Vortrag | Replay 28.04.2022
Das Einführen von Projekten, die auf Machine Learning basieren, unterscheidet sich stark von traditionellen Software-Projekten. Insbesondere Probleme, hinter denen sich repetitive Tätigkeiten verstecken, eignen sich sehr gut für ML-Methoden.
Mittels Use Cases aus der Finanzplanung und der finanziellen Entscheidungsfindung zeigen wir Ihnen, wie die Eigenarten und Abläufe in diesen Projekten zu verstehen und zu bewerten sind, um so den Einsatz von Data-Science-Technologien zu ermöglichen.
Anhand von einem unserer Projekte zur Liquiditätsplanung mit Machine Learning veranschaulichen wir, wie Machine-Learning-Modelle zur Vorhersage des Cashflows und der Liquidität implementiert und produktiv gesetzt wurden, um unter anderem eine effiziente operative Planung zu ermöglichen. Mit diesen Einblicken erhalten Sie ein Bild von den Potentialen und Einschränkungen der aktuellen Machine-Learning- und AI-Modelle. So können Sie Projekte in diesem Umfeld bewerten und besser planen.
Zwei Tage Online-Event als Navigator zur Digitalisierung des Finanzbereichs.
Nicht erst seit den Entwicklungen der vergangenen zwei Jahre wird klar, wie wichtig es ist, Daten schnell und umfassend für Entscheidungen zu nutzen. Die #DFConline zeigt Potenziale und Handlungsfelder für das Planen und Steuern in Finanzen und Controlling auf.
