Financial Forecasting auf Basis von Zeitreihenanalysen für einen Energiekonzern
Problem
In der Vergangenheit stand ein Kunde vor der herausfordernden Aufgabe, die Prognosegenauigkeit seiner betriebswirtschaftlichen Unternehmensfunktionen erheblich zu optimieren. Dies galt insbesondere für den kritischen Bereich des Financial Forecasting. Es war nicht nur wichtig, die Genauigkeit zu verbessern, sondern auch den gesamten Prognoseprozess für zukünftige Kostenvorhersagen zu automatisieren. Diese Automatisierung sollte den Analysen des Unternehmens mehr Zeit und Ressourcen verschaffen.
Vorgehensweise
Ergebnis
Unsere Lösung optimierte den Ansatz des Kunden zur Kostenvorhersage. Wo früher steuerbare Kostenprognosen primär auf subjektiven Schätzungen des Managements beruhten, bietet unsere datengetriebene Prognose nun eine objektive Überprüfung. Dies hat die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Vorhersagen erheblich verbessert.
Tatsächlich zeigte der automatisierte Financial Forecast, den wir für die Unternehmensfunktionen des Kunden entwickelt haben, eine signifikante Verbesserung des Jahresabschlusses im Vergleich zu ihren vorherigen manuellen Methoden. Zudem ermöglichte die Möglichkeit, historische Kosten visuell darzustellen, eine fundierte Basis für interne Diskussionen und strategische Entscheidungen. Es war ein eindrucksvolles Beispiel dafür, wie moderne Data Science und KI-Technologien die betriebswirtschaftlichen Abläufe in Unternehmen transformieren können.
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