Die Herausforderung: Schwache szenariobasierte Cash-Planung

Den meisten Finanzteams ist klar, dass eine robuste szenariobasierte Cash-Planung geschäftskritisch ist, doch ihr aktueller Prozess ist langsam, manuell und oberflächlich. Best-, Base- und Worst-Case-Szenarien werden häufig in ausufernden Tabellen zusammengezimmert, mit Annahmen aus alten Dateien und wenig Zeit, diese kritisch zu hinterfragen. Das Ergebnis: CFOs erhalten genau dann nur eine schmale Sicht auf das Liquiditätsrisiko, wenn sie eigentlich tiefere Einblicke bräuchten.

Traditionelle Ansätze tun sich schwer, weil sie für eine Welt mit weniger Schocks und weniger Daten entwickelt wurden. Tabellengetriebene Modelle sind fragil, schwer zu prüfen und nahezu unmöglich auf komplexere Szenarien wie kombinierte Nachfragerückgänge, FX-Schwankungen und Zinsanstiege zu erweitern. Die Aktualisierung von Szenarien erfordert aufwendige manuelle Arbeit über Planungs-Workbooks, Treasury-Richtlinien und historische Cash-Daten hinweg. Daher begnügen sich Teams mit minimalen Varianten, statt die gesamte Risikolandschaft zu erkunden.

Die Kosten, dieses Problem nicht zu lösen, sind erheblich. Unternehmen sind unerwarteten Liquiditätsengpässen ausgesetzt, zahlen zu viel für kurzfristige Finanzierung oder sitzen auf überschüssiger Liquidität, die die Rendite belastet. Entscheidungsträgern fehlt der klare Blick darauf, wie schnell Cash unter Stress erodieren könnte, welche Investitionen wirklich finanzierbar sind oder wann Covenants gefährdet sein könnten. In volatilen Märkten wird eine schwache Fähigkeit in Cash Forecasting und Szenarioplanung zu einem strukturellen Wettbewerbsnachteil.

Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Moderne KI-Tools wie Claude können Finanzteams dabei helfen, Szenariologik zu industrialisieren, Stresstests zu systematisieren und konsistente Narrative rund um Liquiditätsrisiken zu erzeugen. Bei Reruption sehen wir, wie die Einbettung von KI in Finanz-Workflows langsame, einmalige Analysen in kontinuierliche, entscheidungsreife Insights verwandelt. In den folgenden Abschnitten finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie Claude nutzen können, um Ihre szenariobasierte Cash-Planung aufzurüsten, ohne Ihren kompletten Finance-Stack von Grund auf neu aufzubauen.

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Unsere Einschätzung

Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.

Aus Reruption’s Erfahrung beim Aufbau von KI-Lösungen für Finanzteams ist der größte Hebel nicht noch eine weitere Tabellenvorlage – sondern der Einsatz von Tools wie Claude als „Reasoning Engine“ oben auf Ihren bestehenden Modellen. Indem Claude Planungs-Workbooks, Treasury-Richtlinien und historische Cash-Daten verarbeitet, kann es Ihnen helfen, szenariobasiertes Cash Forecasting neu zu gestalten, verborgene Annahmen zu hinterfragen und Liquiditätslogik so zu dokumentieren, dass sowohl Finance als auch Management sie wirklich verstehen.

Behandeln Sie Claude als Szenario-Architekten, nicht als magische Forecast-Box

Claude ist am wirkungsvollsten, wenn es Ihnen hilft, besser über Cash-Szenarien nachzudenken – nicht, wenn Sie erwarten, dass es die Zukunft allein „vorhersagt“. Betrachten Sie es als Szenario-Architekten, der Schocks, Abhängigkeiten und Policy-Reaktionen auf Basis Ihrer Daten und Rahmenbedingungen strukturiert. Speisen Sie Ihre bestehenden Modelle, Covenants, Finanzierungsrichtlinien und historischen Cash-Muster ein, damit Claude kohärente Best-, Base- und Worst-Case-Konstrukte vorschlagen kann – statt generischer Stresstests.

Strategisch bedeutet das, die finanzielle Urteilskraft im Finanzteam zu belassen und Claude dafür zu nutzen, mehr Kombinationen und Edge Cases zu erkunden, als Menschen vernünftigerweise bewältigen können. Sie definieren weiterhin, welche Risiken relevant sind – Nachfragerückgänge, FX-Bewegungen, Zinsanstiege, Ausfälle von Gegenparteien – aber Claude hilft Ihnen, diese konsistent zu parametrieren und mit der Cash-Wirkung über die Zeit zu verknüpfen.

Schaffen Sie einen funktionsübergreifenden Blick auf Cash-Risiken, bevor Sie automatisieren

Schwache szenariobasierte Liquiditätsplanung ist häufig ein Symptom fragmentierter Inputs: Sales-Pipeline-Erwartungen, Einkaufskonditionen, Treasury-Richtlinien und Capex-Pläne liegen in unterschiedlichen Systemen und Teams. Bevor Sie alles in Claude einspeisen, sollten Sie Stakeholder darauf ausrichten, was „Cash-Risiko“ für Ihr Unternehmen bedeutet und an welchen Hebeln Sie im Stressfall tatsächlich ziehen wollen.

Bringen Sie FP&A, Treasury, Sales Operations und Einkauf zusammen, um Kernannahmen und Entscheidungsregeln zu definieren (z. B. Priorisierung von Forderungseinzug, Zahlungsaufschub-Policies, Abrufschwellen). Sobald diese Logik explizit ist, kann Claude Ihnen helfen, sie zu kodifizieren, zu testen und alternative Policies zu erzeugen. Ohne dieses gemeinsame Verständnis wird selbst die beste KI-gestützte Planung Fehl­ausrichtungen eher verstärken als reduzieren.

Gestalten Sie Governance rund um KI-gestützte Forecasts

Die Einführung von Claude ins Cash Forecasting ist nicht nur eine Tool-Entscheidung – es ist eine Governance-Änderung. Sie benötigen klare Regeln, was Claude autonom vorschlagen darf, was vom Finance-Management geprüft werden muss und wie Änderungen an der Szenariologik freigegeben werden. Definieren Sie Mindeststandards für die Dokumentation: Für jedes Szenario, das Claude mit aufbaut, sollte es eine maschinenlesbare und eine menschenlesbare Beschreibung von Annahmen, Auslösern und Managementmaßnahmen geben.

Diese Governance-Ebene reduziert Risiken bei der Einführung: Statt KI-Output als etwas „Mysteriöses“ zu betrachten, positionieren Sie Claude als strukturierten Beitrag zu Ihren bestehenden Forecast-Review-Zyklen. Langfristig kann dies sogar die Prüfungsfähigkeit verbessern, da Claude konsistent Änderungsprotokolle und Begründungen für Updates der Szenarien erzeugen kann.

Investieren Sie in die Readiness des Finanzteams, nicht nur in KI-Skills

Um Mehrwert aus Claude im Finanzbereich zu ziehen, muss Ihr Team keine Data Scientists werden – aber es muss lernen, finanzielle Logik klar auszudrücken. Das bedeutet: präzise Prompts schreiben, Szenario-Narrative formulieren und die Konsistenz von Claudes Argumentation hinterfragen. Konzentrieren Sie das Training darauf, wie man Geschäftsfragen in strukturierte Anweisungen übersetzt und wie man KI-Outputs gegen Ihre Richtlinien und Daten validiert.

Wir sehen immer wieder: Wenn Finanzteams verstehen, wie sie mit KI-Tools „sprechen“, entwickeln sie sich schnell von einmaligen Experimenten zu wiederholbaren Workflows: rollierende Szenarien, monatliche Stresstest-Pakete und automatisierte Kommentare. Diese Readiness ist deutlich wichtiger als fortgeschrittene technische Fähigkeiten; mit den richtigen Prompts und Leitplanken kann Claude die Komplexität im Hintergrund bewältigen.

Starten Sie mit fokussierten, geschäftskritischen Use Cases und skalieren Sie dann aus

Statt Ihren gesamten Planungsprozess von Tag eins an neu aufzubauen, sollten Sie mit einem fokussierten, wirkungsstarken Problem starten: zum Beispiel der Verbesserung Ihres quartalsweisen Worst-Case-Cash-Szenarios mit reichhaltigeren Stresstests und besseren Narrativen für den Vorstand. Definieren Sie Erfolg im Vorfeld – etwa Reduktion der Zeit zur Erstellung von Szenarien um 40 % oder Erhöhung der getesteten Schocks von 3 auf 10 – und messen Sie dagegen.

Sobald Sie verlässliche Ergebnisse sehen und Vertrauen gewinnen, erweitern Sie die Rolle von Claude in weitere Bereiche: rollierende Wochen-Forecasts, Covenant-Headroom-Monitoring oder automatischer Vergleich von Szenarioversionen. Dieser schrittweise Ansatz begrenzt das Risiko, baut interne Glaubwürdigkeit auf und hält die Investitionen eng an den nachgewiesenen Nutzen gekoppelt.

Bewusst eingesetzt wird Claude zum Multiplikator für szenariobasierte Cash-Planung: Es strukturiert Schocks, codiert Treasury-Richtlinien und erzeugt klare Liquiditätsnarrative, ohne Ihre finanzielle Urteilskraft zu ersetzen. Reruption’s Erfahrung mit KI-first-Workflows zeigt, dass Finanzteams mit dem richtigen Design in Wochen – nicht Jahren – von fragilen Tabellen hin zu robustem, erklärbarem KI-gestütztem Cash Forecasting wechseln können. Wenn Sie erkunden möchten, wie das für Ihr spezifisches Planungsetup aussehen könnte, helfen wir Ihnen gerne, dies sicher und pragmatisch zu testen – klein startend, aber mit einem klaren Pfad zur Skalierung.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Fertigung bis Automobilindustrie: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.

NVIDIA

Fertigung

In Halbleiterfertigung ist das Chip-Floorplanning — die Aufgabe, Makros und Schaltungen auf einem Die anzuordnen — berüchtigt komplex und NP-schwer. Selbst erfahrene Ingenieur:innen verbringen Monate damit, Layouts iterativ zu verfeinern, um Leistung, Performance und Fläche (PPA) auszubalancieren, wobei sie Kompromisse wie Minimierung der Leiterlänge, Dichtebeschränkungen und Routbarkeit austarieren. Traditionelle Werkzeuge kämpfen mit dem explosiven kombinatorischen Suchraum, insbesondere bei modernen Chips mit Millionen von Zellen und Hunderten von Makros, was zu suboptimalen Entwürfen und verzögerter Markteinführung führt. NVIDIA erlebte dieses Problem besonders beim Entwurf leistungsstarker GPUs, bei denen ungünstige Floorplans den Stromverbrauch erhöhen und die Effizienz von KI-Beschleunigern beeinträchtigen. Manuelle Prozesse limitierten die Skalierbarkeit für 2,7 Millionen Zellen-Designs mit 320 Makros und drohten Engpässe in ihrer Roadmap für beschleunigtes Rechnen zu verursachen. Die Überwindung des menschintensiven Trial-and-Error war entscheidend, um die Führungsposition bei KI-Chips zu halten.

Lösung

NVIDIA setzte Deep Reinforcement Learning (DRL) ein, um Floorplanning als sequentiellen Entscheidungsprozess zu modellieren: Ein Agent platziert Makros nacheinander und lernt optimale Strategien durch Ausprobieren. Graph Neural Networks (GNNs) kodieren den Chip als Graph, erfassen räumliche Beziehungen und sagen Auswirkungen von Platzierungen voraus. Der Agent nutzt ein Policy-Netzwerk, das auf Benchmarks wie MCNC und GSRC trainiert wurde, mit Belohnungen, die Half-Perimeter Wirelength (HPWL), Stau und Überlappungen bestrafen. Proximal Policy Optimization (PPO) ermöglicht effiziente Explorationen, die auf verschiedene Designs übertragbar sind. Dieser KI-gesteuerte Ansatz automatisiert, was Menschen manuell tun, kann aber weit mehr Konfigurationen durchsuchen.

Ergebnisse

  • Designzeit: 3 Stunden für 2,7M Zellen vs. Monate manuell
  • Chip-Größe: 2,7 Millionen Zellen, 320 optimierte Makros
  • PPA-Verbesserung: Besser oder vergleichbar mit menschlichen Entwürfen
  • Trainingseffizienz: Unter 6 Stunden Gesamtaufwand für Produktionslayouts
  • Benchmark-Erfolg: Übertrifft auf MCNC/GSRC-Suiten
  • Beschleunigung: 10–30 % schnellere Schaltungen in verwandten RL-Designs
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Duolingo

EdTech

Duolingo, ein Vorreiter im gamifizierten Sprachlernen, sah sich mit wesentlichen Einschränkungen bei der Bereitstellung von praktischer Konversationspraxis und tiefgehendem Feedback konfrontiert. Während die kurzen Lektionen Wortschatz und Grundlagen effektiv vermittelten, sehnten sich Nutzer nach immersiven Dialogen, die Alltagssituationen simulieren – etwas, das statische Übungen nicht leisten konnten . Diese Lücke behinderte den Fortschritt in Richtung Sprachflüssigkeit, da Lernende kaum Gelegenheiten für freies Sprechen und nuancierte Grammatik-Erklärungen ohne teure menschliche Tutoren hatten. Zudem war die Inhaltserstellung ein Engpass. Fachexperten erstellten Lektionen manuell, was die Einführung neuer Kurse und Sprachen bei schnellem Nutzerwachstum verlangsamte. Die Skalierung personalisierter Erfahrungen über 40+ Sprachen erforderte Innovation, um das Engagement ohne proportionale Ressourcensteigerung aufrechtzuerhalten . Diese Herausforderungen drohten erhöhte Abwanderung und begrenzte Monetarisierung in einem wettbewerbsintensiven EdTech-Markt.

Lösung

Duolingo startete Duolingo Max im März 2023 – ein Premium-Abo, das von GPT-4 angetrieben wird und Roleplay für dynamische Dialoge sowie Explain My Answer für kontextuelle Rückmeldungen einführte . Roleplay simuliert reale Interaktionen wie Kaffeebestellungen oder Urlaubsplanung mit KI-Charakteren und passt sich in Echtzeit an Nutzereingaben an. Explain My Answer liefert detaillierte Aufschlüsselungen richtiger/falscher Antworten und verbessert so das Verständnis. Ergänzend automatisiert Duolingo's Birdbrain-LLM (feinabgestimmt auf proprietären Daten) die Lektionserstellung, sodass Experten Inhalte 10× schneller produzieren können . Dieser hybride Mensch‑KI-Ansatz sicherte Qualität bei gleichzeitiger schneller Skalierung und wurde nahtlos in die App für alle Schwierigkeitsstufen integriert .

Ergebnisse

  • DAU-Wachstum: +59 % YoY auf 34,1 Mio. (Q2 2024)
  • DAU-Wachstum: +54 % YoY auf 31,4 Mio. (Q1 2024)
  • Umsatzwachstum: +41 % YoY auf 178,3 Mio. $ (Q2 2024)
  • Bereinigte EBITDA-Marge: 27,0 % (Q2 2024)
  • Lektionserstellung: 10× schneller mit KI
  • Selbstwirksamkeit der Nutzer: deutliche Steigerung nach KI-Nutzung (Studie 2025)
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Associated Press (AP)

Nachrichtenmedien

In der Mitte der 2010er Jahre sah sich die Associated Press (AP) im Wirtschaftsressort mit erheblichen Einschränkungen aufgrund begrenzter manueller Ressourcen konfrontiert. Mit nur wenigen Journalisten, die sich der Berichterstattung zu Quartalszahlen widmeten, konnte AP lediglich rund 300 Quartalsberichte pro Quartal erstellen und konzentrierte sich dabei hauptsächlich auf große S&P-500-Unternehmen. Dieser manuelle Prozess war arbeitsintensiv: Reporter mussten Daten aus Finanzberichten extrahieren, Kennzahlen wie Umsatz, Gewinne und Wachstumsraten analysieren und unter engen Fristen prägnante Texte formulieren. Mit der Zunahme börsennotierter Unternehmen geriet AP zunehmend in die Lage, kleinere Firmen nicht abzudecken, sodass viele markt­relevante Informationen unberichtet blieben. Diese Beschränkung reduzierte nicht nur APs umfassende Marktabdeckung, sondern band Journalisten auch an monotone Aufgaben und verhinderte, dass sie investigativen Geschichten oder tiefergehenden Analysen nachgehen konnten. Der Druck während der Quartalssaison verschärfte diese Probleme, da viele Fristen gleichzeitig bei tausenden Unternehmen anstanden und skalierbare Berichterstattung ohne Innovation unmöglich machte.

Lösung

Um dem entgegenzuwirken, ging AP 2014 eine Partnerschaft mit Automated Insights ein und implementierte deren Wordsmith NLG-Plattform. Wordsmith verwendet template-basierte Algorithmen, um strukturierte Finanzdaten—wie Gewinn je Aktie, Umsatzzahlen und jährliche Veränderungen—in lesbaren, journalistischen Text zu überführen. Reporter geben verifizierte Daten aus Quellen wie Zacks Investment Research ein, und die KI erzeugt Entwürfe in Sekundenschnelle, die Menschen anschließend leicht für Genauigkeit und Stil redigieren. Die Lösung umfasste die Erstellung von kundenspezifischen NLG-Templates, die an den Stil der AP angepasst wurden, sodass die Artikel menschlich geschrieben wirkten und journalistischen Standards entsprachen. Dieser hybride Ansatz—KI für die Menge, Menschen für die Aufsicht—überwand Qualitätsbedenken. Bis 2015 kündigte AP an, die Mehrheit der US-Unternehmensberichterstattung zu Quartalszahlen zu automatisieren und die Abdeckung dramatisch zu skalieren, ohne das Personal proportional zu erhöhen.

Ergebnisse

  • 14-fache Steigerung der Quartalsberichte: 300 auf 4.200
  • Abdeckung ausgeweitet auf über 4.000 börsennotierte US-Unternehmen pro Quartal
  • Entspricht der Freisetzung von 20 Vollzeitreportern
  • Artikel werden in Sekunden statt in manuell benötigten Stunden veröffentlicht
  • Nach der Implementierung keine gemeldeten Fehler in automatisierten Artikeln
  • Dauerhafte Nutzung wurde auf Sport, Wetter und Lotterieberichte ausgeweitet
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JPMorgan Chase

Bankwesen

In der hochdynamischen Welt des Asset Management und der Vermögensverwaltung bei JPMorgan Chase waren Berater mit erheblichen zeitlichen Belastungen durch manuelle Recherche, Dokumentenzusammenfassungen und Berichtsentwürfe konfrontiert. Die Erstellung von Investmentideen, Marktanalysen und personalisierten Kundenberichten dauerte oft Stunden oder Tage, wodurch die Zeit für Kundeninteraktion und strategische Beratung eingeschränkt wurde. Diese Ineffizienz verstärkte sich nach dem Aufkommen von ChatGPT, sodass die Bank den Bedarf an sicherer, interner KI erkannte, die mit umfangreichen proprietären Daten arbeiten kann, ohne Compliance- oder Sicherheitsrisiken einzugehen. Die Private-Bank-Berater hatten es besonders schwer, sich auf Kundentermine vorzubereiten, sich durch Research-Reports zu arbeiten und maßgeschneiderte Empfehlungen zu erstellen – und das unter regulatorischer Beobachtung und in einer Umgebung mit Datensilos, was die Produktivität und Reaktionsfähigkeit gegenüber Kunden in einem wettbewerbsintensiven Umfeld behinderte.

Lösung

JPMorgan begegnete diesen Herausforderungen durch die Entwicklung der LLM Suite, einer internen Suite aus sieben feinabgestimmten Large Language Models (LLMs), die von generativer KI angetrieben und in eine sichere Dateninfrastruktur integriert sind. Diese Plattform ermöglicht es Beratern, Berichte zu entwerfen, Investmentideen zu generieren und Dokumente schnell zusammenzufassen, wobei proprietäre Daten genutzt werden. Ein spezialisiertes Tool, Connect Coach, wurde für Private-Bank-Berater entwickelt, um bei der Vorbereitung auf Kundengespräche, der Ideenfindung und der Synthese von Research zu unterstützen. Die Implementierung legte starken Wert auf Governance, Risikomanagement und Mitarbeiterschulungen durch KI-Wettbewerbe und 'learning-by-doing'-Ansätze, um eine sichere Skalierung in der gesamten Firma zu gewährleisten. Die LLM Suite wurde schrittweise eingeführt, beginnend mit Proof-of-Concepts und einer anschließenden Ausweitung auf die gesamte Organisation.

Ergebnisse

  • Erreichte Nutzer: 140.000 Mitarbeitende
  • Entwickelte Use Cases: 450+ Proof-of-Concepts
  • Finanzieller Nutzen: Bis zu 2 Mrd. $ an KI-Wert
  • Bereitstellungsgeschwindigkeit: Vom Pilot bis zu 60.000 Nutzern in wenigen Monaten
  • Berater-Tools: Connect Coach für die Private Bank
  • Firmenweite PoCs: Strikte ROI-Messung über 450 Initiativen
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Duke Health

Gesundheitswesen

Sepsis ist ein lebensbedrohlicher Zustand, der in den USA jährlich für über 270.000 Todesfälle verantwortlich ist, mit Mortalitätsraten von bis zu 40% in Krankenhäusern aufgrund verzögerter Erkennung. Frühsymptome sind oft unspezifisch—Fieber, Tachykardie, veränderter Geisteszustand—und ähneln häufigen Erkrankungen, wodurch eine rechtzeitige Erkennung in stark frequentierten Notaufnahmen (EDs) schwierig ist. Traditionelle Bewertungssysteme wie qSOFA und SIRS leiden unter geringer Sensitivität (etwa 50–60%) und schlechter prädiktiver Leistung Stunden vor Auftreten, was zu späten Interventionen und schlechteren Ergebnissen führt. Duke Health, das hohe Patientenzahlen in seinen drei Notaufnahmen bewältigt, stand vor der doppelten Herausforderung, Frühwarnsysteme zu skalieren und gleichzeitig Alarmmüdigkeit und Workflow-Störungen zu vermeiden. Die Integration neuartiger KI erforderte strenge Validierung, Akzeptanz durch Kliniker und nahtlose Einbettung in das EHR, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen oder unnötige Behandlungen zu erhöhen.

Lösung

Sepsis Watch ist ein auf Deep Learning basierendes Vorhersagemodell, das Echtzeit-EHR-Daten (Vitalwerte, Labore, Demografie) analysiert, um den Sepsisanfall bis zu 48 Stunden im Voraus vorherzusagen, mit dem primären Fokus auf 6-Stunden-Vorhersagen. Entwickelt vom Duke Institute for Health Innovation (DIHI) verwendet es eine rekurrente neuronale Netzwerkarchitektur, die auf historischen Daten von über 600.000 Patientenkontakten (2008–2016) trainiert wurde und eine beeindruckende AUROC von 0,922 erzielte. Die Lösung integriert sich als pflegeorientiertes Best Practice Advisory (BPA) in das Epic EHR und löst nicht-interruptive Warnungen für Hochrisikopatienten aus. Dieses klinikerzentrierte Design fördert Maßnahmen wie frühe Antibiotikagabe und Flüssigkeitszufuhr und minimiert gleichzeitig falsch positive Alarme durch Schwellenwertanpassung. Pilotversuche und iteratives Feedback sicherten eine sichere Einführung.

Ergebnisse

  • AUROC: 92,2% für 6-Stunden-Sepsisvorhersage
  • Früherkennung: Bis zu 6 Stunden vor klinischem Auftreten
  • Einsatzumfang: Alle 3 Duke-Notaufnahmen, Tausende überwachte Patienten
  • Alarm-Compliance: Hohe Akzeptanzraten nach Integration
  • Bundle-Compliance: Deutliche Verbesserungen in Verbindung mit Warnungen
  • Auswirkung auf Sterblichkeit: Assoziiert mit reduzierten in-hospitalen Sepsis-Todesfällen
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Best Practices

Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.

Nutzen Sie Claude, um Ihre bestehende Cash-Planungslogik zu kartieren und zu bereinigen

Bevor Sie Claude bitten, neue Szenarien vorzuschlagen, lassen Sie es die Logik in Ihren bestehenden Workbooks rückwärts erschließen. Laden Sie zentrale Planungs-Tabellen (mit geschwärzten sensiblen Daten oder via sicherer Integration), Treasury-Richtlinien und Dokumentation Ihres aktuellen Cash-Planungsprozesses hoch. Bitten Sie Claude, zusammenzufassen, wie Forecasts heute aufgebaut werden, welche Treiber genutzt werden und wo Annahmen inkonsistent oder undokumentiert sind.

Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Senior FP&A-Analyst.
Ich stelle Ihnen Auszüge aus unserem Cash-Forecast-Workbook und unserer Treasury-Policy zur Verfügung.
1. Rekonstruieren Sie die aktuelle Logik für unsere Best-, Base- und Worst-Case-Cash-Szenarien.
2. Listen Sie alle expliziten Annahmen auf (Wachstum, DSO, DPO, FX, Zinsen, Kreditlinien).
3. Heben Sie Inkonsistenzen oder fehlende Verknüpfungen zwischen Annahmen und Cash-Wirkung hervor.
4. Schlagen Sie eine klarere, modulare Struktur für unsere Szenariologik vor.

Erwartetes Ergebnis: eine klare Landkarte, wie Ihre Forecasts heute tatsächlich funktionieren – inklusive technischem Schuldenberg, verborgenen Annahmen und offensichtlichen Stellschrauben, an denen KI-Unterstützung sofort Struktur und Qualitätskontrolle liefern kann.

Systematische Stresstest-Sets aus historischen Daten generieren

Claude kann Ihnen helfen, realistische Stresstests aus Ihrer eigenen Historie abzuleiten, statt sich auf generische prozentuale Schocks zu stützen. Speisen Sie anonymisierte historische Cash-Bestände, Ein- und Auszahlungen nach Kategorie sowie relevante externe Indikatoren (z. B. FX-Kurse, Auftragseingang) ein. Bitten Sie Claude, vergangene Stressphasen, deren Treiber und typische Erholungsverläufe zu identifizieren und diese anschließend in wiederverwendbare Szenario-Templates zu überführen.

Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Risikoanalyst und unterstützen die Gestaltung von Liquiditäts-Stresstests.
Hier sind 5 Jahre monatlicher Cash-Daten und zentrale Treiber (Zahlungseingänge,
Zahlungsausgänge, CAPEX, Zinsen, FX, Auftragseingang). Aufgaben:
1. Erkennen Sie historische Stressperioden und quantifizieren Sie die Cash-Rückgänge vom Höchst- zum Tiefststand.
2. Beschreiben Sie, was jeden Stress ausgelöst hat (z. B. Nachfragerückgang, Working-Capital-Spike).
3. Wandeln Sie diese in 5 wiederverwendbare Stresstestszenarien mit Parameterbereichen um.
4. Geben Sie eine Tabellenstruktur aus, die wir in unserem Planungsmodell implementieren können.

Erwartetes Ergebnis: eine Bibliothek historisch fundierter Stressmuster, die in Ihr Modell eingebunden und vom Finanzteam wiederverwendet werden kann, ohne die Analyse jedes Mal neu durchführen zu müssen.

Automatisierte Erstellung von Szenariovarianten und Versionsvergleichen

Einer der stärksten Use Cases von Claude im szenariobasierten Cash Forecasting ist das schnelle Erzeugen und Vergleichen mehrerer Szenariovarianten. Nachdem Sie Ihre Standardszenariostruktur definiert haben, nutzen Sie Claude, um Varianten systematisch abzuleiten (z. B. „milder“, „moderater“, „schwerer“ Stress) und strukturierte Diffs zu erzeugen, die erklären, was sich geändert hat und warum.

Beispiel-Prompt:
Sie unterstützen die szenariobasierte Cash-Planung.
Ausgehend von dieser Base-Case-Szenariobeschreibung und den zentralen Treiberbereichen erstellen Sie bitte:
- ein mildes Negativszenario
- ein schweres Negativszenario
Geben Sie für jedes an:
- Änderungen in den Annahmen vs. Base Case (DSO, DPO, Volumen, FX, Zinsen)
- erwartete monatliche Cash-Wirkung über die nächsten 12 Monate
- zentrale Frühindikatoren, die überwacht werden sollten
Fassen Sie anschließend alles in einer Vergleichstabelle zusammen, die hervorhebt,
wo Liquiditätslücken am schnellsten entstehen.

Erwartetes Ergebnis: mehr Szenariobreite bei deutlich weniger manueller Arbeit – plus klar aufbereitete Vergleichsmaterialien, die Sie direkt in CFO- oder Vorstandsdiskussionen einsetzen können.

Lassen Sie Claude vorstandstaugliche Liquiditätsnarrative entwerfen

Ist die Szenariodefinition abgeschlossen, ist der zeitaufwendigste Teil oft, Zahlen in klare, konsistente Stories für Geschäftsführung und Aufsichtsorgane zu übersetzen. Claude kann Ihre Szenariooutputs verarbeiten und Ihnen helfen, prägnante Narrative zu entwerfen, die Annahmen erklären, zentrale Risiken hervorheben und Managementmaßnahmen pro Szenario skizzieren – in dem Ton und der Struktur, die Ihre Stakeholder erwarten.

Beispiel-Prompt:
Sie sind ein CFO und verfassen den Liquiditätsabschnitt für das Board Pack.
Nutzen Sie die beiliegende Szenarioübersichtstabelle und erstellen Sie:
1. Eine 1-seitige Narrative, die Base-, Best- und Worst-Case erklärt.
2. Eine Stichpunktliste zentraler Risiken und möglicher Mitigationshebel je Szenario.
3. Einen kurzen Abschnitt zu Covenant-Headroom und Finanzierungskapazität.
Verwenden Sie präzise, nicht-technische Sprache, geeignet für Board-Mitglieder.

Erwartetes Ergebnis: schnellere Erstellung hochwertiger Liquiditätskommentare, mit konsistenter Rahmung über Berichtszeiträume hinweg und klaren Verknüpfungen von Szenarien zu konkreten Maßnahmen.

Nutzen Sie Claude als Leitplanke für Datenqualität und Policy-Compliance

Claude kann auch als intelligenter Prüfer für Ihre Cash-Forecast-Inputs und die Einhaltung von Treasury-Richtlinien fungieren. Stellen Sie Ihre Policy-Dokumente bereit (z. B. Mindest-Cashpuffer, maximale Ausnutzung von Kreditlinien, Hedging-Regeln) und bitten Sie Claude, Szenariooutputs oder Input-Tabellen auf Verstöße, Auffälligkeiten oder inkonsistente Annahmen zu scannen.

Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Treasury-Policy-Checker.
Hier sind unsere Treasury-Policy und eine Tabelle mit 12-Monats-Cash-Forecast-Outputs
für drei Szenarien.
1. Markieren Sie alle Monate und Szenarien, in denen Policy-Grenzwerte verletzt werden.
2. Heben Sie ungewöhnliche Input-Kombinationen hervor (z. B. hohe CAPEX im schweren Stressszenario).
3. Schlagen Sie konkrete Anpassungsoptionen für jedes identifizierte Thema vor.
Geben Sie die Ergebnisse in einer strukturierten Tabelle plus einer kurzen Zusammenfassung
für den CFO zurück.

Erwartetes Ergebnis: frühzeitige Erkennung von Policy-Verstößen und fragwürdigen Annahmen – und damit geringeres Risiko, unrealistische oder nicht konforme Szenarien im Management zu präsentieren.

Prototyp eines Claude-gestützten Szenario-Workflows mit einem PoC

Statt von Anfang an zu über-engineeren, sollten Sie einen begrenzten Proof of Concept aufbauen, der einen Ausschnitt Ihres Cash-Forecasting-Workflows mit Claude automatisiert – zum Beispiel die Generierung von Szenariovarianten plus Narrative-Kommentare für eine Business Unit. Bei Reruption strukturieren wir solche PoCs entlang klarer Input-/Output-Definitionen, Performancemetriken (Geschwindigkeit, Abdeckung, Fehlerrate) und eines konkreten Plans für die Integration in Ihre bestehende Planungslandschaft.

Outline eines PoC-Workflows:
1. Input: Aktueller Export aus dem Cash-Planungs-Workbook + Treasury-Policy-PDF.
2. Claude Schritt 1: Analyse des aktuellen Base Case und Kartierung der zentralen Annahmen.
3. Claude Schritt 2: Generierung von zwei Negativszenarien und eines strukturierten Vergleichs.
4. Claude Schritt 3: Entwurf einer Executive Summary sowie einer Risiko-/Mitigationsübersicht.
5. Output: Szenario-Paket (Tabellen + Narrative) zur CFO-Review.
6. Messgrößen: Eingesparte Zeit vs. manueller Prozess, Anzahl zusätzlicher getesteter Szenarien,
   Anzahl entdeckter Annahmeinkonsistenzen.

Erwartete Ergebnisse: über 30–50 % Reduktion der Zeit für Szenarioerstellung und -dokumentation, 2–3x mehr bewertete Stressvarianten pro Zyklus und höhere Konsistenz der Liquiditätsnarrative – ohne Ihre bestehenden Planungstools zu ersetzen.

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Häufig gestellte Fragen

Claude unterstützt Sie als intelligente Schicht oberhalb Ihrer bestehenden Cash-Forecasting-Modelle. Es kann Planungs-Workbooks, Treasury-Richtlinien und historische Cash-Daten verarbeiten, um:

  • Ihre aktuelle Szenariologik und Annahmen zu kartieren und zu klären
  • zusätzliche Best-, Base- und Worst-Case-Varianten mit strukturierten Schocks zu generieren
  • realistische Stresstests aus Ihren historischen Daten statt aus beliebigen %-Annahmen abzuleiten
  • klare Liquiditätsnarrative sowie Risiko-/Mitigationszusammenfassungen fürs Management zu entwerfen

Sie behalten die Kontrolle über die finanzielle Urteilskraft; Claude liefert Struktur, Abdeckung und Geschwindigkeit, damit Sie mit demselben Team deutlich mehr Szenarien durchspielen können.

Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, um von Claude im Finanzbereich zu profitieren. Wesentlich sind:

  • eine Finance-Verantwortliche bzw. ein Finance-Verantwortlicher, die/der Ihre aktuelle Forecast- und Szenariologik versteht
  • Zugriff auf zentrale Planungs-Workbooks, Treasury-Richtlinien und (anonymisierte) historische Cash-Daten
  • eine Person, die sich mit Prompts und grundlegender Datenaufbereitung wohlfühlt (FP&A-Analyst, Controller oder geschäftsnaher IT-Partner)

Reruption unterstützt Kunden typischerweise, indem wir die initialen Workflows aufsetzen, hochwertige Prompts designen und Leitplanken definieren. Danach können Finanznutzer den Prozess im Rahmen ihres bestehenden Planungstakts selbst betreiben und weiterentwickeln.

Bei einem fokussierten Use Case sehen Sie Ergebnisse in Wochen, nicht in Monaten. Ein typischer Zeitplan sieht so aus:

  • Woche 1: Use Case abstecken, Workbooks und Richtlinien sammeln, Ziele und KPIs klären
  • Wochen 2–3: Claude-Prompts konfigurieren, einen Prototyp-Workflow für ein Szenarioset und eine Business Unit aufbauen
  • Wochen 4–5: Test in einem realen Planungszyklus, Feinschliff an Prompts und Governance, Prozessdokumentation

Am Ende einer initialen 4–5-wöchigen Phase erzielen die meisten Teams messbare Verbesserungen wie schnellere Szenarioerstellung, mehr Stresstests pro Zyklus und hochwertigere Liquiditätsnarrative.

Der ROI ergibt sich sowohl aus Effizienzgewinnen als auch aus Risikoreduktion. Auf der Effizienzseite reduzieren Teams den Zeitaufwand für szenariobasierte Cash-Planung häufig um 30–50 % und schaffen damit Freiraum für Senior-Finanzkräfte, sich auf Entscheidungen statt Tabellenpflege zu konzentrieren. Auf der Risikoseite kann das systematische Testen zusätzlicher Szenarien und die frühere Erkennung von Policy-Verstößen teure Ad-hoc-Finanzierungen, Covenant-Probleme oder übervorsichtige Liquiditätspuffer vermeiden.

Da Claude ein flexibles, nutzungsbasiertes Tool ist, können Sie klein mit einem begrenzten Workflow starten und erst skalieren, wenn der Mehrwert belegt ist. Reruption hilft dabei, konkrete Kennzahlen zu definieren (z. B. eingesparte Zeit pro Zyklus, Anzahl neuer getesteter Szenarien, erkannte Issues), sodass der ROI sichtbar und belastbar wird.

Reruption begleitet Sie von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) testen wir zunächst, ob Claude Ihre spezifische Umgebung für Cash Forecasting und Liquiditätsplanung verlässlich verbessern kann. Das umfasst Use-Case-Definition, Machbarkeitscheck, Rapid Prototyping, Performancebewertung und einen konkreten Produktionsplan.

Über den PoC hinaus setzen wir unseren Co-Preneur-Ansatz um: Wir arbeiten eng eingebettet mit Ihren Finanz- und IT-Teams, agieren in Ihrer P&L und bauen reale KI-Workflows statt Foliensammlungen. Wir unterstützen beim Design von Prompts und Governance, bei der Integration von Claude in Ihre bestehenden Tools und beim Training Ihres Finanzteams, damit dieses die Lösung eigenständig betreiben und weiterentwickeln kann.

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