Korrigieren Sie manuelle Working-Capital-Annahmen mit Claude-gestützter Planung
Finanzteams verlassen sich nach wie vor auf manuelle Annahmen zu DSO, DPO und Beständen, die sich von Quartal zu Quartal kaum ändern. Dadurch reißt die Verbindung zwischen dem tatsächlichen Zahlungsverhalten und der Liquiditätsplanung, und die Planung der Zahlungsfähigkeit wird geschwächt. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Claude nutzen, um rohe ERP- und Treasury-Daten in dynamische, datengetriebene Working-Capital-Annahmen und verlässlichere Cash-Forecasts zu verwandeln.
Inhalt
Die Herausforderung: Manuelle Working-Capital-Annahmen
Die meisten Finanzteams bauen ihre Cash-Forecasts noch auf statischen, manuellen Annahmen für DSO, DPO und Bestände auf. Ein paar Parameter werden zur Budgetzeit in einer Tabelle festgelegt, vielleicht einmal pro Quartal aktualisiert und dann über Kostenstellen und Geschäftseinheiten hinweg wiederverwendet. Gleichzeitig ändern sich das Zahlungsverhalten der Kunden, Lieferantenkonditionen und logistische Einschränkungen wöchentlich. Das Ergebnis: Ihre Working-Capital-Treiber sind in der Zeit eingefroren, während sich Ihre Cash-Position in der Realität bewegt.
Traditionelle Ansätze wurden für eine Welt mit begrenzten Daten und langen Planungszyklen entwickelt. Finanzanalysten aggregieren Historien in Excel, berechnen durchschnittliche DSO und DPO über 12 Monate und passen diese dann manuell für Saisonalität oder Sondereffekte an. Das ist langsam, fehleranfällig und blind gegenüber aufkommenden Mustern, etwa einer neuen Kundengruppe, die später zahlt, einer sich verschlechternden Collection-Performance in einer Region oder Lieferanten, die stillschweigend Zahlungsziele verschärfen. Selbst wenn Ihre ERP- und Treasury-Systeme reichhaltige Details enthalten, fließen diese Informationen selten in die eigentliche Forecast-Logik ein.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Systematische Über- oder Unterschätzung zukünftiger Zahlungsmittelbestände führt zu schwacher Liquiditätsplanung, unnötigen Kreditlinien, suboptimalem Investitionstiming und einem höheren Risiko von Engpässen. Entweder sitzen Sie „auf Vorrat“ auf überschüssiger Liquidität oder müssen unerwartete Lücken mit teurer kurzfristiger Finanzierung stopfen. Das Management verliert das Vertrauen in den Forecast, und Finance verliert den strategischen Platz am Tisch, weil die Stakeholder wissen, dass das Modell die Realität nicht in der Geschwindigkeit abbilden kann, in der sich das Geschäft bewegt.
Diese Herausforderung ist real, aber sie ist lösbar. Moderne KI-Tools wie Claude können granulare ERP-Exporte verarbeiten, subtile Verschiebungen in Zahlungs- und Bestandsmustern erkennen und Ihre DSO-/DPO- sowie Bestandsannahmen kontinuierlich aktualisieren. Bei Reruption verfügen wir über praktische Erfahrung im Aufbau von KI-first-Planungs- und Analytics-Workflows, die den Wert bestehender Daten heben, ohne Ihre Kernsysteme auszutauschen. In den folgenden Abschnitten finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie von manuellen, statischen Annahmen zu dynamischer, datengetriebener Working-Capital-Planung mit Claude wechseln.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Sicht von Reruption liegt die zentrale Chance darin, von meinungsbasierten Annahmen zu datengetriebenen Working-Capital-Treibern zu wechseln, die sich mit Ihrem Geschäft mitentwickeln. Wir haben KI-Lösungen im Finanzbereich und in angrenzenden datenintensiven Funktionen implementiert und sehen Claude als eine leistungsstarke Schicht auf Ihren ERP- und Treasury-Systemen: Das Tool kann große Exporte verarbeiten, verborgene Muster in DSO, DPO und Beständen sichtbar machen und Finanzteams dabei unterstützen, intelligentere Forecasting-Templates zu entwerfen, ohne auf ein vollständiges Systemupgrade warten zu müssen.
Behandeln Sie Working Capital als dynamisches System, nicht als statischen Parameter
Bevor Sie Claude einsetzen, ist es entscheidend, wie Ihr Team über DSO, DPO und Bestände nachdenkt. Diese sind keine fixen Parameter, die einmal im Jahr festgelegt werden; sie sind dynamische Ergebnisse von Verhaltensweisen in Vertrieb, Forderungsmanagement, Einkauf, Logistik und Operations. Ein strategischer Einsatz von Claude beginnt mit diesem mentalen Wandel: Sie bauen ein lebendes Modell, das auf reale Signale reagiert – nicht einen einmaligen Tabellen-Feinschliff.
Auf strategischer Ebene bedeutet das, klare Verantwortlichkeiten zu definieren: Wer ist dafür zuständig, Änderungen in KI-abgeleiteten Working-Capital-Kennzahlen zu interpretieren und in Entscheidungen zu Kreditkonditionen, Collection-Strategien oder Lieferantenverhandlungen zu übersetzen? Ohne diese Governance bleiben selbst die besten Insights von Claude ungenutzt. Beziehen Sie Führungskräfte früh ein und machen Sie klar, dass Working-Capital-Optimierung mit KI eine funktionsübergreifende Initiative ist – kein reines Finance-Experiment.
Starten Sie mit wirkungsstarken Segmenten, nicht mit der gesamten Buchhaltung
Ein häufiger Fehler ist der Versuch, von Tag eins an ein vollständiges, KI-gestütztes Working-Capital-Modell über alle Kunden, Lieferanten und SKUs aufzusetzen. Strategisch ist es weit wirkungsvoller, einige wenige hochrelevante Segmente zu identifizieren, bei denen manuelle Annahmen offensichtlich falsch oder besonders unsicher sind: zum Beispiel neue Kundengruppen, eine bestimmte Region mit steigenden Überfälligkeiten oder Lieferanten mit volatiler Lieferperformance.
Nutzen Sie Claude zunächst für diese Segmente, indem Sie detaillierte Transaktionshistorien, Zahlungsbedingungen und Fälligkeitsberichte einspeisen. So erzielen Sie schnelle Erfolge und spürbare Verbesserungen der Genauigkeit der Cash- Forecasts, bei gleichzeitig überschaubarem Change-Management-Risiko. Sobald Stakeholder die Wirkung sehen, können Sie den Anwendungsbereich schrittweise ausweiten und dabei die gewonnenen Erfahrungen nutzen, um Ihr Datenmodell, Ihre Prompts und Ihren Validierungsprozess zu verfeinern.
Setzen Sie auf Human-in-the-Loop statt Vollautomatisierung
Für ein so sensibles Thema wie Liquiditätsplanung ist Vollautomatisierung selten der richtige erste Schritt. Strategisch sollten Sie auf ein Human-in-the-Loop-KI-Setup setzen, bei dem Claude aktualisierte DSO-/DPO- und Bestandstreiber vorschlägt und Finanzexpertinnen und -experten diese prüfen, hinterfragen und freigeben, bevor sie in offizielle Forecasts einfließen.
Dieser Ansatz reduziert Risiken und baut Vertrauen auf. Analysten bleiben weiterhin für die Zahlen verantwortlich, werden jedoch durch Claude bei der Erkennung von Trends über Millionen von Datenzeilen hinweg unterstützt. Mit wachsender Erfahrung und dem Abgleich der KI-Ergebnisse mit dem tatsächlichen Cash-Verlauf können Sie die Automatisierung selektiv erhöhen – etwa für risikoarme Segmente oder kurzfristige Horizonte.
In Datenqualität und begriffliche Klarheit investieren
Claude ist leistungsfähig, kann aber weder schlechte Datendefinitionen noch begriffliche Unklarheit ausgleichen. Strategisch müssen Sie klären, wie Ihre Organisation DSO, DPO und Lagerumschlag für Planungszwecke definiert. Arbeiten Sie mit Rechnungsdatum oder Fälligkeitsdatum? Wie gehen Sie mit strittigen Rechnungen, Gutschriften oder Konsignationsware um? Diese Entscheidungen wirken sich materiell auf die Ergebnisse der KI aus.
Führen Sie vor einem Rollout einen Workshop zu Datenreife und Definitionen mit Finance, Controlling, IT und Datenteams durch. Bei Reruption sehen wir häufig, dass die Hälfte des Forecasting-„Fehlers“ aus inkonsistenter Logik resultiert – nicht aus komplexen Algorithmen. Sobald die zentralen Konzepte und Datenfelder harmonisiert sind, kann Claude Working-Capital-Treiber verlässlich berechnen und erklären – in einer Form, die alle verstehen.
Planen Sie Governance und Risikokontrollen von Anfang an ein
Der Einsatz von KI in der Liquiditäts- und Working-Capital-Planung wirft berechtigte Risiko-Fragen auf: Was, wenn das Modell einen temporären Spike bei überfälligen Forderungen falsch interpretiert oder auf einmalige Lieferengpässe überreagiert? Strategisch sollten Sie Governance und Kontrollen parallel zur KI-Implementierung gestalten – nicht im Nachgang.
Definieren Sie Schwellenwerte, ab denen von Claude vorgeschlagene Änderungen in DSO-/DPO- oder Bestandsannahmen eine Prüfung, Eskalation oder die Simulation alternativer Szenarien auslösen. Etablieren Sie einen festen Rhythmus (z. B. monatlich), in dem Finance die Modellperformance gegenüber den realisierten Cashflows überprüft. Diese strukturierte Aufsicht stellt sicher, dass KI-gestütztes Forecasting zu einem kontrollierten, prüffähigen Prozess wird, der internen Revisionen und externen Stakeholdern standhält – statt zu einer undurchsichtigen Blackbox.
Strategisch eingesetzt verwandelt Claude manuelle Working-Capital-Annahmen in reaktionsfähige, datengetriebene Treiber, die das reale Zahlungsverhalten von Kunden, das Verhalten von Lieferanten und die Dynamik Ihrer Bestände widerspiegeln. Entscheidend ist nicht nur, Daten in ein Modell einzuspeisen, sondern Governance, Scope und Human-in-the-Loop-Review so zu gestalten, dass Finance auf die gewonnenen Insights auch wirklich sicher handeln kann. Reruption verbindet tiefe KI-Engineering-Expertise mit einem pragmatischen Co-Preneur-Mindset, um Sie von statischen Tabellen zu lebendigen Cash- Forecasts zu führen, auf die sich Ihre CFO verlassen kann. Wenn Sie erkunden möchten, wie das in Ihrer Umgebung konkret aussehen könnte, sprechen wir gerne über eine klar abgegrenzte, praxisnahe Implementierung statt über Theorie.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Personalwesen bis Logistik: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Nutzen Sie Claude, um segmentierte DSO- und DPO-Werte aus Rohdaten Ihres ERP abzuleiten
Beginnen Sie damit, eine einzige globale DSO-/DPO-Annahme durch segmentierte, datengetriebene Treiber zu ersetzen. Exportieren Sie detaillierte Rechnungsdaten aus Ihrem ERP: Rechnungsdatum, Fälligkeitsdatum, Zahlungsdatum, Kunden- oder Lieferanten-ID, Region, Business Unit, Zahlungsbedingungen sowie Kennzeichen für Streitigkeiten oder Gutschriften. Speisen Sie diese Daten in handhabbaren Batches (z. B. nach Region oder Business Unit) in Claude ein.
Bitten Sie Claude, realisierte DSO- und DPO-Werte für verschiedene Segmente und Zeitfenster zu berechnen und hervorzuheben, wo sich das jüngste Verhalten von Ihren derzeitigen Planungsannahmen unterscheidet. Nutzen Sie gezielte Prompts, um sowohl die Kennzahlen als auch die dazugehörige Erläuterung zu erhalten.
Beispiel-Prompt für Claude:
Sie sind ein Senior-Finanzanalyst.
Ich stelle Ihnen Rechnungsdaten auf Einzelebene für die letzten 18 Monate zur Verfügung.
Spalten sind: invoice_id, customer_id, region, business_unit,
invoice_date, due_date, payment_date, amount, payment_terms,
credit_note_flag, disputed_flag.
Aufgaben:
1) Berechnen Sie den realisierten DSO pro Monat, Region und business_unit
für die letzten 12 Monate.
2) Vergleichen Sie diese Werte mit folgenden Planungsannahmen:
- Globaler DSO: 42 Tage
3) Identifizieren Sie Segmente, bei denen der realisierte DSO
um mehr als +/- 5 Tage von unserer Annahme abweicht.
4) Geben Sie eine prägnante Beschreibung möglicher Gründe auf Basis
von Mustern in den Daten (z. B. bestimmte Kundengruppen, Konditionen).
5) Schlagen Sie aktualisierte DSO-Planungswerte für jedes Segment vor.Erwartetes Ergebnis: Anstatt einer einzigen DSO-Zahl erhalten Sie eine Tabelle mit segmentspezifischen Treibern plus Erklärungen, die Finance prüfen und verfeinern kann, bevor das Forecast-Modell aktualisiert wird.
Erstellen Sie ein Claude-unterstütztes Working-Capital-Forecasting-Template
Wenn Sie bessere Treiber haben, betten Sie diese in ein wiederholbares Forecasting-Template ein. Strukturieren Sie Ihre Cash- Forecast-Tabelle oder Ihr Planungstool so, dass DSO, DPO und Lagerumschlagstage klar nach Segmenten (z. B. Region, Kundensegment, Produktkategorie) parametriert sind. Nutzen Sie dann Claude, um diese Parameter regelmäßig zu erzeugen und zu aktualisieren.
In jedem Forecasting-Zyklus exportieren Sie die aktuellen Daten, fügen zentrale Aggregationen in Claude ein und lassen sich ein kompaktes Parametersheet erstellen, das wieder in Ihr Planungstemplate übernommen werden kann.
Beispiel-Prompt für Claude:
Sie unterstützen mich bei der Erstellung aktualisierter Working-Capital-Treiber
für unser rollierendes 13-Wochen-Cash-Forecast-Template.
Eingabedaten unten: [zusammengefasste Tabellen einfügen oder Beschreibung verlinken]
Bitte:
1) Schlagen Sie DSO-, DPO- und Lagerbestandstage-Annahmen nach Region
und business_unit für das nächste Quartal vor.
2) Stellen Sie diese in einer übersichtlichen Tabelle mit den Spalten dar:
region, business_unit, DSO_days, DPO_days, inventory_days.
3) Heben Sie hervor, wo Ihre Vorschläge um mehr als
+/- 3 Tage von den Planungswerten des letzten Quartals abweichen
(diese liefere ich unten).
4) Fügen Sie 3–5 Stichpunkte mit Kommentaren hinzu, die die wichtigsten
Änderungen erläutern, die Ihre Empfehlungen treiben.Erwartetes Ergebnis: Eine sofort nutzbare Parametertabelle, die direkt in Ihr Cash-Forecast-Modell eingespeist werden kann, plus Kommentare, die Sie in das Management-Reporting übernehmen können.
Führen Sie Sensitivitätsanalysen zu Working-Capital-Hebeln mit Claude durch
Manuelle Sensitivitätsanalysen sind mühsam und werden daher selten über ein paar grobe Szenarien hinaus betrieben. Claude kann dies automatisieren, indem es schnell den Cash-Impact von Änderungen in DSO, DPO oder Lagerumschlag über große Transaktionsbestände simuliert. Bereiten Sie ein einfaches Modell vor, in dem sich der Cash-Impact als Funktion dieser Treiber ergibt, und bitten Sie Claude dann, Szenarien zu generieren und zusammenzufassen.
Nutzen Sie Prompts, die sich auf Entscheidungen und nicht nur auf Zahlen fokussieren. Simulieren Sie zum Beispiel die Auswirkung strengerer Zahlungsbedingungen für ein bestimmtes Kundensegment oder verlängerter DPO bei einer Lieferantengruppe und lassen Sie Claude diese Effekte in wöchentliche oder monatliche Cash-Deltas übersetzen.
Beispiel-Prompt für Claude:
Sie sind ein Treasury- und Working-Capital-Spezialist.
Wir haben folgende Ausgangsbasis:
- Aktuelles Umsatz- und Kosten-Run-Rate-Niveau pro Monat für die nächsten 6 Monate
- Aktuelle Annahmen: DSO = 45 Tage, DPO = 35 Tage, inventory_days = 50
1) Erstellen Sie ein einfaches Szenariomodell, um die monatliche Cash-Position
unter diesen Basisannahmen zu schätzen.
2) Entwickeln Sie 3 Szenarien:
A) DSO verbessert sich über die nächsten 3 Monate um 5 Tage
B) DPO verlängert sich ab dem nächsten Monat um 7 Tage
C) inventory_days reduzieren sich schrittweise von 50 auf 40 über 4 Monate
3) Schätzen Sie den zusätzlichen Cash-Impact jedes Szenarios pro Monat
im Vergleich zur Basis.
4) Fassen Sie die Ergebnisse in einem kurzen, managementgerechten Text
zusammen (max. 300 Wörter).Erwartetes Ergebnis: Ein klarer Überblick darüber, welche Hebel am meisten bewirken – mit konkreten monatlichen Euro-Beträgen, die die Priorisierung von Working-Capital-Initiativen unterstützen.
Nutzen Sie Claude zur Erkennung aufkommender Auffälligkeiten im Zahlungsverhalten
Über Durchschnittswerte hinaus kann Claude Ihnen helfen, Frühwarnsignale im Kunden- und Lieferantenverhalten zu überwachen, die in Ihren Standard-DSO-/DPO-Kennzahlen untergehen. Speisen Sie regelmäßig Debitoren- und Kreditorenlisten mit Fälligkeitsstrukturen, markierten Überfälligkeiten und Änderungen der Zahlungsbedingungen ein.
Bitten Sie Claude, auffällige Muster zu erkennen: Kunden, deren Zahlungsverhalten sich in letzter Zeit verschlechtert hat, Cluster von Rechnungen, die wiederholt kurz nach Fälligkeit beglichen werden, oder Lieferanten, die systematisch von vereinbarten Konditionen abweichen. Kombinieren Sie dies mit narrativen Erklärungen und vorgeschlagenen Maßnahmen für Collections oder Einkauf.
Beispiel-Prompt für Claude:
Sie sind ein Analyst für Forderungsrisiken.
Hier ist unser aktueller Bericht über offene Forderungen mit
customer_id, region, terms, amount, days_past_due,
payment_history_summary.
Bitte:
1) Identifizieren Sie Kunden, deren Zahlungsverhalten sich in den
letzten 3 Monaten gegenüber den vorangegangenen 9 Monaten
verschlechtert hat.
2) Markieren Sie jene mit wesentlicher Auswirkung (> 200.000 EUR Exposure).
3) Schlagen Sie vor, wie dies unsere kurzfristigen DSO-
Planungsannahmen beeinflussen sollte.
4) Geben Sie 5 praxisnahe Empfehlungen für unser Collection-Team,
um das Risiko in den nächsten 4–8 Wochen zu reduzieren.Erwartetes Ergebnis: Umsetzbare Listen von Risiko-Hotspots und Hinweise, wie Sie kurzfristige Working-Capital-Annahmen und Collection-Prioritäten anpassen sollten.
Erzeugen Sie klare Liquiditätsnarrative für Management und Banken
Zahlen allein schaffen kein Vertrauen; Stakeholder müssen verstehen, warum sich Working-Capital-Annahmen geändert haben. Claude ist stark darin, komplexe quantitative Inputs in klare Narrative zu strukturieren. Nachdem Sie Ihre aktualisierten DSO-/DPO- und Bestandstreiber finalisiert haben, nutzen Sie Claude, um Executive Summaries, Board-Präsentationen und Erläuterungen für Kreditgeber zu entwerfen.
Stellen Sie Claude die wichtigsten Parameteränderungen, zentrale Treiber (z. B. Verschiebungen in Kundengruppen, Neuverhandlungen von Konditionen, Prozessverbesserungen) sowie Vergleiche von Ist- zu Forecast-Werten zur Verfügung. Bitten Sie das Tool, prägnante, nicht-technische Erklärungen zu formulieren, die diese Treiber mit der Gesamtliquidität und dem Risiko verknüpfen.
Beispiel-Prompt für Claude:
Sie unterstützen eine CFO bei der Vorbereitung eines Liquiditätsupdates
für den Vorstand und unsere Hauptbank.
Inputs:
- Tabelle mit alten vs. neuen DSO-, DPO- und Bestandsannahmen
- Erläuterung der wichtigsten operativen Treiber hinter den Änderungen
- Chart zum Forecast vs. tatsächlichem Cash-Bestand der letzten 6 Monate
Bitte entwerfen Sie:
1) Eine einseitige Darstellung, die erklärt:
- Was sich an unseren Working-Capital-Annahmen geändert hat
- Warum es sich geändert hat (Verhalten, Konditionen, Prozesse)
- Wie sich dies auf unser Liquiditätsprofil in den nächsten 6–12 Monaten auswirkt
2) Eine stichpunktartige Zusammenfassung (max. 10 Bullet Points)
für eine Präsentationsfolie, mit Fokus auf Risiko und Mitigation.Erwartetes Ergebnis: Konsistente, verständliche Kommunikation, die das Vertrauen in Ihren Cash-Forecasting-Prozess bei Geschäftsleitung, Prüfern und Finanzierungspartnern stärkt.
Erwartete Ergebnisse und zu verfolgende Kennzahlen
Bei durchdachter Implementierung liefern diese Praktiken typischerweise messbare Verbesserungen. Finanzteams können mit einer Reduktion des DSO- oder DPO-Forecast-Fehlers um 5–15 Tage für Schlüsselsegmente innerhalb der ersten 3–6 Monate rechnen sowie mit einer deutlich höheren Forecast-Genauigkeit auf 4–13-Wochen-Liquiditätshorizonten. Der manuelle Aufwand zur Aktualisierung der Working-Capital-Annahmen lässt sich häufig um 30–50 % reduzieren – Analysten gewinnen Zeit für Entscheidungen statt für Datenaufbereitung.
Verfolgen Sie Kennzahlen wie Abweichung von Forecast vs. tatsächlicher Cash-Entwicklung, Prognosefehler bei DSO/DPO und Lagerbestandstagen pro Segment, Häufigkeit und Geschwindigkeit von Annahme-Updates sowie die pro Planungszyklus aufgewendete Zeit. Diese KPIs machen transparent, ob Claude Ihre Working-Capital- und Liquiditätsplanung tatsächlich stärkt und wo weiteres Finetuning erforderlich ist.
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Häufig gestellte Fragen
Claude kann detaillierte Exporte aus Ihren ERP- und Treasury-Systemen verarbeiten, um realisierte DSO-, DPO- und Lagerumschlagswerte nach Kunde, Lieferant, Region, Business Unit oder Produktkategorie zu berechnen. Anstatt sich einmal im Jahr auf einen globalen Parametersatz zu stützen, können Sie Claude bitten, segmentspezifische Annahmen aus dem aktuellen Verhalten abzuleiten und hervorzuheben, wo diese von Ihren bestehenden Planungswerten abweichen.
Über die reinen Zahlen hinaus erklärt Claude die Treiber hinter den Veränderungen (z. B. bestimmte Kundengruppen, die später zahlen, Lieferanten, die Konditionen verschärfen, Verschiebungen im Bestandsmix). Finanzteams können diese Insights nutzen, um Cash-Forecasting-Templates zu aktualisieren, gezielte Szenarien durchzuspielen und eine klare Begründung für Working-Capital-Annahmen gegenüber Management und Finanzierungspartnern zu kommunizieren.
Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, um von Claude zu profitieren. Entscheidend sind: (1) ein Finanzteam, das die Mechanik von Working Capital versteht und die richtigen Fragen stellen kann, (2) Zugang zu relevanten Daten aus ERP-, Treasury- und Bestandsystemen und (3) eine Person, die saubere Exporte und grundlegende Aggregationen vorbereiten kann (oft ein Controller oder BI-Analyst).
Claude ist prompt-gesteuert, sodass der Großteil der Arbeit in der Gestaltung robuster Workflows und Prompts liegt, nicht im Aufbau komplexer Modelle von Grund auf. Reruption unterstützt Kunden typischerweise bei der Definition von Datenanforderungen, beim Design von Prompt-Templates und beim Aufbau wiederholbarer Prozesse, damit Finanzanalysten die Lösung im Tagesgeschäft nutzen können, ohne für jede Änderung von der IT abhängig zu sein.
Für einen fokussierten Use Case wie den Ersatz manueller DSO-/DPO-Annahmen können Sie in der Regel erste nutzbare Ergebnisse innerhalb weniger Wochen sehen. In den ersten 1–2 Wochen definieren wir Scope, klären Kennzahlen und bereiten erste Datenexporte vor. In den darauffolgenden 1–2 Wochen kann Claude initiale segmentspezifische Annahmen, Szenarioanalysen und Narrative erzeugen, die Ihr Finanzteam gegen die Ist-Werte validiert.
Bis ein stabiler, wiederholbarer Prozess entsteht, der in Ihren offiziellen Cash-Forecasting-Zyklus integriert ist, vergehen typischerweise 6–10 Wochen – inklusive Governance, Dokumentation und Training. Ziel ist es, schnell von einmaliger Analyse zu einem wiederkehrenden, prüffähigen Workflow zu gelangen, den Finance in jedem Planungszyklus eigenständig betreiben kann.
Der ROI speist sich aus drei Hauptquellen: (1) besserer Liquiditätsplanung, die den Bedarf an teurer kurzfristiger Finanzierung und überhöhten Liquiditätspuffern reduziert, (2) verbessertem Working-Capital-Management durch gezielte DSO-/DPO- und Bestandsinitiativen und (3) Zeitersparnissen für Analysten, die weniger Aufwand in manuelles Daten-Crunching investieren müssen. Schon kleine Verbesserungen bei durchschnittlichen DSO- oder Bestandstagen können erhebliche Mittel auf der Bilanz freisetzen.
Claude selbst ist im Vergleich zu traditioneller Enterprise-Software relativ kosteneffizient, da Sie nutzungsbasiert zahlen statt großer Vorab-Lizenzen. Die wesentliche Investition liegt in der Gestaltung und Implementierung der umgebenden Workflows. Das strukturierte KI-PoC-Angebot von Reruption zum Preis von 9.900 € ist darauf ausgelegt, technische Machbarkeit und geschäftlichen Impact schnell zu validieren, bevor Sie sich auf größere Rollouts festlegen. Darauf aufbauend helfen wir Ihnen bei der Skalierung in einer Weise, die die Kosten pro Use Case transparent und beherrschbar hält.
Reruption begleitet Kunden ganzheitlich mit einem Co-Preneur-Ansatz: Wir arbeiten Seite an Seite mit Ihren Finance-, Controlling- und IT-Teams, als würden wir die Lösung für unsere eigene GuV bauen. Typischerweise starten wir mit unserem 9.900 € KI-PoC, in dem wir einen konkreten Use Case (z. B. dynamische DSO-/DPO-Annahmen für eine spezifische Business Unit) definieren, die Datenreife bewerten, einen Claude-gestützten Prototypen bauen und dessen Einfluss auf Forecasting und Produktivität messen.
Wenn der PoC den Mehrwert belegt, helfen wir Ihnen bei der Industrialisierung der Lösung: beim Design robuster Prompts und Templates, bei der Integration in Ihre bestehende ERP-/BI-Landschaft, beim Aufsetzen von Governance und Kontrollen sowie beim Training Ihres Finanzteams, damit es den Workflow eigenständig betreiben und weiterentwickeln kann. Weil wir tiefe KI-Engineering-Expertise mit praktischem Finanzverständnis verbinden, liefern wir funktionierende Werkzeuge, die Ihre Liquiditäts- und Working-Capital-Planung verbessern – nicht nur Folien.
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