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

NatWest

Bankwesen

NatWest Group, eine führende britische Bank, die über 19 Millionen Kunden bedient, sah sich zunehmenden Anforderungen an den digitalen Kundenservice gegenüber. Traditionelle Systeme wie der ursprüngliche Cora-Chatbot bewältigten Routineanfragen zwar zuverlässig, hatten jedoch Schwierigkeiten mit komplexen, nuancierten Interaktionen und eskalierten häufig 80–90 % der Fälle an menschliche Mitarbeitende. Das führte zu Verzögerungen, höheren Betriebskosten und Risiken für die Kundenzufriedenheit, während die Erwartungen an sofortige, personalisierte Unterstützung stiegen . Gleichzeitig stellte der Anstieg von Finanzbetrug eine kritische Bedrohung dar, die nahtloses Betrugsreporting und Erkennung innerhalb von Chat-Oberflächen erforderte, ohne Sicherheit oder Vertrauen der Nutzer zu gefährden. Regulatorische Vorgaben, Datenschutz nach UK GDPR und ethische KI-Einsätze erhöhten die Komplexität, da die Bank Support skalieren wollte und gleichzeitig Fehler in risikoreichen Bankprozessen minimieren musste . Die Balance zwischen Innovation und Zuverlässigkeit war entscheidend; mangelhafte KI-Leistungen könnten in einem Sektor, in dem die Kundenzufriedenheit direkt Kundenbindung und Umsatz beeinflusst, Vertrauen untergraben .

Lösung

Mit der Einführung von Cora+ im Juni 2024 führte NatWest sein erstes umfassendes Upgrade mit generativer KI ein, um proaktive, intuitive Antworten auf komplexe Anfragen zu ermöglichen, Eskalationen zu reduzieren und die Selbstbedienung zu verbessern . Dies baute auf der etablierten Cora-Plattform auf, die bereits Millionen von Interaktionen pro Monat verwaltete. In einem wegweisenden Schritt ging NatWest im März 2025 eine Partnerschaft mit OpenAI ein und wurde damit die erste in Großbritannien ansässige Bank, die dies tat. LLMs wurden sowohl in das kundenorientierte Cora als auch in das interne Tool Ask Archie integriert. Dadurch wurden natürliche Sprachverarbeitung für Betrugsmeldungen, personalisierte Beratung und Prozessvereinfachung möglich, während zugleich Schutzmaßnahmen für Compliance und Bias-Minderung implementiert wurden . Der Ansatz legte starken Wert auf ethische KI, mit rigorosen Tests, menschlicher Aufsicht und kontinuierlichem Monitoring, um sichere und präzise Interaktionen bei Betrugserkennung und Serviceleistungen zu gewährleisten .

Ergebnisse

  • 150 % Anstieg der Cora-Kundenzufriedenheitswerte (2024)
  • Proaktive Auflösung komplexer Anfragen ohne menschliches Eingreifen
  • Erste OpenAI-Partnerschaft einer UK-Bank, beschleunigt KI-Einführung
  • Verbesserte Betrugserkennung durch Echtzeit-Chat-Analyse
  • Millionen monatlicher Interaktionen, die autonom verarbeitet werden
  • Deutliche Reduktion der Eskalationsraten an Agenten
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Kaiser Permanente

Gesundheitswesen

In Krankenhäusern erfahren erwachsene Patienten auf Allgemeinstationen häufig eine , ohne dass rechtzeitig ausreichend Warnzeichen erkannt werden. Das führt zu Notfallverlegungen auf Intensivstationen, erhöhter Sterblichkeit und vermeidbaren Wiederaufnahmen. Kaiser Permanente Northern California stand vor diesem Problem in seinem Netzwerk, in dem subtile Veränderungen bei Vitalparametern und Laborwerten bei hohem Patientenvolumen und anspruchsvollen Arbeitsabläufen leicht übersehen wurden. Das resultierte in erhöhten negativen Ergebnissen, darunter vermeidbar hohe Sterberaten und 30-Tage-Wiederaufnahmen . Traditionelle Frühwarnscores wie MEWS (Modified Early Warning Score) waren durch manuelle Erfassung und unzureichende Vorhersagegenauigkeit für Verschlechterungen innerhalb von 12 Stunden limitiert und nutzten nicht das volle Potenzial elektronischer Patientenakten (EHR). Die Herausforderung wurde durch Alarmmüdigkeit durch weniger präzise Systeme verschärft und erforderte eine skalierbare Lösung für 21 Krankenhäuser, die Millionen von Patienten versorgen .

Lösung

Kaiser Permanente entwickelte den Advance Alert Monitor (AAM), ein KI-gestütztes Frühwarnsystem, das prädiktive Analytik einsetzt, um Echtzeit-EHR-Daten — einschließlich Vitalzeichen, Laborwerte und Demografie — zu analysieren und Patienten mit hohem Risiko einer Verschlechterung innerhalb der nächsten 12 Stunden zu identifizieren. Das Modell erzeugt eine Risikobewertung und automatisierte Alarme, die in die klinischen Arbeitsabläufe integriert werden und zeitnahe Interventionen wie ärztliche Überprüfungen oder den Einsatz von Rapid Response Teams auslösen . Seit der Einführung in 2013 in Nordkalifornien verwendet AAM Machine-Learning-Algorithmen, die auf historischen Daten trainiert wurden und traditionelle Scores übertreffen, wobei erklärbare Vorhersagen das Vertrauen der Mitarbeitenden stärken. Die Einführung erfolgte stationsweit, Integrationsprobleme wurden über Epic-EHR-Kompatibilität und Schulungen für Klinikpersonal adressiert, um Alarmmüdigkeit zu minimieren .

Ergebnisse

  • 16 % geringere Sterblichkeitsrate in der AAM-Interventionskohorte
  • Über 500 Todesfälle jährlich im Netzwerk verhindert
  • 10 % Reduktion bei 30-Tage-Wiederaufnahmen
  • Identifiziert Verschlechterungsrisiken innerhalb von 12 Stunden mit hoher Zuverlässigkeit
  • Eingesetzt in 21 Krankenhäusern in Nordkalifornien
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American Eagle Outfitters

Bekleidungs-Einzelhandel

In der wettbewerbsintensiven Bekleidungs-Einzelhandel-Landschaft stand American Eagle Outfitters vor erheblichen Herausforderungen in den Ankleidekabinen, wo Kund:innen nach Styling-Beratung, präziser Größenempfehlung und ergänzenden Artikelvorschlägen verlangen, ohne auf überlastete Mitarbeitende warten zu müssen . Während Stoßzeiten führten Personalknappheiten häufig dazu, dass frustrierte Käufer:innen Waren zurückließen, die Anprobefrequenz sanken und Konversionschancen verpasst wurden, da traditionelle In-Store-Erfahrungen hinter der personalisierten E‑Commerce-Welt zurückblieben . Frühe Ansätze wie Beacon-Technologie im Jahr 2014 verdoppelten zwar die Wahrscheinlichkeit des Betretens der Umkleide, fehlte es ihnen jedoch an Tiefe für Echtzeit-Personalisierung . Hinzu kamen Daten-Silos zwischen Online und Offline, die einheitliche Kundenkenntnisse erschwerten und es schwierig machten, Artikel dynamisch an individuelle Stilpräferenzen, Körpertypen oder sogar Hauttöne anzupassen. American Eagle benötigte eine skalierbare Lösung, um Engagement und Kundentreue in Flagship-Stores zu steigern und gleichzeitig mit KI breiter zu experimentieren .

Lösung

American Eagle ging eine Partnerschaft mit Aila Technologies ein, um interaktive Ankleidekabinen-Kioske einzusetzen, die von Computervision und Maschinellem Lernen angetrieben werden; diese wurden 2019 in Flagship-Filialen in Boston, Las Vegas und San Francisco eingeführt . Kund:innen scannen Kleidungsstücke über iOS-Geräte, wodurch CV‑Algorithmen die Artikel identifizieren und ML‑Modelle — trainiert auf Kaufhistorie und Google Cloud‑Daten — optimale Größen, Farben und Outfit‑Ergänzungen vorschlagen, zugeschnitten auf inferierte Stilpräferenzen . Integriert mit den ML-Funktionen von Google Cloud ermöglicht das System Echtzeit-Empfehlungen, Benachrichtigungen an Mitarbeitende und nahtlose Bestandsabfragen und entwickelte sich von Beacon‑Gimmicks zu einem vollwertigen smarten Assistenten . Dieser experimentelle Ansatz, gefördert vom CMO Craig Brommers, fördert eine KI‑Kultur für Personalisierung im großen Maßstab .

Ergebnisse

  • Zweistellige Conversion-Steigerungen durch KI‑Personalisierung
  • 11% Wachstum der vergleichbaren Verkäufe für die Marke Aerie im Q3 2025
  • 4% Anstieg der gesamten vergleichbaren Verkäufe im Q3 2025
  • 29% EPS‑Wachstum auf $0,53 im Q3 2025
  • Verdoppelte Anprobewahrscheinlichkeit in Ankleidekabinen durch frühe Technik
  • Rekordumsatz im Q3 von $1,36 Mrd.
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Mayo Clinic

Gesundheitswesen

Als führendes akademisches medizinisches Zentrum verwaltet die Mayo Clinic jährlich Millionen von Patientenakten, doch die früherkennung von Herzinsuffizienz bleibt schwierig. Traditionelle Echokardiographie erkennt niedrige linksventrikuläre Ejektionsfraktionen (LVEF <50%) meist erst bei Symptomen und übersieht asymptomatische Fälle, die bis zu 50 % des Herzinsuffizienzrisikos ausmachen können. Kliniker kämpfen mit umfangreichen unstrukturierten Daten, was die Gewinnung patientenspezifischer Erkenntnisse verlangsamt und Entscheidungen in der kardiologischen Spitzenmedizin verzögert. Zudem verschärfen Personalengpässe und steigende Kosten die Lage; kardiovaskuläre Erkrankungen verursachen weltweit 17,9 Mio. Todesfälle pro Jahr. Manuelle EKG-Interpretation übersieht subtile Muster, die auf niedrige LVEF hinweisen, und das Durchsuchen elektronischer Gesundheitsakten (EHRs) dauert Stunden, was die personalisierte Medizin behindert. Mayo benötigte skalierbare KI, um reaktive Versorgung in proaktive Vorhersage zu verwandeln.

Lösung

Die Mayo Clinic setzte einen Deep-Learning-EKG-Algorithmus ein, der auf über 1 Million EKGs trainiert wurde und niedrige LVEF aus routinemäßigen 10-Sekunden-Ableitungen mit hoher Genauigkeit identifiziert. Dieses ML-Modell extrahiert Merkmale, die für Menschen nicht sichtbar sind, und wurde intern sowie extern validiert. Parallel dazu beschleunigt ein generatives KI-Suchtool in Partnerschaft mit Google Cloud EHR-Abfragen. Eingeführt 2023, nutzt es Large Language Models (LLMs) für natürliche Sprachsuche und liefert klinische Erkenntnisse sofort. Integriert in die Mayo Clinic Platform, unterstützt es über 200 KI-Initiativen. Diese Lösungen überwinden Datensilos durch föderiertes Lernen und eine sichere Cloud-Infrastruktur.

Ergebnisse

  • EKG-KI AUC: 0,93 (intern), 0,92 (externe Validierung)
  • Sensitivität bei Niedriger EF: 82 % bei 90 % Spezifität
  • Erkannte asymptomatische niedrige EF: 1,5 % Prävalenz in der gescreenten Population
  • GenAI-Suche Geschwindigkeit: 40 % Reduktion der Abfragezeit für Kliniker
  • Modell trainiert auf: 1,1 Mio. EKGs von 44.000 Patienten
  • Einsatzreichweite: Seit 2021 in kardiologischen Workflows der Mayo integriert
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Shell

Energie

Ungeplante Ausfälle von Anlagen in Raffinerien und auf offshore-Bohrinseln belasteten Shell stark und führten zu erheblichen Ausfallzeiten, Sicherheitsvorfällen und teuren Reparaturen, die die Rentabilität in einer kapitalintensiven Branche beeinträchtigten. Laut einem Deloitte-Report 2024 sind 35 % der Ausfallzeiten in Raffinerien ungeplant, wobei 70 % durch fortschrittliche Analytik vermeidbar wären – ein Hinweis auf die Grenzen traditioneller geplanter Wartungsansätze, die subtile Ausfallvorzeichen an Komponenten wie Pumpen, Ventilen und Kompressoren übersahen. Shells umfangreiche globale Aktivitäten verschärften diese Probleme und erzeugten Terabytes an Sensordaten von Tausenden Anlagen, die aufgrund von Datensilos, Altsystemen und manuellen Analysebeschränkungen unzureichend genutzt wurden. Ausfälle konnten Millionen pro Stunde kosten, Umweltschäden und Personensicherheit riskieren sowie die Margen in volatilen Energiemärkten unter Druck setzen.

Lösung

Shell ging eine Partnerschaft mit C3 AI ein, um eine KI-gestützte Plattform für vorausschauende Wartung zu implementieren, die Maschinenlernmodelle nutzt, welche auf Echtzeit-IoT-Sensordaten, Wartungshistorien und Betriebskennzahlen trainiert sind, um Ausfälle vorherzusagen und Eingriffe zu optimieren. Integriert mit Microsoft Azure Machine Learning erkennt die Lösung Anomalien, sagt die restliche Nutzungsdauer (RUL) voraus und priorisiert risikoreiche Anlagen in Upstream-Bohrinseln und Downstream-Raffinerien. Die skalierbare C3 AI-Plattform ermöglichte schnelle Rollouts, beginnend mit Pilotprojekten an kritischer Ausrüstung und späterer globaler Ausweitung. Sie automatisiert predictive analytics, verwandelt reaktive in proaktive Wartung und liefert aussagekräftige Erkenntnisse über intuitive Dashboards für Ingenieure.

Ergebnisse

  • 20 % Reduktion ungeplanter Ausfallzeiten
  • 15 % Senkung der Wartungskosten
  • £1M+ jährliche Einsparungen pro Standort
  • 10.000 überwachte Anlagen weltweit
  • 35 % branchenweiter Anteil ungeplanter Ausfallzeiten angesprochen (Deloitte-Benchmark)
  • 70 % vermeidbare Ausfälle gemindert
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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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