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

Pfizer

Gesundheitswesen

Die COVID-19-Pandemie erforderte beispiellose Geschwindigkeit in der Wirkstoffentwicklung, da traditionelle Zeiträume für antivirale Mittel von der Entdeckung bis zur Zulassung typischerweise 5–10 Jahre betrugen. Pfizer stand unter enormem Druck, potente, orale Inhibitoren gegen die SARS-CoV-2-Hauptprotease (Mpro) zu identifizieren, die für die virale Replikation entscheidend ist. Konventionelles strukturbasiertes Design beruhte auf arbeitsintensiver Kristallographie, Molekulardynamik-Simulationen und iterativer chemischer Synthese und war oft durch langsame Trefferidentifikation und Optimierungszyklen ausgebremst. Zu den zentralen Herausforderungen gehörten die Erzeugung hochwertiger Protein-Ligand-Strukturen, die genaue Vorhersage von Bindungsaffinitäten und das Design neuartiger Moleküle, die Resistenzmechanismen entgehen — und das alles unter extremen Zeitdruck. Mit weltweit stark ansteigenden Fallzahlen konnten Verzögerungen Millionen von Leben kosten, weshalb beschleunigte Rechenpipelines ohne Abstriche bei Sicherheit oder Wirksamkeit dringend nötig waren.

Lösung

Pfizer setzte Machine-Learning-(ML)-Modelle ein, die in strukturbasierte Wirkstoffdesign-Workflows integriert wurden, um diese Hürden zu überwinden. ML-Algorithmen analysierten Kryo-EM- und Röntgen-Proteinstrukturen von Mpro und ermöglichten schnelle virtuelle Screenings von Millionen von Verbindungen sowie die generative Gestaltung optimierter Inhibitoren. Ergänzt wurde dies durch KI-gestützte Molekulardynamik und Free-Energy-Perturbation-Berechnungen, die die Simulationszeiten drastisch verkürzten. Der Ansatz umfasste hybride ML-Physik-Modelle zur Vorhersage von Bindungsposen und Affinitätsbewertung, trainiert an umfangreichen Datensätzen aus Pfizers Bibliotheken. Iterative Design-Make-Test-Analyze-(DMTA)-Zyklen wurden beschleunigt, wobei KI die Priorisierung von Synthesen übernahm und experimentelle Iterationen reduzierte, indem sie sich auf Kandidaten mit hohem Potenzial konzentrierte.

Ergebnisse

  • Entwicklungszeitraum: 4 Monate von Trefferfindung bis präklinischer Kandidat
  • Beschleunigung der computergestützten Chemie: 80–90% Reduktion der Prozesszeit
  • Trefferidentifikation: Über 100 Mio. Verbindungen virtuell in Tagen gescreent
  • Erfolg in klinischen Studien: Gesamtquote 12% gesteigert durch KI-Priorisierung
  • Paxlovid-Wirksamkeit: 89% Reduktion des Risikos für Hospitalisierung/Tod
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Walmart (Marketplace)

Einzelhandel

Im umkämpften Umfeld des Walmart Marketplace konkurrieren Drittanbieter‑Verkäufer hart um die Buy Box, die den Großteil der Verkaufsabschlüsse ausmacht . Diese Verkäufer verwalten umfangreiche Bestände, haben aber mit manuellen Preisänderungen zu kämpfen, die zu langsam sind, um mit sich schnell ändernden Wettbewerberpreisen, Nachfrageschwankungen und Markttrends Schritt zu halten. Das führt häufig zum Verlust der Buy Box, verpassten Verkaufschancen und geschwächten Gewinnmargen auf einer Plattform, auf der Preis das wichtigste Schlachtfeld ist . Zusätzlich sehen sich Verkäufer einer Datenflut gegenüber, wenn sie Tausende von SKUs überwachen, optimale Preisniveaus prognostizieren und Wettbewerbsfähigkeit gegen Profitabilität abwägen müssen. Traditionelle statische Preisstrategien versagen in diesem dynamischen E‑Commerce‑Umfeld, was zu suboptimaler Leistung und übermäßigem manuellen Aufwand führt – oft Stunden pro Tag und Verkäufer . Walmart erkannte den Bedarf an einer automatisierten Lösung, um Verkäufer zu stärken und das Plattformwachstum voranzutreiben.

Lösung

Walmart führte den Repricer ein, ein kostenloses KI‑gesteuertes automatisiertes Preiswerkzeug, das in Seller Center integriert ist und generative KI zur Entscheidungsunterstützung neben Machine‑Learning‑Modellen wie sequentieller Entscheidungsintelligenz nutzt, um Preise in Echtzeit dynamisch anzupassen . Das Tool analysiert Wettbewerberpreise, historische Verkaufsdaten, Nachfrageindikatoren und Marktbedingungen, um optimale Preise zu empfehlen und umzusetzen, die die Buy‑Box‑Berechtigung und die Verkaufsgeschwindigkeit maximieren . Ergänzend dazu liefert das Pricing Insights‑Dashboard Kontoebenen‑Metriken und KI‑generierte Empfehlungen, einschließlich vorgeschlagener Preise für Aktionen, sodass Verkäufer Chancen ohne manuelle Analyse erkennen können . Für fortgeschrittene Nutzer erweitern Drittanbietertools wie Biviar's AI repricer – im Auftrag von Walmart entwickelt – dies durch Reinforcement Learning zur profitmaximierenden täglichen Preisfindung . Dieses Ökosystem verschiebt Verkäufer von reaktiven zu proaktiven Preisstrategien.

Ergebnisse

  • 25% Steigerung der Conversion‑Raten durch dynamische KI‑Preisgestaltung
  • Höhere Buy‑Box‑Gewinnraten durch Echtzeit‑Wettbewerbsanalyse
  • Maximierte Verkaufsgeschwindigkeit für Drittanbieter im Marketplace
  • 850 Millionen Katalognachdatenverbesserungen durch GenAI (breitere Wirkung)
  • Potenzial für über 40% Conversion‑Steigerung durch KI‑gesteuerte Angebote
  • Reduzierung der manuellen Preisfindung um täglich mehrere Stunden pro Verkäufer
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Cleveland Clinic

Gesundheitswesen

Bei Cleveland Clinic, einem der größten akademischen Medizinzentren, kämpften Ärztinnen und Ärzte mit einer hohen Dokumentationslast und verbrachten bis zu 2 Stunden pro Tag mit elektronischen Gesundheitsakten (EHR), was Zeit für die Patientenversorgung reduzierte. Zusätzlich erschwerte die rechtzeitige Erkennung von Sepsis die Versorgung – eine Erkrankung, die in den USA jährlich fast 350.000 Todesfälle verursacht, wobei frühe, subtile Symptome traditionelle Überwachungsmethoden häufig umgehen und so Verzögerungen bei Antibiotika sowie 20–30% Sterblichkeit in schweren Fällen nach sich ziehen. Die Sepsis‑Erkennung beruhte weitgehend auf manuellen Vitalzeichenkontrollen und klinischem Ermessen und verpasste oft Warnsignale 6–12 Stunden vor Ausbruch. Die Einbindung unstrukturierter Daten wie klinischer Notizen war manuell und inkonsistent, was das Risiko auf stark frequentierten Intensivstationen weiter erhöhte.

Lösung

Die Cleveland Clinic führte einen Pilotversuch mit der KI‑Plattform von Bayesian Health durch – ein prädiktives Analyse‑Tool, das strukturierte und unstrukturierte Daten (Vitalwerte, Laborwerte, Notizen) mittels Machine Learning verarbeitet, um das Sepsis‑Risiko bis zu 12 Stunden früher vorherzusagen und Echtzeit‑EHR‑Alarme für das Klinikpersonal zu erzeugen. Das System nutzt fortgeschrittenes NLP, um klinische Dokumentation nach subtilen Hinweisen zu durchsuchen. Ergänzend testete die Klinik Ambient‑KI‑Lösungen wie Sprache‑zu‑Text‑Systeme (ähnlich Nuance DAX oder Abridge), die passiv Arzt‑Patienten‑Gespräche mitschneiden, NLP für Transkription und Zusammenfassung anwenden und EHR‑Notizen automatisch vorbefüllen, wodurch die Dokumentationszeit um 50% oder mehr sinken kann. Diese Tools wurden in Arbeitsabläufe integriert, um sowohl Vorhersage‑ als auch Verwaltungsaufwände zu reduzieren.

Ergebnisse

  • 12 Stunden frühere Sepsis‑Vorhersage
  • 32% Steigerung der Früherkennungsrate
  • 87% Sensitivität und Spezifität in den KI‑Modellen
  • 50% Reduktion der Dokumentationszeit von Ärztinnen und Ärzten
  • 17% weniger falsch‑positive Ergebnisse im Vergleich zur alleinigen Beurteilung durch Ärzte
  • Nach Pilotphase auf vollständige Einführung ausgeweitet (Sep 2025)
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NVIDIA

Fertigung

In Halbleiterfertigung ist das Chip-Floorplanning — die Aufgabe, Makros und Schaltungen auf einem Die anzuordnen — berüchtigt komplex und NP-schwer. Selbst erfahrene Ingenieur:innen verbringen Monate damit, Layouts iterativ zu verfeinern, um Leistung, Performance und Fläche (PPA) auszubalancieren, wobei sie Kompromisse wie Minimierung der Leiterlänge, Dichtebeschränkungen und Routbarkeit austarieren. Traditionelle Werkzeuge kämpfen mit dem explosiven kombinatorischen Suchraum, insbesondere bei modernen Chips mit Millionen von Zellen und Hunderten von Makros, was zu suboptimalen Entwürfen und verzögerter Markteinführung führt. NVIDIA erlebte dieses Problem besonders beim Entwurf leistungsstarker GPUs, bei denen ungünstige Floorplans den Stromverbrauch erhöhen und die Effizienz von KI-Beschleunigern beeinträchtigen. Manuelle Prozesse limitierten die Skalierbarkeit für 2,7 Millionen Zellen-Designs mit 320 Makros und drohten Engpässe in ihrer Roadmap für beschleunigtes Rechnen zu verursachen. Die Überwindung des menschintensiven Trial-and-Error war entscheidend, um die Führungsposition bei KI-Chips zu halten.

Lösung

NVIDIA setzte Deep Reinforcement Learning (DRL) ein, um Floorplanning als sequentiellen Entscheidungsprozess zu modellieren: Ein Agent platziert Makros nacheinander und lernt optimale Strategien durch Ausprobieren. Graph Neural Networks (GNNs) kodieren den Chip als Graph, erfassen räumliche Beziehungen und sagen Auswirkungen von Platzierungen voraus. Der Agent nutzt ein Policy-Netzwerk, das auf Benchmarks wie MCNC und GSRC trainiert wurde, mit Belohnungen, die Half-Perimeter Wirelength (HPWL), Stau und Überlappungen bestrafen. Proximal Policy Optimization (PPO) ermöglicht effiziente Explorationen, die auf verschiedene Designs übertragbar sind. Dieser KI-gesteuerte Ansatz automatisiert, was Menschen manuell tun, kann aber weit mehr Konfigurationen durchsuchen.

Ergebnisse

  • Designzeit: 3 Stunden für 2,7M Zellen vs. Monate manuell
  • Chip-Größe: 2,7 Millionen Zellen, 320 optimierte Makros
  • PPA-Verbesserung: Besser oder vergleichbar mit menschlichen Entwürfen
  • Trainingseffizienz: Unter 6 Stunden Gesamtaufwand für Produktionslayouts
  • Benchmark-Erfolg: Übertrifft auf MCNC/GSRC-Suiten
  • Beschleunigung: 10–30 % schnellere Schaltungen in verwandten RL-Designs
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Insilico Medicine

Biotechnologie

Der Wirkstoffentdeckungsprozess in der Biotechnologie ist berüchtigt dafür, lang und teuer zu sein, typischerweise 10–15 Jahre dauernd und 2–3 Milliarden USD pro zugelassenem Wirkstoff kostend, mit einer Fehlerrate von 90 % in klinischen Studien. Bei idiopathischer Lungenfibrose (IPF), einer fortschreitenden Lungenerkrankung mit begrenzten Behandlungsoptionen, sind die Herausforderungen noch größer: die Identifizierung neuartiger Targets inmitten komplexer Biologie, die Entwicklung wirksamer Moleküle sowie die Vorhersage von Eigenschaften wie Toxizität und Wirksamkeit erfordern enorme Datenmengen und aufwändiges Trial‑and‑Error‑Screening. Traditionelle Methoden stützen sich auf Hochdurchsatzscreening und medizinische Chemie, die jedoch bei seltenen Erkrankungen wie IPF ineffizient sind, da die Patientenzahl begrenzt ist und die Heterogenität der Krankheit den Fortschritt hemmt. Insilico stand vor der Herausforderung, die Zielidentifikation und Moleküldesign zu beschleunigen und gleichzeitig die präklinische Durchführbarkeit sicherzustellen — in einem Umfeld, das gegenüber der Zuverlässigkeit von KI in der realen Pharmawelt skeptisch war.

Lösung

Insilico setzte seine End‑to‑End‑Plattform Pharma.AI ein, die generative KI über Chemistry42 zur neuartigen Molekülgenerierung, PandaOmics zur Zielentdeckung (Deep Learning auf Multi‑Omics‑Daten) und InClinico für Trial‑Simulationen integriert. Deep‑Learning‑Modelle, trainiert auf riesigen Datensätzen, generierten 10.000+ neuartige Moleküle de novo und optimierten diese für IPF‑spezifische Targets wie TNIK. Diese KI‑getriebene Pipeline überwand manuelle Beschränkungen, indem sie ADMET‑Eigenschaften vorhersagte, Top‑Kandidaten per Robotik synthetisierte und in Tiermodellen validierte. Der Ansatz reduzierte Iterationen und ermöglichte den schnellen Fortschritt vom Target bis zur IND in 30 Monaten.

Ergebnisse

  • Zeit bis Phase I: 30 Monate (vs. 5+ Jahre traditionell)
  • Generierte Moleküle: 10.000+ neuartige Strukturen
  • Phase‑II‑Einschreibung: 70+ Patienten in mehreren Regionen
  • Kostensenkung: Geschätzt 70–80 % geringere Entdeckungskosten
  • Präklinischer Erfolg: Wirkstoff erfüllte alle Sicherheits‑/Wirksamkeitsmarker
  • Studiengeschwindigkeit: Phase II‑Start 2,5 Jahre nach Target‑Identifikation
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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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