Szenariobasierte Cash-Planung mit Gemini-gestützten Forecasts neu aufsetzen
Finanzteams tun sich schwer, robuste Cash-Szenarien zu erstellen, solange alles in manuellen Tabellenkalkulationen feststeckt. Dieser Artikel zeigt, wie Sie Gemini zusammen mit Google Sheets und BigQuery nutzen können, um szenariobasierte Cash-Planung zu automatisieren, reale Schocks zu modellieren und CFOs einen klaren Blick darauf zu geben, wie schnell sich Liquidität verändern kann.
Inhalt
Die Herausforderung: Schwache szenariobasierte Cash-Planung
Die meisten Finanzteams wissen, dass sie Best-, Basis- und Worst-Case-Cash-Szenarien fahren sollten – doch in der Praxis ist der Aufbau dieser Modelle langsam, manuell und oberflächlich. Analysten verbringen Tage damit, Daten in Tabellen zu kopieren, Annahmen Zelle für Zelle zu verändern und Versionen abzugleichen. Dadurch werden nur wenige einfache Varianten überhaupt modelliert. Das Ergebnis ist ein Planungsprozess, der mit der Geschwindigkeit und Volatilität des Geschäfts nicht Schritt halten kann.
Traditionelle Ansätze der szenariobasierten Cash-Planung wurden für eine Welt mit quartalsweisen Updates und stabilen Rahmenbedingungen entwickelt. Statische Excel-Modelle, manuelle Datenabzüge aus ERP-Systemen und einmalige What-if-Analysen skalieren nicht, wenn Sie Schocks wie Nachfragerückgänge, FX-Bewegungen oder Zinsanstiege wöchentlich oder sogar täglich testen müssen. Bis ein Szenario für ein Steuerungsgremium bereit ist, sind die zugrunde liegenden Daten bereits veraltet – und das Team scheut sich, die Arbeit für neue Fragestellungen erneut zu machen.
Die geschäftlichen Auswirkungen, wenn dieses Problem ungelöst bleibt, sind erheblich. CFOs sind de facto blind dafür, wie schnell Liquidität unter realistischen Stresstests erodieren könnte. Frühwarnsignale für Cash-Engpässe werden übersehen, das Working Capital bleibt suboptimal, und die Organisation hält entweder zu hohe Cash-Puffer (was die Rendite drückt) oder bewegt sich gefährlich nah an Covenant-Verstößen. In turbulenten Märkten wird diese Verzögerung zwischen Realität und Planung zu einem echten Wettbewerbsnachteil und erhöht Finanzierungskosten und Risiko.
Die gute Nachricht: Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Moderne KI für Finance kann einen Großteil der Datenverarbeitung automatisieren, auf Abruf umfangreiche Szenariosätze generieren und die wenigen Szenarien herausfiltern, die wirklich relevant sind. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, fragile Spreadsheet-Workflows durch KI-first-Tools und -Betriebsmodelle zu ersetzen. Im Folgenden finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie Gemini zusammen mit Google Sheets und BigQuery nutzen können, um Ihre szenariobasierte Cash-Planung in eine schnelle, wiederholbare und entscheidungsreife Fähigkeit zu verwandeln.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Basierend auf Reruption’s Erfahrung beim Aufbau von KI-gestützten Forecasting- und Planungstools ist Gemini am wertvollsten, wenn es direkt auf Ihrem bestehenden Finance-Datenstack aufsetzt. Durch die Verbindung von Gemini mit Google Sheets und BigQuery können Finanzteams ihre vertrauten Tools behalten und gleichzeitig KI-gestützte Szenariogenerierung, Anomalieerkennung und narrative Insights darüberlegen. Statt Ihre Modelle zu ersetzen, konzentrieren wir uns darauf, Gemini zur Orchestrierung von Daten zu nutzen, konsistente Szenarien zu erzeugen und zu erklären, was die Zahlen tatsächlich für Liquidität und Risiko bedeuten.
Gemini in einem klaren Cash-Forecasting-Rahmen verankern
Bevor Sie KI einführen, benötigen Finanzverantwortliche einen gemeinsamen Rahmen für Cash-Forecasts und Szenarioplanung: Zeithorizonte (z. B. 13 Wochen vs. 12 Monate), Granularität (wöchentlich vs. monatlich) und relevante Stellhebel (Forderungseingang, Verbindlichkeiten, Capex, Kreditlinien). Ohne diese Klarheit wird Gemini zwar Szenarien generieren, doch die Organisation weiß nicht, wie sie diese interpretieren oder in Handlungen übersetzen soll. Dokumentieren Sie zunächst die Struktur Ihres aktuellen Cash-Modells und die zentralen Treiber, damit Gemini einen bekannten Prozess verstärken kann, statt einen völlig neuen zu erfinden.
Strategisch klärt das auch, wo KI eingesetzt werden sollte – und wo nicht. Beispielsweise können Sie Gemini nutzen, um Umsatz- und Working-Capital-Annahmen zu erstellen und zu stresstesten, während Sie Treasury-Policy und Covenant-Logik in deterministischen Modellen belassen. Dieses Gleichgewicht hält Regulatoren und Prüfer zufrieden und erlaubt Ihnen gleichzeitig, von der Mustererkennung und Geschwindigkeit der KI zu profitieren.
Governance auf Annahmen statt nur auf Zahlen ausrichten
In der szenariobasierten Cash-Planung sind Annahmen oft wichtiger als die Rohzahlen. Gemini kann auf Basis historischer Volatilität oder externer Daten schnell Vorschläge für Nachfragerückgänge, FX-Bewegungen oder Zinsanstiege machen – doch ohne Governance können Annahmen driften und Vertrauen untergraben. Definieren Sie, wer neue Szenario-Templates freigeben darf, welche Bandbreiten für zentrale Treiber akzeptabel sind und wie häufig Basisannahmen überprüft werden müssen.
Nutzen Sie Gemini als strukturierten Co-Piloten: Es kann Annahmensätze vorschlagen, aber das Finanzteam validiert und dokumentiert sie. Strategisch entsteht so ein belastbarer Audit-Trail, und Risk-, Controlling- und Treasury-Teams bleiben darauf ausgerichtet, welche Szenarien als „offiziell“ für Planung und Kommunikation gelten.
Bereichsübergreifende Verantwortung für Szenarioergebnisse aufbauen
KI-gestützte Cash-Szenarioplanung betrifft mehr als nur Finance. Sales, Einkauf, Operations und HR liefern Treiber, die die Cash-Ergebnisse prägen. Wenn Gemini ausschließlich vom zentralen FP&A-Team genutzt wird, entstehen zwar technisch beeindruckende Szenarien, die jedoch von der operativen Realität entkoppelt sind. Behandeln Sie Gemini stattdessen als gemeinsames Entscheidungswerkzeug und binden Sie Fachbereichsverantwortliche in die Gestaltung und Interpretation von Szenarien ein.
Strategisch bedeutet das, klare Verantwortlichkeiten für jeden Treiber zu definieren: Sales-Pipeline-Konversion, Zahlungsziele, Bestandsrichtlinien, Einstellungspläne. Gemini kann helfen, die Auswirkungen von Entscheidungen in diesen Bereichen zu simulieren, aber die Verantwortlichen in den Funktionen müssen sich zu den Annahmen bekennen und bereit sein, Pläne anzupassen, wenn Szenarien auf bevorstehenden Liquiditätsdruck hinweisen.
Modellrisiko mit Human-in-the-Loop-Reviews begrenzen
Je stärker Sie sich bei Forecasting und Szenariogenerierung auf KI stützen, desto wichtiger wird das Modellrisiko als strategisches Thema. Gemini kann kontraintuitive, aber plausible Pfade aufzeigen, in denen sich Liquidität sehr schnell verschlechtert – diese Erkenntnisse müssen jedoch kritisch hinterfragt werden. Etablieren Sie einen Rhythmus, in dem Senior-Finance-Verantwortliche KI-generierte Szenarien systematisch prüfen, Ausreißer challengen und sie mit historischen Krisen- oder Stressphasen vergleichen.
Diese Human-in-the-Loop-Überprüfung schafft Vertrauen und bildet einen Feedback-Loop: Finance-Experten korrigieren oder verfeinern KI-Ergebnisse, und Sie nähern sich schrittweise einer robusten, institutsspezifischen Szenariobibliothek an. Mit der Zeit wird Gemini zu einem Werkzeug für disziplinierte Risikoexploration statt zu einer intransparenten Blackbox.
Ihre Datenarchitektur auf Skalierung vorbereiten
Strategisch werden Sie mit Gemini nicht weit kommen, wenn Ihre Finance-Daten über manuelle Exporte und lokale Spreadsheets verstreut sind. Um KI in der Cash-Planung wirksam zu nutzen, benötigen Sie eine „Minimum Viable“ Datenarchitektur: konsolidierte Transaktionsdaten in BigQuery, zentrale Treiber in klaren Tabellen abgebildet und Google Sheets als Präsentations- und Steuerungsschicht. Dafür brauchen Sie kein mehrjähriges Data-Lake-Projekt, wohl aber ein bewusstes Design.
Wenn Sie Datenstrukturen und Benennungskonventionen vorab ausrichten, erleichtern Sie es Gemini erheblich, Datenquellen zu queryen, zu joinen und zu erklären. Reruption priorisiert typischerweise einen kleinen, aber sauberen Datenausschnitt für den ersten Use Case, um schnell Wert nachzuweisen und anschließend den Umfang zu erweitern, sobald der Ansatz validiert ist.
Bewusst eingesetzt verwandelt Gemini für szenariobasiertes Cash-Forecasting langsame, manuelle Planung in einen schnellen, wiederholbaren und nachvollziehbaren Prozess, der Liquiditätsrisiken früh sichtbar macht. Am besten funktioniert es, wenn Sie einen klaren Forecasting-Rahmen, eine belastbare Datenarchitektur und menschliche Reviews mit Geminis Fähigkeit kombinieren, Szenarien in großem Umfang zu generieren, zu stresstesten und narrativ zu erklären. Reruption hat ähnliche KI-first-Planungskapazitäten in komplexen Umgebungen aufgebaut und bringt diese praktische Engineering-Erfahrung und Co-Founder-Mentalität auch in Ihren Finance-Stack ein. Wenn Sie prüfen möchten, wie Gemini Ihre Cash-Szenarioplanung sicher unterstützen kann, helfen wir Ihnen gern, dies in einem fokussierten, realen Setup zu testen.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Bankwesen bis Gesundheitswesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
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BigQuery und Sheets als Single Source of Truth für Gemini verbinden
Beginnen Sie damit, die Kerndaten für das Cash-Forecasting in BigQuery zu zentralisieren: Banktransaktionen, Debitoren- und Kreditorenkonten, Auftragseingang, Payroll und wesentliche Capex. Erstellen Sie Views, die Cash-Zuflüsse und -Abflüsse nach Woche oder Monat aggregieren und nach Business Unit oder Produktlinie taggen. So erhält Gemini eine konsistente, abfragbare Basis.
Nutzen Sie anschließend Google Sheets als Kontrollzentrum, in dem Finance die High-Level-Annahmen definiert (z. B. DSO-Änderungen, FX-Kurse, Volumenszenarien). Mit in Sheets integriertem Gemini können Sie es anweisen, szenarioreife Aggregate aus BigQuery zu ziehen, Ihre Annahmen anzuwenden und prognostizierte Cash-Bestände in strukturierte Tabs zurückzuschreiben.
Gemini zur Generierung und Dokumentation von Szenariosätzen nutzen
Statt Best-, Basis- und Worst-Case manuell aufzubauen, nutzen Sie Gemini, um strukturierte Szenariosätze auf Basis Ihrer Treiber zu erzeugen. Erstellen Sie ein dediziertes „Scenario Config“-Sheet, in dem Sie Treiberbandbreiten hinterlegen (z. B. Umsatzwachstum, DSO, FX, Zinssätze). Fordern Sie Gemini dann auf, realistische Kombinationen vorzuschlagen und diese klar zu labeln.
Beispiel-Prompt in Google Sheets (über Gemini-Sidebar):
Sie unterstützen bei der szenariobasierten Cash-Planung.
1. Lesen Sie die Treiberbandbreiten aus dem Sheet 'Scenario_Config'.
2. Schlagen Sie 10 Szenarien vor, einschließlich: Basis, Best, Worst und 7 Stress-Szenarien.
3. Geben Sie für jedes Szenario an:
- Umsatzwachstumsrate
- DSO-Änderung (in Tagen)
- FX EUR/USD-Veränderung (in %)
- Durchschnittlicher Zinssatz auf Schulden
4. Stellen Sie sicher, dass mindestens 3 Szenarien einen schweren, aber plausiblen Stress abbilden.
5. Schreiben Sie die Szenarien in das Sheet 'Scenarios' mit klaren Namen und Beschreibungen.
Auf diese Weise können Finanzteams in Minuten umfangreichere Szenariobibliotheken erzeugen und stellen sicher, dass Annahmen für Audits und Steuerungsgremien dokumentiert und reproduzierbar sind.
Cashflow-Projektionen je Szenario automatisieren
Sobald Szenarien definiert sind, nutzen Sie Gemini, um sie auf Ihre Transaktionshistorie und Pipeline anzuwenden. Beispielsweise kann Gemini für jedes Szenario erwartete Zahlungseingänge basierend auf DSO-Annahmen verschieben, FX-Exposures anpassen und Zinsaufwendungen in Abhängigkeit vom Zinsverlauf neu berechnen. Implementieren Sie dies als wiederholbaren Workflow: Gemini liest ein ausgewähltes Szenario, queryt aggregierte Cash-Daten aus BigQuery und schreibt prognostizierte Cash-Bestände in einen dedizierten Forecast-Tab.
Konfigurationsabfolge:
1. Wählen Sie im Sheet 'Scenarios' eine Szenario-ID aus.
2. Definieren Sie in 'Forecast_Control' den Horizont (z. B. 13 Wochen) und die Granularität (wöchentlich).
3. Starten Sie Gemini mit folgendem Prompt:
- Lesen Sie die Szenarioparameter für die ausgewählte ID.
- Queryen Sie die BigQuery-View 'cash_hist_agg' für die letzten 24 Monate.
- Wenden Sie die Szenarioannahmen an auf:
* Forderungen (Verschiebung um die DSO-Änderung)
* Verbindlichkeiten (optionale Verlängerung oder Verkürzung)
* FX (Neubewertung von Fremdwährungs-Cashflows)
* Zinsaufwand (Anwendung des Szenario-Zinspfads)
- Schreiben Sie prognostizierte wöchentliche Cash-Zuflüsse, -Abflüsse und -Bestände nach 'Forecast_[ScenarioID]'.
4. Nutzen Sie Standard-Excel-Formeln oder Apps Script, um Cash-Kurven und Pufferlevel zu visualisieren.Durch die Standardisierung dieses Workflows kann Ihr Team alle Szenarien bei Eingang neuer Transaktionsdaten erneut laufen lassen, ohne Modelle neu aufsetzen zu müssen.
Gemini Abweichungen und Liquiditätsrisiken in klarer Sprache erklären lassen
Über reine Zahlen hinaus ist Gemini sehr effektiv darin, zusammenzufassen, was sich geändert hat und warum. Lassen Sie Gemini nach der Erstellung von Forecasts den neuen Basisfall mit der vorherigen Version vergleichen und eine narrative Erklärung der wichtigsten Abweichungen und Risikopunkte generieren. Speichern Sie diese Narratives neben Charts in Sheets oder übernehmen Sie sie in Ihre monatlichen Cash-Committee-Unterlagen.
Beispiel-Prompt für die Abweichungserklärung:
Sie sind Finanzanalyst und erklären Änderungen im Cash-Forecast.
1. Vergleichen Sie das aktuelle Sheet 'Forecast_Base' mit der vorherigen Version in 'Forecast_Base_Prev'.
2. Identifizieren Sie die Top 5 Treiber der Veränderung bei:
- maximalem Cash-Drawdown
- minimalem Cash-Puffer
- Zeitpunkt des Liquiditätstiefs
3. Schreiben Sie eine prägnante Erklärung (max. 300 Wörter) in Business-Sprache mit Fokus auf:
- Was sich geändert hat
- Warum es sich geändert hat (Bezug zu Treibern)
- Empfohlene Maßnahmen (Forderungseingang, Verbindlichkeiten, Kreditlinien, Investitionsverschiebung)
4. Geben Sie die Erklärung im Sheet 'Narratives' in Zelle A2 aus.So entstehen entscheidungsreife Insights direkt im Planungsprozess, und die Zeitspanne vom Forecast-Update bis zur Managementaktion verkürzt sich deutlich.
Alerts für bevorstehende Cash-Engpässe einrichten
Um von reaktiver zu proaktiver Liquiditätssteuerung zu wechseln, kombinieren Sie Gemini mit einfacher Schwellenwertlogik. Berechnen Sie in Ihren Forecast-Sheets den minimal prognostizierten Cash-Bestand und die Anzahl Wochen bis zur Unterschreitung Ihres Zielpuffers. Bitten Sie Gemini dann, diese Werte szenarioübergreifend zu prüfen und Alerts bzw. Handlungsempfehlungen zu generieren, wenn Schwellenwerte gerissen werden.
Beispiel-Alert-Workflow:
1. Berechnen Sie in jedem Sheet 'Forecast_[ScenarioID]':
- MIN_CASH_BALANCE
- WEEK_OF_MIN_BALANCE
2. Erstellen Sie ein Sheet 'Risk_Overview', das diese Kennzahlen je Szenario aggregiert.
3. Starten Sie Gemini mit folgendem Prompt:
Prüfen Sie das Sheet 'Risk_Overview'.
- Markieren Sie alle Szenarien, in denen MIN_CASH_BALANCE < 0 oder < Zielpuffer liegt.
- Schlagen Sie für jedes markierte Szenario 3–5 konkrete Maßnahmen zur Risikominderung vor
(z. B. Beschleunigung des Forderungseingangs in bestimmten Regionen, Verschiebung von Capex, Neuverhandlung von Zahlungszielen).
- Schreiben Sie eine priorisierte Liste von Szenarien und Maßnahmen in 'Action_Plan'.
4. Optional: Binden Sie dies über Apps Script an E-Mail- oder Chat-Benachrichtigungen an.Dieses schlanke Setup liefert CFOs frühzeitige Warnsignale und strukturierte Aktionspläne – ohne teure Treasury-Systeme.
Prompts und Daten kontinuierlich anhand von Nutzerfeedback verfeinern
Die Effektivität von Gemini hängt stark von Prompt-Qualität und Datenstruktur ab. Behandeln Sie Ihre initiale Konfiguration als Version 1.0 und iterieren Sie weiter. Ermutigen Sie Analysten, Fälle zu markieren, in denen Geminis Vorschläge nicht passen (z. B. unrealistische DSO-Verschiebungen oder FX-Annahmen), und übersetzen Sie dies in Prompt-Verbesserungen oder Datenfilter.
Sie könnten beispielsweise Prompts ergänzen, um Szenario-Schocks an historischer Volatilität zu begrenzen oder bestimmte Kundensegmente aufgrund ihres bekannten Zahlungsverhaltens getrennt zu behandeln. Überprüfen Sie Prompts sowie das Sheets-/BigQuery-Schema regelmäßig, um sie an die Entwicklung des Geschäfts und seines Risikoprofils anzupassen.
Wenn Finance-Teams diese Disziplin anwenden, sinkt die Zeit für die Szenariogenerierung typischerweise von Tagen auf Stunden, die Aktualisierungsfrequenz steigt von quartalsweise auf monatlich oder wöchentlich, und ungeplante Liquiditätsstressevents nehmen messbar ab. Die exakten Kennzahlen variieren, aber realistisch ist eine Reduktion des manuellen Szenarioaufwands um 50–70 % und eine deutlich frühere Sichtbarkeit bevorstehender Cash-Engpässe.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini verbessert die szenariobasierte Cash-Planung, indem es die repetitive Arbeit rund um Datenaggregation, Szenarioerstellung und narrative Analyse automatisiert. In Verbindung mit BigQuery und Google Sheets kann es aktualisierte Cash-Daten abrufen, definierte Annahmen anwenden (z. B. Nachfragerückgänge, FX-Bewegungen, Zinsänderungen) und mehrere Forecast-Szenarien in einer konsistenten Struktur generieren.
Statt für jede neue Frage des CFO Tabellen manuell anzupassen, kann Ihr Team Szenarien bei Bedarf neu laufen lassen und erweitern. Gemini kann zudem Abweichungen zwischen Forecast-Versionen in klarer Sprache erklären und sichtbar machen, welche Treiber die Liquidität am schnellsten erodieren lassen – so werden Steuerungsmeetings fokussierter und umsetzungsorientierter.
Sie benötigen im Wesentlichen drei Fähigkeiten: Zugriff auf Ihre Finance-Daten, grundlegendes Cloud-/BI-Know-how und Finance-Expert:innen, die Ihre Cash-Treiber verstehen. Technisch sollte jemand in der Lage sein, Debitoren-/Kreditoren-, Bank- und Sales-Daten in BigQuery oder einer anderen strukturierten Quelle bereitzustellen und diese mit Google Sheets zu verbinden. Das ist in der Regel mit vorhandenen Analytics- oder IT-Ressourcen machbar.
Auf der Business-Seite definieren FP&A- oder Treasury-Teams die Forecasting-Logik, Szenariodefinitionen und Restriktionen. Reruption arbeitet typischerweise mit einem kleinen, funktionsübergreifenden Team (Finance + Data/IT), um die ersten Workflows aufzusetzen – Sie benötigen also kein großes internes KI-Team für den Start. Auf Gemini selbst greifen Sie über vertraute Tools wie Sheets zu, was die Lernkurve für Finance-User deutlich senkt.
Mit einem klar abgegrenzten Scope sehen Sie innerhalb weniger Wochen greifbare Ergebnisse. Eine erste Version umfasst üblicherweise einen 13-Wochen-Basisforecast, 3–5 Szenarien und automatisierte narrative Erklärungen – alles betrieben durch in Sheets und BigQuery integriertes Gemini. Das reicht oft aus, um den manuellen Aufwand deutlich zu reduzieren und die Qualität der Cash-Diskussionen spürbar zu verbessern.
Darauf aufbauend können Sie mehr Szenarien, zusätzliche Datenquellen (z. B. detaillierte Pipeline-Daten, Capex-Pläne) und automatisierte Alerts für bevorstehende Engpässe integrieren. Viele Organisationen entwickeln sich in 6–10 Wochen von einem Proof of Concept zu einem operativ nutzbaren Setup – abhängig von Datenreife und Verfügbarkeit der Stakeholder.
Der ROI ergibt sich sowohl aus Effizienzgewinnen als auch aus besserem Risikomanagement. Auf der Effizienzseite reduzieren Teams den manuellen Aufwand für den Aufbau von Szenarien typischerweise um 50–70 % und schaffen so Freiräume, damit Analyst:innen sich auf Interpretation und Entscheidungsunterstützung statt auf Spreadsheet-Pflege konzentrieren können. Das allein kann die Investition rechtfertigen, zumal die zusätzlichen Kosten für die Nutzung von Gemini mit bestehenden Google-Tools relativ gering sind.
Auf der Risikoseite helfen bessere und häufigere Szenarien, teure Überraschungen zu vermeiden: Notfinanzierungen zu ungünstigen Konditionen, Covenant-Verstöße oder verpasste Investitionschancen aufgrund übermäßig hoher Cash-Puffer. Die exakten Effekte hängen von Größe und Kapitalstruktur Ihres Unternehmens ab, doch bereits ein vermiedenes Liquiditätsereignis kann einen sehr starken ROI für KI-gestützte Planung liefern.
Reruption begleitet Sie vom ersten Konzept bis zur funktionierenden Lösung. Unser KI-PoC-Angebot (9.900€) ist darauf ausgelegt zu zeigen, dass Gemini Ihre spezifischen Anforderungen in der szenariobasierten Cash-Planung mit Ihren echten Daten bewältigen kann. Gemeinsam mit Ihrem Finance-Team definieren wir den Use Case, richten die Datenflüsse ein (z. B. vom ERP nach BigQuery und Sheets) und bauen einen funktionsfähigen Prototyp, der Cash-Szenarien generiert und erklärt.
Über den PoC hinaus arbeiten wir mit einem Co-Preneur-Ansatz: Wir arbeiten eng mit Ihrem Team zusammen, agieren in Ihrer P&L und übernehmen unternehmerische Verantwortung dafür, die Lösung in den Tagesbetrieb zu bringen – nicht nur in eine Folienpräsentation. Dazu gehören die Härtung der Workflows, die Definition von Governance, das Training der Finance-User und die Erarbeitung einer Produktions-Roadmap, sodass das KI-gestützte Cash-Forecasting mit Gemini zu einem verlässlichen Bestandteil Ihres Planungsprozesses wird.
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