Master-Thesis: KI gestützte Predictive-Analytics-Modelle

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Sie suchen nach einem spannenden Thema, um Ihren Master zum krönenden Abschluss zu bringen? Dann haben wir da etwas für Sie!

Master-Thesis im Bereich Finance

Auswahl, Test und Implementierung KI-gestützter Predictive-Analytics-Modelle für das rollierende Forecasting im Konzern-Accounting & -Controlling

Kurzbeschreibung:

Der Bereich Finance Transformation unterstützt das Planungs- & Forecasting-Team im Controlling mit Hilfe von IBM Planning Analytics. Daneben entwickeln wir Module für unterschiedliche Anwendungsfälle wie Kostenverfolgung und Dividenden- oder Net Working Capital-Prognose/-Simulation.

Wir haben begonnen, KI-gestützte Prognosemodelle (z.B. ARIMA) bei der Forecast-Erstellung auszuprobieren, um die konzernweit benötigte Manpower und die Zeitdauer für rollierende Geschäftsjahresende-Vorhersagen zu verringern. Erste Ergebnisse sind vielversprechend, und wir möchten diesen Weg weitergehen, indem wir das Modell zu einem ARIMA-X-Modell erweitern und andere KI-gestützte Predictive-Analytics-Module sondieren.

Aufgabenstellung:

Ihre Master-Thesis könnte einen der folgenden Themenkreise abdecken:

Erweiterung der ARIMA-Zeitreihenanalyse:

• Integration weiterer KI-gestützter Algorithmen (z.B. SARIMA, SARIMAX, BATS, TBATS, Prophet, AutoARIMA, AutoTHETA)
• Vergleich und Überprüfung der Prognosequalität anhand statistischer Qualitäts-Kennzahlen
• Empfehlung, welche Algorithmen sich für welche Zeitreihen eignen und wie die Plattform weiter ausgebaut werden kann

Sondierung und Vergleich von KI-gestützten Prognosemodulen:

• Marktanalyse der verfügbaren Module und Vergleich mit einer eigenentwickelten Lösung (Make-or-Buy-Analyse)
• Quantitative und qualitative Bewertung der Module
• Empfehlung zum weiteren Vorgehen

Eine Kombination beider Themen ist möglich und wünschenswert. Sie werden bei Ihrer Arbeit von einem hochmotivierten, jungen Kollegenteam unterstützt!

Lernziele / Kompetenzen:

• Arbeitsumfeld im Accounting & Controlling eines weltweit agierenden Konzerns
• Software-Kenntnisse in Python und IBM Planning Analytics
• Vertiefte Kenntnisse in Predictive-Analytics-Modellen
• Erkennen von Interdependenzen bei Produktmix, Fertigungstiefe und Absatzmärkten
• Methodisches Vorgehen
• Projekt-Dokumentation

Anforderungen:

• Kenntnisse in mehrstufiger Deckungsbeitragsrechnung
• Programmierkenntnisse in Python sind von Vorteil
• Eigeninitiative
• Teamfähigkeit
• Offene Kommunikation in interdisziplinär besetzten Teams

Zielgruppe: Studenten/innen der Fachrichtungen Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, Betriebswirtschaftslehre, Data Science.

Beginn: ab sofort, bzw. nach Vereinbarung

Dauer: 6 Monate

Vergütung: 700,- € p.m.

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