Zu einem besonders anschaulichen Gastvortrag durften wir mit Herrn Udo Haase, Head of Financial Group Planning & Reporting, sowie Xuwei Shang, Head of Financial Controlling, zwei Vertreter von Evonik im Rahmen des Kurses „Controlling und Führungsentscheidungen“ (BW46, Bachelor-Studiengang BWL) begrüßen.
Buzzwords wie künstliche Intelligenz oder Data Mining fallen heute ganz beiläufig und wie selbstverständlich. Selten ist den Adressaten hingegen klar, was sich hinter den Begriffen verbirgt – geschweige denn, wie praktische Anwendungsfälle aussehen könnten und wie diese funktionieren.
Ein konkreter Anwendungsfall ist die Quartalsprognose von Free Cash Flows im Controlling bei Evonik. Der Free Cash Flow (auch FCF) umfasst als Indikator für die Innenfinanzierungskraft Mittel, die zur Bedienung von Ansprüchen der Kapitalgeber zur Verfügung stehen. Neben der internen Planung achten insbesondere auch Investoren sehr genau auf diese Größe, weswegen eine möglichst genaue Prognose sowohl intern als auch für die externe Berichterstattung von großer Bedeutung ist.
Anhand der notwendigen Schritte für das Aufsetzen und die Implementierung eines Machine Learning Modells (Variablenauswahl, Performancevergleich verschiedener Algorithmen etc.) wurde sehr plastisch dargestellt, wie das Berufsbild von Controllern künftig zunehmend aussehen wird: Das bereits notwendige gute Datenverständnis wird durch Kenntnisse über immer leistungsfähigere Analyseansätze ergänzt. Dabei ist das Zusammenspiel von Data Scientists (technisch) und Controllern (fachlich) essenziell, um die richtigen Schlüsse aus den Modellen zu ziehen und diese fortlaufend weiter zu trainieren. Erst auf dieser Grundlage lassen sich gezielt Handlungsmaßnahmen ableiten, um aus den Erkenntnissen echte Mehrwerte für das Unternehmen zu generieren.
Wir danken Herrn Haase und Herrn Shang herzlichst für diese detaillierten Einblicke in den praktischen Use Case von Machine Learning im Controlling!