Unzuverlässige Stresstests im Finanzbereich mit Claude KI beheben
Finanzabteilungen stehen unter Druck, realistische Stressszenarien zu liefern, diese sauber in GuV, Bilanz und Liquidität zu überführen und gleichzeitig die Anforderungen der Aufsicht zu erfüllen – und das alles, ohne die Belegschaft aufzustocken. Dennoch sind die meisten Szenario- und Stresstest-Frameworks fragmentiert, tabellengetrieben und schwer zu verteidigen. Dieser Artikel zeigt, wie Sie Claude nutzen können, um bessere Szenarien zu entwerfen, die Governance zu stärken und finanzielle Risiken mit einem KI‑First‑Ansatz zu reduzieren.
Inhalt
Die Herausforderung: Unzuverlässige Szenario- und Stresstests
Für die meisten Finanzteams ist Szenario- und Stresstesting ein schmerzhaftes Gemisch aus Tabellen, Foliensätzen und verstreuten Annahmen. Risikomanager haben Mühe, realistische makroökonomische und idiosynkratische Szenarien zu erstellen, diese konsistent durch GuV, Bilanz und Cashflow zu propagieren und jeden Schritt so zu dokumentieren, dass er interner wie aufsichtsrechtlicher Prüfung standhält. Das Ergebnis sind fragile Stresstests, die schwer zu pflegen und noch schwerer zu erklären sind.
Traditionelle Ansätze stützen sich stark auf manuelle Arbeit: Annahmen werden zwischen Dateien kopiert, Versionen abgeglichen und Parameter in Modelle neu eingetippt. Szenariobibliotheken werden häufig einmal im Jahr aufgebaut und anschließend nur marginal aktualisiert. Regulierungstexte und aufsichtliche Erwartungen ändern sich laufend, doch ihre Übersetzung in konkrete Stressdesigns ist langsam und fehleranfällig. Während sich Daten, Märkte und Geschäftsmodelle immer schneller bewegen, kann ein tabellenzentrierter Prozess schlicht nicht Schritt halten.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Unzuverlässige Stresstests bedeuten Blindflecken bei Tail-Risiken, eine Unterschätzung von Konzentrations- und Liquiditätsrisiken und eine langsamere Reaktion auf Frühwarnsignale. Das Management wiegt sich womöglich in trügerischer Sicherheit mit einem Satz von Szenarien, die das tatsächliche Expositionsprofil des Instituts gar nicht abdecken. Das erhöht das Risiko unerwarteter Verluste, aufsichtsrechtlicher Feststellungen, Kapitalaufschläge und verpasster Chancen, Portfolios proaktiv zu entlasten oder Limite neu zu verhandeln. Gleichzeitig binden manuelle Tätigkeiten erfahrene Fachkräfte aus Finanzen und Risiko, die ihre Zeit besser in höherwertige Analysen investieren könnten.
Die gute Nachricht: Diese Herausforderung ist anspruchsvoll, aber durchaus lösbar. Mit moderner KI – insbesondere Tools wie Claude, die umfangreiche Risikoberichte, Szenariobibliotheken und Regulierungstexte verarbeiten können – lässt sich systematisieren, wie Sie Stressszenarien entwerfen, hinterfragen und dokumentieren. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei geholfen, chaotische, dokumentenlastige Prozesse in schlanke, KI‑gestützte Workflows zu verwandeln. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie dasselbe für Ihr eigenes Stresstest-Framework erreichen.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions praktischer Arbeit beim Aufbau von KI‑gestützten Dokumentenanalyse- und Entscheidungsunterstützungstools sehen wir ein durchgängiges Muster: Finanzteams mangelt es nicht an Expertise, sondern an einer skalierbaren Möglichkeit, dieses Wissen auf Tausende Seiten von Risikoberichten, Richtlinien und Regulierungstexten anzuwenden. Claude ist hier besonders stark, weil es über lange, komplexe Dokumente hinweg schlussfolgern und strukturierte Ergebnisse erzeugen kann, die sich in bestehende Stresstest-Frameworks einfügen. Richtig eingesetzt wird es zum Assistenten für Risikomanager – es stärkt Urteilsvermögen, standardisiert Dokumentation und macht Szenario- und Stresstests robuster und prüfbar, statt intransparenter.
Denken Sie an Claude als Co-Analyst für Stresstests, nicht als Black-Box-Modell
Die wirkungsvollsten Finanzteams positionieren Claude als Co-Analysten, der bestehende quantitative Modelle unterstützt statt ersetzt. Anstatt es Kapitalauswirkungen berechnen zu lassen, setzen sie es ein, um aufsichtliche Leitfäden, Risikoberichte und makroökonomische Studien zu scannen, dann Szenariovorschläge zu machen und logische Lücken aufzuzeigen. Menschliche Risikoexperten entscheiden anschließend, was umgesetzt wird.
Diese Denkweise ist entscheidend, um finanzielle Risiken zu reduzieren. Sie hält Verantwortlichkeit und Model Ownership in der Risikofunktion, während KI genutzt wird, um die Szenarioabdeckung zu erweitern, Konsistenz zu verbessern und Dokumentation zu standardisieren. Die Ausgaben von Claude werden zu strukturierten Eingaben für Ihre bestehenden GuV‑, Bilanz‑ und Liquiditäts-Engines – nicht zu einem Paralleluniversum von Zahlen.
Entwerfen Sie eine KI‑First-Governance-Schicht rund um Szenarien
Unzuverlässige Stresstests sind häufig ein Governance-Problem, das sich als Modellierungsproblem tarnt. Bevor Sie Claude skalieren, definieren Sie, wie seine Empfehlungen geprüft, genehmigt und archiviert werden. Klären Sie für jede Szenariofamilie (makroökonomisch, sektorspezifisch, gegenparteiindividuell), wer die finale Entscheidung verantwortet, welche Nachweise erforderlich sind und wie Herausforderungen dokumentiert werden.
Claude kann dann angewiesen werden, Ergebnisse in governance-tauglichen Formaten zu erzeugen: nachvollziehbare Begründungen, explizite Verweise auf regulatorische Abschnitte und klare Verknüpfungen zwischen Annahmen und geschäftlichen Treibern. Diese KI‑First-Governance-Schicht verwandelt einen zuvor ad-hoc geprägten Prozess in einen wiederholbaren Workflow, der interner Revision und Aufsicht standhält.
Bereiten Sie Ihr Team auf KI‑unterstützte Stresstests vor
Erfolgreiche Einführung ist weniger eine Frage der Technologie als der Teamreife. Finanz- und Risikoprofis müssen verstehen, worin Claude stark ist – Schlussfolgern über unstrukturierte Texte, Vergleichen von Frameworks, Formulieren von Szenarien – und wo traditionelle Modelle überlegen bleiben (numerische Kalibrierung, Portfoliosimulationen, Kapitalmetriken).
Investieren Sie in ein kleines, aber fokussiertes Enablement: kurze Sessions, in denen Risikomanager mit Claude anhand realer Risikoberichte und Szenariobibliotheken arbeiten, seine Vorschläge kritisch prüfen und Prompts iterativ verfeinern. So entsteht Vertrauen, und KI im Finanzbereich verstärkt Domänenexpertise, statt als weitere intransparente „Black Box“ wahrgenommen zu werden.
Nutzen Sie Claude, um die Szenarioabdeckung zu verbreitern, ohne den Aufwand explodieren zu lassen
Eine häufige strategische Lücke besteht darin, dass Szenariobibliotheken nur ein schmales Band plausibler Zukünfte abdecken, oft stark an der letzten Krise orientiert. Claude kann systematisch interne Verlustdaten, externe Nachrichten, Branchenanalysen und regulatorische Szenarien durchsuchen, um zusätzliche Stressthemen und -kombinationen vorzuschlagen, die Sie vielleicht übersehen haben.
So können Sie von einer Handvoll Leuchtturmszenarien zu einer strukturierten Bibliothek übergehen, die makroökonomische Abschwünge, Marktdisruptionen, Gegenpartei‑Ausfälle, operative Störungen und klimabezogene Risiken abdeckt. Entscheidend ist, klare Prioritäten zu setzen – wo zusätzliche Abdeckung risikorelevante Entscheidungen tatsächlich verändert – und Claude für die Ausarbeitung von Szenarien und Dokumentationen einzusetzen, während Ihr Team sich auf Kalibrierung und Wirkungsanalyse konzentriert.
Modellrisiken durch Transparenz und prüfbare Ergebnisse mindern
Jede Nutzung von KI im Risikomanagement muss Modellrisiken und Erklärbarkeit adressieren. Der Weg mit Claude besteht darin, Prompts und Workflows so zu gestalten, dass sie Transparenz explizit einfordern: Verweise auf Quelldokumente, schrittweises Reasoning und alternative Szenariovarianten mit klar beschriebenen Trade-offs.
Strategisch verwandelt dies KI von einem Modellrisiko-Problem in einen Teil Ihrer Modellrisiko-Lösung. Claude kann Sie dabei unterstützen, Szenariobegründungen zu dokumentieren, sie mit regulatorischen Erwartungen abzugleichen und eine prüfbare Änderungshistorie im Zeitverlauf zu führen. Das senkt das Risiko von Feststellungen in Prüfungen und stärkt die Gesamtglaubwürdigkeit Ihres Stresstest-Frameworks.
Richtig eingesetzt und mit der passenden Governance und Haltung kann Claude unzuverlässige, manuelle Stresstests in einen disziplinierten, KI‑gestützten Prozess verwandeln, der die Szenarioabdeckung erweitert, die Dokumentation stärkt und letztlich finanzielle Risiken reduziert. Bei Reruption haben wir ähnliche KI‑Workflows für dokumentenintensive Entscheidungsprozesse aufgebaut und wissen, wie man die Stärken von Claude mit Ihren bestehenden Risikomodellen und Kontrollen verbindet. Wenn Sie prüfen, wie Sie Szenario- und Stresstesting modernisieren können, sprechen wir gerne über ein konkretes Setup statt über generische KI‑Theorie.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Bankwesen bis Fertigung: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Nutzen Sie Claude, um Regulierungstexte in konkrete Szenarioanforderungen zu überführen
Beginnen Sie damit, die zentralen regulatorischen und aufsichtlichen Dokumente zu bündeln, die Ihre Stresstestpflichten bestimmen – zum Beispiel interne Risikoappetiterklärungen, Stresstest-Handbücher der Zentralbank sowie relevante EBA-/BaFin-/EZB-Leitlinien. Laden Sie diese Texte in Claude hoch (über Ihre gewählte sichere Integration) oder binden Sie sie an, und lassen Sie Claude Anforderungen an Szenariodesign, Abdeckungserwartungen und Dokumentationsstandards extrahieren.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein leitender Bankenaufseher mit Expertise im Stresstesting.
Input:
- Interne Stresstest-Richtlinie (PDF)
- EZB-Stresstest-Methodik 20XX (PDF)
Aufgabe:
1. Extrahieren Sie alle expliziten und impliziten Erwartungen in Bezug auf:
- Arten von Szenarien (makro, Markt, idiosynkratisch, kombiniert)
- Horizont, Schweregrad und Häufigkeiten
- Erforderliche Dokumentation und Governance
2. Fassen Sie diese in einer strukturierten Tabelle mit den Spalten zusammen:
- Quelldokument und Paragraph
- Anforderung
- Implikation für das Szenariodesign
3. Heben Sie alle Lücken oder Inkonsistenzen in unserer internen Richtlinie hervor.Erwartetes Ergebnis: eine klare, prüfbereite Anforderungsliste, die Ihr Risikoteam validieren und als Grundlage für ein systematisches Szenariodesign nutzen kann.
Szenarionarrative vor der Quantifizierung erzeugen und verfeinern
Viele Stresstests springen zu schnell zu Zahlen. Nutzen Sie Claude zunächst, um robuste, in sich stimmige Szenarionarrative auszuarbeiten. Speisen Sie Ihre aktuelle Szenariobibliothek, jüngste Protokolle des Risikoausschusses und makroökonomische Studien ein und weisen Sie Claude an, zusätzliche Stressszenarien mit expliziten ökonomischen und verhaltensbezogenen Wirkungsketten vorzuschlagen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind Stresstest-Experte in einer Bankengruppe.
Input:
- Unsere aktuelle Szenariobibliothek (DOCX)
- Die letzten 4 vierteljährlichen Risikoberichte (PDF)
- Makro-Research zu „Stagflation“ und „Energieschock“ (PDF)
Aufgabe:
1. Schlagen Sie 5 neue makroökonomische Stressszenarien vor, die für unser Portfolio relevant sind.
2. Beschreiben Sie für jedes Szenario:
- Auslöser und Narrative (max. 200 Wörter)
- Zentrale Makrovariablen (BIP, Arbeitslosigkeit, Inflation, Zinsen, FX)
- Erwartete Auswirkungen auf:
* Wholesale-Finanzierungskosten
* Qualität des Retail-Kreditportfolios
* Marktrisikopositionen
3. Stellen Sie sicher, dass sich die Szenarien von bestehenden unterscheiden und Tail-Risiken abdecken.
4. Geben Sie die Ergebnisse in einer Tabelle + kurzen Narrativen für das Management aus.Risikomanager prüfen, hinterfragen und wählen anschließend Szenarien für die Quantifizierung aus – und reduzieren so die Zeit für die anfängliche Ausarbeitung erheblich.
Szenarien systematisch in GuV-, Bilanz- und Cashflow-Treiber überführen
Um das „Propagationsproblem“ anzugehen, lassen Sie sich von Claude beim Aufbau und der Pflege einer Treiberlandkarte zwischen Szenariovariablen und Positionen der Finanzberichterstattung unterstützen. Stellen Sie Ihre bestehende ALM-Modelldokumentation, GuV-/Bilanzstrukturen und alle internen Mapping-Dokumente bereit.
Beispiel-Prompt:
Sie unterstützen die Dokumentation von Stresstest-Modellen.
Input:
- ALM-/Stresstest-Methodikdokument (PDF)
- Kontenplan (XLSX-Export als Text)
- Vorhandene Notizen zur Treiberzuordnung (DOCX)
Aufgabe:
1. Erstellen Sie ein Mapping zwischen Stressvariablen und Positionen der Finanzberichterstattung:
- Makrovariablen (BIP, Arbeitslosigkeit, Zinsen etc.)
- Marktvariablen (Spreads, FX, Aktien)
- Idiosynkratische Variablen (Ausfall der Top-20-Gegenparteien)
2. Geben Sie für jedes Mapping an:
- Wirkungsrichtung (positiv/negativ)
- Zentrale Transmissionskanäle
- Relevantes Modell oder relevante Datenquelle
3. Heben Sie alle Finanzpositionen hervor, für die keine eindeutige Treiberzuordnung existiert.So entsteht ein „lebendes“ Dokument, das sowohl Implementierung als auch Modell-Governance unterstützt und zugleich offenlegt, wo Ihre Propagationslogik schwach oder unvollständig ist.
Szenariodokumentation und Governance-Unterlagen standardisieren
Sobald Szenarien abgestimmt sind, kann Claude konsistente Dokumentationen für Risikoausschüsse, interne Revision und Aufsicht automatisch erstellen. Definieren Sie eine Dokumentationsvorlage mit den Bausteinen Narrative, Annahmen, Parametrisierung, Transmissionskanäle, Limitationen und Validierungsergebnisse. Lassen Sie Claude diese anschließend auf Basis Ihrer Arbeitsdateien, Gesprächsnotizen und Modellergebnisse befüllen.
Beispiel-Prompt:
Sie bereiten Governance-Dokumentation für ein neues Stressszenario vor.
Input:
- Genehmigtes Szenario-Narrativ (DOCX)
- Parametertabelle (CSV als Text)
- Auszüge aus Protokollen des Risikoausschusses (DOCX)
Aufgabe:
Nutzen Sie unsere interne „Szenario-Governance-Vorlage“ (Abschnittsüberschriften siehe unten), um ein vollständiges Dokument zu entwerfen:
1. Szenarioüberblick und Begründung
2. Bezug zu regulatorischen und internen Anforderungen (Quellen angeben)
3. Annahmen und Parameter
4. Transmissionskanäle in GuV, Bilanz und Liquidität
5. Limitationen und bekannte Schwächen
6. Validierungs- und Backtesting-Nachweise
7. Änderungshistorie gegenüber der Vorversion.
Stellen Sie sicher, dass alle Aussagen auf die Inputs zurückführbar sind, und markieren Sie fehlende Informationen.Erwartetes Ergebnis: Governance-Unterlagen, die über Szenarien hinweg konsistent, leichter zu prüfen und bei geänderten Annahmen schneller zu aktualisieren sind.
Claude als QA-Schicht für Modelle, Szenarien und Ergebnisse nutzen
Über die Generierung hinaus ist Claude äußerst wirkungsvoll als Qualitätssicherungsschicht für Ihr Stresstest-Framework. Nach einer Stresstestrunde können Sie Claude die Szenariobeschreibungen, Kernergebnisse und Kommentare zur Verfügung stellen und es bitten, interne Konsistenz und Abdeckung gegenüber Ihrem dokumentierten Risikoprofil kritisch zu prüfen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind interner Experte für Modellvalidierung.
Input:
- Beschreibung aller Szenarien, die im letzten Stresstest verwendet wurden (DOCX)
- Zusammenfassung des Portfolio-Risikoprofils (DOCX)
- Zentrale Stresstestergebnisse (PDF)
Aufgabe:
1. Prüfen Sie, ob die Szenariomenge angemessen abdeckt:
- Unsere Hauptkonzentrationen (nach Sektor, Region, Produkt)
- Finanzierungs- und Liquiditätsrisiken
- Gegenparteien- und Konzentrationsrisiken
2. Identifizieren Sie offensichtliche Blindflecken oder unterrepräsentierte Risikotreiber.
3. Markieren Sie interne Inkonsistenzen (z. B. zwischen Narrativ und Parameterhärte).
4. Schlagen Sie 3–5 gezielte Verbesserungen für den nächsten Zyklus vor.Dies ersetzt keine formelle Modellvalidierung, liefert aber eine schnelle, dokumentierte kritische Durchsicht, die die Qualität zwischen vollständigen Validierungszyklen spürbar erhöhen kann.
Claude in einen sicheren, finanzgeeigneten Workflow integrieren
Für den produktiven Einsatz im Finanzbereich sind technische Integration und Sicherheit nicht verhandelbar. Arbeiten Sie mit IT und Risiko zusammen, um Claude über Ihre genehmigte Infrastruktur anzubinden (z. B. Private Instance, API über ein kontrolliertes Backend), Zugriffsrechte durchzusetzen und Protokollierung von Prompts und Ausgaben zur Prüfbarkeit zu implementieren.
Definieren Sie einen einfachen Workflow: Datenaufbereitung (inkl. Anonymisierung, wo nötig), Interaktion mit Claude über vorab genehmigte Promptvorlagen, menschliche Prüfung und anschließend die Ablage der akzeptierten Ergebnisse in Ihrem Dokumentenmanagementsystem. Reruptions KI‑PoC-Ansatz kann Ihnen helfen, diesen End-to-End-Flow zunächst an einem begrenzten Anwendungsfall zu erproben – etwa der Automatisierung der Dokumentation für zwei Schlüsselszenarien – bevor Sie ihn auf breitere Stresstest-Aufgaben ausweiten.
In dieser Form umgesetzt sehen Finanzteams typischerweise: 30–50 % schnellere Szenariodokumentation, deutlich breitere Szenarioabdeckung ohne zusätzliches Personal und eine spürbare Reduktion von Feststellungen in internen Reviews von Szenario- und Stresstests – bei gleichzeitig klar verankerter Risiko-Verantwortung in erster und zweiter Verteidigungslinie.
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Häufig gestellte Fragen
Claude stärkt Szenario- und Stresstests, indem es die dokumentenintensiven, beurteilungsabhängigen Teile des Prozesses adressiert. Es kann große Mengen an Risikoberichten, bestehenden Szenarien und Regulierungstexten lesen, zusätzliche Stressthemen vorschlagen, Narrative verfeinern und Abdeckungslücken aufzeigen. Es hilft, systematische Zuordnungen von Szenariovariablen zu GuV-, Bilanz- und Liquiditätstreibern zu erstellen und erzeugt konsistente, prüfbereite Dokumentation für Governance-Gremien.
Wichtig ist: Claude ersetzt Ihre quantitativen Modelle nicht. Es ergänzt sie, indem es Szenariodesign, Transparenz und Nachvollziehbarkeit verbessert – und so einen manuellen, fehleranfälligen Prozess in einen strukturierten Workflow verwandelt, der gegenüber Management, interner Revision und Aufsicht leichter zu verteidigen ist.
Im Wesentlichen benötigen Sie drei Dinge: starke Domänenexpertise im Risiko, grundlegende Vertrautheit mit KI-Tools wie Claude und einen sicheren technischen Zugang. Ihre Risiko- und Finanzteams bleiben die Entscheider – sie definieren Anforderungen, validieren Szenarien und verantworten Modellergebnisse. Ausgewählte Teammitglieder sollten geschult werden, wie sie mit gut strukturierten Prompts mit Claude interagieren und seine Vorschläge kritisch bewerten.
Auf technischer Seite benötigen Sie einen genehmigten Weg, Claude mit Dokumenten (Risikoberichte, Richtlinien, Regulierungstexte) zu versorgen und seine Ausgaben in Ihren bestehenden Dokumentenmanagement- oder Modell-Governance-Systemen zu erfassen. Reruption konfiguriert dies typischerweise in enger Abstimmung mit IT, Risiko und Compliance, um Sicherheit, Protokollierung und Prüfbarkeit von Anfang an sicherzustellen.
Innerhalb weniger Wochen sehen die meisten Organisationen klare Effizienzgewinne im Szenariodesign und in der Dokumentation: schnellere Ausarbeitung von Narrativen, konsistentere Governance-Unterlagen und bessere Abdeckungsanalysen. Nach einem vollständigen Stresstestzyklus wird die kumulierte Wirkung sichtbar – robustere Szenariobibliotheken, weniger manuelle Inkonsistenzen und eine verbesserte interne kritische Hinterfragung.
Zahlenmäßig können viele Teams die für Dokumentation und Recherche („Desktop Research“) aufgewendete Zeit für Stresstests um 30–50 % reduzieren und gleichzeitig die Anzahl gut definierter, governance-fähiger Szenarien erhöhen. Die Kalibrierungs- und Modellierungsschritte benötigen weiterhin Zeit, starten aber von einer hochwertigeren, transparenteren Basis.
Die direkten Kosten für den Betrieb von Claude (über API oder Enterprise-Zugang) sind in der Regel gering im Vergleich zu den Personalkosten erfahrener Risiko- und Finanzfachkräfte. Der ROI entsteht durch weniger manuelle Stunden für Tätigkeiten mit geringer Wertschöpfung (Copy-Paste, Entwürfe, Versionierung), höhere Qualität und Breite der Stresstestszenarien sowie geringere aufsichtsrechtliche und modellrisikobezogene Exponierung.
Wir empfehlen, mit einem eng abgegrenzten Use Case zu starten – etwa der Automatisierung der Szenariodokumentation für einen Teil der Portfolios –, sodass Sie konkrete Einsparungen bei Vorbereitungszeit, Anzahl der Review-Schleifen und verbesserter Abdeckung messen können. Diese Daten stützen dann den Business Case, um die Rolle von Claude über das breitere Risikomanagement und die Stresstestlandschaft hinweg auszuweiten.
Reruption unterstützt Sie End-to-End – von der Identifikation des passenden Einstiegspunkts bis hin zur Skalierung eines KI‑gestützten Stresstest-Frameworks. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) validieren wir schnell einen konkreten Use Case – zum Beispiel den Einsatz von Claude zur Generierung und Dokumentation makroökonomischer Szenarien für ein bestimmtes Portfolio – indem wir einen funktionierenden Prototyp, Leistungskennzahlen und eine Umsetzungsroadmap liefern.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir mit Ihren Finanz- und Risikoteams wie Mitgründer statt wie externe Berater zusammenarbeiten. Wir gehen direkt in Ihre GuV, entwerfen Prompts und Workflows, integrieren Claude sicher in Ihre Infrastruktur und helfen beim Aufbau von Governance und Enablement, damit Ihre Teams die Lösung übernehmen und weiterentwickeln können. Ziel ist nicht ein weiterer Foliensatz, sondern eine funktionierende KI‑Fähigkeit, die Ihre Szenario- und Stresstests zuverlässiger, erklärbarer und resilienter macht.
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Philipp M. W. Hoffmann
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