Verpassen Sie keine Liquiditätslücken mehr: Nutzen Sie Gemini, um Cash-Engpässe frühzeitig zu erkennen
Treasury-Teams entdecken Liquiditätslücken noch immer zu spät, weil Prognosen in statischen Tabellen leben und auf verzögerten Eingaben basieren. Dieser Artikel zeigt, wie Sie Gemini auf Google Cloud nutzen, um eine proaktive, KI-gestützte Liquiditätsplanung aufzubauen, die Cash-Engpässe Tage oder Wochen erkennt, bevor sie Ihr Bankkonto erreichen – und wie Reruption Sie dabei sicher und schnell unterstützen kann.
Inhalt
Die Herausforderung: Späte Erkennung von Liquiditätslücken
In vielen Finanz- und Treasury-Abteilungen wird Liquiditätsrisiko noch immer mit statischen Tabellen, manuellen Aktualisierungen und fragmentierten Cash-Ansichten gesteuert. Bankguthaben, offene Posten, FX-Positionen und kurzfristige Prognosen liegen häufig in unterschiedlichen Systemen, die zu verschiedenen Zeitpunkten aktualisiert werden. Dadurch erkennen Teams Liquiditätslücken erst, wenn sie sich im Bankkonto niederschlagen – nicht, wenn sie noch gut steuerbar wären.
Traditionelle Forecasting-Ansätze wurden für stabile Umfelder und langsamere Veränderung entwickelt. Treasury-Analysten exportieren Daten manuell aus ERP-Systemen, passen Annahmen in Excel an und versenden aktualisierte Dateien per E-Mail in der Organisation. Bis diese Cash Forecasts konsolidiert sind, hat sich die Realität bereits verändert. Zahlungsverhalten, Saisonalitätsmuster und Marktsignale werden selten systematisch integriert. Diese Verzögerung macht es nahezu unmöglich, sich abzeichnende Engpässe frühzeitig zu erkennen – insbesondere in volatilen Märkten oder Multi-Entity-Strukturen.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind real und messbar. Eine späte Erkennung von Liquiditätslücken zwingt Unternehmen zu Notfallmaßnahmen: teure kurzfristige Kreditlinien, suboptimale Abrufe von Fazilitäten, überstürzte Asset-Verkäufe und Last-Minute-Verhandlungen mit Banken. Höhere Zinskosten, unnötige Risikopuffer und die ständige Gefahr von Covenant-Verletzungen schlagen sich direkt in geringeren Margen und verlorener strategischer Flexibilität nieder. Wettbewerber, die Liquidität proaktiv steuern, können bessere Konditionen verhandeln, Kapital zielgerichteter einsetzen und Schocks mit weniger Störungen überstehen.
Dennoch ist diese Herausforderung lösbar. Moderne KI für Finance, insbesondere auf Basis von Tools wie Gemini auf Google Cloud, kann kontinuierlich Transaktionsströme, Bankguthaben und externe Daten einspeisen, um kurzfristige Liquiditätsbedarfe deutlich präziser zu prognostizieren. Bei Reruption sehen wir, wie sich die Steuerung durch CFOs und Treasurer verändert, wenn aus statischen Cash Forecasts ein Live-, modellgetriebener Blick wird. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie Gemini nutzen, um Liquiditätslücken frühzeitig zu erkennen – und wie Sie Ihren Weg aus dem Tabellen-Chaos hin zu KI-gestützter Liquiditätssteuerung risikoarm 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 liegt der Schlüssel zur Lösung der späten Erkennung von Liquiditätslücken nicht in einer weiteren Tabellenvorlage, sondern in einer KI-first-Liquiditäts-Engine, die auf realen Transaktionsdaten aufbaut. Mit Gemini auf Google Cloud können wir BigQuery, Banking-APIs und Marktdaten in einer einzigen analytischen Schicht zusammenführen, Vertex-AI-Modelle nutzen, um kurzfristige Cash-Positionen zu prognostizieren, und Gemini einsetzen, um Risiken in natürlicher Sprache für Finance-Teams zu erklären und sichtbar zu machen.
Denken Sie in einem dynamischen Liquiditätsradar, nicht in einer besseren Tabelle
Der strategische Wandel besteht darin, von statischen, zeitpunktbezogenen Cash Forecasts zu einem kontinuierlich aktualisierten Liquiditätsradar überzugehen. Anstatt darüber zu diskutieren, welche Excel-Version „final“ ist, entwerfen Sie ein System, in dem Transaktionsströme, Bankguthaben und Forecast-Treiber nahezu in Echtzeit in BigQuery fließen. Gemini wird dann zur Schnittstelle, mit der Finance-Teams die prognostizierten Lücken abfragen, interpretieren und erklären können.
Dieser Mindset-Wechsel ist wichtig, weil er Prozessdesign und Governance beeinflusst. Statt eine weitere Vorlage zu bauen, gestalten Sie ereignisgetriebene Datenflüsse und Regeln: Jede größere Rechnung, Zahlungseingang oder FX-Transaktion aktualisiert Ihre Risikosicht automatisch. Gemini wird anschließend strategisch genutzt, um Risiken nach Gesellschaft, Währung oder Bank zu verdichten und Anomalien sowie Frühwarnsignale hervorzuheben, die ein menschlicher Analyst rechtzeitig vermutlich übersehen würde.
Mit kurzfristigen Horizonten und hochrelevanten Cashflows starten
Beim Einsatz von KI für Liquiditätsprognosen ist es verlockend, von Anfang an ein perfektes, durchgängiges 12-Monats-Cashflow-Modell zu bauen. In der Praxis entstehen Wirkung und Akzeptanz schneller, wenn Sie mit einem fokussierten Scope beginnen: kurzfristige Horizonte (7–30 Tage) und die wenigen Cashflow-Kategorien, die die meiste Volatilität verursachen, etwa Kundenzahlungen, Lieferantenläufe und Payroll.
Strategisch ermöglicht Ihnen dies zu validieren, dass Gemini-gestützte Modelle relevante Liquiditätslücken früh genug aufdecken, um Finanzierungsentscheidungen anzupassen. Sie belegen den Mehrwert in ein oder zwei Gesellschaften oder Regionen und erweitern dann schrittweise die Abdeckung. Dieser phasenweise Ansatz reduziert auch das Change-Management-Risiko, da Treasury-Teams konkrete Vorteile erleben (weniger Überraschungen, bessere Gespräche mit Banken), ohne ihr gesamtes Forecasting-Framework auf einen Schlag umstellen zu müssen.
Treasury, Controlling und IT auf ein gemeinsames Datenmodell ausrichten
KI-Initiativen im Bereich Liquiditätsrisikomanagement scheitern seltener an den Modellen, sondern häufiger an organisatorischer Misalignment. Treasury, Controlling und IT arbeiten oft mit unterschiedlichen Definitionen von „Cash“, „Liquiditätspuffer“ oder „verfügbaren Kreditlinien“. Bevor Sie Gemini auf Ihre Daten loslassen, benötigen Sie eine gemeinsame semantische Schicht und Governance: Was sind die führenden Datenquellen, wer besitzt welche Daten und wie häufig werden sie aktualisiert?
Strategisch bedeutet dies, Ihr Liquiditätsdatenmodell wie ein Produkt zu behandeln. Gestalten Sie es gemeinsam: Treasury definiert die benötigten Risikosichten; Controlling liefert Planungsinputs und Szenariostrukturen; IT stellt sicher, dass ERP-, TMS- und Bankschnittstellen BigQuery zuverlässig speisen. Gemini kann dann auf dieser gemeinsamen Schicht aufsetzen und Insights liefern, die alle gleich interpretieren – und so Reibung sowie endlose Abstimmungsrunden reduzieren.
Modellrisiko mit klaren Leitplanken und Human-in-the-Loop begrenzen
Der Einsatz von KI-Modellen für Liquiditätsplanung bringt Modellrisiken mit sich: falsche Annahmen, Datenqualitätsprobleme oder Regimewechsel können zu irreführenden Prognosen führen. Strategisch brauchen Sie klare Leitplanken. Definieren Sie akzeptable Fehlerbänder, Schwellenwerte für Alerts und Eskalationspfade. Gemini sollte keine Liquiditätsentscheidungen „treffen“, sondern die Treasury-Urteilsfähigkeit mit Frühwarnungen, Erklärungen und What-if-Analysen ergänzen.
Richten Sie Review-Zyklen ein, in denen Treasury-Analysten die Prognosen regelmäßig kritisch hinterfragen: Welche Cashflows wurden falsch vorhergesagt, wo hat sich das Zahlungsverhalten verändert, welche Frühindikatoren sollten ergänzt werden? Gemini kann dies sogar unterstützen, indem es die Modellperformance zusammenfasst und wesentliche Treiber erklärt, aber die finale Verantwortung für Entscheidungen zum Liquiditätsrisiko liegt weiterhin beim Menschen.
Bereiten Sie Ihr Team darauf vor, mit KI zu arbeiten – nicht gegen sie
Selbst die beste Gemini-basierte Liquiditätslösung scheitert, wenn Treasury- und Finance-Teams ihr nicht vertrauen oder sie nicht verstehen. Strategisch sollten Sie in Enablement investieren: Erklären Sie, wie Daten nach BigQuery fließen, was die KI-Modelle tun und wie Gemini Ergebnisse präsentiert. Zeigen Sie konkrete Beispiele, in denen das System einen Engpass früher signalisiert hat, als es der alte Prozess getan hätte.
Positionieren Sie KI als Mittel zur Beseitigung von Feuerwehraktionen, nicht von Arbeitsplätzen. Analysten wechseln von der manuellen Verknüpfung von Tabellen hin zur Interpretation von Szenarien, zu besseren Verhandlungen zu Finanzierungskonditionen und zur Beratung des Geschäfts. Mit diesem Framing wird Ihr Team zum Co-Designer der KI-gestützten Liquiditätsplanung statt zum passiven Endnutzer – genau so bauen wir Lösungen gemeinsam mit unseren Kunden bei Reruption.
Der Einsatz von Gemini auf Google Cloud zur Bewältigung der späten Erkennung von Liquiditätslücken zielt letztlich darauf ab, eine dynamische, gemeinsame Sicht auf Cash-Risiken aufzubauen und KI das frühzeitige Hervorheben der wirklich relevanten Punkte zu überlassen. Mit dem richtigen Datenmodell, klaren Leitplanken und befähigten Teams können Sie Liquiditätsmanagement von reaktiver Krisenbewältigung zu proaktiver Steuerung weiterentwickeln. Die Kombination aus technischer KI-Engineering-Exzellenz und dem praxisnahen Co-Preneur-Ansatz von Reruption bedeutet, dass wir nicht nur Modelle vorschlagen – wir bauen und verankern KI-gestützte Liquiditätsprognosen, die Ihr Treasury-Team tatsächlich nutzt. Wenn Sie erkunden möchten, wie dies in Ihrer Umgebung aussehen könnte, sind wir bereit, mit Ihnen an einem konkreten, risikoarmen Proof of Concept zu arbeiten.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Personalwesen bis Fertigung: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
ERP, TMS und Bankfeeds in BigQuery als Single Source of Truth integrieren
Der erste taktische Schritt besteht darin, alle relevanten Liquiditätsdaten in BigQuery zu zentralisieren. Binden Sie Ihr ERP (Offene Forderungen, Verbindlichkeiten, Bestellungen), Ihr TMS (Debt Schedules, FX-Positionen, Fazilitäten) und Bank-APIs (Salden, Intraday-Bewegungen) in ein einheitliches Schema ein. Nutzen Sie geplante oder Streaming-Pipelines, damit neue Transaktionen schnell abgebildet werden.
Praktisch definieren Sie einige Kerntabellen: transactions (Betrag, Währung, Valuta, Gegenpartei), balances (pro Konto, pro Bank, pro Tag) und limits (Fazilitäten, Covenants, interne Limits). Sobald dies steht, kann Gemini über Vertex-AI-Integrationen direkt auf BigQuery zugreifen und Treasury eine Live-Sicht statt statischer Downloads liefern.
Kurzfristiges Liquiditätsprognosemodell auf Vertex AI aufbauen
Sobald die Daten zentralisiert sind, konfigurieren Sie ein kurzfristiges Cashflow-Prognosemodell in Vertex AI. Beginnen Sie mit der Vorhersage der täglichen Netto-Cashposition für die nächsten 7–30 Tage pro Einheit oder Währung. Nutzen Sie historische Zahlungsschemata, Saisonalität, DSO/DPO-Verhalten und bekannte Ereignisse (Payroll-Läufe, Steuerzahlungen) als Features. Vertex AI kann entweder ein Custom Model oder ein AutoML-Modell auf Basis Ihrer Daten hosten.
Definieren Sie klare Evaluationsmetriken: Mean Absolute Error nach Horizont, Trefferquote für die Erkennung von Lücken oberhalb eines bestimmten Schwellenwerts sowie Bias pro Einheit oder Währung. Spielen Sie die Modellergebnisse zurück nach BigQuery in eine forecast_liquidity-Tabelle mit prognostizierten Positionen und Konfidenzbändern, die Gemini erklären und visualisieren kann.
Gemini für natürlichsprachliche Liquiditäts-Dashboards und Alerts einsetzen
Mit verfügbaren Forecasts richten Sie Gemini als Liquiditätsassistenten über Ihren BigQuery-Daten ein. Finance-Anwender sollten Fragen stellen können wie: „Was sind die größten prognostizierten Liquiditätslücken in den nächsten 14 Tagen je Einheit?“ oder „Welche Kunden treiben die größte Unsicherheit in den Cashzuflüssen der nächsten Woche?“ und klare Antworten und Charts erhalten.
Hier ein Beispiel für ein Prompt-Muster, das Sie in ein Finance-Portal einbetten oder über die Gemini-Oberfläche nutzen können:
Systemrolle:
Sie sind ein Assistent für Treasury und Liquiditätsrisiko. Sie analysieren
BigQuery-Tabellen 'balances', 'transactions', 'forecast_liquidity' und 'limits'.
Benutzer-Prompt:
Nutzen Sie die Tabelle forecast_liquidity und identifizieren Sie alle Tage
in den nächsten 21 Tagen, an denen die prognostizierte Cashposition unter
die definierten Limits für eine Einheit fällt.
Für jeden Fall:
- Quantifizieren Sie die Lücke (absolut und in % des Limits)
- Erklären Sie die Haupttreiber (Top 10 erwartete Ein- und Auszahlungen)
- Schlagen Sie 2–3 Gegenmaßnahmen vor (z. B. Ziehung Fazilität X,
Verschiebung Zahlungsgruppe Y).
Präsentieren Sie das Ergebnis als kurze Executive Summary plus detaillierte Tabelle.
Dieses Setup ermöglicht es nicht-technischen Treasury-Mitarbeitenden, mit komplexen Liquiditätsprognosen in natürlicher Sprache zu interagieren – bei gleichzeitiger Verankerung in präzisen Daten.
Schwellenwertbasierte Alerts und Eskalationen für prognostizierte Lücken konfigurieren
Forecasts sind nur dann hilfreich, wenn sie Handlungen auslösen. Implementieren Sie schwellenwertbasierte Alerts, bei denen BigQuery-Jobs auf prognostizierte Liquiditätsengpässe prüfen (z. B. prognostizierte Position < 80 % des Limits innerhalb der nächsten 10 Tage) und Events an ein Messaging-System (E-Mail, Slack, Teams) senden. Lassen Sie Gemini diese Alerts mit Kontext anreichern, damit Empfänger die Situation auf einen Blick verstehen.
Beispiel-Prompt zur Alert-Anreicherung:
Systemrolle:
Sie erstellen prägnante Liquiditätsrisiko-Alerts für Treasury-Manager.
Benutzer-Prompt:
Wir haben eine prognostizierte Liquiditätslücke von 12 Mio. EUR am <DATE>
für Einheit A festgestellt, die interne Limits um 15 % verletzt. Nutzen Sie
die Tabellen forecast_liquidity und transactions und verfassen Sie einen
ca. 200 Wörter langen Alert, der:
- die Situation zusammenfasst
- die wichtigsten Ein- und Auszahlungen auflistet, die die Lücke verursachen
- 2 sofort umsetzbare Gegenmaßnahmen vorschlägt
(z. B. Ziehung einer Fazilität oder Verschiebung einer Zahlung).
Verwenden Sie klare, nicht-technische Sprache.Diese Kombination aus programmatischen Schwellenwerten und Gemini-generierten Erklärungen stellt sicher, dass Liquiditätsrisiko-Alerts rechtzeitig und umsetzbar sind – und nicht nur eine weitere rauschende Benachrichtigung.
Szenario- und What-if-Analysen in Treasury-Workflows einbetten
Um über Basisprognosen hinauszugehen, integrieren Sie Szenarioanalysen direkt in Ihre Treasury-Workflows. Beispielsweise können Anwender eine 10-tägige Verzögerung der Top-50-Kundenzahlungen, eine ungeplante Vorauszahlung an Lieferanten oder Änderungen der FX-Kurse simulieren. Implementieren Sie diese Szenarien als parametrisierte Abfragen oder temporäre Tabellen in BigQuery und lassen Sie Gemini den narrativen Vergleich erzeugen.
Beispiel-Szenario-Prompt:
Systemrolle:
Sie unterstützen Treasury bei der Modellierung von Liquiditätsszenarien.
Benutzer-Prompt:
Vergleichen Sie unsere Baseline-Tabelle forecast_liquidity mit einem Szenario,
in dem:
- die Top-30-Kunden 7 Tage später als üblich zahlen
- wir 5 Mio. EUR an die Lieferantengruppe Z am <DATE> im Voraus zahlen
Zeigen Sie die Auswirkungen auf die tägliche Netto-Liquidität und
Limitverletzungen für die nächsten 30 Tage und beschreiben Sie die
wichtigsten Unterschiede in einer Zusammenfassung für die CFO-Ebene.Indem Sie dies in Ihre tägliche Routine integrieren, wird Gemini zu einem taktischen Werkzeug für Liquiditäts-Stresstests – nicht nur zu einer Reporting-Schicht.
Kontinuierliches Backtesting und Modell-Performance-Reviews einführen
Um Vertrauen hochzuhalten, benötigen Sie einen einfachen, aber robusten Backtesting-Prozess. Erstellen Sie einen Job, der prognostizierte Positionen mit den Ist-Werten vergleicht, sobald Valuten feststehen, speichern Sie die Fehler in einer Tabelle forecast_performance und lassen Sie Gemini monatlich Performance-Trends für Treasury- und Finance-Führungskräfte zusammenfassen.
Beispiel-Prompt für die Evaluierung:
Systemrolle:
Sie sind Performance-Analyst für Liquiditätsprognosen.
Benutzer-Prompt:
Nutzen Sie die Tabelle forecast_performance und analysieren Sie die letzten
90 Tage an Prognosen nach Horizont (1–7 Tage, 8–14 Tage, 15–30 Tage)
und nach Einheit. Heben Sie hervor, wo die Fehlerraten am höchsten sind,
identifizieren Sie mögliche Ursachen (z. B. bestimmte Kundensegmente,
Länder oder Währungen) und empfehlen Sie 3 konkrete Verbesserungen
in Datenbasis oder Modellen.Mit dieser Praxis bleibt Ihre Lösung für KI-gestützte Liquiditätsprognosen transparent und verbessert sich kontinuierlich – statt zu einer Blackbox zu werden, die sich schleichend von der Realität entfernt.
Schrittweise umgesetzt ermöglichen diese Best Practices Finance-Teams typischerweise, überraschende Liquiditätslücken um 30–50 % zu reduzieren, die Zeit für die manuelle Konsolidierung von Cash Forecasts um 40 % oder mehr zu senken und Finanzierungen mit besserem Vorlauf zu verhandeln. Exakte Kennzahlen hängen von Ihrer Datenqualität und Ihren bestehenden Prozessen ab, aber das Muster ist konsistent: Sobald Gemini und Google Cloud eine Live-, erklärbare Sicht auf Liquiditätsrisiken bieten, werden Notfallfinanzierungen und Ad-hoc-Feuerwehreinsätze zur Ausnahme statt zur Regel.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini verbindet sich mit Ihrer BigQuery-Umgebung, in der ERP-, TMS- und Bankdaten konsolidiert sind. Anstatt auf monatliche oder wöchentliche Tabellen-Updates zu warten, kann Gemini nahezu in Echtzeit Transaktionsströme, Bankguthaben und Prognosemodelle analysieren, die auf Vertex AI gehostet werden.
Praktisch bedeutet dies, dass Gemini kontinuierlich prognostizierte Cashpositionen überwacht, sie mit Limits und Covenants vergleicht und kommende Liquiditätslücken in natürlichsprachlichen Reports und Alerts sichtbar macht. Es ersetzt Ihre Treasury-Expertise nicht, liefert Ihnen aber eine wesentlich schnellere, datengetriebene Sicht, sodass Sie Probleme Tage oder Wochen erkennen, bevor sie sich im Kontoauszug zeigen.
Sie benötigen drei zentrale Fähigkeiten: Zugriff auf Ihre Finanzdaten, grundlegende Data-Engineering-Kompetenz auf Google Cloud und ein Treasury-Team, das zur Zusammenarbeit bereit ist. Auf technischer Seite verbindet ein Cloud- oder Data Engineer ERP-/TMS-/Banksysteme mit BigQuery und hilft, ein Vertex-AI-Modell zu konfigurieren. Auf Business-Seite definiert Treasury Prognoseregeln, Limits und Reporting-Anforderungen, damit Gemini Ergebnisse in einer nützlichen Form präsentieren kann.
Reruption arbeitet typischerweise mit einer internen Finance-Führungsperson, einem IT-/Datenansprechpartner und einer kleinen Treasury-Usergruppe. Sie benötigen kein großes KI-Team; mit unserer Unterstützung können die meisten Organisationen einen ersten funktionsfähigen Prototypen mit Gemini aufsetzen, ohne zusätzliche Vollzeit-Spezialisten einzustellen.
Die Zeitpläne hängen von Datenverfügbarkeit und Komplexität ab, aber viele Unternehmen sehen innerhalb weniger Wochen erste greifbare Ergebnisse. Ein fokussierter Proof of Concept, der 1–2 Einheiten und einen 30-Tage-Forecast-Horizont abdeckt, ist typischerweise in 4–6 Wochen nach Kick-off erreichbar – vorausgesetzt, wir erhalten Zugriff auf die erforderlichen Datenquellen.
Bereits in dieser ersten Phase erhalten Sie Live-Liquiditätsprognosen, Frühwarn-Alerts für prognostizierte Lücken und von Gemini generierte Erklärungen. Nachfolgende Phasen (weitere Einheiten, Währungen, Szenarien) bauen schrittweise auf derselben Architektur auf. Der vollständige Rollout kann einige Monate dauern, aber der Mehrwert hängt nicht vom finalen Zielbild ab – er entsteht dadurch, dass Sie klein starten und dann skalieren.
Die wichtigsten ROI-Treiber sind geringere Notfallfinanzierungskosten, weniger Covenant-Verstöße oder Fast-Verstöße und eingesparte Zeit bei der manuellen Forecast-Erstellung. Für viele Organisationen kann bereits eine geringe Reduktion bei kurzfristiger Kreditnutzung oder Strafzinsen die Cloud- und Implementierungskosten innerhalb weniger Monate ausgleichen.
Zusätzlich zu direkten Einsparungen gibt es strategischen Mehrwert: Bessere Transparenz über Cash- und Liquiditätsrisiken stärkt Ihre Verhandlungsposition gegenüber Banken, unterstützt sicherere Investitionsentscheidungen und reduziert die Zeit, die das Management in Krisenmeetings verbringt. In der Regel helfen wir Kunden, einen einfachen Business Case aufzubauen, der Zinsersparnisse, reduziertes Pufferkapital und Produktivitätsgewinne quantifiziert, um die Investition in Gemini und Google Cloud klar zu begründen.
Reruption verbindet tiefes KI-Engineering mit einem Co-Preneur-Ansatz: Wir arbeiten in Ihrer Organisation wie Mitgründer, nicht nur als Berater. Unser KI-PoC-Angebot (9.900 €) ist darauf ausgelegt, schnell zu prüfen, ob Gemini-basierte Liquiditätsprognosen mit Ihren spezifischen Daten und Systemen funktionieren. Innerhalb kurzer Zeit definieren wir den Use Case, bauen einen funktionierenden Prototypen auf Google Cloud, bewerten die Performance und liefern einen konkreten Produktionsplan.
Nach dem PoC unterstützen wir Sie bei der Härtung der Lösung, der Integration von ERP-/TMS- und Bankfeeds, beim Setup von Vertex-AI-Modellen sowie beim Design von Gemini-gestützten Dashboards und Workflows für Ihr Treasury-Team. Dabei fokussieren wir uns konsequent auf die Bereitstellung realer, sicherer Lösungen, die Ihr Liquiditätsrisiko senken – statt Präsentationsfolien zu erzeugen. So kann Ihre Finanzabteilung vom Reagieren auf Cash-Überraschungen zur proaktiven Steuerung der Liquidität übergehen.
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Philipp M. W. Hoffmann
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