Fortgeschrittene Datenanalyse, Dashboards und Agentische Intelligenz im Finance-Betrieb Schulung

Tag 1: KI-Grundlagen und Python mit KI für die Finanzwirtschaft

KI, Analytik und Agentische KI in der modernen Finanzwirtschaft

• Wie sich generative KI, maschinelles Lernen, Automatisierung und agentische KI unterscheiden und wo jeder Ansatz in der Finanzbranche passt.
• Anwendungsfälle in der Finanzwirtschaft über Buchhaltung, FP&A, Reporting, Audit, Treasury und Shared Services hinweg.
• Identifizierung geeigneter Aufgaben für KI-Unterstützung im Gegensatz zu kontrollierter Automatisierung.

Python für die Finanzwirtschaft – Die Nutzung von KI als Coding-Partner

• Python-Grundlagen für Finanzfachleute: Variablen, Datentypen, Bedingungen, Funktionen und Notebooks.
• Nutzung von KI-Assistenten zur Generierung, Erklärung, Fehlersuche und Verfeinerung von Python-Code, anstatt allein zu coden.
• Prompting-Techniken für zuverlässige, auf die Finanzwirtschaft zugeschnittene Codegenerierung.

Arbeiten mit Finanzdaten in Python

• Importieren von Excel- und CSV-Daten mittels Pandas und DataFrames.
• Filtern, Gruppieren, Aggregieren und Berechnen von Finanzkennzahlen.
• Nutzung von KI, um Fehler zu erklären, Logik zu verbessern und Analyseschritte zu dokumentieren.

Praktische Anwendungsfälle für Finanz-Coding

• Automatisierung wiederkehrender Berechnungen, Abweichungsanalysen und Verhältniswertanalysen.
• Erstellung wiederverwendbarer Python-Workflows mit KI-gestützter Codeprüfung.
• Validierung der Ergebnisse vor deren Verwendung im Finanzreporting.

Praktische Anwendung

• Aufbau eines KI-gestützten Python-Workflows zur Analyse eines Beispieldatensatzes aus der Finanzbranche.
• Prüfung des generierten Codes, Testen von Annahmen und Verbesserung des Ergebnisses durch menschliche Validierung.

Tag 2: Fortgeschrittene Finanzdatenanalyse mit KI

Vorbereitung und Qualität von Finanzdaten

• Bereinigung, Validierung und Standardisierung von Finanzdaten.
• Bearbeitung fehlender Werte, Duplikate, inkonsistenter Klassifikationen und Datumsprobleme.
• Kombinierung von Daten aus mehreren Finanzquellen zur Analyse.

Fortgeschrittene Finanzanalyse

• Analysen von Umsatz, Kosten, Marge, Rentabilität und Arbeitskapital.
• Budget- vs. Ist-Vergleich, Abweichungsanalysen und Periodenabgleiche (Period-over-Period).
• Drill-Down-Analysen zur Identifizierung der wichtigsten finanziellen Treiber.

KI-gestützte Analyse und Anomalie-Erkennung

• Nutzung von KI zur Untersuchung von Bewegungen, Mustern und ungewöhnlichen Transaktionen.
• Generierung analytischer Fragen und Hypothesen aus Finanzdaten.
• Unterscheidung zwischen nützlichen Signalen und irreführenden, KI-generierten Interpretationen.

Prognosen und Szenarioanalysen

• Historische Trends, Treiber und Annahmen für die Prognose.
• What-if- und Sensitivitätsanalysen zur Unterstützung finanzieller Entscheidungen.
• Nutzung von KI zur Unterstützung von Szenariobeschreibungen bei gleichzeitiger Wahrung der Finanzkontrollen.

Praktische Anwendung

• Durchführung einer End-to-End-Analyse eines Finanzdatensatzes und Identifizierung wesentlicher Abweichungen und Anomalien.
• Vorbereitung einer knappen, KI-gestützten Zusammenfassung von Finanz-Insights, gestützt durch die zugrunde liegenden Daten.

Tag 3: KI-basierte Finanz-Dashboards und Management-Insights

Design von Finanz-Dashboards

• Auswahl aussagekräftiger KPIs für Finanz-, Management- und operatives Reporting.
• Design von Dashboards basierend auf Entscheidungsfragen statt visueller Fülle.
• Gestaltung von Ansichten für Exekutive, Management und Analysten.

Aufbau interaktiver Finanz-Dashboards

• Verbindung und Transformation von Finanzdaten für den Dashboard-Einsatz.
• Erstellung von KPI-Karten, Trends, Visualisierungen von Abweichungen, Drill-Downs und Filtern.
• Gestaltung von Ansichten für Budget vs. Ist, Rentabilität, Cashflow und Performance.

KI-erweitertes Dashboarding

• Verwendung natürlichsprachlicher Abfragen zur Erkundung von Finanzdaten.
• Generierung KI-gestützter Zusammenfassungen und Erklärungen zu KPI-Bewegungen.
• Einsatz von KI zur Identifizierung von Bereichen, die einer tiefergehenden Analyse bedürfen.

Dashboard-Kontrollen und Zuverlässigkeit

• Berücksichtigung von Datenaktualisierung, Nachverfolgbarkeit, Validierung und Abgleich.
• Verwaltung des Zugriffs, sensibler Finanzinformationen und kontrollierter Verteilung.
• Vermeidung irreführender visueller oder KI-generierter Schlussfolgerungen.

Praktische Anwendung

• Aufbau eines interaktiven Finanz-Dashboards unter Verwendung eines strukturierten Datensatzes.
• Hinzufügen von KI-gestützten Management-Kommentaren, die mit messbaren finanziellen Bewegungen verknüpft sind.

Tag 4: Fortgeschrittene KI-Tools in der Hauptbuchhaltung und im Finanzbetrieb

KI-Anwendungen in der Hauptbuchhaltung

• Analyse von GL-Konten, Transaktionsmustern und Buchungverhalten.
• Nutzung von KI zur Unterstützung der Transaktionsklassifizierung und der Kontenebene-Prüfung.
• Identifizierung ungewöhnlicher, hochriskanter oder von der Norm abweichender Einträge.

KI für Abgleichungen (Reconciliations)

• Abgleich von Datensätzen und Identifizierung von Ausnahmen über verschiedene Finanzdatensätze hinweg.
• Unterstützung bei Bank-, Intercompany- und Bilanzabgleichungen.
• Priorisierung unzugelassener Posten für die menschliche Untersuchung.

Analytik von Buchungssätzen (Journal Entries)

• Erkennung von doppelten, ungewöhnlichen oder manuellen Buchungen.
• Periodenende-Analyse von Buchungen und Generierung unterstützender Erklärungen.
• Risikokennzahlen und Prüfungsstichtage für Finance-Teams.

KI im Financial Close und im Reporting

• Priorisierung der Abschlussaufgaben und übernahmen-basierte Prüfung.
• KI-gestützte Erklärung von Abweichungen, Kommentare und Prüfungsnotizen.
• Nutzung strukturierter Genehmigungs- und Validierungsprozesse vor dem endgültigen Reporting.

Praktische Anwendung

• Analyse eines Beispiels GL-Datensatzes und Identifizierung von Anomalien und Abweichungen bei der Abrechnung.
• Erstellung einer kontrollierten, KI-gestützten Prüfungs-Zusammenfassung für das Finanzmanagement.

Tag 5: Agentische KI für Finanzabläufe und Entscheidungsunterstützung

Verständnis von Agentischer KI in der Finanzwirtschaft

• Was einen KI-Workflow zu einem agentischen macht: Ziele, Planung, Tools, Speicher, Aktionen und Feedback-Schleifen.
• Wo agentische KI Finanzabläufe unterstützen kann und wo menschliche Genehmigung unerlässlich bleibt.
• Einzelagenten-Workflows im Gegensatz zu mehrstufigen oder Multi-Agenten-Finanzworkflows.

Gestaltung agentischer Finanz-Workflows

• Erstellung von Agenten für Datenerfassung, Analyse, Validierung und Reporting-Aufgaben.
• Verknüpfung von Agenten mit strukturierten Finanzdaten und zugelassenen Tools.
• Gestaltung von Eskalationsregeln, Prüfpunkten und Genehmigungsgrenzen.

Agentische Anwendungsfälle in der Finanzwirtschaft

• Automatisierte Abweichungsuntersuchungen und Workflows für Management-Kommentare.
• Triagierung von GL-Ausnahmen, Unterstützung bei Abrechnungen und Überwachung des Abschlussstatus.
• Aktualisierung von Prognosen, Szenariovorbereitung und Finanz-Query-Assistenten.

Governance, Risiko und Kontrollen für Agentische KI

• Human-in-the-Loop-Kontrollen, Audit-Trails, Berechtigungen und Segregation of Duties (Aufgabengetrenntheit).
• Datengeheimhaltung, Risiko von Halluzinationen, Validierung und Modellbegrenzungen.
• Definition sicherer Betriebsgrenzen vor der Produktivierung.

Praktisches Abschlussprojekt (Capstone)

• Kombination von Python mit KI, fortgeschrittener Analytik und Dashboard-Ausgaben in einem einzigen Finanzanwendungsfall.
• Gestaltung eines agentischen Workflows, der Ergebnisse analysiert, Ausnahmen markiert und Management-Insights vorbereitet.
• Präsentation des Workflows, der Kontrollen, der Ergebnisse und der empfohlenen nächsten Schritte