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 Zahlungsverkehr bis Streaming‑Medien: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.

Mastercard

Zahlungsverkehr

In der hochbrisanten Welt der digitalen Zahlungen stellten sich Card-Testing-Angriffe als kritische Bedrohung für das Mastercard-Ökosystem heraus. Betrüger setzen automatisierte Bots ein, um gestohlene Kartendaten mittels Mikrotransaktionen bei Tausenden von Händlern zu testen und damit Zugang für größere Betrugsschemata zu validieren. Traditionelle regelbasierte und klassische Machine-Learning-Systeme erkannten diese Angriffe häufig erst, nachdem erste Tests Erfolg hatten, was zu jährlichen Verlusten in Milliardenhöhe führte und legitimen Handel störte. Die Subtilität dieser Angriffe – geringwertige, hochfrequente Tests, die normales Verhalten imitieren – überforderte Legacy-Modelle, verstärkt durch den Einsatz von KI durch Betrüger, um Erkennungsmuster zu umgehen. Als die Transaktionsvolumina nach der Pandemie explodierten, stand Mastercard unter steigendem Druck, von reaktiver zu proaktiver Betrugsprävention überzugehen. Fehlalarme durch überharte Warnungen führten zu abgelehnten legitimen Transaktionen und damit zu Vertrauensverlust bei Kunden, während ausgeklügelte Methoden wie Card-Testing in Echtzeit der Erkennung entgingen. Das Unternehmen benötigte eine Lösung, die kompromittierte Karten präventiv identifizieren kann und dabei riesige Netze miteinander verbundener Transaktionen analysiert, ohne Geschwindigkeit oder Genauigkeit zu opfern.

Lösung

Mastercards Decision Intelligence (DI)-Plattform integrierte generative KI mit graphbasiertem Machine Learning, um die Betrugserkennung zu revolutionieren. Generative KI simuliert Betrugsszenarien und erzeugt synthetische Transaktionsdaten, was das Modelltraining und die Anomalieerkennung beschleunigt, indem seltene Angriffsvarianten nachgebildet werden, die in echten Daten fehlen. Die Graph-Technologie bildet Entitäten wie Karten, Händler, IP-Adressen und Geräte als miteinander verbundene Knoten ab und macht verborgene Betrugsringe sowie Ausbreitungspfade in Transaktionsgraphen sichtbar. Dieser hybride Ansatz verarbeitet Signale in bislang ungekanntem Umfang, nutzt die generative KI zur Priorisierung risikoreicher Muster und Graphen, um Beziehungen zu kontextualisieren. Über Mastercards AI Garage implementiert, ermöglicht er die Echtzeit-Bewertung des Kompromittierungsrisikos von Karten und alarmiert ausgebende Institute, bevor Betrug eskaliert. Das System bekämpft Card-Testing, indem es anomale Testcluster frühzeitig markiert. Die Einführung erfolgte mit iterativen Tests bei Finanzinstituten, wobei Mastercards globales Netzwerk für robuste Validierung genutzt wurde, gleichzeitig wurde auf Erklärbarkeit geachtet, um das Vertrauen der Emittenten zu stärken.

Ergebnisse

  • 2x schnellere Erkennung potenziell kompromittierter Karten
  • Bis zu 300% Steigerung der Effektivität der Betrugserkennung
  • Verdopplung der Rate proaktiver Benachrichtigungen über kompromittierte Karten
  • Deutliche Reduktion betrügerischer Transaktionen nach Erkennung
  • Minimierung falsch abgelehnter legitimer Transaktionen
  • Echtzeit-Verarbeitung von Milliarden von Transaktionen
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NYU Langone Health

Gesundheitswesen

At NYU Langone Health, one of the largest U.S. academic medical centers, 80% of electronic health record (EHR) data exists as unstructured free-text clinical notes, rich in nuanced patient insights but notoriously difficult to process for predictive analytics . Traditional machine learning models depend on structured data like vital signs and labs, missing subtle signals in physician narratives that could forecast critical outcomes such as in-hospital mortality, prolonged length of stay (LOS), readmissions, and even operational issues like appointment no-shows . This gap leads to less accurate risk stratification, inefficient resource use, and delayed interventions in a system handling millions of encounters yearly . Developing task-specific models exacerbates challenges: each requires laborious feature engineering, labeled data curation, and maintenance, straining resources in a dynamic clinical environment. With rising patient volumes and complexity, NYU Langone needed a scalable, versatile prediction engine capable of leveraging raw notes without preprocessing hurdles .

Lösung

NYU Langone's Division of Applied AI Technologies at the Center for Healthcare Innovation and Delivery Science created NYUTron, a foundational 6.7-billion-parameter large language model (LLM) pretrained on 10+ years of de-identified inpatient clinical notes—4 billion words from 4.4 million encounters . Using a GPT-like architecture, NYUTron learns medical language intricacies, enabling it to serve as an 'all-purpose clinical prediction engine' . The model is fine-tuned on modest labeled datasets for 10 diverse tasks, from clinical predictions (e.g., mortality, LOS) to operational forecasts (e.g., no-shows), bypassing complex pipelines of prior models . This approach yields superior performance over baselines like ClinicalBERT and structured models, with easy deployment into workflows . Ongoing expansions include generative applications and education tools .

Ergebnisse

  • AUROC für stationäre Mortalität: 0.932 (vs. strukturiertes Baseline-Modell 0.886)
  • AUROC für verlängerte Verweildauer (LOS): 0.906 (vs. 0.870)
  • AUROC für 30‑Tage‑Wiederaufnahmen: 0.773 (vs. 0.727)
  • AUROC für 48‑Stunden‑Mortalität: 0.969
  • AUROC für Vorhersage von Hochkostenaufenthalten: 0.842 (vs. 0.808)
  • Durchschnittlicher AUROC‑Zuwachs gegenüber Top‑Baselines: 4.4 Punkte
  • Korpusgröße: 4 Mrd. Wörter aus 10 Jahren von 4.4 Mio. Begegnungen
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Citibank Hong Kong

Vermögensverwaltung

Citibank Hong Kong sah sich einer wachsenden Nachfrage nach fortschrittlichen persönlichen Finanzmanagement-Tools ausgesetzt, die über mobile Geräte zugänglich sind. Kunden suchten nach prädiktiven Erkenntnissen zu Budgetierung, Investitionen und Finanzverfolgung, doch traditionelle Apps fehlten an Personalisierung und Echtzeit‑Interaktivität. In einem wettbewerbsintensiven Privatkundengeschäft‑Umfeld, insbesondere im Bereich der Vermögensverwaltung, erwarteten Kunden nahtlose, proaktive Beratung inmitten volatiler Märkte und steigender digitaler Erwartungen in Asien. Zu den zentralen Herausforderungen gehörten die Integration großer Kundendatenmengen für präzise Prognosen, die Gewährleistung, dass konversationelle Schnittstellen natürlich wirkten, sowie das Überwinden von Datenschutzhürden im regulierten Umfeld Hongkongs. Frühe mobile Tools zeigten ein niedriges Engagement, da Nutzer Apps wegen generischer Empfehlungen abbrachen — ein klares Signal für die Notwendigkeit KI‑getriebener Personalisierung, um hochvermögende Kunden zu binden.

Lösung

Wealth 360 entstand als Citibank HKs KI‑gestützter persönlicher Finanzmanager, eingebettet in die Citi Mobile App. Er nutzt prädiktive Analytik, um Ausgabemuster, Anlageerträge und Portfoliorisiken vorherzusagen und liefert personalisierte Empfehlungen über eine konversationelle Schnittstelle wie Chatbots. Aufbauend auf Cis globaler KI‑Expertise verarbeitet das System Transaktionsdaten, Markttrends und Nutzerverhalten für maßgeschneiderte Ratschläge zu Budgetierung und Vermögensaufbau. Die Implementierung umfasste Modelle des maschinellen Lernens zur Personalisierung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für intuitive Chats, aufbauend auf Citibank‑Erfolgen wie Chatbots in der Asien‑Pazifik‑Region und API‑Lösungen. Die Lösung schloss Lücken, indem sie proaktive Alerts und virtuelle Beratungen erlaubte und so die Kundenerfahrung ohne menschliches Eingreifen verbesserte.

Ergebnisse

  • 30% Zunahme der Engagement‑Kennzahlen in der mobilen App
  • 25% Verbesserung der Kundenbindungsrate im Wealth‑Management
  • 40% schnellere Reaktionszeiten durch konversationelle KI
  • 85% Kundenzufriedenheitswert für personalisierte Insights
  • Über 18 Mio. API‑Aufrufe in vergleichbaren Citi‑Initiativen
  • 50% Reduktion manueller Beratungsanfragen
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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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AT&T

Telekommunikation

Als führender Netzbetreiber verwaltet AT&T eines der weltweit größten und komplexesten Netzwerke, das Millionen von Funkzellen, Glasfasern und 5G-Infrastruktur umfasst. Die zentralen Herausforderungen umfassten ineffiziente Netzplanung und -optimierung, etwa die Festlegung optimaler Standorte für Funkzellen und die Frequenzakquisition vor dem Hintergrund explodierender Datenanforderungen durch den 5G-Rollout und das Wachstum des IoT. Traditionelle Methoden beruhten auf manueller Analyse, was zu suboptimaler Ressourcenzuteilung und höheren Kapitalaufwendungen führte. Zusätzlich verursachte die reaktive Netzwartung häufige Ausfälle, da die Anomalieerkennung nicht mit den Echtzeitanforderungen Schritt hielt. Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben war entscheidend, um Ausfallzeiten zu minimieren, doch die enormen Datenmengen aus Netzwerksensoren überforderten die Altsysteme. Dies führte zu erhöhten Betriebskosten, Kundenunzufriedenheit und verzögerter 5G-Bereitstellung. AT&T benötigte skalierbare KI, um Ausfälle vorherzusagen, Selbstheilung zu automatisieren und die Nachfrage präzise zu prognostizieren.

Lösung

AT&T integrierte Maschinelles Lernen und Vorhersageanalytik über seine AT&T Labs und entwickelte Modelle für das Netzwerkdesign, einschließlich Spektrum-Refarming und Optimierung von Funkzellenstandorten. KI-Algorithmen analysieren Geodaten, Verkehrsprofile und historische Leistungsdaten, um ideale Standorte für Sendemasten zu empfehlen und so Baukosten zu reduzieren. Für den Betrieb nutzen Systeme zur Anomalieerkennung und Selbstheilung prädiktive Modelle auf NFV (Network Function Virtualization), um Ausfälle vorherzusagen und automatisierte Behebungen durchzuführen, etwa durch Umleitung von Traffic. Kausale KI geht über Korrelationen hinaus und liefert Ursachenanalysen bei Abwanderung und Netzproblemen. Die Implementierung umfasste Edge-to-Edge-Intelligenz und die Bereitstellung von KI in den Arbeitsabläufen von über 100.000 Ingenieurinnen und Ingenieuren.

Ergebnisse

  • Milliarden von Dollar an Einsparungen bei Netzwerkkosten
  • 20–30% Verbesserung der Netzauslastung und Effizienz
  • Signifikante Reduktion von Vor-Ort-Einsätzen (Truck Rolls) und manuellen Eingriffen
  • Proaktive Erkennung von Anomalien, die größere Ausfälle verhindert
  • Optimierte Standortwahl für Funkzellen, die CapEx um Millionen reduziert
  • Bis zu 40% bessere Genauigkeit bei 5G-Nachfrageprognosen
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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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