Langsamen Monatsabschluss mit ChatGPT-gestütztem Reporting beschleunigen
Der Monatsabschluss sollte von Ihrem Finanzteam keine Heldentaten verlangen. In diesem Guide sehen Sie, wie Sie ChatGPT nutzen, um narrative Berichte zu automatisieren, Abstimmungen zu beschleunigen und Ihren Abschlusszyklus von Tagen auf Stunden zu verkürzen – ohne Abstriche bei Kontrolle oder Compliance.
Inhalt
Die Herausforderung: Langsames Reporting zum Monatsabschluss
Für viele Finanzteams ist der Monatsabschluss zu einem wiederkehrenden Feuerwehreinsatz geworden. Die Erstellung von GuV, Bilanz und Abweichungsberichten bedeutet, Daten aus ERP-Systemen, Tabellenkalkulationen und Bankportalen hinterherzulaufen, repetitive Abstimmungen durchzuführen und Monat für Monat dieselben Erläuterungen zu verfassen. Das Ergebnis ist ein Prozess, der Tage verschlingt, Teams ausbrennt und Führungskräfte dennoch auf Zahlen warten lässt, denen sie vertrauen können.
Traditionelle Ansätze basieren auf manuellen Datenexporten, Tabellen-Makros und implizitem Wissen. Sie skalieren nicht, wenn Gesellschaften, Produkte oder Kostenstellen zunehmen. Jede neue Korrektur erfordert eine weitere Offline-Arbeitsmappe, eine weitere E-Mail-Kette, eine weitere nächtliche Ad-hoc-Lösung. Selbst mit modernen ERP-Systemen werden narrative Berichte und Abweichungserläuterungen meist von Hand geschrieben – dadurch werden Finanzprofis zu Copy-and-paste-Maschinen, statt als analytische Partner des Geschäfts zu agieren.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Ein langsamer Monatsabschluss verzögert Erkenntnisse, sodass Managemententscheidungen auf veralteten Zahlen basieren. Manuelle Prozesse erhöhen das Fehlerrisiko – von falsch gebuchten Journaleinträgen bis hin zu inkonsistenten Abweichungserläuterungen über Regionen hinweg. Finanzverantwortliche verlieren Kapazität für vorausschauende Analysen, weil ihre Teams in rückwärtsgewandten Abstimmungen feststecken. Langfristig entsteht ein Wettbewerbsnachteil: Ihre Wettbewerber können schneller neu prognostizieren, Preise anpassen oder Liquidität steuern, als Sie Ihre Bücher schließen können.
Die gute Nachricht: Das Problem ist real, aber absolut lösbar. Mit modernen KI-Tools wie ChatGPT können Sie große Teile der Narrative automatisieren, Abstimmungen intelligenter strukturieren und Reporting-Templates standardisieren – ohne Ihre gesamte Finance-Landschaft neu aufzubauen. Bei Reruption sehen wir, wie gut gestaltete KI-Workflows mühsame Monatsabschluss-Routinen in einen schlanken, insight-orientierten Prozess verwandeln können. Die folgenden Abschnitte führen Sie durch praktische Schritte, wie Sie dies in Ihrer eigenen Finanzorganisation umsetzen.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions praktischer Arbeit beim Aufbau von KI-Automatisierung und internen Tools sehen wir ein klares Muster: Finanzteams brauchen keinen weiteren Bericht, sondern eine intelligente Schicht, die bestehende ERP- und Tabellendaten in schnelle, verlässliche Narrative übersetzt. Der Einsatz von ChatGPT für langsames Reporting im Monatsabschluss ist weniger Magie als vielmehr das Design der richtigen Workflows, Kontrollen und Prompts, sodass KI zu einem verlässlichen Mitglied Ihres Abschlussteams wird – nicht zu einer riskanten Abkürzung.
Behandeln Sie ChatGPT als Reporting-Analysten, nicht als Black Box
Die wichtigste strategische Veränderung besteht darin, ChatGPT als digitalen Reporting-Analysten zu positionieren, der an der Seite Ihres Teams arbeitet – nicht als mystische Maschine, die „Finance macht“. Das bedeutet: Sie behalten die Kontrolle über Datenquellen, Wesentlichkeitsschwellen und Freigaberegeln, während ChatGPT die Schwerarbeit der Erstellung von Narrativen, der Bündelung von Abweichungen und der Vorschläge für Abstimmungen übernimmt. Die menschliche Prüfung bleibt für alle wesentlichen Ergebnisse unverzichtbar.
Wenn Führungskräfte dieses Framing verstehen, sinkt der Widerstand. Sie ersetzen kein Urteilsvermögen; Sie entfernen die Copy-and-paste-Arbeit zwischen der Summen- und Saldenliste und der Monatsabschluss-Präsentation. Strategisch ermöglicht dies Finanzprofis, sich wieder auf Ergebnisauswertung, Szenariomodellierung und Business-Partnerschaft zu konzentrieren – in dem Wissen, dass die KI die wiederkehrenden Teile konsistent abarbeitet.
Ein Zielbetriebsmodell für einen KI-gestützten Abschluss entwerfen
Bevor Sie Tools konfigurieren, definieren Sie, wie ein KI-unterstützter Monatsabschluss in Ihrer Organisation aussehen soll. Welche Schritte bleiben vollständig manuell (z. B. Richtlinienentscheidungen, komplexe Schätzungen)? Welche Schritte werden KI-unterstützt (z. B. Abweichungserläuterungen, Kommentarentwürfe)? Welche Outputs können vollständig automatisiert werden, vorbehaltlich einer Prüfung (z. B. standardisierte Cashflow-Narrative unter definierten Regeln)?
Erstellen Sie ein einfaches Operating Model, das Abschlusstätigkeiten den Kategorien „Nur Mensch“, „KI-unterstützt“ und „KI-generiert, menschlich geprüft“ zuordnet. Das schafft Klarheit für Ihr Team, die Revision und die IT. Es verhindert auch Scope Creep, bei dem ChatGPT stillschweigend für Aufgaben verwendet wird, die nicht risikobewertet wurden – was später nach hinten losgehen kann. Reruption startet mit Kund:innen häufig genau hier, damit jeder KI-Workflow in einem definierten Prozess verankert ist und nicht nur aus ad-hoc-Experimenten besteht.
In Datenbereitstellung investieren, bevor Sie Prompts optimieren
Strategisch wird die Qualität von KI-gestütztem Finanzreporting durch die Konsistenz Ihrer Quelldaten begrenzt. Wenn Ihr Kontenplan aufgebläht ist, Kostenstellenstrukturen inkonsistent sind oder Gesellschafts-Mappings zwischen Systemen abweichen, wird kein noch so cleverer Prompt stabile, reproduzierbare Ergebnisse liefern. Sie brauchen kein vollumfängliches Data-Warehouse-Projekt, aber Sie benötigen ein Mindestmaß an Struktur.
Konzentrieren Sie sich auf eine saubere, standardisierte Export-Schicht aus Ihrem ERP, Konsolidierungssystem und Ihren Bankfeeds. Legen Sie ein kanonisches Format fest (zum Beispiel eine Summen- und Saldenliste und Buchungsdetails mit vereinbarten Spaltennamen), das immer in ChatGPT eingespeist wird. Das reduziert Sonderfälle und ermöglicht es, Prompts über Perioden und Gesellschaften hinweg zu standardisieren – ein kritischer Faktor für Prüfbarkeit und Vergleichbarkeit im Zeitverlauf.
Risiko, Compliance und Revision frühzeitig einbinden
Monatsabschluss-Reporting steht im Zentrum von Governance und Compliance. ChatGPT in den Abschlussprozess einzuführen, ohne Risiko, Compliance und Revision einzubeziehen, erzeugt Reibung und potenziellen Mehraufwand. Strategisch sollten Sie Kontrollpunkte rund um KI-generierte Inhalte gestalten: eindeutige Protokolle von Prompts und Outputs, dokumentierte Prüfschritte und definierte Genehmigungsbefugnisse für Narrative, die im internen oder externen Reporting verwendet werden.
Beziehen Sie diese Stakeholder früh in die Diskussion ein. Erklären Sie genau, welche Aufgaben die KI unterstützt (zum Beispiel Vorschläge für Abweichungsgründe auf Basis von Bewegungsmustern in den Buchungsdaten) und welche Aufgaben strikt in menschlicher Verantwortung bleiben (zum Beispiel Managementurteil zu Rückstellungen). Diese frühzeitige Abstimmung verwandelt potenzielle Blocker in Gestaltungspartner und beschleunigt die Akzeptanz, wenn Prüfungen Ihre neuen Workflows bewerten.
Das Finanzteam auf einen Kompetenz- und Mindset-Wechsel vorbereiten
Der erfolgreiche Einsatz von ChatGPT im Finanzbereich ist ebenso sehr ein Thema organisatorischer Veränderung wie ein Technologieprojekt. Ihre Buchhalter:innen und Controller:innen müssen darin gut werden, Anforderungen als Prompts zu formulieren, KI-Outputs kritisch zu prüfen und iterativ mit dem Tool zu arbeiten. Das ist eine andere Fähigkeit, als eine weitere komplexe Excel-Formel zu bauen.
Planen Sie strategisch für Enablement: kurze Trainings dazu, wie man ChatGPT mit Finanzdaten brieft, wie man Annahmen der KI hinterfragt und wie man KI-Entwürfe in finale, freigabereife Berichte überführt. Wenn Mitarbeitende sehen, dass sie Hebelwirkung gewinnen, statt an Relevanz zu verlieren, bringen sie in der Regel selbst weitere Anwendungsfälle ein – und es entsteht eine positive Adoptionsdynamik statt leiser Verweigerung.
Durchdacht eingesetzt kann ChatGPT einen langsamen, manuellen Monatsabschluss in einen schnelleren, konsistenteren Prozess verwandeln, in dem Menschen sich auf Urteil und Insight konzentrieren und die KI die narrative und abstimmungsbezogene Fleißarbeit übernimmt. Entscheidend sind ein klares Operating Model, saubere Dateneingaben und klar definierte Kontrollen rund um KI-generierte Outputs. Reruption hat Organisationen bei genau solchen KI-first-Workflows unterstützt – gerne prüfen wir mit Ihnen in einem fokussierten Proof of Concept oder Pilot, wie dies auf Ihren tatsächlichen Monatsabschlussdaten aussehen könnte.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Standardisieren Sie Ihre Monatsabschluss-Exports für die KI-Verarbeitung
Um das Reporting im Monatsabschluss mit ChatGPT zu automatisieren, beginnen Sie damit, einen konsistenten Export aus Ihrem ERP und Ihren Tabellen zu definieren. Enthalten sein sollten mindestens eine Summen- und Saldenliste, Detailbuchungen mit Beschreibungen, Kostenstellen- und Kontenzuordnungen sowie Vorperiodenwerte zum Vergleich. Verwenden Sie in jeder Periode dieselbe Dateistruktur und dieselben Spaltennamen, damit Prompts nicht ständig angepasst werden müssen.
Speichern Sie diese Exporte an einem sicheren Ort (zum Beispiel in einem kontrollierten Ordner oder einem internen Tool) und nutzen Sie entweder den manuellen Upload in ChatGPT (für erste Piloten) oder eine API-gesteuerte Pipeline für produktive Setups. Ziel ist es, die Datenübergabe an ChatGPT zu einem wiederholbaren, reibungsarmen Schritt zu machen, der Minuten statt Stunden dauert.
Verwenden Sie strukturierte Prompts für GuV- und Bilanz-Narrative
Sobald Sie standardisierte Exporte haben, nutzen Sie strukturierte Prompts, damit ChatGPT konsistent Narrative in Ihrem bevorzugten Stil erzeugt. Geben Sie klare Anweisungen zu Tonalität, Struktur und Schwellen für die Erwähnung von Abweichungen (zum Beispiel nur Positionen über 5 % oder einem definierten Betrag erläutern).
Beispiel-Prompt für automatisierte Narrative:
Sie sind ein Senior Financial Controller und erstellen den Monatsabschluss-Kommentar.
Eingaben:
- Summen- und Saldenliste der aktuellen Periode nach Konto und Kostenstelle
- Summen- und Saldenliste der Vorperiode zum Vergleich
- Buchungsdetails (GL-Detail) für Konten mit wesentlichen Bewegungen
Aufgaben:
1. Erstellen Sie eine Executive Summary mit:
- Umsatzentwicklung und wichtigsten Treibern
- Entwicklung der Bruttomarge
- Opex-Trends nach Hauptkategorien
- Überblick zu EBITDA und Liquidität
2. Heben Sie in der GuV nur Abweichungen > 5 % oder > 100.000 € gegenüber der
Vorperiode hervor.
3. Geben Sie stichpunktartige Erläuterungen für jede wesentliche Abweichung und
nutzen Sie Buchungsbeschreibungen und Kostenstelleninformationen, um
wahrscheinliche Treiber abzuleiten.
4. Verwenden Sie prägnante, managementtaugliche Sprache. Erfinden Sie KEINE
Fakten, die nicht durch die Daten belegt sind.
5. Markieren Sie ungewöhnliche Muster oder Auffälligkeiten, die eine manuelle
Prüfung erfordern könnten.
Erstellen Sie nun auf Basis der beigefügten Daten den Monatsabschluss-Kommentar.Führen Sie diesen Prompt auf Ihren Exports der aktuellen und der Vorperiode aus. Verfeinern Sie im Zeitverlauf Wesentlichkeitsschwellen und Tonalität, damit sie Ihren internen Reporting-Standards entsprechen.
Abweichungserläuterungen und Vorschläge für Buchungen automatisieren
Eine der zeitaufwendigsten Aufgaben in einem langsamen Monatsabschluss ist die Erklärung von Zahlenbewegungen. ChatGPT kann Buchungsbewegungen analysieren und Controller:innen unterstützen, indem es ähnliche Positionen gruppiert, wahrscheinliche Erklärungen vorschlägt und Stellen hervorhebt, an denen manuell nachgeforscht werden muss. Es kann auch Vorschläge für Journal-Entry-Gruppierungen machen, um wiederkehrende Themen aufzuräumen.
Beispiel-Prompt für Abweichungsanalyse und Buchungsvorschläge:
Sie unterstützen den Monatsabschluss als Konsolidierungs-Controller:in.
Eingaben:
- Buchungsdetails (GL-Detail) für den aktuellen Monat mit den Spalten:
Datum, Konto, Kostenstelle, Beschreibung, Betrag, Gesellschaft
- Buchungsdetails für den Vormonat
Aufgaben:
1. Identifizieren Sie Konten und Kostenstellen mit wesentlichen Bewegungen
gegenüber dem Vormonat.
2. Gruppieren Sie Bewegungen in logische Kategorien (z. B. Einmaleffekte,
wiederkehrende Posten, Umbuchungen, Abgrenzungen).
3. Schlagen Sie für jede Kategorie eine prägnante Abweichungserläuterung vor,
die im Managementreporting erscheinen könnte.
4. Identifizieren Sie Buchungen, die nach Umbuchungen oder Korrekturen
aussehen, und schlagen Sie vor, wie sie im nächsten Monat zu weniger
Journaleinträgen zusammengefasst werden könnten.
5. Listen Sie Buchungen auf, die anomal wirken (z. B. ungewöhnliche
Beschreibungen, hohe Beträge, Buchungen auf selten genutzte Konten) und
begründen Sie, warum diese eine manuelle Prüfung erfordern.
Output:
- Tabelle mit <Konto/Kostenstelle> / <Abweichungstyp> /
<Vorgeschlagene Erläuterung>
- Vorgeschlagene Gruppierungen von Journaleinträgen (Beschreibung + Konten)
- Liste von Auffälligkeiten mit Begründung.Dieser Ansatz reduziert die Zeit für manuelle Analysen und erzeugt einen konsistenten ersten Entwurf von Erläuterungen, den Controller:innen verfeinern und freigeben können.
Wiederverwendbare Templates für Monatsabschluss-Pakete und Kommentare erstellen
Statt jeden Bericht neu zu verfassen, erstellen Sie wiederverwendbare ChatGPT-Templates für Ihr monatliches Management-Pack, das Board-Deck und Kommentare auf Gesellschaftsebene. Legen Sie fest, welche Abschnitte immer erforderlich sind, welche Kennzahlen einzubeziehen sind und wie die Narrative aufgebaut sein sollen. Die einzige Variable sollten die aktuellen Periodendaten sein.
Beispiel-Template-Prompt für ein Management-Pack:
Sie erstellen das monatliche Management-Pack für das Executive Team.
Eingaben:
- Konsolidierte GuV und Bilanz (aktuelle Periode vs. Vormonat und Budget)
- Zentrale KPIs: Umsatzwachstum, Bruttomargen %, EBITDA-Marge,
Liquiditätsposition
- Ergebnis der Abweichungsanalyse (aus einem vorherigen ChatGPT-Lauf)
Strukturieren Sie den Bericht wie folgt:
1. Einseitige Executive Summary (max. 300 Wörter)
2. Abschnitt: Umsatz und Bruttomarge
- 2–3 Absätze + Aufzählungsliste der wichtigsten Treiber
3. Abschnitt: Operative Aufwendungen
- 2–3 Absätze + Tabelle mit den wesentlichen Abweichungstreibern
4. Abschnitt: Liquidität und Working Capital
- 2 Absätze inkl. Kommentar zu DSO/DPO/DIO
5. Abschnitt: Risiken und Chancen
- Fassen Sie nur wesentliche Punkte zusammen, basierend auf der
Abweichungs- und Auffälligkeitsanalyse
Verwenden Sie klare Überschriften und Aufzählungspunkte. Vermeiden Sie Jargon.
Halten Sie die Sprache sachlich.Speichern Sie solche Templates in Ihrem internen Wissensmanagement oder als Teil eines integrierten Tools, damit Ihr Team sie jeden Monat konsistent nutzt.
Qualitätsprüfungen und Freigabeprozesse rund um KI-Outputs einbetten
Um Kontrolle und Prüfbarkeit zu gewährleisten, betten Sie einfache Qualitätsprüfungen um die ChatGPT-Outputs herum ein. Beispielsweise können Sie verlangen, dass Controller:innen sicherstellen, dass alle Abweichungen oberhalb eines bestimmten Schwellenwerts erläutert sind, dass Summen und Zwischensummen mit den Ausgangsberichten übereinstimmen und dass keine sensiblen oder spekulativen Aussagen im finalen Kommentar enthalten sind.
Teile dieser Prüfungen lassen sich automatisieren, indem Sie ChatGPT bitten, seine eigenen Outputs gegen die Originaldaten zu validieren.
Beispiel-Prompt für eine Selbstprüfung:
Sie haben zuvor einen Monatsabschluss-Kommentar auf Basis der beigefügten GuV
und Bilanz erstellt. Führen Sie nun eine Qualitätsprüfung durch:
1. Prüfen Sie, dass jede im Kommentar erwähnte Abweichung tatsächlich in den
Daten existiert und dass die Richtung (Anstieg/Rückgang) korrekt ist.
2. Stellen Sie sicher, dass alle von Ihnen genannten Summen (z. B. Umsatz,
EBITDA) exakt mit den beigefügten Berichten übereinstimmen.
3. Identifizieren Sie fehlende Erläuterungen für Abweichungen > 5 % oder
> 100.000 €.
4. Erstellen Sie eine kurze Notiz mit:
- Bestätigt korrekten Aussagen
- Punkten, die korrigiert werden müssen
- Fehlenden Erläuterungen
Ändern Sie den ursprünglichen Kommentar noch nicht; liefern Sie nur diese
Diagnose.So erhalten Prüfer:innen eine strukturierte Checkliste, und das Risiko subtiler Inkonsistenzen wird reduziert.
ChatGPT in Kalender und Workflow Ihres Abschlusses integrieren
Machen Sie schließlich die KI-gestützte Monatsabschluss-Automatisierung zu einem festen Bestandteil Ihres offiziellen Abschluss-Playbooks. Definieren Sie, wann Datenexporte erstellt werden, wann ChatGPT für Narrative und Abweichungsanalysen läuft und wer prüft und freigibt. Fortgeschrittene Teams nutzen APIs, um ChatGPT-Workflows automatisch zu starten, sobald bestimmte ERP-Schritte abgeschlossen sind (zum Beispiel nach Schließung aller Subledger).
Dokumentieren Sie diese Schritte in Ihrem Abschlusskalender, damit es keine Unklarheit über Zeitpunkte oder Zuständigkeiten gibt. Messen Sie über einige Zyklen hinweg, wie viele Stunden Sie bei der Erstellung von Narrativen und der Vorbereitung von Abstimmungen sparen, und investieren Sie diese Zeit in wertschaffende Analysen oder Forecasts.
In dieser Form umgesetzt sehen Finanzteams typischerweise innerhalb weniger Zyklen eine realistische Reduktion der manuellen Zeit für Monatsabschluss-Reporting um 20–40 %, weniger Last-minute-Korrekturen und eine frühere Verfügbarkeit von managementfertigen Zahlen – ohne das Niveau von Kontrolle oder Compliance zu senken.
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Häufig gestellte Fragen
Ja, wenn es als KI-unterstützte Reporting-Schicht implementiert wird – und nicht als Ersatz für menschliches Urteilsvermögen. ChatGPT kann auf Basis Ihrer Summen- und Saldenlisten sowie GL-Exporte die Erstellung von Narrativen, die Gruppierung von Abweichungen und das Flaggen von Auffälligkeiten automatisieren. Controller:innen prüfen und genehmigen weiterhin alle Outputs – so, wie sie auch die Arbeit eines Junior-Analysten prüfen würden.
Das Risiko sinkt sogar, wenn Sie Erläuterungen standardisieren, einheitliche Wesentlichkeitsschwellen anwenden und Prompts sowie Outputs für Prüfungen protokollieren. Entscheidend ist das Design klarer Kontrollen und Freigabeprozesse rund um die KI – darauf legt Reruption in den ersten Piloten typischerweise den Fokus.
Sie brauchen kein neues ERP, aber Sie benötigen saubere, konsistente Datenexports und einen grundlegenden Prozessrahmen. Praktisch heißt das: ein standardisiertes Format für Summen- und Saldenliste sowie GL-Export, klare Konten- und Kostenstellenstrukturen und einen definierten Abschlusskalender.
Auf der Kompetenzseite sollte Ihr Finanzteam sicher im Umgang mit strukturierten Daten (Excel/CSV) sein und offen dafür, Prompts als Briefing für einen digitalen Assistenten zu nutzen. Reruption unterstützt Kund:innen häufig beim Aufbau der Export-Schicht und beim Design der ersten Prompt-Templates, damit die Einstiegshürde niedrig ist.
Für die meisten Organisationen kann ein fokussierter Pilot zu automatisierten Narrativen und Abweichungserläuterungen innerhalb von 4–6 Wochen greifbare Ergebnisse liefern. Im ersten Zyklus lassen Sie ChatGPT typischerweise parallel zu Ihrem bestehenden Prozess laufen, um die Qualität zu validieren. Im zweiten oder dritten Zyklus verlassen sich Teams meist darauf, KI-generierte Entwürfe als Ausgangspunkt zu nutzen – dadurch lässt sich die manuelle Erstellungszeit für diese Schritte oft um 30–50 % reduzieren.
Eine tiefere Integration in Ihr ERP- oder Konsolidierungssystem per APIs kann die Timeline verlängern, aber die wesentlichen Produktivitätsgewinne durch Narrative-Automatisierung erfordern kein vollumfängliches IT-Projekt und lassen sich relativ schnell realisieren.
Die direkten ChatGPT-Nutzungskosten für Monatsabschluss-Reporting sind üblicherweise gering im Vergleich zu Personalkosten in Finance und Systemlizenzen – insbesondere bei API-Nutzung mit optimierten Prompts. Die Hauptinvestition liegt im Setup: Design von Datenexports, Prompts, Kontrollen und Enablement für das Team.
Im Gegenzug sparen Unternehmen typischerweise Dutzende Finanzstunden pro Abschlusszyklus, reduzieren Überstunden und entlasten Senior-Controller:innen für höherwertige Analysen und Business-Partnerschaft. Über ein Jahr hinweg übersteigen diese Zeitersparnisse den anfänglichen Setup-Aufwand meist deutlich – bei gleichzeitig immateriellen Vorteilen wie früheren Insights und weniger Burnout im Finanzteam.
Reruption arbeitet als Co-Preneur innerhalb Ihrer Organisation – nicht nur als externe Beratung. Wir helfen Ihnen, konkrete Use Cases im Monatsabschluss zu definieren (Narrative, Abweichungsanalysen, Abstimmungen), die Datenflüsse aus Ihrem ERP und Ihren Tabellen aufzusetzen und die Prompt-Templates sowie den Kontrollrahmen so zu gestalten, dass ChatGPT zu Ihren Governance-Standards passt.
Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) können wir schnell einen funktionierenden Prototypen auf Basis Ihrer realen Monatsabschlussdaten aufbauen und validieren: Scope definieren, Workflows entwickeln, Geschwindigkeit und Qualität messen und eine produktionsreife Roadmap liefern. Anschließend unterstützen wir Sie beim Roll-out, beim Training Ihres Finanzteams und bei der iterativen Weiterentwicklung – bis KI zu einem vertrauenswürdigen Bestandteil Ihres Abschlussprozesses wird.
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