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.

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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.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Automobilproduktion bis Gesundheitswesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.

BMW (Spartanburg Plant)

Automobilproduktion

Die BMW Spartanburg Plant, das weltweit größte Werk des Unternehmens zur Produktion der X‑Serie‑SUVs, stand unter großem Druck, die Montageprozesse angesichts steigender Nachfrage nach SUVs und gestörter Lieferketten zu optimieren. Die traditionelle Fertigung setzte stark auf menschliche Arbeitskräfte für repetitive Tätigkeiten wie Teiletransport und Einbau, was zu Arbeiterermüdung, Fehlerquoten von bis zu 5–10% bei Präzisionsaufgaben und ineffizienter Ressourcenzuteilung führte. Bei über 11.500 Mitarbeitern, die die Hochvolumenproduktion bewältigen, verursachte manuelle Schichtplanung und Zuordnung von Mitarbeitern zu Aufgaben Verzögerungen und eine Zykluszeitvarianz von 15–20%, die die Skalierbarkeit der Produktion behinderte. Hinzu kamen Herausforderungen bei der Anpassung an Industrie 4.0‑Standards, bei denen starre Industrieroboter Schwierigkeiten mit flexiblen Aufgaben in dynamischen Umgebungen hatten. Personalmangel nach der Pandemie verschärfte die Lage, mit steigenden Fluktuationsraten und der Notwendigkeit, qualifizierte Mitarbeiter in wertschöpfende Rollen umzuschichten und gleichzeitig Stillstandszeiten zu minimieren. Die begrenzte Leistungsfähigkeit älterer Machine‑Vision‑Systeme erkannte subtile Defekte nicht zuverlässig, was zu Qualitätsausreißern und Nacharbeitskosten in Millionenhöhe pro Jahr führte.

Lösung

BMW ging eine Partnerschaft mit Figure AI ein, um Figure 02 Humanoide Roboter einzusetzen, die mit Maschinellem Sehen zur Echtzeit‑Objekterkennung und ML‑Scheduling‑Algorithmen für dynamische Aufgabenverteilung integriert sind. Diese Roboter nutzen fortschrittliche KI, um Umgebungen über Kameras und Sensoren wahrzunehmen und dadurch autonome Navigation und Manipulation in Mensch‑Roboter‑Kooperationen zu ermöglichen. ML‑Modelle sagen Produktionsengpässe voraus, optimieren die Robot‑Mitarbeiter‑Planung und überwachen die Leistung selbstständig, wodurch die menschliche Aufsicht reduziert wird. Die Implementierung umfasste Pilotversuche im Jahr 2024, bei denen die Roboter repetitive Aufgaben wie Teilekommissionierung und Einbau übernahmen und zentral über eine KI‑Orchestrierungsplattform koordiniert wurden. So konnte eine nahtlose Integration in bestehende Linien erfolgen, wobei Digitale Zwillinge Szenarien für eine sichere Einführung simulierten. Herausforderungen wie anfängliche Kollisionsrisiken wurden durch Feinabstimmung mittels bestärkenden Lernens (Reinforcement Learning) überwunden, was menschähnliche Geschicklichkeit ermöglichte.

Ergebnisse

  • 400% Steigerung der Roboter­geschwindigkeit nach den Tests
  • 7x höhere Erfolgsrate bei Aufgaben
  • Reduzierte Zykluszeiten um 20–30%
  • 10–15% der Mitarbeiter auf qualifizierte Aufgaben umgeschichtet
  • Über $1 Mio. jährliche Kostenersparnis durch Effizienzgewinne
  • Fehlerquoten sanken unter 1%
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Mass General Brigham

Gesundheitswesen

Mass General Brigham, als eines der landesweit führenden integrierten akademischen Gesundheitssysteme, steht vor enormen Mengen an medizinischen Bilddaten aus Radiologie und Pathologie, die schnellere und genauere Analysen erfordern, um Kliniker zu unterstützen. Der Zustrom von KI-Technologien in der medizinischen Bildgebung hat Herausforderungen wie Governance, Einbindung medizinischer Expertise und die Gewährleistung einer verantwortungsvollen Einführung mit sich gebracht, während Kliniker wegen manueller Arbeitsabläufe und Entscheidungsüberlastung unter Burnout leiden. Zusätzlich erfordern die operativen Anforderungen in einem großen Krankenhausnetz prädiktive Modelle für Ressourcenallokation, Patientenfluss und Früherkennung. Altsysteme haben Schwierigkeiten mit dem Umfang und der Komplexität von Echtzeitdaten, was Effizienz und Patientenergebnisse beeinträchtigt.

Lösung

Mass General Brigham richtete ein dediziertes Künstliche-Intelligenz-Zentrum ein, das akademische Forschung, Produktentwicklung und klinische Translation verbindet und KI für Bildgebung mittels Computervision sowie für den Betrieb mittels prädiktiver Analytik verwaltet. Sie entwickelten Governance-Initiativen in der Radiologie und bezogen Klinikpersonal ein, um Einführungsbarrieren zu adressieren. Wesentliche Partnerschaften umfassen Microsoft für Foundation-Modelle in der medizinischen Bildgebung und eine frühere Zusammenarbeit mit GE Healthcare an KI-Workflows, die mit 36.000+ Hirnbildern für MRT-Konsistenz trainiert wurden. Dieses Ökosystem unterstützt Hunderte von Modellen, gestützt auf rigorose Forschung und einem 30-Millionen-Dollar-Innovationsfonds.

Ergebnisse

  • 36.000+ Hirnbilder wurden für das KI-Training in MRT-Workflows verwendet
  • 300+ neue KI-bezogene Studien und klinische Studien initiiert
  • Dediziertes KI-Zentrum mit kompletten Services für die Translation von Modellen in die Praxis
  • Partnerschaften ermöglichen KI-Copiloten zur Bildanalyse
  • Führendes Governance-Framework für den Zustrom von Hunderten KI-Tools in der Radiologie
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Visa

Zahlungsverkehr

Die Zahlungsbranche sah sich einem Anstieg an Online-Betrug gegenüber, insbesondere Enumeration-Angriffen, bei denen Angreifer automatisierte Skripte und Botnetze einsetzen, um gestohlene Kartendaten in großem Umfang zu testen. Diese Angriffe nutzen Schwachstellen bei Transaktionen ohne Kartenpräsenz (card-not-present) aus und verursachen weltweit jährliche Betrugsverluste in Höhe von 1,1 Mrd. $ sowie erhebliche Betriebskosten für Emittenten. Visa benötigte Echtzeiterkennung, um dem entgegenzuwirken, ohne hohe False-Positive-Raten zu erzeugen, die legitime Kundinnen und Kunden blockieren — insbesondere vor dem Hintergrund steigender E‑Commerce‑Volumina wie bei Cyber Monday-Spitzen. Traditionelle Betrugssysteme kämpften mit der Geschwindigkeit und Raffinesse dieser Angriffe, verstärkt durch KI-gesteuerte Bots. Die Herausforderung für Visa bestand darin, riesige Transaktionsdaten in Millisekunden zu analysieren, anomalische Muster zu erkennen und gleichzeitig nahtlose Nutzererfahrungen beizubehalten. Dafür waren fortgeschrittene KI- und Machine‑Learning‑Lösungen nötig, um Risiken präzise vorherzusagen und zu bewerten.

Lösung

Visa entwickelte den Visa Account Attack Intelligence (VAAI) Score, ein generative KI‑gestütztes Tool, das in Echtzeit die Wahrscheinlichkeit von Enumeration-Angriffen bei Transaktionen ohne Kartenpräsenz bewertet. Durch die Kombination von generativen KI‑Komponenten mit Machine‑Learning‑Modellen erkennt VAAI ausgeklügelte Muster von Botnetzen und Skripten, die legacy, regelbasierte Systeme umgehen. In Visa's breiterem KI-getriebenen Betrugs-Ökosystem, einschließlich Identity Behavior Analysis, verbessert die Lösung das Risikoscoring durch verhaltensbasierte Erkenntnisse. Zunächst 2024 für US‑Emittenten eingeführt, reduziert sie sowohl Betrug als auch falsche Ablehnungen und optimiert die Betriebsabläufe. Dieser Ansatz ermöglicht Emittenten, Bedrohungen in bislang ungekanntem Umfang proaktiv zu mindern.

Ergebnisse

  • 40 Mrd. $ an Betrug verhindert (Okt 2022–Sep 2023)
  • Fast 2x Steigerung YoY bei der Betrugsprävention
  • 1,1 Mrd. $ jährlich an globalen Verlusten durch Enumeration-Angriffe adressiert
  • 85 % mehr betrügerische Transaktionen an Cyber Monday 2024 YoY blockiert
  • 200 % Anstieg an Betrugsversuchen ohne Serviceunterbrechung abgewickelt
  • Verbesserte Genauigkeit des Risikoscorings durch ML und Identity Behavior Analysis
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Nubank (Pix Payments)

Fintech

Nubank, Lateinamerikas größte digitale Bank mit über 114 Millionen Kunden in Brasilien, Mexiko und Kolumbien, stand vor der Herausforderung, sein Pix-Sofortzahlungssystem angesichts explosionsartiger Nachfrage zu skalieren. Traditionelle Pix-Transaktionen erforderten, dass Nutzer sich manuell durch die App navigieren, was Reibung erzeugte — insbesondere bei schnellen Zahlungen unterwegs. Dieser Navigationsengpass erhöhte die Verarbeitungszeit und schränkte die Zugänglichkeit für Nutzer ein, die bevorzugt konversationelle Schnittstellen wie WhatsApp nutzen, über die 80% der Brasilianer täglich kommunizieren. Hinzu kam, dass die sichere und genaue Interpretation diverser Eingaben — Sprachbefehle, natürliche Texte und Bilder (z. B. handschriftliche Notizen oder Belege) — erhebliche Hürden darstellte. Nubank musste Probleme in der multimodalen Verständigung lösen, die Einhaltung der Vorgaben der Zentralbank Brasiliens sicherstellen und Vertrauen in einem finanziell sensiblen Umfeld bewahren, während täglich Millionen Transaktionen abgewickelt werden.

Lösung

Nubank setzte eine multimodale generative KI-Lösung ein, angetrieben durch OpenAI-Modelle, die es Kunden ermöglicht, Pix-Zahlungen per Sprachnachricht, Textanweisung oder Bild-Upload direkt in der App oder über WhatsApp zu initiieren. Die KI verarbeitet Speech-to-Text, Natural Language Processing zur Intent-Extraktion und optische Zeichenerkennung (OCR) für Bilder und wandelt diese in ausführbare Pix-Überweisungen um. Nahtlos in Nubanks Backend integriert, verifiziert das System die Nutzeridentität, extrahiert Schlüsseldaten wie Betrag und Empfänger und führt Transaktionen in Sekunden aus — ohne die traditionellen App-Bildschirme. Dieser KI-first-Ansatz erhöht Bequemlichkeit, Geschwindigkeit und Sicherheit und skaliert den Betrieb, ohne proportionalen menschlichen Aufwand zu benötigen.

Ergebnisse

  • 60% Reduktion der Transaktionsverarbeitungszeit
  • Bis Ende 2024 mit 2 Millionen Nutzern getestet
  • Bedient 114 Millionen Kunden in 3 Ländern
  • Tests begonnen im August 2024
  • Verarbeitet Sprach-, Text- und Bildeingaben für Pix
  • Ermöglicht Sofortzahlungen über WhatsApp-Integration
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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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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.

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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.

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