Ungenaue Cashflow-Prognosen mit ChatGPT-gestützter Planung beheben
Die meisten Finanzteams erstellen Cashflow-Projektionen noch immer auf Basis grober DSO-Annahmen und statischer Budgets und ignorieren dabei tatsächliches Zahlungsverhalten und vertragliche Nuancen. Dieser Artikel zeigt, wie Sie mit ChatGPT fragmentierte Daten in szenariobasierte Cashflow-Forecasts verwandeln, Ihre Liquiditätsplanung schärfen und sich mit der KI-Expertise von Reruption in Richtung dynamischer, treiberbasierter Finanzplanung bewegen.
Inhalt
Die Herausforderung: Ungenaue Cashflow-Prognosen
Für viele Finanzteams ist Cashflow-Planung weiterhin eine manuelle Tabellenkalkulationsübung. Forderungsmanagement, Treasury und FP&A behalten jeweils ihre eigene Sicht, während Kernmodelle sich auf hochaggregierte DSO-Werte, Top-down-Umsatzkurven und geplante Kostenverläufe stützen. Reales Zahlungsverhalten, Saisonalität, Vertragsbedingungen und kundenspezifische Muster fließen nur selten in die Prognose ein. Das Ergebnis ist eine Lücke zwischen dem, was das Modell zeigt, und dem, was tatsächlich auf dem Bankkonto ankommt.
Traditionelle Ansätze geraten ins Straucheln, weil sie für Stabilität entwickelt wurden, nicht für Volatilität. Einige Excel-Workbooks und einfache ERP-Reports waren ausreichend, als Kundenverhalten vorhersehbar war und die Zinsen niedrig waren. Heute machen veränderte Zahlungsziele, wechselnde Kundenrisiken, Subskriptions- und Nutzungsmodelle sowie komplexere globale Cash-Strukturen dieses Setup fragil. Selbst wenn Teams die Genauigkeit verbessern wollen, stoßen sie an die Grenzen manueller Analysen: Es gibt schlicht zu viele Transaktionsdaten zu verarbeiten und zu viele Treiber zu berücksichtigen.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Ungenaue Cashflow-Projektionen führen zu überraschenden Liquiditätslücken, unnötigen Kreditlinien und höheren Finanzierungskosten. Auf der anderen Seite liegt überschüssige Liquidität ungenutzt in der Bilanz, statt Wachstum, M&A oder Innovation zu finanzieren. Gremien gewöhnen sich an breite Prognosekorridore, sodass Finance an Glaubwürdigkeit verliert und in reaktive Krisensteuerung gezwungen wird, anstatt proaktiver Working-Capital-Optimierung und szenariobasierter Planung.
Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Moderne KI kann Millionen von Positionen verarbeiten, Zahlungsverhalten erlernen und Cashflows unter verschiedenen Geschäftsszenarien simulieren – auf eine Weise, die für Menschen und traditionelle Tools schlicht nicht machbar ist. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, KI-first-Workflows rund um komplexe finanzielle und operative Daten aufzubauen. Der Rest dieser Seite zeigt konkrete Wege, wie Sie ChatGPT nutzen können, um die Genauigkeit Ihrer Cashflow-Prognosen zu verbessern – und wie Sie diesen Wandel sicher innerhalb Ihrer Finanzfunktion gestalten.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Sicht von Reruption geht es bei ChatGPT für Cashflow-Planung nicht darum, Ihr FP&A-Team oder Ihre Treasury-Modelle zu ersetzen, sondern ihnen einen intelligenten Co-Piloten zur Seite zu stellen, der historisches Zahlungsverhalten, Vertragsstrukturen und Saisonalität in großem Umfang versteht. Auf Basis unserer praktischen Erfahrung beim Aufbau von KI-Lösungen in komplexen, datenreichen Umgebungen sehen wir ChatGPT als pragmatische Schicht über Ihrem ERP- und Planungssystem, die Finance hilft, von statischen, annahmegetriebenen Prognosen zu dynamischer, szenariobasierter Liquiditätsplanung zu wechseln.
Verankern Sie ChatGPT in Ihrem bestehenden Planungsrahmen
Die erste strategische Entscheidung ist, wo ChatGPT in Ihren Finanzplanungsprozess passt. Behandeln Sie es als Ergänzungs- und Verstärkungsschicht: Es schlägt Cashflow-Kurven vor, erkennt Auffälligkeiten und erklärt Treiber, während Ihre bestehenden FP&A- und Treasury-Teams die Entscheidungshoheit behalten. Das erleichtert die Einführung und reduziert Widerstände von Stakeholdern, die eine Black Box fürchten.
Skizzieren Sie Ihren aktuellen Planungszyklus – Forecasts, Reviews, Unterlagen für Gremien – und entscheiden Sie, an welchen Punkten ein KI-Assistent den größten Mehrwert bringt: etwa bei der Erstellung eines ersten Basis-Forecasts, dem Stresstest zentraler Annahmen oder beim Entwurf von Kommentaren zu Abweichungstreibern. So stellen Sie sicher, dass ChatGPT Ihren Planungskalender unterstützt, statt zu einem weiteren isolierten Tool zu werden.
Am Datenalltag orientieren, nicht am Datenideal
Strategisch hängt der Erfolg von KI-gestützten Cashflow-Projektionen weniger von perfekten Data Warehouses ab als von der Anerkennung Ihrer aktuellen Datenrealität. Viele Finanzteams schieben KI-Initiativen auf, weil Stammdaten unaufgeräumt sind oder Systeme fragmentiert. Das ist ein Fehler. ChatGPT kann effektiv mit exportierten ERP-Tabellen, CSV-Dateien und Teildatensätzen arbeiten, solange diese durchdacht aufbereitet sind und die Einschränkungen klar benannt werden.
Beginnen Sie damit, einige wenige, wirkungsstarke Datenquellen zu identifizieren: Fälligkeitsstrukturen der Forderungen, historische Zahlungsdaten, Vertragskonditionen für Schlüsselkunden und wesentliche wiederkehrende Kostenpositionen. Klären Sie, was fehlt oder unzuverlässig ist, und weisen Sie ChatGPT explizit auf diese Grenzen hin. Strategisch ermöglicht Ihnen das, schnell Mehrwert zu liefern und frühe Pilotprojekte zu nutzen, um den Business Case für systematischere Datenverbesserungen aufzubauen.
Cashflow-Planung als Szenarioarbeit, nicht als Punktprognose denken
Viele Organisationen betrachten Forecasting als Suche nach einer einzigen „richtigen“ Zahl. Mit KI ist eine bessere strategische Denkweise, in Szenarien und Wahrscheinlichkeiten zu denken. ChatGPT ist besonders stark darin, mehrere Szenarien zu generieren und zu erläutern: konservative, Basis- und Upside-Cases, die unterschiedliche Annahmen zu Forderungseingängen, Sales-Pipeline, Churn oder Lieferantenkonditionen widerspiegeln.
Definieren Sie im Vorfeld, welche Szenarien für Ihr Geschäft relevant sind: zum Beispiel „langsame Zahlungen + stagnierende Umsätze“, „Basisszenario“ und „schnelle Zahlungen + Wachstum“. Stimmen Sie die Führung auf diese Leitplanken ein und nutzen Sie ChatGPT, um jedes Szenario zu quantifizieren und zu erläutern. Dieser Wechsel von Punktprognosen zu strukturierter Szenarioplanung macht Finance zu einem stärkeren Partner in der strategischen Entscheidungsfindung.
Bereiten Sie Ihr Team auf eine KI-first-Arbeitsweise vor
Die Einführung von ChatGPT in Finanzprozesse ist ebenso sehr ein People-Thema wie eine Technologiefrage. Analyst:innen und Controller:innen müssen lernen, gute Prompts zu formulieren, KI-Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und in bestehende Modelle zu integrieren. Ohne dies wird selbst das beste KI-Setup unter- oder falsch genutzt.
Investieren Sie in gezielte Enablement-Maßnahmen: kurze, praxisnahe Sessions, in denen Finanzmitarbeitende üben, rohe ERP-Exporte in KI-fähige Inputs zu verwandeln, Prompts iterativ zu verfeinern und die Prognosen von ChatGPT mit bekannten historischen Mustern auf Plausibilität zu prüfen. Machen Sie deutlich, dass es nicht um blinde Automatisierung, sondern um gestärktes Urteilsvermögen geht. Das baut Vertrauen auf und reduziert die wahrgenommenen Risiken beim Einsatz von KI in der Finanzplanung.
Risiken mit klaren Leitplanken und Governance steuern
Schließlich erfordert der Einsatz von ChatGPT in der Finanzplanung eine klare Governance. Legen Sie fest, welche Daten mit externen Modellen geteilt werden dürfen, wann ein On-Premise- oder privates Deployment erforderlich ist und wer KI-gestützte Forecasts freigibt. Etablieren Sie einfache Regeln: Zum Beispiel muss jede KI-generierte Projektion mit einem Benchmark-Modell abgeglichen und von einer benannten verantwortlichen Person geprüft werden.
Aus strategischer Sicht ist diese Governance kein Hemmschuh, sondern ein Enabler. Mit klar definierten Leitplanken können Finanzverantwortliche KI-getriebene Cashflow-Prognosen sicher über Gesellschaften und Geschäftseinheiten hinweg skalieren, ohne Kontrollverlust oder Compliance-Verstöße befürchten zu müssen. Reruption unterstützt Kund:innen in der Regel früh dabei, diese Regeln zu codifizieren, sodass Experimentieren und Risikomanagement Hand in Hand gehen.
Richtig eingesetzt kann ChatGPT ungenaue Cashflow-Projektionen in transparente, szenariobasierte Forecasts verwandeln, auf die sich Ihre Geschäftsführung tatsächlich stützen kann. Es ersetzt Ihr FP&A-Team nicht – es verschafft ihm Leverage, indem es Muster im Zahlungsverhalten sichtbar macht, Annahmen stresstestet und Abweichungen in verständlicher Sprache erklärt. Wenn Sie erkunden möchten, wie das in Ihrer Umgebung aussehen könnte, hilft Ihnen Reruption dabei, schnell von der Idee zu einem funktionierenden Prototyp zu kommen, den Einfluss auf Ihre Prognosegenauigkeit zu validieren und eine KI-first-Arbeitsweise in Ihrer Finanzfunktion zu verankern.
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Fallbeispiele aus der Praxis
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Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Eine strukturierte Cashflow-Datenbasis für ChatGPT aufbauen
Bevor Sie ChatGPT zur Verbesserung Ihrer Cashflow-Prognosen einsetzen, bereiten Sie einen sauberen, strukturierten Datensatz vor. Exportieren Sie zentrale Tabellen aus Ihrem ERP- oder Buchhaltungssystem: Rechnungsdatum, Fälligkeitsdatum, tatsächliches Zahlungsdatum, Kunden-ID, Betrag, Währung, Zahlungsbedingungen und relevante Tags (Region, Business Unit, Produktlinie). Selbst wenn Sie zunächst nur mit einem begrenzten Zeitraum oder einem Kundensegment starten, sollten die Daten konsistent und gut dokumentiert sein.
Geben Sie ChatGPT anschließend sowohl die Daten als auch klare Anweisungen. Für frühe Pilotprojekte können Sie kleinere Datensätze direkt einfügen (oder, wo möglich, Dateiupload nutzen). Für größere Volumina lassen Sie sich zunächst von ChatGPT helfen, die richtigen Aggregationen in Excel oder Ihrem BI-Tool zu definieren, und verwenden dann diese Zusammenfassungen als Input für das Modell.
Sie sind ein Assistent für Finanzplanung.
Ich werde Ihnen eine Tabelle historischer Rechnungen mit folgenden Spalten bereitstellen:
- invoice_id
- customer_id
- invoice_date
- due_date
- payment_date
- amount
- payment_terms
1) Analysieren Sie typische Zahlungsverspätungen nach Kunde und nach payment_terms.
2) Identifizieren Sie Saisonalität in den Cash-Eingängen nach Monat.
3) Fassen Sie die wichtigsten Erkenntnisse zusammen, die für die Verbesserung von Cashflow-Projektionen relevant sind.
Geben Sie Ihre Antwort in strukturierten Aufzählungspunkten und kurzen Absätzen zurück, die Finanz-Stakeholder in einer Planungsrunde nutzen können.So erhält ChatGPT ein belastbares Bild vom tatsächlichen Verhalten, nicht nur von Annahmen, und Sie schaffen einen wiederholbaren Weg, Daten für zukünftige Prognoseläufe aufzubereiten.
Szenariobasierte Cashflow-Projektionen aus AR- und Pipeline-Daten generieren
Wenn Sie einen Blick auf historische Zahlungsstrukturen haben, nutzen Sie ChatGPT, um aus Ihrer Fälligkeitsstruktur der Forderungen und der Sales-Pipeline szenariobasierte Cashflow-Projektionen zu erstellen. Kombinieren Sie offene Rechnungen, erwartete neue Fakturierungen und bekannte wiederkehrende Kosten und bitten Sie ChatGPT, monatliche oder wöchentliche Cash-In- und -Outflows unter unterschiedlichen Annahmen zu erzeugen.
Definieren Sie klare Szenarien und Zeithorizonte. Starten Sie mit einem Kernhorizont von 3–6 Monaten, in dem die Visibilität am höchsten ist, und erweitern Sie dann vorsichtig. Bitten Sie ChatGPT, Sensitivitäten hervorzuheben – etwa, was passiert, wenn sich Zahlungseingänge um 10 Tage verzögern oder bestimmte Großkund:innen später zahlen.
Sie unterstützen bei der kurzfristigen Cashflow-Planung.
Eingaben:
- Tabelle A: Offene Debitorenposten mit due_date, customer_id, amount, payment_terms
- Tabelle B: Historische Statistiken zu Zahlungsverspätungen nach Kunde und payment_terms
- Tabelle C: Erwartete neue Fakturierungen für die nächsten 3 Monate nach Woche
- Tabelle D: Wiederkehrende monatliche Kostenpositionen (Gehälter, Mieten, Subskriptionen etc.)
Aufgaben:
1) Erstellen Sie einen wöchentlichen Cashflow-Forecast (Base Case) für die nächsten 13 Wochen.
2) Erstellen Sie ein konservatives Szenario (Zahlungen verzögern sich im Schnitt um 10 Tage gegenüber der historischen Durchschnittsverspätung).
3) Erstellen Sie ein Upside-Szenario (Zahlungseingänge verbessern sich um 5 Tage gegenüber der historischen Durchschnittsverspätung).
4) Fassen Sie die Unterschiede im minimalen Cash-Bestand zwischen den drei Szenarien zusammen.
Geben Sie die Ergebnisse in strukturierten Tabellen zurück, die ich in Excel kopieren kann, plus eine kurze narrative Zusammenfassung.Dieser Workflow verschafft Treasury und FP&A schnell ein reichhaltigeres Bild möglicher Liquiditätsverläufe und der Treiber, die am meisten zählen.
ChatGPT nutzen, um Forecasting-Templates und Excel-Logik zu standardisieren
In vielen Finanzteams ist die Logik für Cashflow-Prognosen in Excel über persönliche Workbooks verteilt. Nutzen Sie ChatGPT, um diese Formeln und Templates zu zentralisieren und zu standardisieren. Beschreiben Sie Ihren aktuellen Ansatz, teilen Sie Beispielformeln und bitten Sie das Modell, diese in ein sauberes, dokumentiertes Template mit klaren Treiber-Inputs zu überführen.
ChatGPT kann Ihnen auch helfen, einen wiederverwendbaren Forecasting-Prompt zu erstellen, den jede Analystin und jeder Analyst auf neue Datensätze anwenden kann. Das reduziert Schlüsselpersonenrisiken und stellt eine konsistente Methodik über Gesellschaften und Zeiträume hinweg sicher.
Sie sind ein:e erfahrene:r FP&A-Analyst:in.
Wir prognostizieren Cash-Eingänge derzeit mit manuellen Formeln auf Basis von DSO und Umsatz.
Hier ein Beispiel unserer aktuellen Excel-Logik:
[BEISPIELFORMELN UND -LAYOUT EINFÜGEN]
1) Schlagen Sie eine klarere Template-Struktur mit separaten Sheets für vor:
- Inputs (historische Daten, Annahmen)
- Berechnungen
- Output (Cashflow nach Woche/Monat)
2) Schreiben Sie die Formeln um, sodass sie:
- tatsächliche Zahlungsverspätungen nach Kundensegment statt generischem DSO verwenden
- alle wichtigen Treiber in einer zentralen Annahmentabelle einstellbar machen
3) Erstellen Sie einen Dokumentationstext, den wir in die Excel-Datei aufnehmen können und der erklärt, wie das Modell zu nutzen und zu pflegen ist.Das Ergebnis ist ein transparenteres, wartungsfreundliches Forecast-Modell, das neue Teammitglieder verstehen und anpassen können.
Abweichungserklärungen und Stakeholder-Narrative automatisieren
Neben Zahlen ist ChatGPT besonders stark darin, Daten in klare Erklärungen zu übersetzen. Nutzen Sie es, um Cashflow-Abweichungsanalysen und Managementkommentare zu automatisieren. Stellen Sie Ist- vs. Forecast-Cashflows sowie zentrale Treiber (Geschwindigkeit der Forderungseingänge, große Einmaleffekte, FX-Effekte, Timing-Verschiebungen) bereit und bitten Sie ChatGPT, prägnante Narrative für Berichte an Vorstand oder CFO zu entwerfen.
So reduzieren Sie den Zeitaufwand für das Schreiben und Abstimmen von Botschaften und stellen gleichzeitig sicher, dass Stakeholder über Berichte und Meetings hinweg eine konsistente Story erhalten.
Sie bereiten Cashflow-Abweichungskommentare für den CFO vor.
Eingaben:
- Tabelle 1: Forecast vs. Ist-Cashflows nach Monat für die letzten 6 Monate
- Tabelle 2: Zentrale Treibermetriken (DSO, Zahlungen großer Kund:innen, FX-Effekte, Einmaleffekte)
Aufgaben:
1) Identifizieren Sie für jeden Monat die drei wichtigsten Abweichungstreiber.
2) Formulieren Sie für jeden Monat eine prägnante Erklärung (3–5 Sätze).
3) Erstellen Sie eine 1-seitige Executive Summary für das Halbjahr mit Fokus auf:
- Muster im Zahlungsverhalten
- strukturelle Veränderungen (Pricing, Konditionen, Kundenmix)
- Risiken und Chancen für die kommenden 6 Monate.
Verwenden Sie klare Business-Sprache ohne technischen Jargon.Finance-Leader können diese Entwürfe dann prüfen und anpassen, statt bei null beginnen zu müssen.
ChatGPT in einen sicheren, wiederholbaren Finanz-Workflow einbetten
Um über Experimente hinauszugehen, entwerfen Sie einen wiederholbaren KI-gestützten Forecasting-Workflow. Legen Sie fest, wann Daten aus Ihrem ERP extrahiert werden, wie sie transformiert und wie sie an ChatGPT übergeben werden (z. B. über ein sicheres internes Tool, eine API-Integration oder kontrollierte Dateiuploads). Erstellen Sie eine kurze Checkliste: Datenaktualisierung, Prompt-Auswahl, Szenarioreview, Abgleich mit Benchmarks und finale Freigabe.
Arbeiten Sie mit IT und Security zusammen, um sicherzustellen, dass sensible Finanzdaten korrekt gehandhabt werden – etwa durch den Einsatz von Enterprise- oder Self-Hosted-Modellen, wo erforderlich. Reruption unterstützt Kund:innen häufig beim Aufbau schlanker interner Tools, mit denen Finanzteams vordefinierte Prompts auf aktuelle Daten anwenden können, ohne ihre gewohnte Umgebung zu verlassen.
Beispiel für einen internen Workflow:
1) Monatlich: Export von Fälligkeitsstruktur der Forderungen, Zahlungshistorie und Kostendaten aus dem ERP.
2) Ein ETL-Skript aggregiert und anonymisiert sensible Identifikatoren, wo möglich.
3) Finanzanalyst:in öffnet das interne Tool "AI Cash Flow Assistant".
4) Auswahl des Forecast-Horizonts und der Szenarien.
5) Das Tool sendet strukturierte Daten + standardisierten Prompt per API an ChatGPT.
6) Outputs (Tabellen + Narrative) werden zurück in einen gemeinsamen Excel- oder BI-Arbeitsbereich geschrieben.
7) Analyst:in prüft, passt Annahmen an und friert die finale Version für das Reporting ein.So wird ChatGPT von einem ad-hoc-Helfer zu einem stabilen Bestandteil Ihres Financial-Planning- und Analyseprozesses.
Genauigkeit und Prozess-KPIs tracken, um den Wert nachzuweisen
Behandeln Sie Ihre KI-gestützte Cashflow-Planung schließlich als fortlaufende Verbesserungsschleife. Tracken Sie Forecast-vs.-Ist-Genauigkeit (zum Beispiel Mean Absolute Percentage Error auf wöchentlichem oder monatlichem Cash-Bestand), die Breite Ihrer Szenariobänder und Prozess-KPIs wie den Zeitaufwand für Forecasting und Abweichungsanalysen.
Vergleichen Sie KI-gestützte Forecasts über mehrere Zyklen hinweg mit Ihrem bisherigen Baseline-Ansatz. So erhalten Sie ein quantifiziertes Bild der Verbesserung und eine überzeugende Story für CFO und Vorstand, warum sich die Skalierung lohnt. In der Praxis sehen Organisationen häufig zweistellige prozentuale Verbesserungen der Prognosegenauigkeit auf kurzfristigen Horizonten und spürbare Reduktionen manueller Aufwände bereits nach wenigen Zyklen, sobald Daten und Prompts feinjustiert sind.
Erwartete Ergebnisse: zuverlässigere kurzfristige Liquiditätsplanung, weniger überraschende Cash-Dips, 20–40 % weniger manueller Forecasting-Aufwand und ein Finanzteam, das mehr Zeit für strategische Entscheidungsunterstützung statt für Spreadsheet-Pflege aufwenden kann.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT verbessert die Genauigkeit von Cashflow-Prognosen, indem es aus Ihren realen Transaktionsdaten lernt, statt sich auf generische Faustregeln zu stützen. Wenn Sie historische Rechnungen, Zahlungsdaten, Konditionen und zentrale Treiber bereitstellen, kann das Modell:
- Typische Zahlungsverspätungen nach Kunde, Region oder Zahlungsbedingung erkennen.
- Saisonalitätsmuster bei Ein- und wesentlichen Auszahlungen identifizieren.
- Diese Erkenntnisse in szenariobasierte Forecasts und klare Narrative übersetzen.
Es ersetzt Ihre Modelle nicht, hilft Ihnen aber, von groben DSO-Annahmen zu prognosen überzugehen, die auf tatsächlichem Verhalten beruhen – mit expliziten Szenarien und Sensitivitäten.
Sie benötigen zu Beginn kein vollständiges Data-Science-Team. Um ChatGPT in Finance für Cashflow-Projektionen zu nutzen, brauchen Sie vor allem:
- Eine:n Finance-Verantwortliche:n, die/der Ihren aktuellen Forecasting-Prozess und seine Annahmen versteht.
- Die grundlegende Fähigkeit, Daten aus Ihrem ERP/Buchhaltungssystem zu exportieren (CSV/Excel ist für den Start ausreichend).
- Mindestens eine:n Analyst:in, die/der sich mit Excel wohlfühlt und bereit ist, Prompt-Design zu erlernen.
Reruption unterstützt Kund:innen typischerweise bei technischem Setup, Prompt Engineering und Workflow-Design, sodass sich Ihr Finanzteam auf Business-Logik und Interpretation konzentrieren kann – nicht auf Infrastruktur.
Bei den meisten Organisationen zeigen sich die ersten spürbaren Verbesserungen in den Cashflow-Projektionen innerhalb von 4–8 Wochen. In den ersten 1–2 Wochen können Sie bereits Pilotanalysen mit exportierten Daten durchführen, um Zahlungsstrukturen zu verstehen und Testszenarien zu generieren. In den darauffolgenden Forecast-Zyklen verfeinern Sie Prompts, Datenaufbereitung und Templates und vergleichen KI-gestützte Forecasts mit Ihrer bisherigen Baseline.
Nach 2–3 Monaten verfügen Finanzverantwortliche in der Regel über genügend Evidenz zu Genauigkeit, Aufwandsreduktion und Entscheidungsqualität, um zu entscheiden, in welchem Umfang der Ansatz über Geschäftseinheiten oder Gesellschaften hinweg skaliert werden soll.
Der ROI von ChatGPT in der Finanzplanung speist sich typischerweise aus drei Bereichen:
- Verbesserte Genauigkeit: Weniger überraschende Liquiditätslücken und eine bessere Nutzung von Cash können zu geringeren Finanzierungskosten und mehr verfügbarem Kapital für Wachstum führen.
- Zeitersparnis: Die Automatisierung von Teilen des Forecastings und der Abweichungserklärung kann den manuellen Aufwand um 20–40 % reduzieren und FP&A- sowie Treasury-Mitarbeitende für höherwertige Aufgaben freispielen.
- Bessere Entscheidungen: Szenariobasierte Insights helfen der Führung, fundiertere Entscheidungen zu Investments, Einstellungen, Dividenden und Kreditlinien zu treffen.
Der konkrete ROI hängt von Ihrer Größe, Cash-Volatilität und Ihren bestehenden Prozessen ab, aber selbst geringe prozentuale Verbesserungen beim Working Capital oder den Finanzierungskosten können die Investition schnell rechtfertigen.
Reruption unterstützt Organisationen End-to-End beim Einsatz von ChatGPT, um ungenaue Cashflow-Projektionen zu beheben. Mit unserem 9.900 € KI-PoC validieren wir innerhalb weniger Wochen, ob ein KI-gestützter Forecasting-Use-Case in Ihrem spezifischen Kontext funktioniert – von der Definition des Use Cases und der Datenanforderungen bis zum Aufbau eines funktionierenden Prototyps und der Messung seiner Performance.
Über den PoC hinaus setzen wir unseren Co-Preneur-Ansatz ein: Wir arbeiten eng mit Ihrem Team zusammen, operieren in Ihrer GuV und helfen Ihnen, echte KI-Workflows aufzubauen – von sicheren Integrationen in Ihr ERP bis hin zu finance-freundlichen Interfaces und Enablement Ihrer FP&A- und Treasury-Mitarbeitenden. Ziel ist nicht ein Foliensatz, sondern ein gelebter, KI-gestützter Forecasting-Prozess, der Ihrem Finanzteam gehört und von ihm skaliert werden kann.
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