Finanz-Benchmarking neu gedacht
Seit 2018 entwickeln wir algorithmische Ansätze für präzise Budgetvergleiche, die deutschen Unternehmen dabei helfen, ihre finanzielle Leistung in einem völlig neuen Kontext zu verstehen.
Unser Ansatz
Was uns unterscheidet, ist die Verbindung von quantitativer Finanzanalyse mit verhaltenswissenschaftlichen Erkenntnissen. Während andere Plattformen reine Zahlenvergleiche anbieten, betrachten wir Budgets als komplexe Systeme mit menschlichen Entscheidungsmustern.
Adaptive Datensammlung
Unsere Systeme erfassen nicht nur Budgetdaten, sondern auch Timing-Muster, Entscheidungsgeschwindigkeiten und Korrekturzyklen. Diese Meta-Informationen ermöglichen deutlich präzisere Vergleiche zwischen ähnlichen Unternehmen.
Kontextuelle Gewichtung
Ein Budgetposten hat je nach Branche, Unternehmensgröße und Marktphase unterschiedliche Bedeutung. Unsere Algorithmen gewichten jeden Vergleichspunkt basierend auf über 200 Kontextvariablen aus der deutschen Wirtschaftslandschaft.
Anomalie-Detection
Statt simpler Durchschnittswerte identifizieren wir statistische Ausreißer und deren Ursachen. Diese Anomalien sind oft die wertvollsten Insights – sie zeigen entweder Problembereiche oder unentdeckte Chancen auf.
Forschung & Entwicklung
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Predictive Budgeting
Unsere 2024 entwickelten Vorhersagemodelle erkennen Budgettrends 3-4 Monate früher als herkömmliche Analysemethoden.
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Quantum-inspirierte Algorithmen
Durch Parallelverarbeitung mehrerer Budgetszenarien können wir komplexe Wechselwirkungen zwischen Kostenstellen in Echtzeit analysieren.
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Behavioral Finance Integration
Als erste Plattform integrieren wir psychologische Faktoren in Budgetvergleiche – Menschen treffen Finanzentscheidungen nicht rein rational.
Forschungsteam
Cornelius Zeitberg
Promotion in Computational Finance, spezialisiert auf statistische Modelle für Unternehmensbudgets
Dr. Lyana Neubert
Ehemalige Max-Planck-Forscherin, entwickelt psychologische Frameworks für Finanzentscheidungen