Fortgeschrittene Datenanalyse, Dashboards & Agentische KI in der Finanzverwaltung Schulung

Grundlagen der KI und Python mit KI für das Finanzwesen

KI, Analytik und Agentische KI in der modernen Finanzwelt

• Unterschiede zwischen generativer KI, maschinellem Lernen, Automatisierung und agentischer KI sowie ihre jeweiligen Einsatzbereiche in der Finanzbranche.
• Finanzanwendungsfälle in den Bereichen Buchhaltung, FP&A, Berichterstattung, Audit, Treasury und Shared Services.
• Identifizierung geeigneter Aufgaben für KI-Unterstützung im Gegensatz zu kontrollierter Automatisierung.

Python für das Finanzwesen - KI als Coding-Partner

• Python-Grundlagen für Finanzprofis: Variablen, Datentypen, Bedingungen, Funktionen und Notebooks.
• Nutzung von KI-Assistenten zum Erzeugen, Erklären, Debuggen und Verfeinern von Python-Code statt isoliertem Programmieren.
• Prompting-Techniken für eine zuverlässige Code-Generierung mit Fokus auf Finanzen.

Arbeit mit Finanzdaten in Python

• Import von Excel- und CSV-Daten mittels Pandas und DataFrames.
• Filtern, Gruppieren, Aggregieren und Berechnen von Finanzkennzahlen.
• Nutzung von KI zum Erklären von Fehlern, Verbessern der Logik und Dokumentieren der Analyse Schritte.

Praktische Coding-Anwendungen in den Finanzen

• Automatisierung repetitiver Berechnungen, Abweichungsanalysen und Ratio-Analysen.
• Erstellung wiederverwendbarer Python-Workflows mit KI-gestützter Code-Prüfung.
• Validierung von Ergebnissen vor ihrer Verwendung in der Finanzberichterstattung.

Praktische Anwendung

• Erstellen eines KI-gestützten Python-Workflows zur Analyse eines Beispiel-Finanzdatensatzes.
• Prüfung des generierten Codes, Testen von Annahmen und Verbesserung der Ausgabe durch menschliche Validierung.

Fortgeschrittene finanzielle Datenanalyse mit KI

Vorbereitung und Qualität finanzieller Daten

• Bereinigen, Validieren und Standardisieren von Finanzdaten.
• Bearbeitung fehlender Werte, Dubletten, inkonsistenter Klassifizierungen und Datumsprobleme.
• Kombinierung von Daten aus mehreren Finanzquellen für die Analyse.

Fortgeschrittene Finanzanalyse

• Analysen von Umsatz, Kosten, Marge, Rentabilität und Working Capital.
• Budget-vs.-Ist-Abweichungen und Periodenvergleichsanalysen.
• Drill-down-Analysen zur Identifizierung wichtiger finanzieller Treiber.

KI-gestützte Analyse und Anomalie-Erkennung

• Einsatz 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.

Prognose- und Szenarioanalyse

• Historische Trends, Treiber und Annahmen für die Prognose.
• Was-wenn- und Sensitivitätsanalysen zur Entscheidungsunterstützung in den Finanzen.
• Nutzung von KI zur Unterstützung von Szenario-Narrativen unter Wahrung der Finanzkontrollen.

Praktische Anwendung

• Durchführung einer End-to-End-Analyse eines Finanzdatensatzes und Identifizierung wichtiger Abweichungen und Anomalien.
• Ausarbeitung einer knappen, KI-gestützten Zusammenfassung der Finanz-Erkenntnisse, untermauert durch die zugrunde liegenden Daten.

KI-basierte finanzielle Dashboards und Management-Erkenntnisse

Gestaltung von Finanz-Dashboards

• Auswahl bedeutsamer KPIs für Finanz-, Management- und operative Berichterstattung.
• Gestaltung von Dashboards basierend auf Entscheidungsfragen statt visueller Fülle.
• Strukturierung von Ansichten für Exekutive, Management und Analysten.

Erstellung interaktiver finanzieller Dashboards

• Anbindung und Transformation von Finanzdaten für den Dashboard-Einsatz.
• Erstellung von KPI-Karten, Trends, Abweichungsvisualisierungen, Drill-downs und Filtern.
• Erstellung von Ansichten für Budget-vs.-Ist, Rentabilität, Cashflow und Leistungsfähigkeit.

KI-verbessertes Dashboarding

• Nutzung natürlichsprachlicher Abfragen zur Erkundung finanzieller Daten.
• Generierung von KI-gestützten Zusammenfassungen und Erklärungen zu KPI-Bewegungen.
• Nutzung 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

• Erstellung eines interaktiven finanziellen Dashboards unter Verwendung eines strukturierten Datensatzes.
• Hinzufügung von KI-gestützter Management-Kommentierung, die sich auf messbare finanzielle Bewegungen bezieht.

Fortgeschrittene KI-Tools im General Ledger und in der Finanzverwaltung

KI-Anwendungen im General Ledger

• Analyse von GL-Konten, Transaktionsmustern und Buchungsverhalten.
• Einsatz von KI zur Unterstützung bei der Transaktionsklassifizierung und kontobasierten Prüfung.
• Identifizierung ungewöhnlicher, hochriskanter oder musterfremder Einträge.

KI für Abgleichsoperationen

• Abgleich von Datensätzen und Identifizierung von Ausnahmen über verschiedene Finanzdatensätze hinweg.
• Unterstützung bei Bank-, Konzern- und Bilanzabgleichen.
• Priorisierung ungeklärter Posten für die menschliche Untersuchung.

Analysen von Buchungssätzen

• Erkennung doppelter, ungewöhnlicher und manueller Buchungen.
• Periodenende-Buchungsanalyse und Generierung unterstützender Erklärungen.
• Risikokennzahlen und Prüfungspunkte für Finanzteams.

KI im Finanzabschluss und in der Berichterstattung

• Priorisierung von Abschlussaufgaben und ausnahmenbasierte Prüfung.
• KI-gestützte Abweichungserklärungen, Kommentierungen und Prüfungshinweise.
• Nutzung strukturierter Genehmigungs- und Validierungsprozesse vor der finalen Berichterstattung.

Praktische Anwendung

• Analyse eines Beispiel-GL-Datensatzes und Identifizierung von Anomalien und Abweichungen.
• Erstellung einer kontrollierten, KI-gestützten Prüfauswertung für das Finanzmanagement.

Agentische KI für Finanzverwaltung und Entscheidungsunterstützung

Verständnis von Agentischer KI für das Finanzwesen

• Was einen KI-Workflow zu einem agentischen macht: Ziele, Planung, Tools, Speicher, Aktionen und Feedback-Schleifen.
• Wo agentische KI die Finanzverwaltung unterstützen kann und wo menschliche Genehmigung entscheidend bleibt.
• Single-Agent-Workflows im Vergleich zu mehrstufigen oder Multi-Agent-Finanzworkflows.

Gestaltung agentischer Finanz-Workflows

• Erstellung von Agenten für Datenbeschaffung, Analyse, Validierung und Berichterstattung.
• Anbindung von Agenten an strukturierte Finanzdaten und genehmigte Tools.
• Gestaltung von Eskalationsregeln, Prüfpunkten und Genehmigungsgrenzen.

Agentische Anwendungsfälle in den Finanzen

• Automatisierte Abweichungsuntersuchungen und Management-Kommentar-Workflows.
• GL-Ausnahmetriage, Abgleichsunterstützung und Überwachung des Abschlussstatus.
• Prognose-Refresh, Szenariovorbereitung und Finanzabfrage-Assistenten.

Governance, Risiko und Kontrollen für Agentische KI

• Human-in-the-Loop-Kontrollen, Audit-Trails, Berechtigungen und Trennung der Aufgaben.
• Datengeheimhaltung, Halluzinationsrisiko, Validierung und Modellgrenzen.
• Definition sicherer operativer Grenzen vor der Produktivsetzung.

Finale praktische Abschlussarbeit

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