Finanzprognosen, die tatsächlich funktionieren
Wir haben investiwo 2019 gegründet, weil uns aufgefallen ist, wie viele Finanzabteilungen mit veralteten Prognosemodellen arbeiten. Spreadsheets, die sich keiner mehr traut anzufassen. Budgets, die auf Bauchgefühl basieren. Und dann kamen maschinelle Lernverfahren – aber niemand wusste so recht, wie man sie im Finanzwesen sinnvoll einsetzt.
Warum wir angefangen haben
Unser Gründerteam kommt aus der Wirtschaftsprüfung und Datenanalyse. Wir haben jahrelang miterlebt, wie Unternehmen wichtige Entscheidungen auf Basis unzureichender Prognosen treffen mussten.
Die Werkzeuge waren entweder zu simpel oder so komplex, dass man ein Datenwissenschaftsteam brauchte. Es fehlte etwas Praktisches – Software, die maschinelles Lernen nutzt, aber von Finanzleuten bedient werden kann.
Also haben wir investiwo entwickelt. Nicht als theoretisches Experiment, sondern als Lösung für reale Probleme, die wir selbst kannten.
Woran wir glauben
Diese Prinzipien leiten uns bei jeder Produktentscheidung und Kundenbeziehung
Transparenz zuerst
Maschinelles Lernen muss erklärbar sein. Wir zeigen Ihnen genau, wie unsere Modelle zu ihren Prognosen kommen – keine Black Box.
Praxistauglichkeit
Technologie ist nur wertvoll, wenn sie im Arbeitsalltag funktioniert. Unsere Lösungen passen sich Ihren Prozessen an, nicht umgekehrt.
Kontinuierliche Verbesserung
Finanzmärkte ändern sich. Unsere Algorithmen lernen laufend dazu und passen sich neuen Bedingungen an.
Wie wir arbeiten
- Wir analysieren Ihre historischen Finanzdaten und identifizieren Muster, die für menschliche Analysten schwer erkennbar sind
- Unsere Algorithmen werden auf Ihre spezifischen Geschäftsbedingungen trainiert – keine generischen Modelle von der Stange
- Sie behalten die Kontrolle über Parameter und können Annahmen jederzeit anpassen
- Regelmäßige Modellvalidierung stellt sicher, dass die Prognosequalität erhalten bleibt
- Integration mit Ihrer bestehenden Finanzinfrastruktur ohne aufwendige Systemmigration
Unsere technische Grundlage
Wir kombinieren bewährte statistische Methoden mit modernen Machine-Learning-Ansätzen
Ensemble-Modelle
Wir nutzen mehrere Prognoseverfahren parallel und kombinieren ihre Ergebnisse für höhere Genauigkeit. Random Forests, Gradient Boosting und neuronale Netze arbeiten zusammen.
Zeitreihenanalyse
Spezialisierte ARIMA- und LSTM-Modelle für Finanzdaten mit saisonalen Mustern und Trendverläufen. Besonders effektiv bei volatilen Märkten.
Anomalieerkennung
Automatische Identifikation ungewöhnlicher Datenpunkte, die auf Fehler oder bedeutsame Marktveränderungen hinweisen könnten.
Datenschutz nach DSGVO
Alle Datenverarbeitung erfolgt auf deutschen Servern. Verschlüsselung nach Bankenstandard und regelmäßige Sicherheitsaudits.
Bereit für präzisere Finanzprognosen?
Wir bieten eine kostenlose Erstanalyse Ihrer Daten an. Dabei prüfen wir, ob maschinelles Lernen für Ihre spezifische Situation einen Mehrwert bringen kann. Keine Verkaufsgespräche – nur eine ehrliche Einschätzung.