Die Herausforderung: Schwache Szenarioplanung

Die meisten Finanzteams wissen, dass sie mehr als nur ein Basisszenario sowie ein einfaches Best-/Worst-Case-Modell abbilden sollten. Doch das Erstellen mehrerer Finanzszenarien ist langsame, manuelle Arbeit. Daten liegen in verstreuten Tabellen, Annahmen stecken in den Köpfen der Mitarbeitenden, und jedes neue Szenario bedeutet: Tabs kopieren, Treiber aktualisieren und Formeln prüfen. Unter Zeitdruck testen Teams am Ende nur einige wenige, stark vereinfachte Fälle.

Traditionelle Ansätze der Szenarioplanung im Finanzbereich wurden für eine Welt mit stabilen Märkten und jährlichen Planungscycles entwickelt. In dieser Welt konnten ein statisches Modell und eine einmalige Budgetrunde „ausreichend gut“ sein. Heute verändern sich Nachfrage, Preise und Lieferbedingungen zu schnell. Manuelle Excel-Akrobatik und One-size-fits-all-Planungstools können mit ständig wechselnden Annahmen, externen Daten und Managementfragen wie „Was, wenn wir dieses Produkt streichen?“ oder „Was, wenn die Energiepreise um 20 % steigen?“ nicht Schritt halten.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Schwache Szenarioplanung führt dazu, dass Unternehmen schlecht auf Schocks in Nachfrage, Preisen oder Lieferketten vorbereitet sind. Strategische Entscheidungen werden ohne belastbare Downside-Sichten oder glaubwürdige Upside-Cases getroffen. Finanzteams verbringen ihre Zeit damit, Verknüpfungen zu reparieren und Versionen abzugleichen, statt Annahmen zu hinterfragen oder strategische Optionen zu quantifizieren. Das Ergebnis: höheres Risiko, langsamere Entscheidungen und ein Wettbewerbsnachteil gegenüber Organisationen, die neue Informationen innerhalb von Tagen – nicht Monaten – in aktualisierte Finanzszenarien übersetzen können.

Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Moderne KI-Tools wie Claude können große Planungsdateien verarbeiten, narrative Annahmen verstehen und Ihnen helfen, deutlich mehr Szenarien mit wesentlich weniger manueller Arbeit zu erstellen, zu vergleichen und Stresstests zu unterziehen. Bei Reruption sehen wir, wie ein KI-first-Denken fragile Tabellenketten durch robuste, dynamische Planungs-Workflows ersetzt. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie konkrete, finanzspezifische Leitlinien, um Szenarioplanung von einem Engpass zu einer Stärke zu machen.

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Unsere Einschätzung

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

Aus der Arbeit von Reruption beim Aufbau von KI-Lösungen für Finanz- und Strategie-Teams haben wir gelernt, dass Tools wie Claude dann am wirkungsvollsten sind, wenn sie Ihre bestehenden Finanzmodelle ergänzen – nicht ersetzen. Claudes Long-Context-Fähigkeiten ermöglichen es, komplexe Budget-Workbooks, Planungspräsentationen und Annahmendokumente in einem Durchgang zu lesen und Finanzteams anschließend bei der Gestaltung reichhaltigerer Szenarien zu unterstützen, Risiken hervorzuheben und Sensitivitäten in klarer Geschäftssprache zu erklären.

In Treibern und Narrativen denken, nicht nur in Excel-Tabs

Schwache Szenarioplanung beginnt oft mit dem falschen mentalen Modell: das Basisszenario-Spreadsheet zu kopieren und ein paar Prozentpunkte zu verändern. Um Claude für die Finanzplanung effektiv zu nutzen, sollten Sie den Fokus auf Geschäftstreiber (Menge, Preis, Mix, FX, Headcount, Kapazität, Churn usw.) und die dahinterliegenden Narrative verlagern. Claude ist ausgesprochen gut darin, narrative Annahmen in strukturierte Sets von Treibern und Szenarien zu übersetzen.

Beginnen Sie damit, die Geschichten zu dokumentieren, die Ihrem Management wirklich Sorgen machen: „rascher Nachfrageeinbruch in Schlüsselmärkten“, „starker Anstieg der Inputkosten“, „langsamere Rekrutierung“, „aggressive Expansion“. Geben Sie Claude diese Narrative zusammen mit der Struktur Ihres bestehenden Planungsmodells und bitten Sie es, vorzuschlagen, welche Treiber variiert werden sollten und welche Bandbreiten realistisch sind. So entwickeln Sie Ihre Planung von kosmetischen Anpassungen hin zu Szenarionarrativen, die mit klaren finanziellen Hebeln verknüpft sind.

Claude als Szenario-Architekten nutzen, nicht als Black-Box-Forecaster

Claude sollte nicht als Orakel behandelt werden, das eine perfekte Prognose ausspuckt. Nutzen Sie es stattdessen als Szenario-Architekten, der Finanzteams hilft, Szenarien in großem Umfang zu entwerfen, zu organisieren und zu hinterfragen. Claude kann Szenariorahmen vorschlagen (z. B. makroökonomisch, operativ, strategisch), Annahmen clustern sowie konsistente Benennungs- und Dokumentationskonventionen über Szenarien hinweg definieren.

Mit dieser Denkweise verbleibt die Verantwortung für Zahlen und kritische Annahmen bei Finance, während Claude die Schwerarbeit bei Struktur, Dokumentation und Vergleich übernimmt. Durch die klare Trennung von „KI hilft uns beim Design und bei der Bewertung von Szenarien“ und „Menschen zeichnen die Zahlen ab“ reduzieren Sie Modellrisiken und erhöhen das Vertrauen in KI-gestützte Planung.

Daten- und Modellreife prüfen, bevor Sie KI skalieren

Bevor Sie Claude breit ausrollen, sollten Sie prüfen, wie ausgereift Ihre Planungsmodelle und Daten sind. Claude kann mit unaufgeräumten Tabellen arbeiten, aber Sie erzielen deutlich mehr Nutzen, wenn Kernstrukturen stabil sind: klare Umsatz- und Kosten-Bridges, konsistentes Konten-Mapping und eine saubere Trennung zwischen Inputannahmen und Berechnungslogik.

Bei Reruption beginnen wir häufig damit, die bestehenden Budget- und Forecast-Workbooks eines Kunden mit Claude selbst zu analysieren: Beispieldateien laden, Claude bitten, die Modellstruktur zu kartieren, zentrale Treiber zu identifizieren sowie Inkonsistenzen oder Zirkularitäten aufzudecken. Dieser schnelle Gesundheitscheck gibt Ihnen eine realistische Sicht darauf, was Claude heute sicher automatisieren kann – und was zunächst bereinigt werden sollte, um zu vermeiden, dass Sie Tabellenchaos skalieren.

Das Finanzteam darauf vorbereiten, mit KI zu arbeiten – nicht an ihr vorbei

Selbst die beste Einrichtung für KI-gestützte Szenarioplanung scheitert, wenn Finanzprofis ihr nicht vertrauen oder nicht wissen, wie sie diese nutzen sollen. Investieren Sie frühzeitig in Schulungen, die praxisnah und finanzspezifisch sind: wie man Claude brieft, wie man seine Outputs prüft und wie man Managementfragen in strukturierte Prompts und Szenarioanforderungen übersetzt.

Klare Rollen helfen: Wer ist für das Szenariodesign verantwortlich, wer validiert die zentralen Annahmen, wer steuert die Kommunikation mit Stakeholdern. Positionieren Sie Claude als leistungsstarke Assistenz, die die Kapazität des Teams erweitert, mehr Szenarien zu erkunden – nicht als Bedrohung für Expertise. Wenn Controller, FP&A-Manager und Business Partner sehen, dass Claude ihnen hilft, bessere Insights schneller zu liefern, folgt die Akzeptanz ganz natürlich.

Risiken mit Leitplanken, Reviews und Nachvollziehbarkeit managen

Der Einsatz von KI in der Finanzplanung bringt neue Risiken mit sich: fehlinterpretierte Formeln, veraltete Dateien oder übermäßig selbstsichere Schlussfolgerungen. Begrenzen Sie diese Risiken mit einer expliziten Governance für KI-gestützte Planung. Definieren Sie, welche Aufgaben Claude unterstützen darf (z. B. Szenarien zusammenfassen, Risikoanalysen entwerfen, Sensitivitäten vorschlagen) und welche strikt in menschlicher Verantwortung bleiben (finale Zahlen, offizielle Forecasts, externe Guidance).

Führen Sie einen einfachen Review-Workflow ein: Claude erstellt Szenariodokumentation und Vergleiche; eine festgelegte Finanzverantwortliche bzw. ein Verantwortlicher prüft und zeichnet ab; Änderungen werden protokolliert. Stellen Sie sicher, dass alle Claude-Interaktionen, die Planungsentscheidungen beeinflussen, erfasst werden (z. B. in einem Kollaborationstool oder einem versionierten Repository). Diese Leitplanken geben Auditoren, CFO und Vorstand Sicherheit und erschließen gleichzeitig Tempo- und Tiefenvorteile durch KI.

Richtig eingesetzt verwandelt Claude schwache, manuelle Szenarioplanung in einen strukturierten, skalierbaren Prozess, in dem Finanzteams mehr Szenarien erkunden, Annahmen klar dokumentieren und Risiken schneller sichtbar machen können. Reruption kombiniert diese Tool-Fähigkeiten mit tiefer Umsetzungserfahrung – von der Modellbewertung über das Workflow-Design bis zur Befähigung der Teams –, sodass Ihr Planungsprozess zugleich robuster und anpassungsfähiger wird. Wenn Sie testen möchten, was Claude mit Ihren realen Budgetdateien vor einem großen Rollout leisten kann, unterstützt Sie unser Team bei einem fokussierten Pilotprojekt und übersetzt die Ergebnisse in eine konkrete Roadmap.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Luft- und Raumfahrt bis Gesundheitswesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.

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
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Associated Press (AP)

Nachrichtenmedien

In der Mitte der 2010er Jahre sah sich die Associated Press (AP) im Wirtschaftsressort mit erheblichen Einschränkungen aufgrund begrenzter manueller Ressourcen konfrontiert. Mit nur wenigen Journalisten, die sich der Berichterstattung zu Quartalszahlen widmeten, konnte AP lediglich rund 300 Quartalsberichte pro Quartal erstellen und konzentrierte sich dabei hauptsächlich auf große S&P-500-Unternehmen. Dieser manuelle Prozess war arbeitsintensiv: Reporter mussten Daten aus Finanzberichten extrahieren, Kennzahlen wie Umsatz, Gewinne und Wachstumsraten analysieren und unter engen Fristen prägnante Texte formulieren. Mit der Zunahme börsennotierter Unternehmen geriet AP zunehmend in die Lage, kleinere Firmen nicht abzudecken, sodass viele markt­relevante Informationen unberichtet blieben. Diese Beschränkung reduzierte nicht nur APs umfassende Marktabdeckung, sondern band Journalisten auch an monotone Aufgaben und verhinderte, dass sie investigativen Geschichten oder tiefergehenden Analysen nachgehen konnten. Der Druck während der Quartalssaison verschärfte diese Probleme, da viele Fristen gleichzeitig bei tausenden Unternehmen anstanden und skalierbare Berichterstattung ohne Innovation unmöglich machte.

Lösung

Um dem entgegenzuwirken, ging AP 2014 eine Partnerschaft mit Automated Insights ein und implementierte deren Wordsmith NLG-Plattform. Wordsmith verwendet template-basierte Algorithmen, um strukturierte Finanzdaten—wie Gewinn je Aktie, Umsatzzahlen und jährliche Veränderungen—in lesbaren, journalistischen Text zu überführen. Reporter geben verifizierte Daten aus Quellen wie Zacks Investment Research ein, und die KI erzeugt Entwürfe in Sekundenschnelle, die Menschen anschließend leicht für Genauigkeit und Stil redigieren. Die Lösung umfasste die Erstellung von kundenspezifischen NLG-Templates, die an den Stil der AP angepasst wurden, sodass die Artikel menschlich geschrieben wirkten und journalistischen Standards entsprachen. Dieser hybride Ansatz—KI für die Menge, Menschen für die Aufsicht—überwand Qualitätsbedenken. Bis 2015 kündigte AP an, die Mehrheit der US-Unternehmensberichterstattung zu Quartalszahlen zu automatisieren und die Abdeckung dramatisch zu skalieren, ohne das Personal proportional zu erhöhen.

Ergebnisse

  • 14-fache Steigerung der Quartalsberichte: 300 auf 4.200
  • Abdeckung ausgeweitet auf über 4.000 börsennotierte US-Unternehmen pro Quartal
  • Entspricht der Freisetzung von 20 Vollzeitreportern
  • Artikel werden in Sekunden statt in manuell benötigten Stunden veröffentlicht
  • Nach der Implementierung keine gemeldeten Fehler in automatisierten Artikeln
  • Dauerhafte Nutzung wurde auf Sport, Wetter und Lotterieberichte ausgeweitet
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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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Citibank Hong Kong

Vermögensverwaltung

Citibank Hong Kong sah sich einer wachsenden Nachfrage nach fortschrittlichen persönlichen Finanzmanagement-Tools ausgesetzt, die über mobile Geräte zugänglich sind. Kunden suchten nach prädiktiven Erkenntnissen zu Budgetierung, Investitionen und Finanzverfolgung, doch traditionelle Apps fehlten an Personalisierung und Echtzeit‑Interaktivität. In einem wettbewerbsintensiven Privatkundengeschäft‑Umfeld, insbesondere im Bereich der Vermögensverwaltung, erwarteten Kunden nahtlose, proaktive Beratung inmitten volatiler Märkte und steigender digitaler Erwartungen in Asien. Zu den zentralen Herausforderungen gehörten die Integration großer Kundendatenmengen für präzise Prognosen, die Gewährleistung, dass konversationelle Schnittstellen natürlich wirkten, sowie das Überwinden von Datenschutzhürden im regulierten Umfeld Hongkongs. Frühe mobile Tools zeigten ein niedriges Engagement, da Nutzer Apps wegen generischer Empfehlungen abbrachen — ein klares Signal für die Notwendigkeit KI‑getriebener Personalisierung, um hochvermögende Kunden zu binden.

Lösung

Wealth 360 entstand als Citibank HKs KI‑gestützter persönlicher Finanzmanager, eingebettet in die Citi Mobile App. Er nutzt prädiktive Analytik, um Ausgabemuster, Anlageerträge und Portfoliorisiken vorherzusagen und liefert personalisierte Empfehlungen über eine konversationelle Schnittstelle wie Chatbots. Aufbauend auf Cis globaler KI‑Expertise verarbeitet das System Transaktionsdaten, Markttrends und Nutzerverhalten für maßgeschneiderte Ratschläge zu Budgetierung und Vermögensaufbau. Die Implementierung umfasste Modelle des maschinellen Lernens zur Personalisierung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für intuitive Chats, aufbauend auf Citibank‑Erfolgen wie Chatbots in der Asien‑Pazifik‑Region und API‑Lösungen. Die Lösung schloss Lücken, indem sie proaktive Alerts und virtuelle Beratungen erlaubte und so die Kundenerfahrung ohne menschliches Eingreifen verbesserte.

Ergebnisse

  • 30% Zunahme der Engagement‑Kennzahlen in der mobilen App
  • 25% Verbesserung der Kundenbindungsrate im Wealth‑Management
  • 40% schnellere Reaktionszeiten durch konversationelle KI
  • 85% Kundenzufriedenheitswert für personalisierte Insights
  • Über 18 Mio. API‑Aufrufe in vergleichbaren Citi‑Initiativen
  • 50% Reduktion manueller Beratungsanfragen
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DHL

Logistik

DHL, ein globaler Logistikriese, sah sich erheblichen Herausforderungen durch Fahrzeugausfälle und suboptimale Wartungspläne gegenüber. Unvorhersehbare Ausfälle in der umfangreichen Fahrzeugflotte führten zu häufigen Lieferverzögerungen, gestiegenen Betriebskosten und verärgerten Kunden. Traditionelle reaktive Wartung – Probleme erst nach ihrem Auftreten zu beheben – führte zu übermäßigen Ausfallzeiten, wobei Fahrzeuge stunden- oder tagelang stillstanden und weltweite Lieferketten störten. Ineffizienzen wurden durch unterschiedliche Fahrzeugzustände in den Regionen verschärft, sodass geplante Wartungen ineffizient und verschwenderisch waren, oft gesunde Fahrzeuge zu intensiv gewartet wurden, während andere, gefährdete, unterversorgt blieben. Diese Probleme trieben nicht nur die Wartungskosten in einigen Segmenten um bis zu 20% in die Höhe, sondern untergruben auch das Kundenvertrauen durch unzuverlässige Lieferungen. Mit steigenden E‑Commerce-Anforderungen benötigte DHL einen proaktiven Ansatz, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftraten, und so Störungen in der hart umkämpften Logistikbranche zu minimieren.

Lösung

DHL implementierte ein System zur vorausschauenden Wartung, das IoT-Sensoren an Fahrzeugen nutzt, um Echtzeitdaten zu Motorleistung, Reifenverschleiß, Bremsen und mehr zu erfassen. Diese Daten fließen in Machine-Learning-Modelle, die Muster analysieren, potenzielle Ausfälle vorhersagen und optimale Wartungszeitpunkte empfehlen. Die KI-Lösung integriert sich in bestehende Flottenmanagementsysteme von DHL und verwendet Algorithmen wie Random Forests und neuronale Netze zur Anomalieerkennung und Ausfallprognose. Um Datensilos und Integrationsprobleme zu überwinden, ging DHL Partnerschaften mit Technologieanbietern ein und setzte Edge-Computing für schnellere Verarbeitung ein. Pilotprogramme in Schlüssel-Hubs wurden global ausgerollt, wodurch man von zeitbasierten auf zustandsbasierte Wartung umstellte und Ressourcen gezielt auf risikoreiche Fahrzeuge konzentrierte.

Ergebnisse

  • Fahrzeugausfallzeiten um 15% reduziert
  • Wartungskosten um 10% gesenkt
  • Ungeplante Ausfälle um 25% verringert
  • Pünktlichkeitsrate um 12% verbessert
  • Verfügbarkeit der Flotte um 20% erhöht
  • Gesamtbetriebliche Effizienz um 18% gesteigert
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Best Practices

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

Lassen Sie Claude Ihr bestehendes Planungsmodell kartieren, bevor Sie etwas ändern

Beginnen Sie damit, Claude ein mentales Modell Ihres aktuellen Setups für Budgetierung und Forecasting erstellen zu lassen. Laden Sie ein repräsentatives Planungs-Workbook (oder teilen Sie anonymisierte Strukturen) sowie alle Dokumentationen oder Foliensätze, die Sie im jährlichen Budgetprozess verwenden. Bitten Sie Claude, die wichtigsten Tabs, Verknüpfungsstrukturen und Treiberbeziehungen zu identifizieren.

So erhalten Sie ein sofortiges Röntgenbild, wie Ihr Modell tatsächlich funktioniert – im Vergleich dazu, wie man glaubt, dass es funktioniert. Claude kann aufzeigen, wo Annahmen hart codiert sind, wo Wachstumsraten inkonsistent sind und welche Inputs in vielen Berechnungen wiederverwendet werden. Nutzen Sie dies als Grundlage für ein sauberes Szenariodesign.

Beispiel-Prompt, um Ihre Planungsdatei zu kartieren:

Sie unterstützen das FP&A-Team dabei, sein Planungsmodell zu verstehen.

1) Lesen Sie die angehängten Excel-Datei(en) und beschreiben Sie:
- Haupt-Sheets und deren Zweck
- Zentrale Input-Annahmen und wo sie erfasst werden
- Wichtige Berechnungslogiken (z. B. Umsatzaufbau, Personalkosten, Capex & Abschreibungen)
- Verknüpfungen zwischen Sheets, die für GuV, Bilanz und Cashflow kritisch sind

2) Identifizieren Sie potenzielle Risiken für die Szenarioplanung:
- Hart codierte Annahmen statt treiberbasierter Inputs
- Inkonsistente Formeln über Jahre/Geschäftseinheiten hinweg
- Zirkelbezüge oder komplexe Abhängigkeiten

3) Erstellen Sie eine prägnante Zusammenfassung, die wir mit dem CFO teilen können.

Erwartetes Ergebnis: ein strukturiertes Gesamtbild Ihres Planungsmodells in 30–60 Minuten statt in Tagen manueller Dokumentation – plus eine klare Liste an Schwachstellen, die vor dem Skalieren KI-getriebener Szenarien zu beheben sind.

Mit Claude eine an Ihrer Strategie ausgerichtete Szenariobibliothek erstellen

Anstatt Szenarien ad hoc zu erfinden, bauen Sie mit Claude eine wiederverwendbare Szenariobibliothek auf. Stellen Sie Ihren Strategieplan, Ihr Risikoregister und Marktanalysen bereit und bitten Sie Claude, einen strukturierten Satz von Szenarien vorzuschlagen: Makro-Fälle, operative Störungen, strategische Optionen und regulatorische Schocks.

Lassen Sie Claude für jedes Szenario das Narrativ, die betroffenen Treiber und quantitative Bandbreiten definieren (die Sie später validieren). So entsteht ein wiederkehrender Katalog, den Sie in jedem Planungszyklus nutzen und entsprechend der Weiterentwicklung Ihrer Strategie anpassen können.

Beispiel-Prompt zum Aufbau einer Szenariobibliothek:

Sie sind ein FP&A-Co-Pilot, der uns bei der Gestaltung einer Szenariobibliothek unterstützt.

Input:
- Strategiepräsentation (angehängt)
- Aktuelles Risikoregister (angehängt)
- Aktueller Baseline-Finanzforecast (angehängt)

Aufgaben:
1) Schlagen Sie 8–12 unterschiedliche Szenarien vor, gruppiert in:
   - Makro/Markt
   - Operativ/Lieferkette
   - Strategische Entscheidungen
2) Definieren Sie für jedes Szenario:
   - Ein Narrativ in 3–5 Sätzen
   - Betroffene finanzielle Treiber (Menge, Preis, Mix, FX, Headcount, Capex etc.)
   - Vorgeschlagene quantitative Bandbreiten für jeden Treiber (wir validieren diese)
3) Geben Sie das Ergebnis in einer strukturierten Tabelle aus, die wir in Excel einfügen können.

Erwartetes Ergebnis: ein konsistenter, strategieausgerichteter Szenariosatz, der Sie über simplistisches „+/-10 % Umsatz“-Denken hinausführt.

Szenariodokumentation und Management-Updates automatisieren

Einer der größten Vorteile von Claude ist die Abschaffung des PowerPoint-Tretmühleneffekts. Nachdem Finance die Zahlen in Excel oder Ihrem Planungssystem gerechnet hat, nutzen Sie Claude, um Rohdaten in klare, narrative Szenariozusammenfassungen für das Management zu verwandeln.

Exportieren Sie für jedes Szenario die wichtigsten Tabellen (GuV, Cashflow, KPIs) und fügen Sie sie zusammen mit einer kurzen Beschreibung der Annahmen in Claude ein. Bitten Sie Claude, die wichtigsten Abweichungen zur Basisvariante hervorzuheben, die Auswirkungen auf zentrale Kennzahlen (EBIT, FCF, Verschuldung) zu quantifizieren und das Ganze in einer Sprache zu formulieren, die Ihr CEO und Ihre Führungskräfte tatsächlich verwenden.

Beispiel-Prompt für managementtaugliche Szenariozusammenfassungen:

Sie unterstützen den CFO bei der Vorbereitung eines Szenarioplanungs-Updates für das Executive Team.

Input:
- Basis-GuV- und Cashflow-Tabellen (GJ + 3 Jahre)
- Zwei alternative Szenarien mit den wichtigsten Annahmen

Aufgaben:
1) Fassen Sie jedes Szenario in maximal 5 Bulletpoints zusammen.
2) Erläutern Sie für jedes Szenario die finanziellen Auswirkungen gegenüber der Basis auf:
   - Umsatz
   - EBIT
   - Free Cashflow
   - Nettofinanzverschuldung / EBITDA
3) Heben Sie die Top 3 Risiken und Top 3 Chancen pro Szenario hervor.
4) Schlagen Sie je Szenario eine Folienstruktur für unsere Managementpräsentation vor.

Erwartetes Ergebnis: managementreife Szenarionarrative in unter einer Stunde – und mehr Kapazität im Finanzteam für tiefere Analysen.

Claude Sensitivitätsanalysen durchführen und versteckte Exposures identifizieren lassen

Über diskrete Szenarien hinaus sollten Sie Claude nutzen, um Sensitivitäten und versteckte Exponierungen zu erkunden. Stellen Sie Ihren Basisfall plus mehrere Szenario-Outputs bereit und bitten Sie Claude, zu identifizieren, gegenüber welchen Treibern die Finanzkennzahlen am empfindlichsten reagieren und wo Downside-Risiken konzentriert sind.

Sie können Claude auch bitten, zusätzliche Stresstests zu entwerfen, die speziell diese sensiblen Treiber adressieren – etwa durch die Kombination eines moderaten Mengeneinbruchs mit einem bestimmten Kostenanstieg, um realistischere Risikocluster abzubilden statt extrem unwahrscheinlicher Schocks.

Beispiel-Prompt für eine Sensitivitätsanalyse:

Sie sind ein FP&A-Analyst, der Szenario-Outputs überprüft.

Input:
- Basisfall und 5 Szenario-Outputs (GuV, Cashflow, Werte der wichtigsten Treiber)

Aufgaben:
1) Identifizieren Sie, welche finanziellen KPIs am sensitivsten auf Änderungen reagieren bei:
   - Menge, Preis und Mix
   - Wechselkursen (FX)
   - Personalkosten
   - Capex
2) Rankieren Sie die Treiber nach ihrem Einfluss auf EBIT und Free Cashflow.
3) Schlagen Sie 3 zusätzliche Stresstest-Szenarien vor, die die einflussreichsten Treiber
   in realistischer, aber negativer Weise kombinieren.
4) Fassen Sie die Ergebnisse in einem kurzen Absatz für den CFO zusammen.

Erwartetes Ergebnis: eine klare Sicht darauf, welche Hebel am meisten zählen – als Grundlage für fokussierte Managementaufmerksamkeit und bessere Risikodiskussionen.

Prompts und Templates für das Finanzteam standardisieren

Damit Claude Teil Ihres Finanz-Workflows wird, sollten Sie sich nicht darauf verlassen, dass jede Person jedes Mal neue Prompts erfindet. Erstellen Sie eine Reihe standardisierter Prompt-Templates für wiederkehrende Aufgaben: Modellkartierung, Szenarioerstellung, Managementzusammenfassungen und Risikoanalysen. Speichern Sie diese in Ihren Kollaborationstools oder Ihrem Finance-Playbook, damit sie wiederverwendet und verbessert werden können.

Ermutigen Sie Teammitglieder, zu protokollieren, welche Prompts am besten funktionieren und wo Claude Schwierigkeiten hatte, und verfeinern Sie Templates zentral. So entsteht im Laufe der Zeit ein maßgeschneidertes „KI-Handbuch für FP&A“, das Ihr spezifisches Geschäftsmodell, Ihre KPIs und Ihre Planungstakte abbildet.

Beispiel für einen Standard-Prompt für wiederkehrende quartalsweise Szenario-Updates:

Quartalsweises Szenario-Update – Standard-Prompt

Kontext:
- Wir aktualisieren Basisfall und Szenarien jedes Quartal.

Aufgaben für Claude:
1) Vergleichen Sie die neuen Ist-Zahlen und den aktualisierten Basisfall mit der Prognose des letzten Quartals.
2) Identifizieren Sie, welche Annahmen hinter unseren bestehenden Szenarien nun veraltet sind.
3) Schlagen Sie aktualisierte Parameterbandbreiten für betroffene Treiber vor.
4) Empfehlen Sie, welche Szenarien wir streichen, beibehalten oder ergänzen sollten.
5) Entwerfen Sie eine kurze Notiz für die Geschäftsbereichsleiter, die die wichtigsten Änderungen erklärt.

Erwartetes Ergebnis: schnellere, konsistentere Quartalsupdates mit weniger Qualitätsunterschieden zwischen Teammitgliedern.

Claude schrittweise mit Ihrem Planungs-Stack verbinden

Langfristig werden Sie Claude möglicherweise enger mit Ihrer Planungsumgebung (Excel-basierte Workflows, Planungstools oder Data Warehouse) integrieren wollen. Starten Sie einfach: nutzen Sie Exporte und strukturierte CSVs, die Claude lesen kann, und wechseln Sie dann schrittweise zu API-basierten Workflows, in denen Outputs zurück in Templates oder Reporting-Layer geschrieben werden.

Arbeiten Sie mit IT und Security zusammen, um zu definieren, wo Claude mit echten Daten arbeiten darf und wo nur mit anonymisierten Auszügen – und stellen Sie sicher, dass Compliance-Anforderungen erfüllt werden. Eine klare Integrationsroadmap verhindert, dass Ad-hoc-Experimente in Schatten-IT münden, und gibt Ihrem Team dennoch Raum, schnell zu experimentieren und zu lernen.

Erwartete Ergebnisse, wenn diese Best Practices umgesetzt werden: Finanzteams können typischerweise die Zeit zur Szenariovorbereitung um 30–50 % reduzieren, von 2–3 simplen Fällen auf 8–15 gut strukturierte Szenarien pro Zyklus expandieren und dem Management schnellere, klarere Einblicke in Risiken und Handlungsoptionen bieten. Das Ergebnis ist nicht nur Effizienz, sondern messbar bessere finanzielle Entscheidungen.

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Häufig gestellte Fragen

Claude verbessert die Szenarioplanung im Finanzbereich, indem es die arbeitsintensiven, aber wenig wertschöpfenden Teile der Arbeit übernimmt. Es kann große Excel-Workbooks lesen, Ihre Modellstruktur kartieren, auf Basis Ihrer Strategie Szenariosets vorschlagen und klare Zusammenfassungen erstellen, die jeden Fall mit dem Basisplan vergleichen.

Statt jedes Szenario von Grund auf neu zu bauen, definiert Ihr Team die zentralen Treiber und Annahmen, und Claude unterstützt bei Strukturierung, Dokumentation und narrativem Output. So können Sie in derselben Zeit mehr Szenarien erkunden, menschliches Urteilsvermögen auf die Validierung von Annahmen fokussieren und dem Management einen klareren Blick auf Risiken und Optionen geben.

Sie benötigen kein Data-Science-Team, um zu beginnen. Die wesentlichen Bausteine sind: ein einigermaßen strukturiertes Planungsmodell (meist in Excel oder einem Planungstool), Finanzprofis, die Ihre Geschäftstreiber verstehen, und Zugang zu Claude in einer compliant betriebenen Umgebung.

Hilfreiche Fähigkeiten umfassen Sicherheit im Umgang mit Excel-Exporten, grundlegende Datenhygiene und die Fähigkeit, Planungsannahmen in klarer Sprache zu beschreiben. Reruption unterstützt Kunden typischerweise bei der Einrichtung erster Prompts, Workflows und Templates, damit Controller und FP&A-Manager mit Claude arbeiten können, ohne selbst zu KI-Experten werden zu müssen.

Nach unserer Erfahrung können Sie innerhalb eines Planungszyklus spürbare Vorteile sehen, wenn Sie fokussiert starten. Ein zielgerichteter Pilot für einen konkreten Anwendungsfall – zum Beispiel die Dokumentation und der Vergleich von 4–6 Szenarien für die nächste Budgetrunde – lässt sich meist innerhalb weniger Wochen aufsetzen.

In den ersten 2–4 Wochen hilft Claude typischerweise dabei, Ihr Modell zu kartieren, eine Szenariobibliothek zu definieren und bessere Managementzusammenfassungen zu erzeugen. Über 1–3 weitere Zyklen können Sie Prompts standardisieren, Workflows verfeinern und den Einsatz schrittweise auf weitere Geschäftseinheiten ausweiten, sodass KI-gestützte Planung Teil Ihres normalen Finanzrhythmus wird.

Die direkten Nutzungskosten von Claude sind im Vergleich zu typischen Finanzbudgets meist moderat; die Hauptinvestitionen liegen in Setup, Governance und Training. Der größte Teil des ROI entsteht durch eingesparte Zeit in der Szenariovorbereitung, fundiertere strategische Entscheidungen und besseres Risikomanagement.

Realistisch können Finanzteams häufig die manuelle Zeit für die Szenariovorbereitung um 30–50 % reduzieren, teure Last-Minute-Überarbeitungen bei geänderten Annahmen vermeiden und durch die Quantifizierung weiterer strategischer Optionen eine bessere Kapitalallokation unterstützen. Die Kombination aus Effizienzgewinnen und höherer Entscheidungsqualität macht den Business Case in der Regel auch in konservativen Umfeldern überzeugend.

Reruption arbeitet als Co-Preneur an der Seite Ihrer Finanz- und IT-Teams, um Claude von einem interessanten Tool in eine funktionierende Lösung zu verwandeln. Wir starten mit einem 9.900 € KI-PoC, der Ihre realen Planungsdateien und Prozesse nutzt, um zu zeigen, was technisch und operativ machbar ist: Modellbewertung, erste Workflows und messbarer Impact.

Darauf aufbauend unterstützen wir bei Konzeption und Aufbau der konkreten Lösung: auf Ihr Geschäft zugeschnittene Claude-Prompts und Templates, sichere Integration in Ihren Planungs-Stack sowie Enablement für Controller- und FP&A-Teams. Mit unserem Co-Preneur-Ansatz bleiben wir nicht bei Folien stehen – wir arbeiten eingebettet mit Ihrem Team, iterieren schnell und liefern funktionierende Automatisierungen und interne Tools, die Ihre Fähigkeiten in der Finanzplanung stärken.

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