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

Commonwealth Bank of Australia (CBA)

Bankwesen

Als Australiens größte Bank sah sich CBA zunehmenden Betrugs- und Scam-Bedrohungen gegenüber, wobei Kunden erhebliche finanzielle Verluste erlitten. Betrüger nutzten schnelle digitale Zahlungen wie PayID aus, bei denen nicht übereinstimmende Empfängernamen zu unumkehrbaren Überweisungen führten. Traditionelle Erkennungssysteme hinkten hinter komplexen Angriffen her, was zu hohem Kundenschaden und regulatorischem Druck führte. Parallel dazu waren die Contact Center überlastet und bearbeiteten Millionen von Anfragen zu Betrugswarnungen und Transaktionen. Das führte zu langen Wartezeiten, steigenden Betriebskosten und angespannten Ressourcen. CBA benötigte proaktive, skalierbare KI, um in Echtzeit einzugreifen und gleichzeitig die Abhängigkeit von menschlichen Agenten zu reduzieren.

Lösung

CBA setzte einen hybriden KI-Stack ein, der Maschinelles Lernen zur Anomalieerkennung und generative KI für personalisierte Warnungen kombiniert. NameCheck überprüft Empfängernamen gegen PayID in Echtzeit und warnt Nutzer bei Abweichungen. CallerCheck authentifiziert eingehende Anrufe und blockiert Nachahmungs-Betrugsversuche. In Partnerschaft mit H2O.ai implementierte CBA von GenAI angetriebene prädiktive Modelle zur Scam-Intelligence. Ein KI-virtueller Assistent in der CommBank-App bearbeitet Routineanfragen, generiert natürliche Antworten und eskaliert komplexe Fälle. Die Integration mit Apate.ai liefert nahezu in Echtzeit Scam-Intelligence und verbessert das proaktive Blockieren über alle Kanäle hinweg.

Ergebnisse

  • 70 % Reduktion der Betrugsverluste
  • 50 % Verringerung der Kundenschäden durch Betrug bis 2024
  • 30 % Rückgang der Betrugsfälle durch proaktive Warnungen
  • 40 % Reduktion der Wartezeiten im Contact Center
  • 95 %+ Genauigkeit bei NameCheck-Empfängerabgleichen
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Amazon

Einzelhandel

In der weiten E‑Commerce‑Landschaft stehen Online‑Käufer vor erheblichen Hürden bei der Produktsuche und Entscheidungsfindung. Bei Millionen von Produkten fällt es Kund:innen häufig schwer, Artikel zu finden, die genau ihren Anforderungen entsprechen, Optionen zu vergleichen oder schnelle Antworten auf nuancierte Fragen zu Funktionen, Kompatibilität und Nutzung zu erhalten. Traditionelle Suchleisten und statische Auflistungen stoßen an ihre Grenzen, was zu Warenkorbabbrüchen von branchenweit bis zu 70 % und verlängerten Entscheidungszeiträumen führt, die Nutzer:innen frustrieren. Amazon, das über 300 Millionen aktive Kund:innen bedient, sah sich besonders während Spitzenereignissen wie dem Prime Day mit stark steigenden Anfragevolumina konfrontiert. Käufer:innen verlangten personalisierte, konversationelle Unterstützung ähnlich der Hilfe im Laden, doch die Skalierung menschlicher Unterstützung war nicht möglich. Zu den Problemen gehörten die Bewältigung komplexer Multi‑Turn‑Anfragen, die Einbindung von Echtzeit‑Bestands‑ und Preisangaben sowie die Sicherstellung, dass Empfehlungen Sicherheits‑ und Genauigkeitsstandards erfüllen vor einem Katalog von über $500B.

Lösung

Amazon entwickelte Rufus, einen generativen, KI‑gestützten konversationellen Einkaufsassistenten, der in die Amazon Shopping‑App und die Desktop‑Version integriert ist. Rufus nutzt ein maßgeschneidertes Large Language Model (LLM), das auf Amazons Produktkatalog, Kundenbewertungen und Webdaten feinabgestimmt wurde, um natürliche, mehrstufige Gespräche zu führen, Fragen zu beantworten, Produkte zu vergleichen und maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben. Angetrieben von Amazon Bedrock für Skalierbarkeit und AWS Trainium/Inferentia‑Chips für effiziente Inferenz, skaliert Rufus zu Millionen von Sitzungen ohne spürbare Latenz. Es integriert agentische Fähigkeiten für Aufgaben wie Warenkorb‑Hinzufügen, Preisverfolgung und Deal‑Suche und überwindet frühere Personalisierungsgrenzen durch sicheren Zugriff auf Nutzungsverlauf und Präferenzen. Die Implementierung erfolgte iterativ: Beginnend mit einer Beta im Februar 2024, Ausweitung auf alle US‑Nutzer bis September und anschließende globale Rollouts, wobei Halluzinationsrisiken durch Grounding‑Techniken und Mensch‑in‑der‑Schleife‑Sicherungen adressiert wurden.

Ergebnisse

  • 60 % höhere Kaufabschlussrate bei Rufus‑Nutzer:innen
  • Prognostizierte zusätzliche Umsätze von $10B durch Rufus
  • 250M+ Kund:innen nutzten Rufus im Jahr 2025
  • Monatlich aktive Nutzer:innen +140 % YoY
  • Interaktionen stiegen um 210 % YoY
  • Black‑Friday‑Verkaufssitzungen +100 % mit Rufus
  • Kürzlicher Anstieg der Rufus‑Nutzer:innen um 149 %
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Waymo (Alphabet)

Transport

Die Entwicklung von vollautonomen Fahrdienstangeboten verlangte das Überwinden extremer Herausforderungen in der Zuverlässigkeit von KI für reale Straßen. Waymo musste die Wahrnehmung beherrschen — Objekte bei Nebel, Regen, in der Nacht oder bei Verdeckungen allein mit Sensoren zu erkennen — und gleichzeitig unberechenbares menschliches Verhalten wie das Überqueren außerhalb von Fußgängerübergängen oder plötzliche Spurwechsel vorherzusagen. Die Planung komplexer Trajektorien im dichten, unvorhersehbaren Stadtverkehr sowie die präzise Steuerung zur kollisionsfreien Ausführung von Manövern erforderten nahezu perfekte Genauigkeit, da ein einzelner Fehler katastrophale Folgen haben konnte . Die Skalierung von Tests zu kommerziellen Flotten brachte Hindernisse wie den Umgang mit Randfällen (z. B. Schulbusse mit Haltzeichen, Einsatzfahrzeuge), behördliche Zulassungen in verschiedenen Städten und öffentliches Vertrauen unter Beobachtung. Vorfälle, etwa das Nichtanhalten bei Schulbussen, machten Softwarelücken sichtbar und führten zu Rückrufen. Enorme Datenanforderungen für das Training, rechenintensive Modelle und geografische Anpassungen (z. B. Rechts- vs. Linksverkehr) verschärften die Probleme, wobei Wettbewerber mit der Skalierbarkeit kämpften .

Lösung

Der Stack Waymo Driver integriert Deep Learning End-to-End: Die Wahrnehmung verschaltet Lidar, Radar und Kameras mithilfe von Faltungsnetzwerken (CNNs) und Transformer-Modellen für 3D-Objekterkennung, Tracking und semantisches Mapping mit hoher Genauigkeit. Prognose-Modelle sagen das Verhalten mehrerer Akteure mit Graph-Neural-Networks und Video-Transformern voraus, die auf Milliarden simulierter und realer Meilen trainiert sind . Für die Planung wandte Waymo Skalierungsgesetze an — größere Modelle mit mehr Daten/Compute liefern Potenzgesetz-geprägte Verbesserungen bei Vorhersagegenauigkeit und Trajektorienqualität — und verlagerte sich von regelbasierten zu ML-getriebenen Bewegungsplanern für menschenähnliche Entscheidungen. Die Steuerung nutzt eine Hybridisierung aus Reinforcement Learning und modellprädiktiver Regelung in Kombination mit neuronalen Policies für eine sanfte, sichere Ausführung. Umfangreiche Datensätze aus über 96 Mio. autonomen Meilen sowie Simulationen ermöglichen kontinuierliche Verbesserungen; die jüngste KI-Strategie betont modulare, skalierbare Stacks .

Ergebnisse

  • 450.000+ wöchentliche bezahlte Robotaxi-Fahrten (Dez 2025)
  • 96 Millionen autonome Meilen gefahren (Stand Juni 2025)
  • 3,5x bessere Vermeidung von Unfällen mit Personenschaden gegenüber Menschen
  • 2x bessere Vermeidung von polizeilich gemeldeten Unfällen gegenüber Menschen
  • Über 71 Mio. Meilen mit detaillierter Sicherheitsunfallanalyse
  • 250.000 wöchentliche Fahrten (April 2025 Basis, seitdem verdoppelt)
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Ford Motor Company

Fertigung

In Fords Automobilfertigungsstätten stellten Schleifen und Lackieren von Karosserien einen großen Engpass dar. Diese arbeitsintensiven Tätigkeiten erforderten manuelles Schleifen der Karosserien durch Mitarbeitende, ein Prozess, der zu Inkonsistenzen, Ermüdung und ergonomischen Verletzungen aufgrund repetitiver Bewegungen über Stunden führte . Traditionelle Robotersysteme hatten Probleme mit der Variabilität von Karosserieteilen, Krümmungen und Materialunterschieden, was eine vollständige Automatisierung in bestehenden 'Brownfield'-Anlagen erschwerte . Zudem war das Erreichen einer konstanten Oberflächenqualität für die Lackierung entscheidend, da Fehler zu Nacharbeit, Verzögerungen und höheren Kosten führen konnten. Mit steigender Nachfrage nach Elektrofahrzeugen (EVs) und zunehmender Produktionsskalierung musste Ford modernisieren, ohne massive Investitionsausgaben oder Störungen des laufenden Betriebs zu verursachen, und dabei die Sicherheit der Belegschaft und deren Qualifizierung priorisieren . Die Herausforderung bestand darin, eine skalierbare Automatisierung zu integrieren, die nahtlos mit Menschen zusammenarbeitet.

Lösung

Ford begegnete dieser Herausforderung durch den Einsatz von KI-geführten kollaborativen Robotern (Cobots), ausgestattet mit Maschinenvision und Automatisierungsalgorithmen. In der Karosseriewerkstatt scannen sechs Cobots mit Kameras und KI die Karosserien in Echtzeit, erkennen Flächen, Defekte und Konturen mit hoher Präzision . Diese Systeme nutzen Computer-Vision-Modelle für 3D-Mapping und Bahnplanung, wodurch sich die Cobots dynamisch anpassen können, ohne neu programmiert werden zu müssen . Die Lösung setzte auf eine workforce-first Brownfield-Strategie, beginnend mit Pilotprojekten in Werken in Michigan. Cobots übernehmen das Schleifen autonom, während Menschen die Qualitätsüberwachung durchführen, wodurch Verletzungsrisiken reduziert werden. Partnerschaften mit Robotikfirmen und interne KI-Entwicklung ermöglichten Low-Code-Inspektionstools für eine einfache Skalierung .

Ergebnisse

  • Schleifzeit: 35 Sekunden pro vollständiger Karosserie (statt Stunden manuell)
  • Produktivitätssteigerung: 4x schneller in Montageprozessen
  • Verletzungsreduktion: 70 % weniger ergonomische Belastungen in Cobots-Bereichen
  • Konsistenzverbesserung: 95 % fehlerfreie Oberflächen nach dem Schleifen
  • Einsatzumfang: 6 Cobots im Betrieb, Ausbau auf über 50 Einheiten geplant
  • ROI-Zeitraum: Amortisation in 12–18 Monaten pro Werk
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Rapid Flow Technologies (Surtrac)

Intelligente Städte

Pittsburghs East Liberty-Bezirk sah sich starker städtischer Verkehrsüberlastung gegenüber, wobei zeitgesteuerte Signalanlagen lange Wartezeiten und ineffiziente Verkehrsflüsse verursachten. Traditionelle Systeme arbeiteten nach festen Zeitplänen und ignorierten Echtzeitvariationen wie Stoßzeiten oder Unfälle, was zu 25–40% erhöhten Reisezeiten und höheren Emissionen führte. Das unregelmäßige Straßennetz der Stadt und unvorhersehbare Verkehrsverläufe verschärften die Probleme, frustrierten Verkehrsteilnehmer und bremsten die wirtschaftliche Aktivität. Stadtverantwortliche suchten eine skalierbare Lösung jenseits teurer Infrastrukturmaßnahmen. Sensoren waren zwar vorhanden, es fehlte jedoch an intelligenter Verarbeitung; Datensilos verhinderten die Koordination zwischen Kreuzungen, was zu wellenartigen Rückstaus führte. Durch stehende Fahrzeuge stiegen die Emissionen, was den Nachhaltigkeitszielen widersprach.

Lösung

Rapid Flow Technologies entwickelte Surtrac, ein dezentralisiertes KI-System, das maschinelles Lernen für Echtzeitverkehrsvorhersagen und Signaloptimierung nutzt. Angekoppelte Sensoren erkennen Fahrzeuge und speisen Daten in ML-Modelle, die Ströme Sekunden voraus vorhersagen und Grünphasen dynamisch anpassen. Im Gegensatz zu zentralisierten Systemen ermöglicht Surtrac durch Peer-to-Peer-Koordination, dass Kreuzungen miteinander 'sprechen' und Fahrzeugkolonnen priorisieren, um einen flüssigeren Verkehrsverlauf zu erzielen. Diese Optimierungs-Engine balanciert Gerechtigkeit und Effizienz und passt sich in jedem Zyklus an. Aus der Carnegie Mellon University ausgegründet, ließ es sich nahtlos in vorhandene Hardware integrieren.

Ergebnisse

  • 25% Reduktion der Reisezeiten
  • 40% Verringerung der Warte-/Leerlaufzeiten
  • 21% Reduktion der Emissionen
  • 16% Verbesserung der Progression
  • 50% mehr Fahrzeuge pro Stunde in einigen Korridoren
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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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