Grundlagen des maschinellen Lernens für die Unternehmensfinanzen

Dieses Buch bietet eine klare und fundierte Einführung in den Einsatz von maschinellem Lernen in der Unternehmensfinanzierung. Es erläutert, wie Unternehmen den Übergang von Budgets, Kennzahlen und Tabellenkalkulationen zu Vorhersagemodellen vollzogen haben, mit denen sich Umsätze prognostizieren, die Liquidität einschätzen, Risiken klassifizieren, Betrugsfälle aufdecken und strategische Entscheidungen unterstützen lassen. Ohne fortgeschrittene Programmierkenntnisse vorauszusetzen, verbindet das Werk Finanztheorie, Datenwissenschaft, Ethik der künstlichen Intelligenz, Fallstudien und reproduzierbaren Code in Python und R. Der Ansatz ist akademisch, aber dennoch zugänglich: Es richtet sich an Studierende, Unternehmer, Finanzanalysten und junge Fachkräfte, die die digitale Transformation der Finanzwelt verstehen möchten, ohne dabei den menschlichen Blickwinkel aus den Augen zu verlieren. Die zentrale Botschaft ist klar: Algorithmen ersetzen das finanzielle Urteilsvermögen nicht; sie erweitern es, hinterfragen es und zwingen dazu, es besser zu dokumentieren.