FINANZPLANUNG UND EBITDA-OPTIMIERUNG MIT KI

Mit Marktsignalen und Unternehmensdaten zur fundierten Finanzplanung.KI-gestützt mit Aicepeak

Aicepeak erkennt in Marktdaten, wann die Finanzplanung zu aktualisieren ist, statt auf die nächste Abweichung zu warten. Dafür holt es die Tiefe unter der Kennzahl nach oben: Commercial und Financial Modelling KI-gestützt in einem Modell, jeder Treiber pro GuV-Zeile sichtbar, gewichtbar und deterministisch nachvollziehbar. Das ist die Grundlage für die laufende Optimierung des EBITDA.

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Microsoft Azure · Microsoft Entra ID · AWS und weitere

Business Modelling

12 Monate · Base Case · Beispiel Papierhersteller

Demo-Daten
Base Best Worst Letzter Lauf 14:32 · 12-Monats-Horizont

Forecast 12 M

68,4Mio €

+7,4 % vs. Plan

Abweichung

+4,7Mio €

Summe der Treiber

Konfidenz

82%

Intervall 80 %

55 60 65 70 Ist Forecast Q1 Q4 n+1 Mio €

Treiberbeiträge

Mio € · gegen Plan
Verkaufspreis +5.2
Absatzmenge +1.8
Produktmix +1.4
Rohstoffkosten −3.1
Energie & Logistik −0.6
Preisindex, Basis 100 Industrie 136 Handel 113 Konsumgüter 109

Unter der Wasserlinie

Treiber für EBITDA werden transparent aufgeschlüsselt.

Sechs Datenkategorien laufen in dasselbe Modell. Jedes Marktsignal lässt sich einer GuV-Zeile zuordnen, zu- und abschalten und in der Gewichtung anpassen.

  • Marktdaten
  • Nachrichten
  • Interne Daten
  • Kostentreiber
  • Pricing
  • GuV-Planung

News Events

4 von 5 aktiv · je Ereignis die GuV-Zeile
Altpapier-Sammelmengen +6 % Angebot Hoch GuV: Rohstoffkosten 1,30×
EU-Rezyklatquoten verschärft Regulierung Mittel GuV: Rohstoffkosten 1,00×
Importstopp lenkt Altpapierströme um Angebot Mittel GuV: Rohstoffkosten 0,85×
Energiepreise H2 stabilisiert Kosten Hoch GuV: Energie und Logistik 1,10×
Hafenstau Hamburg Logistik Niedrig GuV: Energie und Logistik aus

Jedes Ereignis wirkt als Prior auf die Bayesian Engine. Gewichtung manuell überschreibbar, Rechenweg bleibt deterministisch.

Qualität und Effizienz von Business-Planungen haben hohen Einfluss auf den Unternehmenserfolg

Die Planungsqualität für das EBITDA ist zentral für die interne und externe Finanzierung, zum Beispiel Kredit-Covenants, sowie die gesamte Governance eines Unternehmens.

Financial Modelling stellt regelmäßig eine zeitintensive Herausforderung für Unternehmen dar.

  • Marktdaten
  • News
  • Interne Daten
  • Forecast-Historie
  • Kostentreiber
  • Pricing

GuV- und Bilanz-Planung

Financial Modelling, jede Zeile mit ihren Treibern

EBITDA Forecast

Ein Ergebnis, dessen Ableitung offen liegt

Die Zahl ist sichtbar. Die Logik dahinter nicht.

Die Planung wird oft nicht aktualisiert, weil der manuelle Planungsaufwand zu hoch ist

Die Unternehmensplanung bindet hoch ausgelastete, kritische Ressourcen im Management sowie im Controlling und ist in der Regel zeitaufwendig.

  • Controlling

    Controller und Forecaster hoch ausgelastet

    • Budget
    • Monatsabschluss
    • Reporting
    • Business Case
    • Forecast Update
    • Ad-hoc-Analyse

  • Engpass

    Reforecasting bindet kritische Ressourcen

    Ein Forecast

  • Führung

    Geschäftsführung vermeidet unnötige Neuplanungen

    Forecast nur anpassen, wenn es wirklich sein muss.

    Anpassung oft erst bei deutlicher Controlling-Abweichung.

    Start Q1 Q2 Q3 Q4 Große Abweichung
    Reaktion im dritten Quartal Anpassung

HEUTE

Neue Forecasts werden standardmäßig oder im Abweichungsfall anlassbezogen durchgeführt.

MIT AICEPEAK

Aicepeak signalisiert anhand von Marktdatenanalysen, wann neue Forecasts sinnvoll sind.

Diese können nach Freigabe automatisiert durchgerechnet werden.

Die neuesten AI-Modelle eröffnen bisher nicht vorhandene Möglichkeiten zur Effizienz- und Qualitätsverbesserung

Die neuesten KI-Modelle sind nicht mehr als Chatbot gebaut, sondern als Analysewerkzeug: sie arbeiten am Financial Model mit, statt nur Auskunft darüber zu geben.

83 %

Genauigkeit bei komplexen Excel-Aufgaben

Anthropic

  • Complex Model Building
  • Live Data Connectivity

Das KI-Modell bestand fünf von sieben Stufen des Financial Modeling World Cup

Anthropic

Komplexe Finanzanalysen, die sonst Stunden brauchen, laufen in Minuten

Anthropic

Quellen

MIT Sloan, New forecasting model is better with machine learning Anthropic, KI für Financial Services

KI macht die Komplexität verarbeitbar und der Mensch steuert die Entscheidungen

Die Masse an Informationen wird beherrschbar und das Management kann sich auf die Steuerung der Ergebnistreiber fokussieren.

Menschlicher Fokus

  1. Priorisierung
  2. Interpretation
  3. Steuerung

Menschen priorisieren wenige Treiber gleichzeitig. Stark in Einordnung und Entscheidung.

KI-Mustererkennung

  • Interne Treiber (×1000)
  • Externe Signale (×1000)
  • Musteranalyse
  • Datenintegration
  • Modellaktualisierung

KI erkennt Muster über viele Signale gleichzeitig. Breite Analyse interner und externer Treiber. Kontinuierliche Modellaktualisierung.

Gezielte Steuerung

Financial Modeling

Breite Analyse

Der Kreislauf beginnt erneut

Aicepeak verbindet Commercial und Financial Modelling in einem Tool

Externe Marktlogik und interne Unternehmenslogik in einem Modell.

Commercial Modelling

  • Preise
  • Mengen
  • Nachfrage
  • Marktentwicklungen
  • Wettbewerbsimpulse

Aicepeak Intelligence Layer

Verbindung und Synchronisation von Markt- und Steuerungsdaten

Financial Modelling

  • Umsatzentwicklung
  • Kostenstruktur
  • Margen
  • EBITDA-Steuerung
  • Szenarioplanung
Aicepeak übersetzt interne und externe unstrukturierte Datenquellen in belastbare Planungsmodelle.

Die Verarbeitung der Daten kombiniert KI mit Bayesian Regression und Monte Carlo Simulation

SCHRITT 1

Datenquellen

Historische Finanzdaten Strategiedokumente Interne Forecasts Marktdaten Meeting Notes News

Aicepeak Engine

SCHRITT 2

KI-Schicht

  • Strukturierte Extraktion
  • Qualitative Signale

zum Beispiel Produktlaunch +3 bis 5 %

SCHRITT 3

Bayesian Engine

  • Historische Daten als Basis
  • KI-Signale als Priors
  • Monte-Carlo-Szenarien
SCHRITT 4

Forecast Output

Base Case Upside und Downside Confidence Intervals Narrative Erklärung
Das Financial Modelling von Aicepeak kombiniert eine KI-Schicht mit Bayesian Regression und Monte Carlo Simulation für deterministisch nachvollziehbare Berechnungen. Das KI-Modell extrahiert Daten und qualitative Einschätzungen. Die Rechenmaschine kombiniert diese mit historischen Daten und erzeugt belastbare Szenarien. Das KI-Modell erklärt anschließend die Unterschiede der Szenarien in verständlicher Form.

Die Datenspeicherung ist sicher durch Microsoft Azure oder AWS und Entra-ID

Die Reihenfolge der Stationen ist die Laufrichtung der Daten: erst Quellen, dann Data Layer, dann der gesicherte Kern, und erst danach Auswertung und Anwendung.

  1. Externe Quellen

    • Marktdaten-APIs
    • News-Feeds
    • Externe Research-Quellen

  2. Interne Quellen

    • Finanzdaten
    • Historische Forecasts
    • Operative KPIs
    • ERP-, CRM- und BI-Exporte

  3. Ingestion und Data Layer

    • API-Ingestion
    • Manuelle Uploads
    • Datenharmonisierung
    • Storage

  4. Secure Core

    • Microsoft Azure oder AWS
    • Verschlüsselung
    • Zugriffskontrolle
    • Governance

  5. Intelligence Layer

    • Führende KI-Modelle
    • Anbieterunabhängig anbindbar
    • Forecast Engine
    • Scenario Modeling
    • Treiberanalyse

  6. Application Layer

    • Webinterface
    • Forecast Views
    • Scenario Comparison
    • Decision Layer
Die Datensicherheit basiert auf einer Architektur mit Datenspeicherung in Microsoft Azure oder AWS inklusive Entra-ID-Zugangsmanagement. Weitere Deployment-Methoden sind möglich, auch im Rechenzentrum des Kunden.

Aus reaktiver Planung wird produktive Unternehmenssteuerung

Marktsignale lösen den nächsten Forecast aus, nicht die nächste Abweichung, inklusive sofortigem Effizienzgewinn.

Reaktives Modell

Abweichung Neuer Forecast

Q1Q4

Ist Plan

Neuer Forecast erst bei deutlicher Abweichung.

Proaktives Modell

Signal Signal Signal Signal

Q1Q4

Forecast-Abzweigungen Plan

Marktveränderung triggert neue Forecasts.

Trigger-Modul

  • Marktbewegung
  • News
  • Preisänderung
  • Mengensignal

Marktveränderung oder Signal

  • Ressourcen

    Mehr Forecast-Frequenz ohne Mehrbelastung

    Mehr Ressourcen für wertschöpfende Themen

  • Planungssicherheit

    Mehr Planungssicherheit

  • Reaktionsfähigkeit

    Schnellere Reaktionen auf Marktsignale

Warum es für das Geschäft relevant ist

Mit Aicepeak sind Financial Models schneller, fundierter und führen zu mehr Planbarkeit.

  • Schneller

    Weniger manuelle Modellarbeit

    Schnellere Updates

  • Fundierter

    Breitere Datenbasis

    Bessere Forecast-Qualität

  • Planbarer

    Mehr Transparenz

    Stärkere Entscheidungsbasis

Von fragmentierten Daten zu entscheidungsreifen Business Models

Ihre Planung, automatisiert von Marktdaten.

Eisberg: über der Wasserlinie das Ergebnis, darunter die Datentiefe, aus der es entsteht

Über der Wasserlinie

Verlässliche Forecasts Entscheidungsreife Modelle

Unter der Wasserlinie

Datentiefe Erklärte Ableitung KI-Analyse Sichere Infrastruktur

Aicepeak macht Business Modelling datenbasiert, skalierbar und verlässlich.

Sprechen wir über Ihre Planung

In 30 Minuten zeigen wir Aicepeak an einem Beispiel aus Ihrer Branche und welche Treiber wir für Ihr EBITDA identifizieren würden.

Was Sie erwartet

  • Ein Gespräch von 30 Minuten
  • Ein Beispiel aus Ihrer Branche
  • Eine erste Treiberkarte für Ihr EBITDA

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