2 klesing andreas kpmg - zeitreihenanalyse und forecasting
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
Forecasting als Bestandteil Künstlicher Intelligenz<br />
Vorhersagen (engl. Forecasts) sind von f<strong>und</strong>amentaler Bedeutung für eine Reihe von Geschäftszweigen, z.B.<br />
Absatzvorhersagen, Liquiditätsplanung, Lageroptimierung, etc. Die Art <strong>und</strong> Weise wie Vorhersagen generierte<br />
werden, wird der Komplexität dieser Aufgabe jedoch oft nicht gerecht <strong>und</strong> damit wird das finanzielle Potential guter<br />
Forecasts verschenkt. Daher, können algorithmisch erzeugte, datenbasierte Vorhersagen signifikanten Mehrwert<br />
erzeugen.<br />
Ausgangslage: Manuelle Prognosen<br />
• Aufwändige manuelle Abschätzung oder als<br />
Alternative schlechte Ergebnisse<br />
• Heterogene Qualität aufgr<strong>und</strong> unterschiedlicher<br />
Herangehensweisen<br />
• Potentiell wenig Verbesserung als Lehre aus<br />
historischen Prognosen<br />
Lösung: Prognosen durch künstliche Intelligenz<br />
• Nutzen vorhandener Daten zur Verbesserung<br />
von Prognosen<br />
• (Teil-)Automatisierte Prognosen<br />
„Human in the Loop“<br />
• Konstante <strong>und</strong> kontrollierbare Qualität<br />
Backtesting ausgewählter Algorithmen<br />
Structured<br />
Data<br />
Deep<br />
Learning<br />
• Zusammenhänge zwischen Effekten sind<br />
unbekannt<br />
• Höhere Kosten<br />
• Zusammenhänge werden sichtbar<br />
• Entlastung der Mitarbeiter<br />
• Kostenverringerung<br />
Enhanced<br />
Insights<br />
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