Die Herausforderung: Langsames Monatsabschluss-Reporting

Für viele Finanzteams ist der Monatsabschluss zu einer wiederkehrenden Krise statt zu einem Routineprozess geworden. Controller und Analysten verbringen Nächte damit, Exporte aus ERP-Systemen, Tabellenkalkulationen und Bankdaten zu konsolidieren, nur um einen ersten Entwurf von GuV und Bilanz zu erstellen. Anschließend folgt eine weitere Runde von Abstimmungen, Buchungskorrekturen und manuell formulierten Kommentaren, bevor das Management endlich einen stabilen Zahlenstand sieht.

Traditionelle Ansätze stützen sich stark auf Excel, E-Mail und heroische Einzelleistungen. Jede Einheit, Kostenstelle oder Business Unit hat oft eigene Templates und Abschluss-Checklisten, was die Konsolidierung langsam und fehleranfällig macht. Selbst wenn RPA oder einfache Skripte im Einsatz sind, automatisieren sie meist nur einzelne Schritte, anstatt den gesamten Workflow des Monatsabschluss-Reportings zu orchestrieren. Mit wachsenden Datenvolumina und steigenden Reporting-Anforderungen kann dieses Flickwerk schlicht nicht mithalten.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Ein langsamer Abschluss verzögert Einblicke in Profitabilität, Liquidität und Kostenüberschreitungen. Führungskräfte treffen Entscheidungen auf Basis unvollständiger oder veralteter Daten oder drängen das Finanzteam, „mir einfach eine Zahl zu geben“, bevor Qualitätsprüfungen abgeschlossen sind – was das Risiko von Korrekturen und Vertrauensverlust erhöht. Gleichzeitig sind hochqualifizierte Finanzmitarbeitende mit repetitiven Abstimmungen und Formatierungsaufgaben beschäftigt, statt mit vorausschauender Analyse, Forecasting und Entscheidungsunterstützung.

Dieser Druck ist real, aber lösbar. Mit moderner KI für Finance, insbesondere Tools wie Gemini, lassen sich viele der Datenaufbereitungen, Abweichungsanalysen und Textentwürfe, die den Monatsabschluss verlangsamen, automatisieren oder zumindest drastisch beschleunigen. Bei Reruption haben wir gesehen, wie KI-first-Workflows manuelle Reporting-Ketten in anderen komplexen, datenintensiven Bereichen ersetzen können. In den folgenden Abschnitten zeigen wir konkrete Möglichkeiten, wie Sie Ihren Abschlussprozess mit Gemini neu gestalten können, um Durchlaufzeiten zu verkürzen, ohne Kontrolle oder Nachvollziehbarkeit zu gefährden.

Brauchen Sie einen Sparring-Partner für diese Herausforderung?

Lassen Sie uns unverbindlich sprechen und brainstormen.

Innovatoren bei diesen Unternehmen vertrauen uns:

Unsere Einschätzung

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

Aus Reruption’s praktischer Arbeit beim Aufbau von KI-Automatisierungen und internen Tools haben wir gelernt, dass die Beschleunigung eines langsamen Monatsabschlusses weniger eine Frage eines weiteren Makros ist, sondern vielmehr eine Neugestaltung der gesamten Reporting-Kette mit einer KI-first-Perspektive. Gemini ist für Finanzteams besonders leistungsfähig, weil es ERP-Exporte, große Tabellen und Abschluss-Checklisten auswerten und darauf aufbauend konsistente Abweichungsanalysen und Textentwürfe erzeugen kann. Richtig eingesetzt wird Gemini zu einem kontrollierten Assistenten, der Ihre Reporting-Logik standardisiert – statt zu einem weiteren ad-hoc-Excel-Workaround.

Gestalten Sie den Abschlussprozess rund um KI, nicht um Spreadsheets

Die meisten Monatsabschlussprozesse sind organisch rund um Excel und ERP-Einschränkungen gewachsen. Um echten Mehrwert aus Gemini für Financial Reporting zu ziehen, müssen Sie den Abschluss bewusst mit KI im Zentrum neu denken – nicht als nachträgliche Ergänzung. Das bedeutet, zu definieren, welche Daten Gemini sehen soll (ERP-Exporte, Summen- und Saldenlisten, Bankdaten, Abschluss-Checklisten), welche Outputs Sie erwarten (GuV-Sichten, Abweichungstexte, Ausnahmelisten) und an welchen Stellen Menschen ihr Urteil einbringen.

Strategisch sollten Sie Gemini als standardisierte Berechnungs- und Erklärungsschicht betrachten, die zwischen Ihren Quellsystemen und den finalen Berichten sitzt. Anstatt dass jeder Analyst eigene Formeln und Kommentare baut, definieren Sie gemeinsame Logiken und Prompts, die Gemini für konsistente Ergebnisse nutzt. Dieser Wechsel von individuellen Spreadsheets zu einem gemeinsamen, KI-gestützten Workflow ist der Hebel, der Geschwindigkeit und Vergleichbarkeit über Einheiten und Perioden hinweg freisetzt.

Mit einem Abschluss-Szenario starten und den Mehrwert beweisen

Zu versuchen, den gesamten Monatsabschluss-Reportingprozess in einem Schritt zu automatisieren, führt fast zwangsläufig zu Verwirrung und Widerstand. Besser ist es, ein wirkungsstarkes Szenario zu wählen – etwa die monatliche GuV mit Kostenstellen-Abweichungsanalyse – und zu zeigen, dass Gemini die Durchlaufzeit verkürzt, ohne das Risiko zu erhöhen.

Begrenzen Sie den anfänglichen Scope auf eine rechtliche Einheit oder Business Unit, definieren Sie klare Erfolgskriterien (z. B. eingesparte Stunden bei der Kommentarerstellung, schnellere Bereitstellung des ersten Management-Pakets) und binden Sie sowohl Accounting/Controlling als auch FP&A ein. Dieses kontrollierte Pilotprojekt schafft Vertrauen, hilft Randfälle zu identifizieren und liefert eine konkrete Story, wenn Sie Gemini später auf weitere Gesellschaften und Reports ausrollen.

Rollen klären: Was die KI entscheidet vs. was Finance freigibt

Eine der größten strategischen Fragen beim Einsatz von KI im Finanzbereich ist die Verantwortung: Was kann Gemini End-to-End automatisieren und wo müssen Menschen eingebunden bleiben? Für den Monatsabschluss hat sich ein robustes Muster bewährt: KI schlägt vor, Menschen genehmigen. Gemini kann Daten konsolidieren, Standard-KPIs berechnen, Auffälligkeiten hervorheben und Kommentare entwerfen, aber Controller zeichnen für finale Zahlen und Erläuterungen verantwortlich.

Definieren Sie explizite Entscheidungsgrenzen: Beispielsweise kann Gemini Abweichungen innerhalb eines definierten Schwellenwerts automatisch freigeben und nur Ausnahmen an den manuellen Review weiterleiten. Diese Klarheit adressiert berechtigte Bedenken von Auditoren, CFOs und Risikoteams und stellt sicher, dass die Einführung nicht an Governance-Fragen scheitert.

Frühzeitig in Datenqualität und Standardisierung investieren

Selbst die beste KI-Reporting-Automatisierung kommt an ihre Grenzen, wenn die zugrunde liegenden Datenstrukturen chaotisch sind. Bevor Sie Gemini skalieren, sollten Sie Ihren Kontenplan, Mapping-Tabellen und Reporting-Strukturen strategisch überprüfen. Inkonsistente Benennungen, fehlende Kostenstellen-Zuordnungen oder manuelle Umklassifizierungen sind genau die Themen, die später als „Gemini hat es falsch gemacht“ erscheinen, obwohl die wahre Ursache in der Datenqualität liegt.

Nutzen Sie das erste Gemini-Pilotprojekt, um sichtbar zu machen, wo Ihr Datenmodell Ihren Reporting-Zielen im Weg steht. Durch die Bereinigung von Stammdaten, die Standardisierung von Konten- und Kostenstellenhierarchien und die Dokumentation zentraler Berechnungsregeln verbessern Sie nicht nur die KI-Ergebnisse, sondern stärken auch Ihre gesamte Finanzarchitektur.

Das Finanzteam auf einen Analyst-plus-KI-Workflow vorbereiten

Die Einführung von Gemini ist ebenso sehr eine organisatorische wie eine technische Veränderung. Finanzprofis müssen sich von vollständig manueller Arbeit hin zu einem orchestrierten, KI-gestützten Monatsabschlussprozess bewegen. Das erfordert neue Fähigkeiten: Prompts gestalten, KI-generierte Kommentare interpretieren und Ergebnisse challengen, statt jede Formel selbst zu bauen.

Machen Sie dies in Ihrem Change-Ansatz explizit. Positionieren Sie Gemini als Mittel, um Tätigkeiten mit geringem Mehrwert (Copy-and-Paste, repetitive Kommentare) zu eliminieren, damit Analysten mehr Zeit für Szenarioanalysen, Business-Partnering und strategische Insights haben. Wenn die Mitarbeitenden verstehen, dass KI ihre Rolle aufwertet statt ersetzt, steigen sowohl Akzeptanz als auch Qualität.

Mit einem klaren Prozessdesign und einer soliden Datenbasis kann Gemini einen langsamen, manuellen Monatsabschluss in eine schnellere, stärker standardisierte Reporting-Engine verwandeln – die schwere Arbeit von Konsolidierung, Abweichungsanalyse und Kommentarentwurf wird automatisiert, während Finance die Kontrolle über die finalen Zahlen behält. Bei Reruption haben wir wiederholt komplexe, fragmentierte Workflows in KI-first-Prozesse überführt, und der gleiche Ansatz gilt hier: fokussiert starten, Kontrollen von Anfang an mitdenken und funktionierende Bausteine skalieren. Wenn Sie prüfen möchten, wie Gemini konkret in Ihren Abschlussprozess passt, validieren wir den Use Case gerne mit einem fokussierten PoC und unterstützen Ihr Team auf dem Weg vom Konzept bis zu einem funktionierenden, KI-gesteuerten Reporting-Flow.

Hilfe bei der Umsetzung dieser Ideen?

Nehmen Sie gerne unverbindlich Kontakt zu uns auf.

Fallbeispiele aus der Praxis

Von Bankwesen bis Zahlungsverkehr: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.

JPMorgan Chase

Bankwesen

In der hochdynamischen Welt des Asset Management und der Vermögensverwaltung bei JPMorgan Chase waren Berater mit erheblichen zeitlichen Belastungen durch manuelle Recherche, Dokumentenzusammenfassungen und Berichtsentwürfe konfrontiert. Die Erstellung von Investmentideen, Marktanalysen und personalisierten Kundenberichten dauerte oft Stunden oder Tage, wodurch die Zeit für Kundeninteraktion und strategische Beratung eingeschränkt wurde. Diese Ineffizienz verstärkte sich nach dem Aufkommen von ChatGPT, sodass die Bank den Bedarf an sicherer, interner KI erkannte, die mit umfangreichen proprietären Daten arbeiten kann, ohne Compliance- oder Sicherheitsrisiken einzugehen. Die Private-Bank-Berater hatten es besonders schwer, sich auf Kundentermine vorzubereiten, sich durch Research-Reports zu arbeiten und maßgeschneiderte Empfehlungen zu erstellen – und das unter regulatorischer Beobachtung und in einer Umgebung mit Datensilos, was die Produktivität und Reaktionsfähigkeit gegenüber Kunden in einem wettbewerbsintensiven Umfeld behinderte.

Lösung

JPMorgan begegnete diesen Herausforderungen durch die Entwicklung der LLM Suite, einer internen Suite aus sieben feinabgestimmten Large Language Models (LLMs), die von generativer KI angetrieben und in eine sichere Dateninfrastruktur integriert sind. Diese Plattform ermöglicht es Beratern, Berichte zu entwerfen, Investmentideen zu generieren und Dokumente schnell zusammenzufassen, wobei proprietäre Daten genutzt werden. Ein spezialisiertes Tool, Connect Coach, wurde für Private-Bank-Berater entwickelt, um bei der Vorbereitung auf Kundengespräche, der Ideenfindung und der Synthese von Research zu unterstützen. Die Implementierung legte starken Wert auf Governance, Risikomanagement und Mitarbeiterschulungen durch KI-Wettbewerbe und 'learning-by-doing'-Ansätze, um eine sichere Skalierung in der gesamten Firma zu gewährleisten. Die LLM Suite wurde schrittweise eingeführt, beginnend mit Proof-of-Concepts und einer anschließenden Ausweitung auf die gesamte Organisation.

Ergebnisse

  • Erreichte Nutzer: 140.000 Mitarbeitende
  • Entwickelte Use Cases: 450+ Proof-of-Concepts
  • Finanzieller Nutzen: Bis zu 2 Mrd. $ an KI-Wert
  • Bereitstellungsgeschwindigkeit: Vom Pilot bis zu 60.000 Nutzern in wenigen Monaten
  • Berater-Tools: Connect Coach für die Private Bank
  • Firmenweite PoCs: Strikte ROI-Messung über 450 Initiativen
Fallstudie lesen →

John Deere

Landwirtschaft

In der konventionellen Landwirtschaft setzen Landwirte oft auf flächendeckendes Spritzen von Herbiziden über ganze Felder, was zu erheblichem Verschnitt führt. Dieser Ansatz bringt Chemikalien pauschal auf Kulturen und Unkräutern gleichermaßen aus, was zu hohen Kosten für Betriebsmittel führt—Herbizide können 10–20 % der variablen Betriebskosten ausmachen—und zu Umweltschäden durch Bodenbelastung, Abfluss ins Wasser und beschleunigte Herbizidresistenz . Weltweit verursachen Unkräuter bis zu 34 % Ertragsverluste, doch Übernutzung von Herbiziden verschärft Resistenzen bei über 500 Arten und bedroht die Ernährungssicherheit . Bei Reihenfrüchten wie Baumwolle, Mais und Sojabohnen ist die Unterscheidung zwischen Unkraut und Kulturpflanzen besonders schwierig wegen visueller Ähnlichkeiten, variierender Feldbedingungen (Licht, Staub, Geschwindigkeit) und der Notwendigkeit von Sofortentscheidungen bei Spritzgeschwindigkeiten von 15 mph. Arbeitskräftemangel und steigende Chemikalienpreise im Jahr 2025 setzten Landwirte zusätzlich unter Druck, wobei die Herbizidkosten in den USA mehr als 6 Mrd. $ jährlich überstiegen . Traditionelle Methoden konnten Wirksamkeit, Kosten und Nachhaltigkeit nicht in Einklang bringen.

Lösung

See & Spray revolutioniert die Unkrautbekämpfung durch die Integration von hochauflösenden Kameras, KI-gestützter Computervision und präzisen Düsen an Spritzgeräten. Das System erfasst alle paar Zoll Bilder, nutzt Objekterkennungsmodelle, um Unkräuter (über 77 Arten) von Nutzpflanzen in Millisekunden zu unterscheiden, und aktiviert die Sprühdüsen nur an den Zielstellen—wodurch flächendeckendes Aufspritzen reduziert wird . John Deere übernahm Blue River Technology im Jahr 2017, um die Entwicklung zu beschleunigen; die Modelle wurden auf Millionen annotierter Bilder trainiert, um robuste Performance über unterschiedliche Bedingungen zu gewährleisten. Verfügbar in den Versionen Premium (hohe Dichte) und Select (preiswerter Retrofit), lässt es sich in bestehende John Deere-Geräte integrieren und nutzt Edge-Computing für Echtzeit-Inferenz ohne Cloud-Abhängigkeit . Diese robotische Präzision minimiert Abdrift und Überlappung und stimmt mit Nachhaltigkeitszielen überein.

Ergebnisse

  • 5 Millionen Acres 2025 behandelt
  • 31 Millionen Gallonen Herbizid-Mischung eingespart
  • Fast 50 % Reduktion beim Einsatz nicht-residualer Herbizide
  • Über 77 Unkrautarten zuverlässig erkannt
  • Bis zu 90 % weniger Chemikalien in sauberen Kulturflächen
  • Amortisation innerhalb von 1–2 Saisons für Anwender
Fallstudie lesen →

NatWest

Bankwesen

NatWest Group, eine führende britische Bank, die über 19 Millionen Kunden bedient, sah sich zunehmenden Anforderungen an den digitalen Kundenservice gegenüber. Traditionelle Systeme wie der ursprüngliche Cora-Chatbot bewältigten Routineanfragen zwar zuverlässig, hatten jedoch Schwierigkeiten mit komplexen, nuancierten Interaktionen und eskalierten häufig 80–90 % der Fälle an menschliche Mitarbeitende. Das führte zu Verzögerungen, höheren Betriebskosten und Risiken für die Kundenzufriedenheit, während die Erwartungen an sofortige, personalisierte Unterstützung stiegen . Gleichzeitig stellte der Anstieg von Finanzbetrug eine kritische Bedrohung dar, die nahtloses Betrugsreporting und Erkennung innerhalb von Chat-Oberflächen erforderte, ohne Sicherheit oder Vertrauen der Nutzer zu gefährden. Regulatorische Vorgaben, Datenschutz nach UK GDPR und ethische KI-Einsätze erhöhten die Komplexität, da die Bank Support skalieren wollte und gleichzeitig Fehler in risikoreichen Bankprozessen minimieren musste . Die Balance zwischen Innovation und Zuverlässigkeit war entscheidend; mangelhafte KI-Leistungen könnten in einem Sektor, in dem die Kundenzufriedenheit direkt Kundenbindung und Umsatz beeinflusst, Vertrauen untergraben .

Lösung

Mit der Einführung von Cora+ im Juni 2024 führte NatWest sein erstes umfassendes Upgrade mit generativer KI ein, um proaktive, intuitive Antworten auf komplexe Anfragen zu ermöglichen, Eskalationen zu reduzieren und die Selbstbedienung zu verbessern . Dies baute auf der etablierten Cora-Plattform auf, die bereits Millionen von Interaktionen pro Monat verwaltete. In einem wegweisenden Schritt ging NatWest im März 2025 eine Partnerschaft mit OpenAI ein und wurde damit die erste in Großbritannien ansässige Bank, die dies tat. LLMs wurden sowohl in das kundenorientierte Cora als auch in das interne Tool Ask Archie integriert. Dadurch wurden natürliche Sprachverarbeitung für Betrugsmeldungen, personalisierte Beratung und Prozessvereinfachung möglich, während zugleich Schutzmaßnahmen für Compliance und Bias-Minderung implementiert wurden . Der Ansatz legte starken Wert auf ethische KI, mit rigorosen Tests, menschlicher Aufsicht und kontinuierlichem Monitoring, um sichere und präzise Interaktionen bei Betrugserkennung und Serviceleistungen zu gewährleisten .

Ergebnisse

  • 150 % Anstieg der Cora-Kundenzufriedenheitswerte (2024)
  • Proaktive Auflösung komplexer Anfragen ohne menschliches Eingreifen
  • Erste OpenAI-Partnerschaft einer UK-Bank, beschleunigt KI-Einführung
  • Verbesserte Betrugserkennung durch Echtzeit-Chat-Analyse
  • Millionen monatlicher Interaktionen, die autonom verarbeitet werden
  • Deutliche Reduktion der Eskalationsraten an Agenten
Fallstudie lesen →

Airbus

Luft- und Raumfahrt

In der Flugzeugentwicklung sind Computational Fluid Dynamics (CFD)-Simulationen essenziell, um den Luftstrom um Tragflächen, Rümpfe und neuartige Konfigurationen vorherzusagen — entscheidend für Treibstoffeffizienz und Emissionsreduzierung. Herkömmliche hochgenaue RANS-Solver benötigen jedoch Stunden bis Tage pro Lauf auf Supercomputern, wodurch Ingenieure nur wenige Dutzend Iterationen pro Designzyklus durchführen können und die Innovationsfähigkeit für nächste Generationen wie das hydrogenbetriebene ZEROe eingeschränkt wird. Dieses Rechenengpassproblem war besonders akut im Kontext von Airbus' Vorstoß zur Dekarbonisierung der Luftfahrt bis 2035, bei dem komplexe Geometrien eine umfassende Exploration erfordern, um Auftriebs-Widerstands-Verhältnisse zu optimieren und gleichzeitig Gewicht zu minimieren. Kooperationen mit DLR und ONERA zeigten den Bedarf an schnelleren Werkzeugen auf, da manuelle Abstimmungen nicht skalieren, um die Tausenden Varianten zu testen, die für laminares Strömungsverhalten oder Blended-Wing-Body-Konzepte nötig sind.

Lösung

Maschinelle Lern-Surrogatmodelle, einschließlich physik-informierter neuronaler Netze (PINNs), wurden auf umfangreichen CFD-Datensätzen trainiert, um komplette Simulationen in Millisekunden zu emulieren. Airbus integrierte diese in eine generative Design-Pipeline, in der KI Druckfelder, Geschwindigkeiten und Kräfte vorhersagt und dabei die Navier-Stokes-Physik über hybride Verlustfunktionen zur Genauigkeit erzwingt. Die Entwicklung umfasste die Aufbereitung von Millionen von Simulations-Snapshots aus Legacy-Läufen, GPU-beschleunigtes Training und iterative Feinabstimmung mit experimentellen Windkanaldaten. Dadurch wurden schnelle Iterationen möglich: Die KI sichtet Designs, während hochauflösende CFD nur die besten Kandidaten verifiziert, wodurch der Gesamtaufwand um Größenordnungen reduziert wird und gleichzeitig ein <5% Fehler bei Schlüsselmetriken gehalten wird.

Ergebnisse

  • Simulationszeit: 1 Stunde → 30 ms (120.000x Beschleunigung)
  • Design-Iterationen: +10.000 pro Zyklus im gleichen Zeitraum
  • Vorhersagegenauigkeit: 95%+ für Auftriebs-/Widerstandskoeffizienten
  • 50% Verkürzung der Designphasenlaufzeit
  • 30–40% weniger hochauflösende CFD-Läufe erforderlich
  • Treibstoffverbrauchsoptimierung: bis zu 5% Verbesserung in Vorhersagen
Fallstudie lesen →

Morgan Stanley

Bankwesen

Finanzberater bei Morgan Stanley hatten Schwierigkeiten, schnell auf die umfangreiche proprietäre Forschungsdatenbank des Unternehmens zuzugreifen, die über 350.000 Dokumente und Jahrzehnte institutionellen Wissens umfasst. Manuelle Recherchen in diesem riesigen Archiv waren zeitraubend und dauerten oft 30 Minuten oder länger pro Anfrage, was die Fähigkeit der Berater einschränkte, während Kundengesprächen zeitnahe, personalisierte Beratung zu liefern . Dieser Engpass begrenzte die Skalierbarkeit in der Vermögensverwaltung, in der vermögende Kunden sofort datenbasierte Einblicke in volatilen Märkten erwarten. Zudem erschwerte das schiere Volumen unstrukturierter Daten — 40 Millionen Wörter an Forschungsberichten — die schnelle Synthese relevanter Informationen, was suboptimale Empfehlungen und geringere Kundenzufriedenheit zur Folge haben konnte. Die Berater benötigten eine Lösung, um den Zugang zu dieser Wissensquelle zu demokratisieren, ohne umfangreiche Schulungen oder technische Vorkenntnisse .

Lösung

Morgan Stanley arbeitete mit OpenAI zusammen, um AI @ Morgan Stanley Debrief zu entwickeln, einen auf GPT-4 basierenden generativen KI-Chatbot, der speziell für Vermögensverwaltungsberater zugeschnitten ist. Das Tool verwendet retrieval-augmented generation (RAG), um sicher und kontextbewusst Abfragen in der proprietären Forschungsdatenbank durchzuführen und sofortige, quellenbasierte Antworten zu liefern . Als konversationeller Assistent implementiert, ermöglicht Debrief Beratern, natürliche Fragen wie ‚Was sind die Risiken bei Investitionen in AI-Aktien?‘ zu stellen und synthetisierte Antworten mit Zitaten zu erhalten — ohne manuelle Suche. Strenge KI-Evaluationen und menschliche Aufsicht sorgen für Genauigkeit; das Modell wurde zudem feingetunt, um sich an Morgan Stanleys institutionelles Wissen anzupassen . Dieser Ansatz löste Datensilos auf und ermöglichte eine nahtlose Integration in die Arbeitsabläufe der Berater.

Ergebnisse

  • 98% Akzeptanzrate bei Vermögensverwaltungsberatern
  • Zugriff für nahezu 50% der gesamten Mitarbeitenden von Morgan Stanley
  • Anfragen werden in Sekunden statt in über 30 Minuten beantwortet
  • Mehr als 350.000 proprietäre Forschungsdokumente indexiert
  • 60% Mitarbeiterzugriff bei Wettbewerbern wie JPMorgan zum Vergleich
  • Signifikante Produktivitätssteigerungen laut Chief Administrative Officer
Fallstudie lesen →

Best Practices

Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.

Zentrale Datenbasis in einem Gemini-fähigen Workspace aufbauen

Der erste taktische Schritt zur Automatisierung des Monatsabschluss-Reportings mit Gemini ist die Zentralisierung aller relevanten Inputs. In der Praxis bedeutet das, einen kontrollierten Satz an Google Sheets oder strukturierten Exporten (CSV/Excel) zu definieren, die Daten aus Ihrem ERP, den Nebenbüchern und Bankdaten jeden Monat in einem standardisierten Format zusammenführen.

Sie können beispielsweise einen „Close Data Hub“ in Google Sheets aufsetzen, mit separaten Tabs für Summen- und Saldenliste, Ist-Budget-Vergleich nach Kostenstellen, Headcount und zentrale manuelle Anpassungen. Nutzen Sie Konnektoren oder geplante Exporte aus Ihrem ERP, damit diese Tabs mit minimalem manuellem Aufwand aktualisiert werden. Gemini kann anschließend mit diesem Workspace verbunden werden (über die Sheets-Integration oder eine API) und erhält so eine konsistente und aktuelle Sicht auf Ihre Abschlussdaten.

Abweichungsanalysen mit wiederverwendbaren Gemini-Prompts standardisieren

Sobald Ihre Daten zentralisiert sind, können Sie festschreiben, wie Ihr Unternehmen erwartet, dass Abweichungen analysiert und erklärt werden. Anstatt dass jeder Analyst Kommentare von Grund auf neu schreibt, erstellen Sie wiederverwendbare Gemini-Prompt-Templates für Abweichungsanalysen, die Ihr Finance-Playbook widerspiegeln.

Ein einfacher Start-Prompt für Gemini in Verbindung mit Google Sheets könnte so aussehen:

Sie sind Senior Financial Analyst in unserem Unternehmen.
Sie erhalten Monatsend-GuV-Daten nach Kostenstellen mit Ist-, Budget-
und Vorjahreswerten aus dem Google Sheet "P&L_Data".

Aufgabe:
1. Identifizieren Sie die Top 10 Kostenstellen nach absoluter
   Abweichung vs. Budget.
2. Klassifizieren Sie für jede Kostenstelle – soweit anhand der
   Muster erkennbar – die Abweichung als Preis-, Mengen-, Mix-,
   Timing-, Einmaleffekt- oder strukturelle Abweichung.
3. Erstellen Sie eine prägnante Management-Kommentierung (2–3 Sätze
   pro Kostenstelle), die die Abweichung in klarer,
   geschäftsorientierter Sprache erklärt.
4. Heben Sie unübliche oder auffällige Bewegungen hervor, die
   möglicherweise eine Prüfung durch den Controller erfordern.

Geben Sie das Ergebnis als Tabelle mit folgenden Spalten aus:
- Kostenstelle
- Abweichung vs. Budget (EUR und %)
- Abweichungstyp
- Kommentar
- "Prüfung nötig?" (Ja/Nein mit kurzer Begründung)

Indem Sie diesen Prompt speichern und iterativ verbessern, können Sie standardisieren, wie Gemini Abweichungen über Einheiten und Perioden hinweg interpretiert und erklärt – das beschleunigt Reviews und macht sie konsistenter.

Gemini für Management-Kommentare und Board-Unterlagen nutzen

Selbst nachdem Zahlen validiert sind, fließt überraschend viel Zeit in das Verfassen und Überarbeiten von Management-Kommentaren, Erläuterungen und Foliensprechtext. Hier kann Gemini für automatisierte Finanznarrative pro Abschlusszyklus Stunden einsparen.

Speisen Sie Gemini mit einer strukturierten Übersicht der wichtigsten KPIs (Umsatz, Bruttomarge, OPEX nach Kategorie, EBITDA, Cash) sowie einer kurzen Stichpunktliste der Controller (z. B. „Deutschland: starke Nachfrage, Preiserhöhung zum 1. Juli; USA: Lieferverzögerungen; IT: einmalige Lizenzverlängerung“). Bitten Sie Gemini anschließend, daraus einsatzfertige Texte für Ihr Management-Pack oder Ihre Board-Folien zu formulieren.

Sie bereiten den monatlichen Kommentar für den CFO vor.

Input:
- Das Sheet "KPI_Summary" enthält die wichtigsten Finanzkennzahlen
  für diesen Monat, den Vormonat, Budget und Vorjahr.
- Das Sheet "Controller_Notes" listet zentrale Treiber und Ereignisse.

Aufgabe:
1. Fassen Sie die Gesamtperformance in 2 kurzen Absätzen zusammen.
2. Erstellen Sie Abschnittszusammenfassungen für Umsatz, Marge,
   OPEX und Cashflow.
3. Verweisen Sie in den Abschnitten jeweils auf relevante
   Controller-Notizen.
4. Markieren Sie Kennzahlen, die sich gegenüber Vormonat oder Budget
   materiell verschlechtert haben, und schlagen Sie 1–2 Fragen vor,
   die der CFO stellen sollte.

Schreiben Sie in klarer, nicht-technischer Sprache, geeignet für eine
vielbeschäftigte Führungskraft.

Finance kann diese Entwürfe dann prüfen und leicht anpassen, statt bei Null zu beginnen – der Aufwand für Narrative sinkt so von Stunden auf Minuten.

Ausnahmeerkennung und Unterstützung bei Abstimmungen automatisieren

Gemini kann Ihr Team zudem unterstützen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren, indem es Auffälligkeiten und potenzielle Abstimmungsprobleme hervorhebt. Nutzen Sie es, um Ihre Summen- und Saldenliste, Daten aus Nebenbüchern und Bankabstimmungen zu scannen und Buchungen zu markieren, die nicht den üblichen Mustern folgen.

Exportieren Sie zum Beispiel Buchungen im Hauptbuch oberhalb eines bestimmten Schwellenwerts oder in bestimmten sensiblen Konten (Rückstellungen, Abgrenzungen, Intercompany, Verrechnungskonten) in ein Google Sheet. Verwenden Sie Gemini dann mit einem Prompt wie:

Sie unterstützen die Kontrollen zum Monatsabschluss.

Input: Das Sheet "High_Risk_Entries" enthält Buchungen im Hauptbuch
mit Konto, Kostenstelle, Betrag, Buchungstext und Benutzer.

Aufgabe:
1. Identifizieren Sie Buchungen, die anhand von Betrag,
   Textmustern oder Nutzerverhalten ungewöhnlich erscheinen.
2. Gruppieren Sie diese nach potenzieller Problemart (z. B.
   ungewöhnliche Beschreibung, atypischer Betrag,
   möglicher Duplikat, falsche Kostenstelle).
3. Schlagen Sie für jede Gruppe Folgeprüfungen für den Controller vor
   (z. B. "Mit Sales Operations abstimmen", "Zugrunde liegenden
   Vertrag prüfen").

Geben Sie eine Tabelle mit folgenden Spalten aus:
- Buchungs-ID
- Potenzielle Problemart
- Begründung
- Empfohlene Folgeaktion

Dies ersetzt keine formalen Kontrollen, ergänzt sie aber sinnvoll und hilft Controllern, schneller die Buchungen zu identifizieren, die eine tiefergehende Untersuchung benötigen.

Einen Abschluss-Checklisten-Assistenten für Controller aufbauen

Viele Abschlussverzögerungen resultieren aus kleinen Prozessbrüchen: vergessene Aufgaben, unklare Abhängigkeiten oder inkonsistente Reihenfolgen. Sie können Gemini als Abschluss-Checklisten-Assistenten nutzen, um Aufgaben jeden Monat zu orchestrieren und nachzuverfolgen.

Beginnen Sie damit, Ihre Standard-Abschlusscheckliste in einem strukturierten Google Sheet zu dokumentieren (Aufgabe, Verantwortlicher, Fälligkeitsdatum, beteiligtes System, Abhängigkeiten, Status). Erstellen Sie dann einen Gemini-basierten Assistenten, der auf Basis dieses Sheets Fragen wie „Was blockiert heute den Abschluss der Einheit DE?“ oder „Welche Aufgaben sind für die Umsatzrealisierung noch offen?“ beantworten kann.

Sie sind ein virtueller Abschlusskoordinator für unser Finanzteam.

Sie haben Zugriff auf das Sheet "Close_Checklist" mit den Spalten:
Task, Entity, Owner, System, Dependency, Status, Due Date.

Wenn Sie Fragen beantworten, sollten Sie:
1. Die Aufgaben entsprechend filtern und sortieren.
2. Einen prägnanten Statusüberblick geben.
3. Überfällige oder blockierende Aufgaben hervorheben.
4. Eine sinnvolle nächste Aktion für die verantwortliche Person
   vorschlagen.

So wird aus einer statischen Checkliste ein interaktives Tool, das Controllern hilft, den Abschluss proaktiv zu steuern, statt per E-Mail zu „feuerlöschen“.

KPIs tracken und auf Basis messbarer Verbesserungen iterieren

Damit Ihre Gemini-gestützte Monatsabschluss-Automatisierung echten Mehrwert liefert, sollten Sie eine kleine Zahl konkreter KPIs definieren und verfolgen: Zeit vom Periodenende bis zum ersten GuV-Entwurf, Zeit bis zur finalen Freigabe, Stunden pro Einheit für Abweichungskommentare, Anzahl manueller Anpassungen sowie Anzahl entdeckter vs. übersehener Auffälligkeiten.

Instrumentieren Sie Ihre Workflows so, dass Sie sehen, wo Gemini tatsächlich Zeit spart und wo bessere Prompts, Daten oder Guardrails nötig sind. Protokollieren Sie zum Beispiel, wie lange die Erstellung und Prüfung von Abweichungskommentaren vor und nach der KI-Einführung dauert oder wie viele von der KI markierte Auffälligkeiten sich als echte Probleme herausstellen. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Prompts, Templates und Datenstrukturen über mehrere Abschlüsse hinweg zu verfeinern.

Mit diesen taktischen Vorgehensweisen können viele Finanzteams realistisch eine Reduktion der manuellen Kommentarerstellung um 30–50 %, eine um 20–40 % schnellere Bereitstellung der ersten Management-Reports und eine spürbare Verringerung übersehener Auffälligkeiten innerhalb der ersten Abschlusszyklen erreichen – ohne Kontrolle oder Auditierbarkeit zu gefährden.

Brauchen Sie jetzt Umsetzungskompetenz?

Lassen Sie uns über Ihre Ideen sprechen!

Häufig gestellte Fragen

Gemini beschleunigt das Monatsabschluss-Reporting, indem es die repetitivsten und zeitintensivsten Schritte automatisiert: das Konsolidieren von ERP- und Tabellenexporten, das Durchführen standardisierter Abweichungsberechnungen, das Erstellen von Ausnahmelisten sowie das Entwerfen von Kommentaren für GuV- und Bilanzberichte. Statt dass Analysten Zahlen in PowerPoint kopieren und Kommentare von Grund auf schreiben, arbeitet Gemini auf Ihrer strukturierten Datenbasis (z. B. Google Sheets mit Summen- und Saldenlisten und Kostenstellendaten) und erzeugt in wenigen Minuten Ergebnisentwürfe.

Die Finanzteams behalten Review und Freigabe in der Hand, aber der Großteil der manuellen Zusammenstellungsarbeit entfällt. Typischerweise rückt der Zeitpunkt des ersten Entwurfs der Managementberichte so um 1–3 Tage nach vorne, insbesondere wenn Sie Prompts und Templates über Einheiten hinweg standardisieren.

Um Gemini für automatisiertes Financial Reporting zu nutzen, benötigen Sie im Wesentlichen drei Dinge: (1) verlässliche Datenexporte aus Ihrem ERP und den Nebenbüchern (Summen- und Saldenlisten, GuV nach Kostenstellen, Bilanzdetails), (2) einen strukturierten Workspace wie Google Sheets oder eine Data-Warehouse-Ansicht, in der diese Daten konsolidiert werden, und (3) klare Regeln, wie Abweichungen analysiert und berichtet werden sollen.

Sie brauchen kein voll ausgebautes Data Lake oder ein mehrjähriges IT-Programm. Viele Teams starten mit einem fokussierten Google-Sheets-Setup plus Gemini und professionalisieren die Architektur schrittweise. Hilfreich ist mindestens ein Power User im Finanzbereich, der sich mit Spreadsheets, Datenstrukturen und Prompt-Iteration wohlfühlt, um in den ersten 2–3 Zyklen schnelle Erfolge zu erzielen.

Für einen fokussierten Use Case wie Monatsend-GuV- und Abweichungsreporting ist es realistisch, innerhalb von 2–4 Wochen einen ersten funktionsfähigen Gemini-basierten Prototyp aufzubauen – vorausgesetzt, Sie haben Zugriff auf die notwendigen ERP-Exporte. Die Anfangsphase konzentriert sich darauf, Daten anzubinden, Prompts zu designen und Ergebnisse gemeinsam mit Controllern und FP&A zu validieren.

Benötigte Skills sind: eine Finanzführungskraft, die Ihren Abschlussprozess und die Reporting-Erwartungen versteht, ein technisch versierter Analyst, der Spreadsheets strukturieren und Prompts testen kann, und optional ein Engineer für weitergehende Integrationen oder API-Nutzung. Langfristig können Sie daraus eher eine kleine KI-Enablement-Fähigkeit innerhalb des Finanzbereichs aufbauen, statt sich ausschließlich auf die IT zu verlassen.

Der ROI von KI im Monatsabschluss entsteht typischerweise durch reduzierte manuelle Aufwände, schnelleren Zugang zu verlässlichen Zahlen und bessere Auffälligkeitserkennung. Praktisch sehen Unternehmen häufig 30–50 % weniger Zeitaufwand für Kommentarerstellung und manuelle Reportzusammenstellung sowie eine um 20–40 % schnellere Bereitstellung der ersten Management-Pakete, sobald der Workflow stabil läuft. Zusätzlicher Wert entsteht durch geringeres Fehlerrisiko und mehr Zeit für wertschöpfende Analysen.

Auf der Kostenseite fallen die reinen Gemini-Nutzungskosten im Vergleich zu FTE-Kosten meist moderat aus; die Hauptinvestitionen liegen in der initialen Einrichtung (Datenstrukturierung, Prompt-Design) und im Change Management. Mit einem fokussierten Proof of Concept können Sie Einsparungen und Qualitätsgewinne quantifizieren, bevor Sie sich auf einen breiteren Rollout festlegen.

Reruption unterstützt Sie von der Idee bis zur laufenden Lösung. Über unser KI-PoC-Angebot (9.900 €) definieren und schärfen wir einen konkreten Use Case – etwa die Automatisierung von GuV-Abweichungskommentaren für eine Einheit –, prüfen die technische Umsetzbarkeit mit Gemini und bauen zügig einen Prototyp, der an Ihre ERP-Exporte und Google Sheets angebunden ist. Sie erhalten belastbare Daten zu Qualität, Geschwindigkeit und Kosten pro Lauf statt reiner Präsentationsfolien.

Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir eng mit Ihren Finance- und IT-Teams zusammenarbeiten, um den Abschlussworkflow selbst neu zu gestalten: Datenstrukturen zu standardisieren, Prompts zu härten, Security- und Compliance-Kontrollen zu integrieren und Ihr Team auf die Arbeit in einem KI-gestützten Setup vorzubereiten. Wir empfehlen nicht nur Tools, sondern helfen Ihnen, einen robusten, KI-first-Monatsabschlussprozess in Ihrer eigenen Organisation zu implementieren und zu betreiben.

Kontaktieren Sie uns!

0/10 min.

Direkt Kontaktieren

Your Contact

Philipp M. W. Hoffmann

Founder & Partner

Adresse

Reruption GmbH

Falkertstraße 2

70176 Stuttgart

Kontakt

Social Media