Geavanceerde forecastingmodellen met AI
Financiële modellering

Geavanceerde forecastingmodellen met AI

Eenmalige betaling, inclusief toegang tot Power BI oefenomgeving

11/02/2026 7 minuten leestijd Gevorderd
€ 890 Eenmalige betaling, inclusief toegang tot Power BI oefenomgeving
Btw niet inbegrepen. Groepstarieven beschikbaar vanaf 3 deelnemers.
5 plaatsen beschikbaar Nu inschrijven
713
Bekijkingen
137
Vind ik leuks
7 weken
Looptijd
5
Vrije plaatsen
Over dit onderdeel

Standaard budgetteringstools volstaan vaak niet meer zodra een organisatie groeit of wanneer de marktomstandigheden snel wisselen. Forecasting vraagt dan om modellen die meerdere variabelen tegelijk verwerken.

Wat het verschil maakt bij complexe prognoses

Dit programma behandelt technieken zoals rolling forecasts, driver-based planning en anomaliedetectie binnen AI-systemen. Deelnemers leren hoe ze externe datapunten, zoals macro-economische indicatoren of sectorspecifieke benchmarks, kunnen integreren in hun interne prognosemodellen.

De nadruk ligt op het bouwen van modellen die ook uitlegbaar blijven voor niet-technische stakeholders, zoals directie of raad van bestuur.

Praktische aanpak

Elke module bevat een casus uit de praktijk. Een van de uitgewerkte voorbeelden behandelt een middelgroot productiebedrijf dat zijn kwartaalprognoses wil verbeteren na een periode van onvoorspelbare grondstofprijzen. Deelnemers bouwen een vergelijkbaar model op in Power BI gecombineerd met Azure Machine Learning.

Vereiste voorkennis: basiservaring met Excel-gebaseerde budgettering en enige vertrouwdheid met BI-tools.
  • Diepgaande behandeling van driver-based planning
  • Integratie van externe databronnen
  • Presentatietechnieken voor niet-financieel publiek
Programma
  1. Van statisch naar dynamisch forecasten

    Beperkingen van jaarbudgetten. Hoe rolling forecasts werken en waarom ze andere datavereisten hebben.

  2. Driver-based planning opzetten

    Identificeren van de juiste stuurvariabelen per bedrijfstak. Verbanden leggen tussen operationele KPI's en financiële uitkomsten.

  3. Anomaliedetectie in budgetdata

    Hoe AI-systemen afwijkingen signaleren. Verschil tussen ruis en een echt probleemsignaal.

  4. Externe data integreren

    Macro-economische indicatoren koppelen aan interne modellen. Praktijkoefening met live datasets.

  5. Communicatie van prognoses naar besluitvormers

    Een forecast die niet begrepen wordt, wordt niet gebruikt.

    Technieken om complexe modeluitkomsten helder te presenteren zonder details te verliezen.

Een vraag over dit onderdeel?

Heeft u specifieke vragen over Geavanceerde forecastingmodellen met AI of wilt u meer weten over hoe dit aansluit bij uw situatie?

Ons team in Brugge beantwoordt uw bericht doorgaans binnen één werkdag via [email protected] of telefonisch op +32 59 80 12 73.

Over Emnarsok