics?

Empirische Daten zeigen, dass Unternehmen durch den Einsatz dieser Technologien Umsatzsteigerungen und Kostenersparnisse erzielen können, sofern die strategischen und technologischen Voraussetzungen erfüllt sind.