Szenariobasierte Liquiditätsplanung mit ChatGPT-gestützter Prognose reparieren
Finanzteams tun sich schwer damit, belastbare Best-, Base- und Worst-Case-Liquiditätsszenarien zu erstellen, weil die Arbeit langsam, manuell und auf wenige einfache Varianten beschränkt ist. Diese Seite zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen können, um reichhaltigere Szenariorahmenwerke zu entwerfen, Annahmen zu stresstesten und die Cashflow-Prognose zu beschleunigen. Sie erhalten praxisnahe Prompts, Workflows und Governance-Ideen, die speziell auf Finanzverantwortliche zugeschnitten sind, die eine verlässlichere Cash-Transparenz wollen.
Inhalt
Die Herausforderung: Schwache szenariobasierte Liquiditätsplanung
Die meisten Finanzteams wissen, dass sie robuste Best-, Base- und Worst-Case-Cash-Szenarien durchspielen sollten. In der Praxis bedeutet szenariobasierte Liquiditätsplanung jedoch oft ein paar vereinfachte Excel-Versionen der Hauptprognose, die selten aktualisiert werden und auf manuelle Anpassungen weniger Topline-Annahmen beschränkt sind. Wenn das Liquiditätsrisiko steigt, reicht dieses Analyselevel für CFOs, Treasurer und Controller nicht aus, die antizipieren müssen, wie schnell sich Liquidität unter verschiedenen Schocks abbauen könnte.
Traditionelle Ansätze stützen sich auf Tabellenmodelle, die schwer zu warten, stark manuell und meist nur im Besitz weniger Expertinnen und Experten sind. Das Hinzufügen neuer Szenarien – etwa spezifische FX-Schocks, Zinsschritte, Nachfragerückgänge oder Lieferant:innenverzögerungen – erfordert Stunden an Formelarbeit und Abstimmung. In der Folge beschränken sich Teams auf eine kleine Zahl grober Szenarien und verknüpfen operative Treiber (Sales-Pipeline, Lieferant:innenkonditionen, Capex-Pläne) selten in strukturierter Form mit der Cash-Prognose.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Schwache szenariobasierte Liquiditätsplanung kann kurzfristige Liquiditätsengpässe verdecken, Reaktionen auf makroökonomische Veränderungen verzögern und Verhandlungspositionen gegenüber Banken und Investor:innen schwächen. Unternehmen enden entweder überkonservativ, halten überschüssige Liquidität zulasten von Wachstum, oder zu optimistisch und sind damit ausgesetzt für Covenant-Verstöße und Notfinanzierungen zu ungünstigen Konditionen. In einem Wettbewerbsumfeld mit volatilen Kapitalkosten kann ein fehlender klarer Blick auf die Cash-Resilienz über Szenarien hinweg direkt in höhere Finanzierungskosten und verlorene strategische Optionen übersetzen.
Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Fortschritte bei KI im Finanzbereich und Tools wie ChatGPT machen es möglich, reichhaltigere Szenariorahmenwerke zu entwerfen, Treiberbeziehungen zu kodifizieren und einen Großteil der manuellen Modellierungsarbeit zu automatisieren, ohne Ihren gesamten Tech-Stack neu aufzubauen. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, von statischen Spreadsheets zu KI-unterstützten Planungsworkflows zu wechseln und wissen, was es braucht, damit diese Tools in echten Finanzteams funktionieren. Im Folgenden finden Sie praktische Hinweise, wie Sie ChatGPT in Ihrer Cash-Szenarioplanung kontrolliert und wertorientiert einsetzen können.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption-Sicht geht es bei ChatGPT für szenariobasierte Liquiditätsprognosen weniger darum, Ihre Modelle zu ersetzen, sondern vielmehr darum, die Fähigkeit Ihres Finanzteams zu verstärken, Szenarien zu entwerfen, zu testen und zu kommunizieren. Weil wir mit Kund:innen echte KI-Tools bauen und ausrollen, haben wir gesehen, wie generative Modelle exportierte Cashflow-Daten analysieren, strukturierte Treiberhierarchien vorschlagen und Modelllogik sowie Dokumentation automatisch generieren können, wofür sonst Wochen nötig wären. Entscheidend ist, ChatGPT als intelligenten Co-Piloten für CFO und FP&A-Team zu rahmen, eingebettet in bestehende Planungszyklen und gesteuert durch klare finanzfachliche Ownership.
Definieren Sie die strategische Rolle von ChatGPT in Ihrem Planungsprozess
Bevor Sie ChatGPT einsetzen, sollten Sie festlegen, wo es in Ihrem Prozess der Cash- und Szenarioplanung verortet sein soll. Für die meisten Organisationen sollte das Modell nicht das führende System für Zahlen sein, sondern eine Design- und Analyseebene, die hilft, Szenarien zu formen, Annahmen zu challengen und Modellstrukturen zu generieren. So bleibt die Verantwortung für die finalen Werte beim Finance-Bereich, während Sie KI für Tempo und Breite nutzen.
Strategisch sollten Sie einige Kernaufgaben skizzieren: Zum Beispiel entwirft ChatGPT das Szenariorahmenwerk und die Narrative, schlägt auf Basis vergangener Daten Treibersensitivitäten vor und generiert Python- oder Excel-Templates. Ihr ERP, TMS und Ihre Planungstools bleiben die zentralen Datenquellen. Diese Rahmung erleichtert die Akzeptanz bei CFOs, Controllern und Prüfer:innen, weil sie die menschliche Freigabe klar von der KI-Unterstützung trennt.
Mit begrenztem Scope starten und iterativ ausweiten
Anstatt zu versuchen, den gesamten Prozess der Liquiditätsplanung auf einmal zu automatisieren, beginnen Sie mit einem wirkungsstarken, aber abgegrenzten Use Case. Nutzen Sie ChatGPT beispielsweise zunächst nur dafür, drei bis fünf kanonische Szenarien (Base, mildes Downside, starkes Downside, Upside) für eine einzelne Business Unit zu entwerfen und zu dokumentieren. Validieren Sie, dass Logik, Annahmen und Outputs zu der Art passen, wie Ihr Team über Risiken denkt.
Wenn Sie Vertrauen gewonnen haben, erweitern Sie auf weitere Gesellschaften, zusätzliche Währungen oder weitere Schockdimensionen wie FX, Zinssätze oder Änderungen bei DSO/DPO. Dieser iterative Ansatz spiegelt wider, wie wir KI-PoCs bei Reruption strukturieren: Mehrwert schnell in einem begrenzten Bereich nachweisen und dann auf Basis von Evidenz statt Theorie skalieren.
Finance-, Daten- und Risiko-Stakeholder früh abstimmen
Erfolgreiche KI im Finanzbereich ist ebenso eine Frage der Abstimmung wie der Algorithmen. Beziehen Sie FP&A, Treasury, Accounting, Risk und Internal Audit früh ein, wenn Sie ChatGPT in der Szenarioplanung einführen. Finance definiert Geschäftslogik und Leitplanken, Datenteams unterstützen bei Extrakten und Anonymisierung, und Risikofunktionen bringen Stresstest-Perspektiven und Validierungskriterien ein.
Diese bereichsübergreifende Sicht ist besonders wichtig, wenn ChatGPT genutzt wird, um Schocks wie Nachfragerückgänge oder Zinserhöhungen zu modellieren, die sowohl GuV als auch Bilanz betreffen. Ein gemeinsames Verständnis darüber, welche Hebel relevant sind, welche Bandbreiten realistisch sind und wie Outputs geprüft werden, reduziert spätere Reibung und beschleunigt die Adoption.
Governance und Nachvollziehbarkeit rund um KI-Outputs gestalten
Für CFOs ist Nachvollziehbarkeit eine zentrale Hürde bei der Einführung von KI-gestützten Cash-Prognosen. Strategisch brauchen Sie ein Governance-Modell, das es einfach macht nachzuvollziehen, wie Szenarien definiert und verändert wurden. Dazu gehören Versionierung von Prompts und Templates, das Dokumentieren wesentlicher Annahmen in klarer Sprache und ein eindeutiger Freigabe-Workflow für alle Szenarien, die in Board-Unterlagen oder Bankgesprächen verwendet werden.
Nutzen Sie ChatGPT selbst, um Dokumentation zu erzeugen: Lassen Sie sich die Logik hinter einem Worst-Case-Szenario zusammenfassen oder die Begründung für bestimmte Sensitivitätsbandbreiten skizzieren. Finance prüft und speichert diese Dokumentation dann gemeinsam mit den Modellen. Auf diese Weise profitieren Sie von der Geschwindigkeit der KI, ohne Transparenz und Kontrolle zu opfern.
In Fähigkeiten des Finanzteams investieren, nicht nur in Technologie
Um echten Mehrwert aus ChatGPT für die Liquiditätsplanung zu ziehen, muss Ihr Finanzteam darin geübt sein, KI-Ausgaben zu prompten, zu interpretieren und zu challengen. Das ist eine Frage des Capability-Buildings, nicht der Softwarelizenzen. Identifizieren Sie eine kleine Gruppe an Finance-Power-Usern, die interne Champions werden können, geschult im Einsatz strukturierter Prompts, in der Validierung KI-generierter Modelle und darin, Insights in konkrete Entscheidungen zu übersetzen.
In unserer Arbeit sehen wir die besten Ergebnisse dort, wo Finanzführungskräfte KI als zu entwickelnde Fähigkeit behandeln – ähnlich wie Excel oder SQL – und sie in die regulären Forecasting-Rhythmen einbetten. Reruptions Enablement-Arbeit fokussiert häufig genau auf diese Schnittstelle: Teams technische Muster und praktische Playbooks an die Hand zu geben, sodass ChatGPT zu einer natürlichen Erweiterung der bestehenden Cash-Planungs- und Analysepraxis wird.
Durchdacht eingesetzt kann ChatGPT szenariobasierte Liquiditätsplanung von einer langsamen, manuellen Übung in ein schnelleres, reichhaltigeres und transparenteres Entscheidungsinstrument für Finanzverantwortliche verwandeln. Es hilft Ihnen, bessere Szenarien zu entwerfen, komplexe Treiberlogik zu kodifizieren und Liquiditätsrisiken in einer Sprache zu kommunizieren, die das Business versteht – während die finale Beurteilung klar bei Ihrem Team bleibt. Wenn Sie dies in einem risikoarmen Rahmen erkunden möchten, kann Reruption Ihnen dabei helfen, einen fokussierten PoC zu definieren und umzusetzen, KI in Ihre bestehenden Modelle einzubetten und die Fähigkeiten aufzubauen, damit Ihre Finanzfunktion den Ansatz künftig selbst verantwortet – sprechen Sie uns an, wenn Sie sehen wollen, wie das in Ihrer Organisation aussehen könnte.
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Fallbeispiele aus der Praxis
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Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
ChatGPT zur Gestaltung eines strukturierten Cash-Szenariorahmens nutzen
Beginnen Sie, indem Sie ChatGPT bitten, Ihnen bei der Definition eines standardisierten Szenariorahmens für Liquiditätsprognosen zu helfen. Geben Sie Details zu Ihrem Geschäftsmodell, Ihren Umsatzströmen, wesentlichen Kostenblöcken, Working-Capital-Treibern und Ihrer Finanzierungsstruktur an. Das Ziel ist ein wiederverwendbares Template für Best-, Base- und Worst-Case-Szenarien sowie eine kleine Menge von Stressszenarien, die zu Ihrem Risikoprofil passen.
Spielen Sie Ihre aktuellen Szenariobeschreibungen oder Board-Präsentationen in ChatGPT ein und bitten Sie das Modell, diese in klare, parametrisierte Definitionen zu überführen (z. B. Nachfragerückgang in %, FX-Bandbreiten, Zinsbandbreiten, Verschiebungen bei DSO/DPO/Lagertagen). So bewegen Sie sich weg von ad-hoc Narrativen hin zu einer konsistenten Szenariobibliothek, die im Zeitverlauf wiederverwendet und verfeinert werden kann.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein:e Expert:in für FP&A mit Spezialisierung auf Liquiditätsprognosen.
Entwerfen Sie auf Basis der Geschäftsbeschreibung unten
einen strukturierten Szenariorahmen für die Cash-Planung mit:
- 1 Basisszenario
- 2 Downside-Szenarien (mild, schwer)
- 1 Upside-Szenario
- 2 Stressszenarien (FX-Schock, Zins-Schock)
Geben Sie für jedes Szenario an:
- Zentrale Annahmen (in %, Basispunkten, Tagen, Volumina)
- Wirkungskanäle (Umsatz, Bruttomarge, OPEX, Working Capital, Capex)
- Zeithorizont (wöchentlich für 13 Wochen, monatlich für 18 Monate)
Geschäftsbeschreibung:
[Fügen Sie eine kurze Beschreibung Ihres Geschäfts, Umsatzmix, Kostenstruktur,
Working-Capital-Profile, Hauptwährungen, wichtigste Schuldtitel ein]Erwartetes Ergebnis: ein klar dokumentierter Szenariokatalog, auf den sich Ihr Finanzteam verständigen und den es konsistent über Planungszyklen hinweg anwenden kann.
Treiberbasierte Cash-Modelle in Excel oder Python generieren
Sobald der Szenariorahmen steht, nutzen Sie ChatGPT zur Erstellung treiberbasierter Cashflow-Modelle in Excel oder Python. Stellen Sie eine Beispieldatei Ihrer aktuellen Liquiditätsprognose (mit anonymisierten oder Dummy-Zahlen) bereit und erläutern Sie, welche Zeilen Treiber sind (z. B. Volumen, Preis, FX-Kurse, Zahlungsziele) und welche berechnete Outputs darstellen.
Bitten Sie ChatGPT, Ihre Arbeitsmappe in ein modulareres Design zu überführen, in dem Annahmen zentralisiert, Formeln vereinfacht und Szenarioinputs von Istwerten getrennt werden. Fortgeschrittene Anwender:innen können sich Python-Code generieren lassen (z. B. mit pandas), der exportierte CSVs aus Ihrem ERP oder TMS einliest, Szenariomultiplikatoren anwendet und Cash-Positionen nach Woche oder Monat ausgibt.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein:e Senior Financial Modeller:in.
Ich füge gleich einen vereinfachten Export unserer aktuellen
Excel-Cash-Prognose ein, mit einer Strukturbeschreibung oben.
Aufgaben:
1) Schlagen Sie eine sauberere, treiberbasierte Struktur mit
separaten Tabs vor für:
- Annahmen (Szenarien und Treiber)
- Ist-Daten (historische Daten)
- Berechnungen (Cashflows und Bestände)
2) Schreiben Sie Excel-Formelbeispiele oder Python-Pseudocode, um:
- Szenariomultiplikatoren auf zentrale Treiber anzuwenden
- wöchentliche Netto-Cash-Bewegung zu berechnen
- den Endbestand an Liquidität je Woche aufzuaddieren
3) Heben Sie Modellierungsrisiken oder zu vermeidende
Zirkularreferenzen hervor.Erwartetes Ergebnis: eine robustere Modellstruktur, die es einfacher macht, Szenarien einzuspeisen und das Modell im Zeitverlauf zu pflegen.
Stresstests von Annahmen und Sensitivitätsanalysen automatisieren
Nutzen Sie ChatGPT als „Stresstest-Assistenten“, um Ihre Liquditätsprognose-Annahmen zu challengen und zu erweitern. Teilen Sie Ihre aktuellen Schlüsselannahmen (Wachstumsraten, Margenentwicklung, Zahlungsziele, Zinskurven) und bitten Sie das Modell, plausible Bandbreiten und Schockkombinationen auf Basis Ihres Branchenkontexts und der jüngsten Makrobedingungen zu entwickeln.
Lassen Sie ChatGPT anschließend eine Sensitivitätstabelle erzeugen, die Sie in Excel oder ein Planungstool einfügen können – beispielsweise eine Matrix mit Cash-Effekten für unterschiedliche Kombinationen von Volumenrückgang und DSO-Anstieg. So verringern Sie den manuellen Aufwand bei der Definition von Stresstestgrids und stellen sicher, dass Sie vielfältigere Risikoszenarien betrachten, als es unter Zeitdruck üblich wäre.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein:e risikofokussierte:r FP&A-Manager:in.
Hier sind unsere aktuellen zentralen Planungsannahmen für die
nächsten 12 Monate:
[Fügen Sie eine Liste mit % Wachstum, Margen, DSO, DPO,
Lagertagen, FX, Zinsen ein]
1) Schlagen Sie realistische Unter-/Obergrenzen für jede Annahme vor.
2) Nennen Sie 10 kombinierte Szenarien, die für die Liquidität
besonders kritisch wären (z. B. DSO +10 Tage & Volumen -15 %).
3) Geben Sie eine Tabellenstruktur aus, die ich in Excel kopieren kann mit:
- Szenarioname
- Änderungen der Annahmen
- Spalten, die ich mit den resultierenden Cash-Effekten
befüllen kann.Erwartetes Ergebnis: ein reichhaltigeres, systematischeres Bild der Annahmekombinationen, die die Liquidität wirklich bedrohen und Managementaufmerksamkeit verdienen.
Richtlinien für Cash-Prognosen und Szenario-Governance entwerfen
Eine starke szenariobasierte Liquiditätsplanung erfordert klare Policies: wie oft Prognosen aktualisiert werden, welche Szenarien verpflichtend sind, wer freigibt und wie Abweichungen behandelt werden. Nutzen Sie ChatGPT, um verstreute Praktiken in formale Richtlinien und Playbooks zu überführen, die im gesamten Finanzbereich, in den Business Units und im Management geteilt werden können.
Geben Sie kurze Notizen zu Ihrem aktuellen Forecasting-Rhythmus, Ihren Tools und Verantwortlichkeiten. Bitten Sie ChatGPT, eine Liquiditätsprognose-Policy zu entwerfen, die Zeitplan, Rollen, Szenariodefinitionen, Eskalationsschwellen und Dokumentationsstandards abdeckt. Anschließend können Sie diese an Ihre interne Sprache und Compliance-Anforderungen anpassen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein:e CFO und verfassen eine Richtlinie
für Liquiditätsprognosen und Szenarioplanung.
Erstellen Sie auf Basis der Notizen unten eine prägnante Policy
(3–5 Seiten), die Folgendes abdeckt:
- Scope und Ziele
- Häufigkeit und Horizont der Prognosen
- Obligatorische Szenarien (Base, Downside, Upside, Stresses)
- Rollen und Verantwortlichkeiten (CFO, FP&A, Treasury, BUs)
- Freigabe-Workflow und Dokumentation
- Governance des Einsatzes von KI/ChatGPT in diesem Prozess
Notizen:
[Fügen Sie Stichpunkte zu Ihrem aktuellen Prozess
und den gewünschten Änderungen ein]Erwartetes Ergebnis: konsistente, dokumentierte Praktiken, die KI-Tools in Ihren Planungsprozess einbetten, ohne Kontrolle oder Klarheit zu verlieren.
ChatGPT nutzen, um Szenarioeffekte für Stakeholder zu erklären und zu visualisieren
Über die Zahlen hinaus müssen CFOs Cash-Szenarioeffekte gegenüber CEOs, Aufsichtsgremien und Kreditgeber:innen klar und handlungsorientiert kommunizieren. ChatGPT kann Ihnen helfen, technische Prognose-Outputs in Narrative, Talking Points und Briefings für Ihr BI-Team zu übersetzen.
Exportieren Sie eine Übersichtstabelle der wichtigsten Szenarien (Anfangsbestand, Endbestand, Covenant-Headroom, zentrale Annahmen) und bitten Sie ChatGPT, für jedes Szenario eine kurze Managementzusammenfassung zu formulieren, die Treiber und vorgeschlagene Maßnahmen hervorhebt (z. B. Kostenmaßnahmen, Working-Capital-Hebel, Finanzierungsoptionen). Sie können das Modell außerdem geeignete Charttypen und Layouts für Dashboards vorschlagen lassen, die Szenarien im Zeitverlauf vergleichen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein:e CFO und bereiten Unterlagen für den Vorstand vor.
Hier ist eine Tabelle mit unseren Base-, Downside- und
Severe-Downside-Cash-Szenarien:
[Fügen Sie eine vereinfachte Tabelle mit zentralen KPIs pro Monat ein]
1) Erstellen Sie eine 1-seitige Managementzusammenfassung, die erklärt:
- Welche Annahmen hinter jedem Szenario stehen
- Wann und wie schnell Liquidität knapp wird
- Empfohlene Maßnahmen/Trigger je Szenario.
2) Schlagen Sie 3–4 Charts vor, die diese Szenarien in unserem
BI-Tool am besten visualisieren (z. B. Liquiditäts-Runway,
Headroom vs. Covenants, Waterfall der wichtigsten Treiber).Erwartetes Ergebnis: schnellere Erstellung von Szenario-Narrativen und entscheidungsorientierten Unterlagen, die die Diskussion und Bearbeitung von Liquiditätsrisiken verbessern.
Einen wiederholbaren Workflow rund um Datenexports und Prompts aufsetzen
Um über Experimente hinauszukommen, sollten Sie Ihren Einsatz von ChatGPT für Liquiditätsprognosen in einen wiederholbaren Workflow überführen. Definieren Sie, welche Datenexports Sie aus ERP/TMS/CRM benötigen (z. B. wöchentliche AR/AP-Aging-Listen, offene Bestellungen, Sales-Pipeline, Tilgungspläne) und erstellen Sie Standard-Prompt-Templates, die auf diese Dateien Bezug nehmen.
Beispielsweise könnten Sie jeden Monat die aktuelle Cash-Prognose exportieren, eine CSV mit Ist-Daten und Annahmen aktualisieren und dann einen gespeicherten Prompt nutzen, mit dem ChatGPT Szenario-Updates vorschlägt, Veränderungen gegenüber dem Vormonat hervorhebt und anzeigt, wo Annahmen im Vergleich zur Historie unrealistisch wirken. Im Zeitverlauf können Sie dies mit internen Tools oder Skripten integrieren, um manuelle Schritte weiter zu reduzieren.
Beispiel-Prompt-Template:
Sie sind mein wiederkehrender Co-Pilot für Liquiditätsprognosen.
Ich stelle Ihnen jeden Monat aktualisierte Dateien bereit:
- "cash_forecast.csv" (aktuelles Basisszenario nach Woche)
- "actuals.csv" (Ist-Cashflows der letzten 6 Monate)
- "assumptions.txt" (zentrale Planungsannahmen)
Aufgaben:
1) Vergleichen Sie die Annahmen mit den Istwerten der letzten
6 Monate und markieren Sie alle, die optimistisch oder inkonsistent wirken.
2) Schlagen Sie 3 aktualisierte Downside-Szenarien vor, die
aktuelle Trends und Makrorisiken widerspiegeln.
3) Listen Sie 5 Fragen auf, die ich an die Business Units stellen sollte,
bevor ich diese Szenarien finalisiere.Erwartetes Ergebnis: eine vorhersehbare monatliche oder wöchentliche KI-gestützte Routine, die schrittweise manuelle Arbeit reduziert und die Qualität und Resilienz Ihrer Liquiditätsplanung kontinuierlich verbessert. Realistischerweise können Finance-Teams, die diese Praktiken industrialisieren, mit schnelleren Szenario-Durchlaufzeiten (oft 30–50 % Zeitersparnis in der Szenariovorbereitung), breiterer Szenariodeckung und einer frühzeitigeren Erkennung potenzieller Liquiditätsprobleme rechnen.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT verbessert die szenariobasierte Liquiditätsplanung, indem es den Großteil der Arbeit rund um Struktur, Dokumentation und Exploration übernimmt. Es kann Ihnen helfen, ein konsistentes Szenariorahmenwerk zu definieren, treiberbasierte Excel- oder Python-Modelle zu generieren, realistische Stressszenarien vorzuschlagen und klare Management-Narrative zu formulieren. Finance behält die Kontrolle über Zahlen und Entscheidungen, während ChatGPT die Modellentwicklung, das Stresstesten von Annahmen und die Kommunikation mit Stakeholdern deutlich beschleunigt. Das Ergebnis sind mehr Szenarien, besser dokumentiert, in deutlich kürzerer Zeit erstellt.
Sie benötigen kein vollständiges Data-Science-Team, um zu starten. Mindestens brauchen Sie: (1) eine:n Finance-Owner, der/die Ihren aktuellen Liquiditätsprognose-Prozess und die zentralen Treiber versteht, (2) die Fähigkeit, relevante Daten aus ERP/TMS/CRM nach CSV oder Excel zu exportieren, und (3) jemandem, der/die sich im Umgang mit strukturierten Prompts und Spreadsheets wohlfühlt. Historische Cashflows, AR/AP-Aging, Sales-Pipeline und Tilgungspläne sind typische Inputs.
Fortgeschrittenere Setups profitieren von grundlegenden Python-Kenntnissen oder BI-Tools, aber viele hochwertige Use Cases lassen sich bereits mit Excel plus ChatGPT umsetzen. Reruption beginnt häufig mit diesem schlanken Ansatz und steigert die technische Komplexität erst, wenn die Organisation den Wert klar erkennt.
Für einen fokussierten Use Case können Sie innerhalb weniger Wochen spürbare Verbesserungen erkennen. In den ersten 1–2 Wochen arbeiten Finanzteams typischerweise mit ChatGPT daran, ein Szenariorahmenwerk zu entwerfen und ihre bestehende Modellstruktur zu überarbeiten. In Woche 3–4 beginnen sie, KI-generierte Szenarien und Dokumentation in echten Forecastzyklen und Managementdiskussionen zu nutzen.
Stärker integrierte Lösungen – etwa automatisierte Datenexports, Python-basierte Szenario-Engines oder Anbindungen an BI – dauern länger, in der Regel einige Monate. Dieser gestufte Ansatz passt gut zu Reruptions KI-PoC-Format, bei dem wir Machbarkeit und Impact schnell validieren, bevor wir skalieren.
Im Vergleich zu traditionellen Softwareprojekten ist der Einsatz von ChatGPT für Liquiditätsprognosen und Szenarioplanung relativ kostengünstig. Die Hauptinvestitionen liegen in Zeit für Setup, Prozessneugestaltung und Teamenablement. Die Modellnutzungskosten sind typischerweise gering im Vergleich zu Personalkosten im Finance-Bereich oder den Kosten von Liquiditätsfehlern.
ROI entsteht in der Regel aus drei Bereichen: (1) reduzierter manueller Aufwand beim Aufbau und der Wartung von Szenarien, (2) frühere Erkennung von Liquiditätsproblemen, die günstigere, proaktive Maßnahmen ermöglicht, und (3) besserer Kapitaleinsatz, weil das Management mehr Vertrauen in die Cash-Transparenz hat. Die konkreten Zahlen variieren, aber Kund:innen zielen häufig auf 20–50 % Zeitersparnis bei der Szenariovorbereitung und ein deutlich geringeres Risiko von Notfinanzierungen ab.
Reruption kann Sie mit einem praxisnahen Co-Preneur-Ansatz End-to-End unterstützen. Typischerweise starten wir mit einem 9.900 € KI-PoC, der sich auf einen konkreten Use Case konzentriert – zum Beispiel die Automatisierung Ihrer Best-/Base-/Worst-Case-Cash-Szenarien für eine Business Unit. In dieser Phase definieren wir den Use Case, analysieren Ihre Datenexports, bauen einen funktionsfähigen Prototyp (Prompts, Modellstruktur, leichte Tooling-Komponenten) und messen die Performance hinsichtlich Geschwindigkeit und Qualität.
Darauf aufbauend helfen wir Ihnen, die Lösung zu „härten“: Sie in Ihre bestehenden Forecasting-Workflows zu integrieren, Governance und Dokumentation aufzusetzen und Ihr Finanzteam zu befähigen, den Ansatz zu besitzen und weiterzuentwickeln. Weil wir eher wie Co-Founder und nicht wie Folienset-Berater arbeiten, agieren wir direkt in Ihrer P&L-Realität und bauen KI-unterstützte Liquiditätsplanung, die zu den tatsächlichen Abläufen Ihrer Organisation passt.
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Philipp M. W. Hoffmann
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