Die Herausforderung: Fehleranfällige Excel‑Formeln

Für viele Finanzteams ist Excel nach wie vor das Rückgrat des Finanzreportings. Komplex verknüpfte Arbeitsmappen, verschachtelte Formeln und Makros ziehen Daten aus ERP-Systemen, Bankfeeds und Tabellenkalkulationen in Board-Unterlagen und Managementberichte. Doch unter Termindruck kann ein einziger fehlerhafter Link, eine versteckte Zirkularreferenz oder ein Copy-and-paste-Fehler unbemerkt zentrale Kennzahlen verfälschen – und niemand merkt es, bis eine Führungskraft oder ein Prüfer die Zahlen hinterfragt.

Traditionelle Ansätze zur Steuerung dieser Modelle kommen mit der Komplexität nicht mehr mit. Manuelle Prüfungen Zelle für Zelle sind langsam und unzuverlässig. Spreadsheet-Kontrollen und Dokumentation sind oft veraltet oder nie fertiggestellt. Selbst erfahrene Controller tun sich schwer, Legacy-Dateien zu verstehen, die von Vorgängern aufgebaut wurden. Mit zunehmenden Reporting-Anforderungen und immer mehr Datenquellen steigt das Risiko von Formelfehlern und inkonsistenter Logik mit jedem Abschlusszyklus.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Falsche Cashflow-Prognosen, falsch klassifizierte Aufwendungen oder fehlerhafte KPI-Berechnungen können zu schlechten Entscheidungen, falsch dargestellter Performance und aufwendiger Nacharbeit kurz vor Board-Meetings führen. Teams verlieren Tage damit, Abweichungen zwischen Arbeitsmappen nachzuverfolgen. Das Vertrauen in die Finanzfunktion erodiert, wenn Zahlen nachträglich „erklärt“ werden müssen. Gleichzeitig bewegen sich Wettbewerber in Richtung automatisiertes Finanzreporting und Szenario-Modellierung und befreien ihre Finanzteams von Tabellenkalkulations-Feuerwehrarbeit hin zu Analysen.

Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Mit modernen KI-Tools wie Claude können Sie Ihre Reporting-Logik systematisch prüfen, dokumentieren und stabilisieren, statt sich auf Ad-hoc-Kontrollen zu verlassen. Bei Reruption haben wir gesehen, wie der richtige KI-first-Ansatz fragile Excel-Modelle in robuste, transparente Berechnungs-Engines verwandelt. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie diesen Wandel – Schritt für Schritt – vollziehen können, ohne Ihre laufenden Reporting-Zyklen zu stören.

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Unsere Einschätzung

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

Aus Reruptions Sicht ist der Einsatz von Claude zur Stabilisierung von Excel-basiertem Finanzreporting einer der schnellsten Wege, operationelle Risiken im Finanzbereich zu reduzieren, ohne das gesamte System auszutauschen. Unsere praktische Erfahrung im Aufbau von KI-Automatisierungen und Dokumentenanalyse-Tools zeigt, dass ein sorgfältig abgegrenzter Claude-Workflow als Logikprüfer, Dokumentations-Engine und Sicherheitsnetz rund um Ihre bestehenden Modelle fungieren kann – vorausgesetzt, Sie rahmen den Use Case richtig und bereiten Ihr Team darauf vor.

Behandeln Sie Excel als Übergangsschicht, nicht als Endsystem

Ein strategischer Fehler vieler Finanzteams ist die Annahme, Excel werde entweder über Nacht ersetzt oder bleibe für immer unverändert bestehen. Der realistischere Ansatz ist, Excel-Modelle als Übergangsschicht auf dem Weg zu einem KI-gestützten Finanzreporting zu betrachten. Claude kann sich auf Ihre aktuellen Arbeitsmappen „setzen“, exportierte Daten prüfen, Konsistenz sicherstellen und dabei helfen, Berechnungslogik modularer neu zu gestalten.

Diese Denkweise reduziert Widerstand gegen Veränderungen. Sie verlangen vom Business nicht, ihre Modelle aufzugeben; Sie fügen eine KI-gestützte Qualitäts- und Dokumentationsschicht hinzu. Mit der Zeit kann die kritischste Logik – gestützt durch Claudes Analysen und Erklärungen – aus fragilen Formeln in getestete Templates und Services überführt werden.

Starten Sie mit einem kritischen Reporting-Flow, nicht mit jeder Arbeitsmappe

Aus strategischer Sicht besteht das größte Risiko darin, zu versuchen, Claude gleichzeitig über alle Tabellen im Unternehmen laufen zu lassen. Identifizieren Sie stattdessen einen einzelnen, besonders wichtigen Reporting-Flow, in dem fehleranfällige Excel-Formeln spürbaren Schmerz verursachen: zum Beispiel die monatliche Management-G&V-Konsolidierung, Cashflow-Prognose oder ein KPI-Dashboard für das Board.

Definieren Sie einen klaren Scope: welche Exporte aus dem ERP oder aus Bankfeeds, welche Kennzahlen, welche Fristen. Nutzen Sie dann Claude, um die Logik hinter diesen Outputs zu analysieren, Auffälligkeiten sichtbar zu machen und Vereinfachungen vorzuschlagen. Dieser fokussierte Ansatz liefert Stakeholdern einen greifbaren Erfolg und schafft eine Blaupause, die Sie auf weitere Berichte übertragen können.

Positionieren Sie Claude als Co-Pilot für Finance, nicht als Black Box

Die Akzeptanz steht und fällt mit Vertrauen. Controller und Buchhalter müssen das Gefühl haben, dass Claude ein steuerbarer Assistent ist und kein intransparenter Ersatz für ihr Urteilsvermögen. Strategisch bedeutet dies, Workflows so zu gestalten, dass Claude seine Herleitung erklärt, verdächtige Muster hervorhebt und Änderungen vorschlägt – während der Mensch die finale Logik freigibt und umsetzt.

Verankern Sie Rituale darum herum: etwa eine monatliche „Model-Health-Check“-Session, in der das Team Claudes Erkenntnisse prüft, über Verbesserungen entscheidet und die Dokumentation aktualisiert. So bleibt die Verantwortung klar beim Finanzbereich, während Sie die Fähigkeit der KI nutzen, komplexe Logik und große Datenbereiche zu durchdringen.

Frühzeitig in Dokumentation und Namensstandards investieren

Claude ist stark im Erkennen von Mustern, aber die Qualität seiner Ergebnisse hängt von der Struktur ab, die Sie vorgeben. Strategisch gehört es zu den wirkungsvollsten Hebeln, grundlegende Standards für Sheet-Namen, Bereichsnamen und Berechnungsblöcke festzulegen, bevor (oder während) Sie Claude in den Prozess integrieren.

Konsistente Namen wie Input_Sales_Actuals, Calc_Revenue_Bridge oder Output_KPI_Dashboard erleichtern es Claude erheblich, Zusammenhänge zu erkennen und zu prüfen, ob Formeln mit der beabsichtigten Geschäftslogik übereinstimmen. Genau diese Art von „radikaler Klarheit“ treibt Reruption voran, wenn wir KI in bestehende Workflows einbetten – sie zahlt sich sofort in verlässlicheren KI-Analysen aus.

Governance um Ausnahmen herum designen, nicht um jede einzelne Zelle

Auf strategischer Ebene geht es nicht darum, 100 % aller Zellen zu prüfen, sondern 100 % der relevanten Ausnahmen und Auffälligkeiten. Dafür eignet sich Claude hervorragend. Statt Controller tausende Zeilen durchsehen zu lassen, definieren Sie Schwellwerte und Regeln, die Claude mitteilen, welche Inkonsistenzen relevant sind (z. B. Toleranzbänder, Vorzeichenlogik, unerwartete Nullwerte oder plötzliche Strukturbrüche).

Mit diesem Ansatz konzentriert sich die Governance auf die Prüfung von Claudes Ausnahmeberichten und Vorschlägen zur Behebung. Das Finanzmanagement erhält Sicherheit, dass Modelle systematisch überwacht werden, während Teams nicht in Kontrollen untergehen, die wenig Mehrwert bringen. Mit der Zeit kann dies zu einem dokumentierten internen Kontrollmechanismus ausreifen, der Ihren bestehenden Financial-Close-Prozess ergänzt.

Durchdacht eingesetzt kann Claude fragiles Excel-Reporting in einen kontrollierten, nachvollziehbaren und deutlich robusteren Prozess verwandeln – ohne dass Sie Ihren gesamten Finanz-Stack von Grund auf neu bauen müssen. Durch die Kombination aus KI-gestützter Logikprüfung, Anomalieerkennung und automatischer Dokumentation können Finanzverantwortliche manuelle Kontrollen zurückfahren, Reporting-Zyklen verkürzen und das Vertrauen in ihre Zahlen zurückgewinnen. Reruptions engineeringlastiger Co-Preneur-Ansatz ist genau auf diese Art von Problem ausgelegt: Wir arbeiten mit Ihrem Team in den bestehenden Tools, beweisen in einem fokussierten PoC, was funktioniert, und skalieren dann einen KI-first-Reporting-Workflow, der zu Ihrer Governance und Risikoneigung passt. Wenn Sie Ihre Modelle vor dem nächsten Board-Zyklus stabilisieren möchten, unterstützen wir Sie bei Konzeption und Umsetzung einer konkreten, Claude-basierten Lösung.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Lebensmittelproduktion bis Fintech: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.

PepsiCo (Frito-Lay)

Lebensmittelproduktion

Im schnelllebigen Bereich der Lebensmittelproduktion kämpfte die Frito-Lay-Sparte von PepsiCo mit ungeplanten Maschinenstillständen, die die hochvolumigen Produktionslinien für Snacks wie Lay's und Doritos störten. Diese Linien laufen rund um die Uhr, wobei bereits kurze Ausfälle Tausende Dollar pro Stunde an verlorener Kapazität kosten können — Branchenschätzungen beziffern durchschnittliche Ausfallkosten in der Fertigung auf $260.000 pro Stunde . Verderbliche Zutaten und Just-in-Time‑Lieferketten verstärkten die Verluste und führten zu hohen Wartungskosten durch reaktive Reparaturen, die 3–5‑mal teurer sind als geplante Eingriffe . Frito-Lay‑Werke hatten häufig Probleme mit kritischen Anlagen wie Kompressoren, Förderbändern und Fritteusen, bei denen Mikrostillstände und größere Ausfälle die Gesamtanlageneffektivität (OEE) schwächten. Die Erschöpfung der Mitarbeiter durch verlängerte Schichten verschärfte die Risiken, wie Berichte über anstrengende 84‑Stunden‑Wochen zeigen, was die Maschinen zusätzlich belastete . Ohne vorausschauende Einsichten stützten sich Wartungsteams auf Zeitpläne oder Ausfälle, was zu verlorener Produktionskapazität und der Unfähigkeit führte, Nachfragespitzen zu bedienen.

Lösung

PepsiCo implementierte vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) auf Basis von Maschinellem Lernen in Frito-Lay‑Werken und nutzte dabei Sensordaten von IoT‑Geräten an Anlagen, um Ausfälle Tage bis Wochen im Voraus vorherzusagen. Modelle analysierten Schwingungen, Temperatur, Druck und Nutzungsprofile und setzten Algorithmen wie Random Forests sowie Deep Learning zur Zeitreihenprognose ein . In Partnerschaft mit Cloud‑Plattformen wie Microsoft Azure Machine Learning und AWS baute PepsiCo skalierbare Systeme, die Echtzeitdatenströme für Just‑in‑Time‑Wartungswarnungen integrierten. Dadurch verlagerte sich die Strategie von reaktiv zu proaktiv, Wartungen wurden in periodisch niedrig ausgelastete Zeiten gelegt und Unterbrechungen minimiert . Die Umsetzung begann mit Pilotversuchen in ausgewählten Werken vor dem unternehmensweiten Rollout und überwand Datensilos durch fortgeschrittene Analytik .

Ergebnisse

  • 4.000 zusätzliche Produktionsstunden pro Jahr gewonnen
  • 50 % Reduktion ungeplanter Ausfallzeiten
  • 30 % Senkung der Wartungskosten
  • 95 % Genauigkeit bei Ausfallvorhersagen
  • 20 % Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (OEE)
  • Über 5 Mio. $ jährliche Einsparungen durch optimierte Reparaturen
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Royal Bank of Canada (RBC)

Finanzdienstleistungen

RBC‑Kunden sahen sich erheblichen Problemen bei der Verwaltung ihrer persönlichen Finanzen gegenüber, insbesondere beim Sparen von Kleingeld, klugen Investitionen und Einhalten des Budgets. Traditionelle Banktools boten allgemeine Ratschläge, die individuelle Ausgabemuster nicht berücksichtigten, was zu suboptimalen Finanzentscheidungen und geringer Nutzung von Sparprodukten führte. Viele Kunden kämpften mit unregelmäßigen Cashflows, Impulsausgaben und fehlender Sichtbarkeit künftiger Ausgaben, was zu niedrigeren Sparquoten und verpassten Investitionschancen führte. Als der Wettbewerb im Privatkundengeschäft zunahm, erkannte RBC die Notwendigkeit für hyper‑personalisierte Einsichten, um Kundenloyalität aufzubauen und Wachstum zu fördern. Ohne fortgeschrittene Analytik fehlten proaktive Anstöße wie das Aufrunden von Käufen zum Sparen oder die Vorhersage von Liquiditätsengpässen, was besonders nach der Pandemie finanziellen Stress verstärkte.

Lösung

RBC führte NOMI ein, einen KI‑gesteuerten Finanzassistenten in der mobilen Banking‑App, der maschinelles Lernen nutzt, um Transaktionsdaten zu analysieren, Ausgaben zu kategorisieren und maßgeschneiderte Empfehlungen zu liefern. Funktionen wie NOMI Insights beleuchten Ausgabentrends, NOMI Budgets generieren automatisch personalisierte Budgets und NOMI Find & Save identifiziert Kleingeld‑Potentiale für automatische Überweisungen auf verzinste Sparkonten oder in Investments. Über RBC Borealis, das KI‑Innovationszentrum der Bank, wurde NOMI skaliert und auf robuste Datenplattformen gestellt, die Datenschutz und Genauigkeit gewährleisten. Diese ML‑Personalisierungs‑Engine verarbeitet umfangreiche Datensätze in Echtzeit und bietet Anstöße wie 'Überweise 25 $ Kleingeld in ein GIC' oder 'Passe das Essensbudget um 15 % an', wodurch Nutzer umsetzbare, kontextbezogene Ratschläge erhalten.

Ergebnisse

  • 700 Mio. $–1 Mrd. $ Unternehmenswert durch KI‑Investitionen bis 2027
  • Top‑3 Platzierung in der globalen KI‑Reife unter Banken
  • Über 98.000 Mitarbeitende, die KI in den Betriebsprozessen nutzen
  • 57 Mrd. $ Jahresumsatz mit KI‑getriebenem Wachstum
  • Millionen NOMI‑Nutzer mit verbesserten Sparquoten
  • 20–30% Zuwachs bei Sparbeiträgen durch gezielte Anstöße
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Zalando

E‑Commerce

Im Online-Modehandel führen hohe Retourenraten — oft über 30–40 % bei Bekleidung — hauptsächlich auf Unsicherheiten bei Passform und Größen zurück, da Kund:innen Artikel vor dem Kauf nicht physisch anprobieren können . Zalando, Europas größter Fashion-Onlineshop mit 27 Millionen aktiven Kund:innen in 25 Märkten, stand vor erheblichen Problemen durch diese Retouren: massive Logistikkosten, ökologische Auswirkungen und Kund:innenunzufriedenheit aufgrund inkonsistenter Größensysteme bei über 6.000 Marken und mehr als 150.000 Produkten . Traditionelle Größentabellen und Empfehlungen reichten nicht aus; erste Umfragen zeigten, dass bis zu 50 % der Retouren auf schlechte Passwahrnehmung zurückzuführen waren, was Conversion und Wiederholungskäufe in einem wettbewerbsintensiven Markt beeinträchtigte . Hinzu kam das Fehlen immersiver Shopping-Erlebnisse online, wodurch vor allem technikaffine Millennial- und Gen‑Z-Käufer:innen zögerten und personalisierte, visuelle Tools forderten.

Lösung

Zalando begegnete diesen Problemen mit einer generativen, computer-vision-basierten virtuellen Anprobe, die es Nutzer:innen erlaubt, Selfies hochzuladen oder Avatare zu verwenden, um realistische Kleidungsüberlagerungen zu sehen, die an Körperform und Maße angepasst sind . Durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen für Pose-Estimation, Körpersegmentierung und KI-generiertes Rendering sagt das Tool optimale Größen voraus und simuliert Drapierungseffekte; es ist in Zalandos ML-Plattform integriert, um personalisierte Empfehlungen skalierbar bereitzustellen . Das System kombiniert Computer Vision (z. B. zur Landmarkenerkennung) mit generativen KI-Verfahren, um hyperrealistische Visualisierungen zu erzeugen. Es greift auf umfangreiche Datensätze aus Produktbildern, Kundendaten und 3D-Scans zurück und zielt darauf ab, Retouren zu reduzieren und gleichzeitig die Nutzerbindung zu erhöhen . Im Pilotbetrieb online und in Outlets aufgebaut, ist es Teil von Zalandos umfassenderer KI‑Ecosystem-Strategie, zu der auch Größenprognosen und Style-Assistenten gehören.

Ergebnisse

  • Über 30.000 Kunden nutzten kurz nach dem Start die virtuelle Umkleide
  • Prognostizierte Reduktion der Retourenraten um 5–10 %
  • Bis zu 21 % weniger Falschgrößen‑Retouren durch verwandte KI-Größenwerkzeuge
  • Bis 2023 auf alle physischen Outlets für die Jeans-Kategorie ausgeweitet
  • Unterstützt 27 Millionen Kunden in 25 europäischen Märkten
  • Teil der KI-Strategie zur Personalisierung für über 150.000 Produkte
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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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H&M

Mode‑Einzelhandel

In der schnelllebigen Welt des Bekleidungs-Einzelhandels stand H&M unter massivem Druck durch rasch wechselnde Konsumententrends und volatile Nachfrage. Traditionelle Prognosemethoden konnten nicht mithalten, was häufig zu Out-of-Stock-Situationen in Hochphasen und massiven Überbeständen unverkaufter Artikel führte – beides trug zu hohen Abfallmengen bei und band Kapital. Berichten zufolge kosteten H&Ms Bestandsineffizienzen jährlich Millionen, wobei Überproduktion die ökologischen Probleme einer Branche mit Überangebot verschärfte. Hinzu kamen globale Lieferkettenstörungen und der Wettbewerb durch agile Rivalen wie Zara, die den Bedarf an präziser Trendprognose verstärkten. Die Altsysteme von H&M beruhten ausschließlich auf historischen Verkaufsdaten und verpassten Echtzeitsignale aus sozialen Medien und Suchtrends, was zu fehlallokierten Beständen in über 5.000 Filialen weltweit und suboptimalen Sell-Through-Raten führte.

Lösung

H&M setzte KI-gestützte prädiktive Analytik ein, um seinen Ansatz grundlegend zu verändern, und integrierte maschinelle Lernmodelle, die umfangreiche Datensätze aus sozialen Medien, Modeblogs, Suchmaschinen und internen Verkaufsdaten auswerten. Diese Modelle sagen aufkommende Trends Wochen im Voraus voraus und optimieren die Bestandsallokation dynamisch. Die Lösung umfasste die Zusammenarbeit mit Datenplattformen zum Crawlen und Verarbeiten unstrukturierter Daten, die in kundenspezifische ML-Algorithmen zur Nachfrageprognose eingespeist wurden. Dies ermöglichte automatisierte Nachbestellentscheidungen, reduzierte menschliche Verzerrungen und beschleunigte die Reaktionszeiten von Monaten auf Tage.

Ergebnisse

  • 30 % Gewinnsteigerung durch optimierte Bestände
  • 25 % Reduktion von Abfall und Überbeständen
  • 20 % Verbesserung der Prognosegenauigkeit
  • 15–20 % höhere Sell-Through-Raten
  • 14 % weniger Out-of-Stock-Situationen
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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 Berechnungslogik zu kartieren und zu erklären

Bevor Sie irgendetwas automatisieren, setzen Sie Claude als Modell-Röntgenbild ein, um zu verstehen, wie Ihr aktuelles Excel-basiertes Reporting tatsächlich funktioniert. Exportieren Sie die relevanten Sheets oder Bereiche als CSV (oder kopieren Sie strukturierte Ausschnitte) und geben Sie Claude sowohl die Daten als auch eine Beschreibung Ihrer beabsichtigten Geschäftslogik.

Bitten Sie Claude, die Berechnungsschritte hinter jeder KPI (z. B. EBITDA, Free Cashflow, Working-Capital-Tage) zu rekonstruieren und auf Inkonsistenzen zwischen Sheets hinzuweisen. So erhalten Sie einen klaren Blick darauf, wo Formeln von Richtlinien abweichen, wo Logik dupliziert ist und welche Teile des Modells besonders fragil sind.

Beispiel-Prompt zur Logikanalyse:
Sie unterstützen ein Finanzteam bei der Validierung seines Reporting-Modells.

1) Ich werde CSV-Auszüge aus verschiedenen Excel-Sheets einfügen:
- Inputs (ERP-Exporte)
- Berechnungen
- Outputs (Management-Report-KPIs)

2) Geschäftslogik:
- Umsatz sollte der Summe der fakturierten Verkäufe nach Monat und BU entsprechen
- EBITDA = Umsatz - COGS - OPEX (mit klarer Zuordnung pro Hauptbuchkonto)
- Net Working Capital = Forderungen (AR) + Vorräte - Verbindlichkeiten (AP)

Aufgaben:
- Rekonstruieren Sie in einfachem Deutsch, wie jede KPI aktuell berechnet wird.
- Heben Sie Inkonsistenzen, zirkuläre Logik oder verdächtige Muster hervor.
- Schlagen Sie eine sauberere, modulare Berechnungsstruktur vor.

Beginnen Sie damit, die Modellstruktur zu summarieren, bevor Sie die Probleme auflisten.

Erwartetes Ergebnis: eine narrative „Modell-Blaupause“, die Sie mit dem Finanzteam validieren und als Grundlage zum Refactoring von Formeln und zum Aufsetzen automatisierter Prüfungen nutzen können.

Robuste Formel-Templates und Cross-Checks generieren

Wenn Sie die aktuelle Logik verstanden haben, nutzen Sie Claude, um standardisierte Formelmuster zu entwerfen, die manuelle Eingriffe und versteckte Fehler reduzieren. Geben Sie Beispiele typischer Fehler (z. B. hart verdrahtete Zellbezüge, falsche Verwendung von absoluten/relativen Bezügen oder inkonsistente Vorzeichenkonventionen) und bitten Sie Claude um robustere, copy-and-paste-sichere Varianten.

Sie können Claude außerdem bitten, Cross-Check-Formeln zu definieren (z. B. Zeilen-/Spaltensummen, alternative Berechnungswege), die Abweichungen direkt in Excel automatisch markieren.

Beispiel-Prompt zur Gestaltung von Templates:
Sie sind Experte für Kontrollen in Finanzmodellen.

Diese Probleme treten bei uns häufig auf:
- Hart verdrahtete Verweise auf bestimmte Zeilen/Spalten
- SUM-Formeln, die Zeilen überspringen
- IFERROR wird genutzt, um echte Probleme zu unterdrücken

1) Schlagen Sie standardisierte Formelmuster vor für:
   - Summierung von GuV-Positionen nach Kontengruppe
   - Berechnung von EBITDA aus Hauptbuchdaten
   - Umrechnung von lokaler Währung in Konzernwährung

2) Geben Sie für jedes Muster an:
   - Die empfohlene Excel-Formel mit robuster Verankerung
   - Eine integrierte Cross-Check-Formel
   - Eine kurze Beschreibung, die wir in unsere Modelldokumentation einfügen können.

Erwartetes Ergebnis: eine Bibliothek von Claude-generierten Formel-Templates und Checks, die Ihr Team in Modellen ausrollen kann, um wiederkehrende Logikfehler zu reduzieren.

Claude als automatischen Prüfer für exportierte Daten nutzen

Anstatt Claude direkt in Excel arbeiten zu lassen, integrieren Sie es in Ihren Reporting-Close-Workflow als Prüfer für exportierte Daten. Nachdem Ihre normalen Berechnungen durchgelaufen sind, exportieren Sie zentrale Tabellen (Saldenlisten nach Periode, GuV nach BU, Cashflow-Komponenten, KPI-Tabellen) als CSV und übergeben sie zusammen mit grundlegenden Erwartungswerten an Claude.

Lassen Sie Claude nach Anomalien suchen, etwa Vorzeichenwechseln, unerwartet negativen Werten, plötzlichen Strukturbrüchen (neue Konten, fehlende BUs) oder Abweichungen zwischen Zwischensummen und Gesamtsummen. Dies kann als Standard-Schritt vor der Weitergabe der Zahlen an das Management laufen.

Beispiel-Prompt für Anomalieprüfung:
Sie prüfen Outputs des Finanzreportings auf Konsistenz.

Inputs:
- Saldenliste nach Hauptbuchkonto und Monat
- GuV nach BU und Monat
- KPI-Tabelle mit Umsatz, EBITDA, Marge, FCF

Durchzuführende Checks:
- Summen vs. Summe der Komponenten für jede Tabelle
- Konten oder BUs, die von einem Monat auf den nächsten verschwinden/neu auftauchen
- Ungewöhnliche Sprünge oder Einbrüche (>30 % ggü. Vormonat) bei wichtigen KPIs
- Negative Werte, wo die Geschäftslogik positive Werte erwarten lässt

Output:
- Strukturierte Liste der Probleme mit Zellbezügen (falls vorhanden)
- Kurze Erläuterung, warum jedes Problem verdächtig ist
- Vorgeschlagene Folgeprüfungen für das Finanzteam.

Erwartetes Ergebnis: ein prägnanter Ausnahmenbericht, den Sie Ihrer Close-Dokumentation beifügen und zur Priorisierung manueller Prüfungen nutzen können.

Claude klare Reporting-Regeln und Dokumentation entwerfen lassen

Dokumentation ist die Achillesferse der meisten Excel-Modelle. Nutzen Sie Claude, um unübersichtliche Notizen, E-Mail-Verläufe und Ad-hoc-Erklärungen in klare, zentrale Reporting-Regeln zu überführen, die sowohl Finanzbereich als auch Prüfer verstehen. Geben Sie Beispiele der aktuellen Praxis zusammen mit der gewünschten Richtlinie und bitten Sie Claude um standardisierte Textbausteine.

Diese Bausteine können Sie in Ihre Konsolidierungsrichtlinien einbetten, mit Prüfern teilen oder direkt als Zellkommentare in der Arbeitsmappe hinterlegen.

Beispiel-Prompt für Dokumentation:
Sie unterstützen bei der Dokumentation von Konzernreporting-Regeln.

Ich werde Ihnen zur Verfügung stellen:
- Informelle Notizen von Controllern
- Ausschnitte bestehender Excel-Formeln
- Unsere aktualisierte Richtlinie für KPI-Definitionen

Aufgaben:
- Verfassen Sie eine klare, einseitige Beschreibung, wie jede KPI berechnet wird.
- Beziehen Sie ein: Datenquellen, Transformationslogik, Ausschlüsse und Vorzeichenkonventionen.
- Fügen Sie einen kurzen Abschnitt „für Prüfer“ hinzu, der die von uns durchgeführten Kontrollchecks erklärt.
- Geben Sie das Ergebnis in Abschnitten mit Überschriften aus, die wir in unser Reporting-Manual kopieren können.

Erwartetes Ergebnis: konsistente, aktuelle Dokumentation, die Ihre Modelle prüfbar macht und ihre Wartung bei Personalwechseln erleichtert.

Claude in eine schlanke Close-Checkliste mit KPIs einbetten

Damit all dies nachhaltig wirkt, betten Sie die Claude-Workflows in eine einfache, wiederholbare Periodenend-Checkliste ein. Definieren Sie, wann im Close-Prozess Daten an Claude exportiert werden, wer die Ergebnisse prüft und wie Ausnahmen gelöst und protokolliert werden.

Verfolgen Sie eine kleine Anzahl an KPIs zur Wirkungsmessung: Anzahl wesentlicher Formelfehler pro Periode, Zeitaufwand für manuelle Prüfungen, Anzahl Rückfragen der Prüfer oder Tage zwischen Finalisierung der Saldenliste und Fertigstellung des Board-Packs.

Beispiel-Prompt zur Definition von Checkliste & KPIs:
Sie entwerfen eine Monatsabschluss-Kontrolle mit Unterstützung durch Claude.

Kontext:
- Finance nutzt Excel-Modelle für das Management-Reporting.
- Wir möchten, dass Claude automatisierte Logik- und Anomaliechecks durchführt.

Aufgaben:
- Schlagen Sie eine Standard-Checkliste mit 5–7 Schritten vor, inkl. Verantwortlichem und Timing.
- Empfehlen Sie 4–5 KPIs zur Messung der Wirksamkeit dieser Kontrolle über 6 Monate.
- Geben Sie Empfehlungen, wie wir Claudes Outputs für Prüfungszwecke revisionssicher speichern können.

Erwartetes Ergebnis: ein dokumentierter, wiederholbarer Prozess, in dem Claude Teil Ihres internen Kontrollsystems ist – nicht nur ein Ad-hoc-Tool – mit messbaren Verbesserungen wie 30–50 % weniger manueller Prüfaufwand und deutlich weniger Last-Minute-Korrekturen an Board-Reports.

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Häufig gestellte Fragen

Claude kann Excel-Exporte oder CSV-Dateien aus Ihren bestehenden Modellen aufnehmen und als Logik- und Konsistenzprüfer darum herum agieren. Es verändert Ihre Arbeitsmappen nicht willkürlich; vielmehr analysiert es, wie KPIs berechnet werden, vergleicht Inputs und Outputs und markiert Auffälligkeiten wie inkonsistente Summen, unerwartet negative Werte oder doppelt berechnete Kennzahlen.

Sie können Claude außerdem nutzen, um standardisierte Formel-Templates, Cross-Checks und Dokumentation zu entwerfen und so fragile, undokumentierte Modelle in klarere, robustere Reporting-Werkzeuge zu verwandeln – während Excel die zentrale Oberfläche für Ihr Team bleibt.

Sie brauchen dafür nicht zwingend Data Scientists. Typischerweise benötigen Sie: eine Finanzverantwortliche oder einen Finanzverantwortlichen, die bzw. der die Reporting-Logik versteht, mindestens einen Power-User, der strukturierte Daten aus Excel/ERP extrahieren kann, und jemanden, der sich im Umgang mit modernen KI-Tools wie Claude wohlfühlt (häufig dieselbe Person wie der Power-User).

Reruption unterstützt Kundinnen und Kunden üblicherweise bei der Definition der initialen Prompts, der Datenextraktionsroutinen und der Kontrollchecks. Sobald der erste Workflow steht, können Finanzteams ihn im Rahmen des monatlichen Abschlusses selbst betreiben. Mit der Zeit entwickelt sich Ihre interne Kompetenz von „Wir probieren ein KI-Tool aus“ hin zum Betrieb einer wiederholbaren, KI-gestützten Reporting-Kontrolle.

Bei einem fokussierten Use Case wie fehleranfällige Excel-Formeln in einem kritischen Bericht sehen Sie in der Regel innerhalb von 4–6 Wochen greifbare Ergebnisse. In einem typischen Projekt werden die ersten 1–2 Wochen dafür genutzt, das aktuelle Modell zu kartieren, Schmerzpunkte zu identifizieren und Claude-Prompts sowie Checks zu designen. Die folgenden 2–4 Wochen umfassen den Piloten über ein oder zwei Abschlusszyklen und die Verfeinerung des Workflows.

Realistische Verbesserungen umfassen 30–50 % weniger Zeitaufwand für manuelle Formelkontrollen, deutlich weniger Last-Minute-Korrekturen an Board-Unterlagen, bessere Dokumentation für Prüfer und ein klareres Bild darüber, welche Teile Ihrer Modelle stabil sind und welche einer Neugestaltung bedürfen. Über mehrere Zyklen hinweg reduziert sich damit das operationelle Risiko im Finanzreporting signifikant.

Die direkten Kosten für den Einsatz von Claude im Finanzreporting sind im Wesentlichen nutzungsbasiert (API- oder Seat-Lizenzen) zuzüglich des initialen Aufwands für das Setup. Im Vergleich zu traditionellen IT-Projekten oder vollständigen Konsolidierungssystem-Einführungen ist die Investition moderat – insbesondere, wenn Sie mit einem eng abgegrenzten Use Case starten.

Der ROI resultiert typischerweise aus eingesparten Stunden im Abschlussprozess, vermiedener Nacharbeit, wenn Fehler früh erkannt werden, und reduzierter Reibung mit Prüfern. In der Praxis kann bereits eine kleine Verringerung von Spätkorrekturen an Board-Unterlagen oder von Rückfragen externer Prüfer die Investition rechtfertigen. Mit Reruptions PoC-Ansatz können Sie das Kosten-Nutzen-Verhältnis an einem realen Workflow validieren, bevor Sie skalieren.

Reruption unterstützt Sie End-to-End – von der Idee bis zu einer funktionierenden KI-getriebenen Reporting-Kontrolle. Unser 9.900 € KI-PoC ist darauf ausgelegt, an Ihren realen Daten und Arbeitsmappen zu beweisen, dass Claude Ihre Excel-Logik zuverlässig analysieren, Fehler markieren und hilfreiche Dokumentation sowie Templates erzeugen kann. Sie erhalten einen funktionsfähigen Prototyp, Performance-Kennzahlen und einen konkreten Plan für den Übergang in den produktiven Betrieb.

Über den PoC hinaus setzen wir unseren Co-Preneur-Ansatz um: Wir arbeiten eng mit Ihren Finanz- und IT-Teams zusammen, agieren innerhalb Ihrer GuV und bauen die tatsächlichen Automatisierungen, Prompts und Datenflüsse, die Sie benötigen – nicht nur Folien. Dazu kann gehören: das Aufsetzen standardisierter ERP-Exporte, die Konfiguration von Claude-Workflows, die Definition von Close-Checklisten und das Training Ihrer Controller, damit sie KI sicher und effektiv in ihrer täglichen Reporting-Arbeit nutzen.

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