Mit ChatGPT verborgene Marktschock-Exposures im Finanzbereich aufdecken
Finanzteams kennen ihre Portfolios, aber nicht immer ihr Verhalten, wenn Zinsen springen, Währungen schwanken oder Rohstoffpreise explodieren. Daten sind fragmentiert, Instrumente komplex, und manuelle Risikoanalysen langsam. Dieser Artikel zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen können, um verborgene Exposures sichtbar zu machen, Szenarien zu stresstesten und Finanzrisiken auf praktische und kontrollierte Weise zu reduzieren.
Inhalt
Die Herausforderung: Verborgene Exposures gegenüber Marktschocks
Die meisten Finanzteams können die aktuelle GuV erklären, tun sich aber schwer, eine einfache Frage mit Sicherheit zu beantworten: Was passiert, wenn die Zinsen um 200 Basispunkte steigen, FX-Kurse sich um 10 % bewegen oder ein zentraler Rohstoff über Nacht stark anzieht? Die zugrunde liegenden Exposures sind über ERP-Systeme, Treasury-Plattformen, Handelsbücher, Kreditportfolios und Excel-Modelle verstreut. Komplexe Instrumente, nichtlineare Auszahlungsprofile und außerbilanzielle Positionen erschweren es, die tatsächliche Sensitivität von Ergebnis und Cashflows gegenüber plötzlichen Schocks zu erkennen.
Traditionelle Ansätze stützen sich auf periodische Stresstests, Excel-basierte Sensitivitätstabellen und manuelle Aggregation von Positionen. Treasury erstellt ein Set von Szenarien, Controlling ein anderes, Risk ein drittes – oft mit unterschiedlichen Annahmen und Datenausschnitten. Diese Prozesse sind langsam, fragil und schwer zu aktualisieren, wenn sich Märkte schnell bewegen. Bis ein neues Szenario modelliert und konsolidiert ist, kann sich der Marktkontext bereits geändert haben – und kritische Risikokonzentrationen bleiben unentdeckt.
Die geschäftlichen Auswirkungen, wenn dies nicht gelöst wird, sind erheblich. Verborgene Zins-, FX- oder Rohstoffexposures können sich in plötzliche Margenkompression, Covenant-Verstöße, Liquiditätsengpässe oder Hedge-Ineffektivitäten verwandeln. Managemententscheidungen zu Pricing, Hedging und Kapitalallokation basieren dann auf unvollständigen Informationen – das erhöht die Wahrscheinlichkeit von Fehleinschätzungen oder Über-Hedging. Wettbewerber mit besserer Risikotransparenz können schneller auf Schocks reagieren, bessere Konditionen mit Kreditgebern und Lieferanten verhandeln und ihr Ergebnis schützen, wenn die Volatilität anzieht.
Die Herausforderung ist real, insbesondere für Organisationen mit komplexen Produktportfolios und heterogenen Systemen, aber sie ist lösbar. Mit einem passenden KI-Setup können Sie verstreute Berichte und Risikodaten in eine kohärente, dynamische Sicht auf Schockexposures überführen. Bei Reruption haben wir Unternehmen dabei unterstützt, KI-gestützte Analysetools in ähnlich komplexen Umgebungen aufzubauen. Im Folgenden skizzieren wir konkrete Schritte, wie Sie ChatGPT nutzen können, um verborgene Marktrisiken sichtbar zu machen und Stresstests näher an Echtzeit zu bringen.
Brauchen Sie einen Sparring-Partner für diese Herausforderung?
Lassen Sie uns unverbindlich sprechen und brainstormen.
Innovatoren bei diesen Unternehmen vertrauen uns:
Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Projekten zur Implementierung von KI-Lösungen in komplexen Finanz- und Betriebsumgebungen sehen wir eine klare Chance: ChatGPT als Risiko-Co-Pilot oberhalb Ihrer bestehenden Systeme zu nutzen. ChatGPT wird quantitative Risiko-Engines nicht ersetzen, kann aber Portfolioberichte, Risikodashboards und Marktdaten aufnehmen und daraus verborgene Exposures gegenüber Zins-, FX- und Rohstoffschocks herausarbeiten – in einer Form, die Finanz- und Business-Stakeholder direkt nutzen können.
Positionieren Sie ChatGPT als Ebene oberhalb Ihres bestehenden Risiko-Stacks
Der Ausgangspunkt ist die Denkweise. Behandeln Sie ChatGPT für Finanzrisiken als interpretative und orchestrierende Schicht, nicht als System of Record. Ihre bestehenden Treasury-, Marktrisiko- und ERP-Systeme bleiben die Golden Source für Positionen und Bewertungen. ChatGPT verbindet die Punkte zwischen ihnen, übersetzt technische Outputs in managementtaugliche Erkenntnisse und beschleunigt die Entwicklung von Szenarien.
Strategisch bedeutet das: Sie müssen bestehende VaR-Engines, ALM-Tools oder Sensitivitätsmodelle nicht ersetzen. Stattdessen stellen Sie deren Outputs in strukturierten Formaten (Berichte, Exporte, APIs) bereit und lassen ChatGPT diese abgleichen, Inkonsistenzen hervorheben und Narrative entwerfen („Warum hat sich der VaR bewegt?“ „Wo ist Duration konzentriert?“). Das senkt Implementierungsrisiken und sorgt dafür, dass sich Regulatoren und Auditoren wohlfühlen, weil zugrunde liegende Berechnungen in etablierten Tools verbleiben.
Starten Sie mit klar abgegrenzten Schockszenarien, nicht mit einer kompletten Risiko-Transformation
Der Versuch, ChatGPT schon am ersten Tag „unser gesamtes Risiko verstehen“ zu lassen, führt fast sicher zu Enttäuschungen. Ein sinnvollerer Einstieg sind ein oder zwei hochwertige, klar definierte Marktschockszenarien, die für Ihr Geschäft bereits relevant sind: zum Beispiel eine starke Versteilung der Zinskurve, eine 10%ige Abwertung einer Schlüsselwährung oder ein 30%iger Rohstoffpreissprung.
Begrenzen Sie den anfänglichen Scope auf klar umrissene Portfolios (z. B. Schuldenbuch plus FX-Hedges oder Rohstoffexposure für eine bestimmte Geschäftseinheit) und einige wenige, bereits etablierte Risikokennzahlen. So können Finanz- und Risikoteams Vertrauen darin aufbauen, wie ChatGPT Exposures zusammenfasst, Lücken erkennt und Sensitivitäten erklärt. Sobald dies zuverlässig funktioniert, erweitern Sie die Abdeckung auf weitere Produkte, Regionen oder Risikofaktoren.
Schaffen Sie bereichsübergreifende Verantwortung zwischen Finance, Risk und IT
Der Einsatz von ChatGPT für die Analyse verborgener Exposures ist nicht nur ein Tool-Rollout, sondern der Aufbau einer Fähigkeit. Diese braucht eine gemeinsame Verantwortung von Finance (für Business-Kontext), Risk (für Methodik und Kontrollen) und IT/Data (für sicheren Datenzugriff). Legen Sie strategisch früh fest, wer Szenarien definiert, wer Outputs validiert und wer auf Basis der ChatGPT-Erkenntnisse handeln darf.
Stellen Sie ein kleines Risk Squad zusammen, das quantitative Profile, Finanz-Controller und mindestens einen Engineer mit Kenntnis Ihrer Datenlandschaft umfasst. Diese Gruppe definiert freigegebene Prompt-Templates, bewertet die Qualität der Erklärungen („Hält dieses Stresstest-Narrativ einer kritischen Prüfung stand?“) und pflegt Leitplanken, wo ChatGPT nur Entscheidungsunterstützung leisten darf und wo Outputs in automatisiertes Monitoring und Alerts einfließen können.
Verankern Sie Governance und Model-Risk-Kontrollen von Anfang an
Für Finanzinstitute und große Corporates gleichermaßen ist ein robustes KI-Model-Risk-Management unverzichtbar. Strategisch brauchen Sie klare Grenzen: ChatGPT hilft, potenzielle Konzentrationen zu identifizieren und Szenarien zu entwerfen, aber die endgültigen Risikozahlen stammen aus gesteuerten Modellen. Halten Sie diese Rollenaufteilung in Ihren internen Richtlinien und Dokumentationen fest.
Führen Sie Review-Workflows ein: Beispielsweise wird jedes neue Stresstest-Narrativ oder jede von ChatGPT vorgeschlagene neue Monitoring-Regel vor der Nutzung von einem menschlichen Risikomanager genehmigt. Führen Sie ein Audit-Trail über Prompts, zugrunde liegende Datensnapshots und resultierende Empfehlungen. So werden Gespräche mit Regulatoren und Auditoren einfacher, und Sie stellen sicher, dass der Einsatz von generativer KI Ihre Risikokultur stärkt statt schwächt.
Messen Sie Erfolg in Geschwindigkeit und Klarheit, nicht nur in neuen Kennzahlen
Strategisch liegt der primäre Mehrwert von ChatGPT im Marktrisikomanagement weniger in neuen Risikokennzahlen, sondern in verkürzten Zykluszeiten und besserem Verständnis. Definieren Sie Erfolgskennzahlen entsprechend: Zeit vom Marktereignis bis zur ersten kohärenten Exposureschätzung; Zeit bis zum Entwurf eines Stresstests für den Vorstand; Zeit bis zu einer konsistenten Erklärung einer VaR-Bewegung über Portfolios hinweg.
Indem Sie Ergebnisse in Bezug auf Geschwindigkeit, Klarheit und Entscheidungsqualität rahmen, schaffen Sie realistische Erwartungen bei Stakeholdern und vermeiden „KI-Hype“-Enttäuschungen. Mit der Zeit lassen sich diese Verbesserungen an harte Ergebnisse koppeln: weniger unerwartete GuV-Treffer nach Schocks, proaktiveres Hedging und engere Ergebnis-Guidance-Spannen.
Richtig eingesetzt wird ChatGPT zu einem praxisnahen Co-Piloten, um verborgene Exposures gegenüber Marktschocks aufzudecken: Es verbindet verstreute Risikoberichte, reichert sie mit Marktkontext an und verwandelt komplexe Sensitivitäten in klare, zeitnahe Narrative. Entscheidend ist, es als gesteuerte, mensch-in-the-loop-Ebene oberhalb Ihres bestehenden Risiko-Stacks zu positionieren – mit klarer Verantwortung und definierten Erfolgskennzahlen. Reruption verfügt über praktische Erfahrung beim Aufbau von KI-Co-Piloten rund um sensible, quantitative Workflows. Wir können Ihren Finanz- und Risikoteams helfen, von PowerPoint-Ideen zu einem funktionierenden, sicheren Prototypen innerhalb weniger Wochen zu kommen – wenn Sie das explorieren möchten, sprechen wir gerne über einen konkreten, datenbasierten Proof of Concept.
Hilfe bei der Umsetzung dieser Ideen?
Nehmen Sie gerne unverbindlich Kontakt zu uns auf.
Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Zentralisieren Sie Portfolio-Inputs in einem ChatGPT-fähigen Risk Brief
Der erste taktische Schritt ist die Erstellung eines konsolidierten „Risk Brief“, mit dem ChatGPT zuverlässig arbeiten kann. Anstatt es schon am ersten Tag direkt mit jedem System zu verbinden, exportieren Sie Schlüsseldaten aus Ihrem ERP, Treasury-System, Risiko-Engines und Positionsberichten in eine strukturierte Vorlage (z. B. Excel oder CSV) und ergänzen diese um eine kurze Textzusammenfassung.
Führen Sie für jedes Portfolio auf: Instrumententyp, Nominal, Währung, Fälligkeit, Zinsart (fix/variabel), relevante Benchmarks, Hedge-Beziehungen und aktuellen Mark-to-Market, sofern verfügbar. Geben Sie anschließend sowohl die Tabelle als auch eine kurze Kontextbeschreibung in ChatGPT ein.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Senior Market Risk Analyst für eine Corporate Treasury.
Hier ist eine Tabelle unserer aktuellen Zins- und FX-Positionen
inklusive Hedges (Anleihen, Kredite, Swaps, Forwards) und ihrer
wichtigsten Merkmale.
Aufgabe 1: Fassen Sie unsere Gesamtexposure zusammen gegenüber:
- parallelen Zinsschocks von ±100 und ±200 Basispunkten
- einer 10%igen Abwertung des EUR gegenüber USD und GBP
Aufgabe 2: Identifizieren Sie, wo unsere Exposures auf Basis der
gelieferten Daten wahrscheinlich unvollständig oder inkonsistent sind,
und listen Sie konkrete Fragen auf, die wir dem Portfolioverantwortlichen
stellen sollten.
Nutzen Sie Aufzählungspunkte und halten Sie Ihre Antwort unter 600 Wörtern.Erwartetes Ergebnis: eine konsistente, hochrangige Sicht auf Ihre Exposure und eine Checkliste von Datenlücken, die Ihr Team vor tiefergehenden Stresstests schließen kann.
Nutzen Sie Szenario-Playbooks, um Schockanalysen zu standardisieren
Erstellen Sie eine Bibliothek standardisierter Marktschockszenarien als wiederverwendbare Prompt-Templates: Zinsanhebungen/-senkungen, Versteilung der Zinskurve, spezifische FX-Bewegungen, Rohstoffpreissprünge oder Spread-Ausweitungen. Definieren Sie für jedes Szenario, was wichtig ist: relevante Risikofaktoren, Zeithorizont und gewünschtes Ausgabeformat (z. B. Impact nach Business Unit, nach Währung, nach Produkt).
Speichern Sie diese Prompts in Ihrem internen Wissensspeicher oder als Presets in Ihrer ChatGPT-Oberfläche, damit Finanz- und Risikoteams schnell konsistente Analysen durchführen können.
Beispiel-Szenario-Prompt:
Sie unterstützen den CFO beim Verständnis der Auswirkungen eines FX-Schocks.
Szenario: In den nächsten 30 Tagen schwächt sich der EUR um 12 %
gegenüber dem USD ab.
Inputs:
- Angehängt: FX-Exposurereport nach Währung und Business Unit
- Angehängt: Hedge-Positionen (Forwards und Optionen) mit Nominal,
Strike, Fälligkeit und Hedge-Beziehungs-Tags
Aufgaben:
1) Schätzen Sie die Richtung und Größenordnung des GuV-Impacts nach
Business Unit (qualitative Spannen sind ausreichend: klein/mittel/groß).
2) Heben Sie hervor, wo natürliche Hedges bestehen und wo wir über-
oder untergehedged sind.
3) Formulieren Sie 5 Bullet Points für eine Management-Folie, die die
Situation und sofortige Handlungsoptionen erklärt.Erwartetes Ergebnis: schnellere, konsistentere Szenarioauswertungen, die von Risikomanagern überprüft und direkt in der Managementkommunikation genutzt werden können.
Automatisieren Sie narrative Erklärungen von VaR- und Sensitivitätsveränderungen
Die meisten Risiko-Engines können VaR, Sensitivitäten und Stresstestergebnisse ausgeben, aber die Narrative, die deren Veränderungen erklären, binden wertvolle Analystenzeit. Nutzen Sie ChatGPT, um Erstentwürfe für Erklärungen zu automatisieren, indem Sie Zeitreihen zentraler Risikometriken und relevante Portfolioänderungen (neue Trades, große Rollovers, Hedge-Anpassungen) bereitstellen.
Exportieren Sie beispielsweise die VaR-Dekomposition von gestern und heute und ergänzen Sie eine einfache Übersicht wichtiger Trades.
Beispiel-Prompt:
Sie erstellen einen täglichen Market-Risk-Kommentar für das Senior Management.
Hier sind:
1) Die VaR- und Stresstestergebnisse von gestern und heute nach
Risikofaktor.
2) Eine Zusammenfassung wesentlicher Portfolioänderungen (neue Trades,
Unwinds, Rollovers, Hedge-Anpassungen).
3) Eine kurze Zusammenfassung der heutigen Marktbewegungen.
Erklären Sie in klarer, nicht-technischer Sprache:
- Warum sich der Gesamt-VaR verändert hat
- Welche Risikofaktoren am stärksten beigetragen haben
- Welche neuen Konzentrationen oder Verwundbarkeiten entstanden sind
Begrenzen Sie die Ausgabe auf 400 Wörter und 1 kurze Tabelle.Erwartetes Ergebnis: 50–70 % weniger Zeitaufwand für das Erstellen täglicher oder wöchentlicher Risikokommentare, sodass Experten sich stärker auf Analyse und Entscheidungen konzentrieren können.
Lassen Sie ChatGPT Monitoring-Regeln in Klartext entwerfen und verfeinern
Die Übersetzung von Risikopolitiken in konkrete Monitoring-Regeln und Alerts ist oft ein Engpass. Sie können ChatGPT nutzen, um Regel-Logik und Parametervorschläge zu entwerfen, die Ihr IT- oder Risiko-Systemteam dann in bestehenden Tools implementiert.
Stellen Sie aktuelle Risikolimits, jüngste Verstöße und die heute manuell durchgeführten Checks der Analysten bereit.
Beispiel-Prompt:
Sie helfen dabei, unsere Marktrisikopolitik in konkrete Regeln zu überführen.
Input:
- Unsere aktuellen Risikolimits und Eskalationsschwellen
- Beispiele jüngster Marktereignisse, die Ad-hoc-Analysen ausgelöst haben
- Beschreibung der manuellen Checks, die unser Team täglich durchführt
Aufgaben:
1) Schlagen Sie einen Satz automatisierter Monitoring-Regeln vor, um
aufkommende Konzentrationen im Zins-, FX- und Rohstoffrisiko zu erkennen.
2) Geben Sie für jede Regel an:
- benötigte Daten
- Schwellenwerte
- vorgeschlagene Alert-Nachricht
3) Priorisieren Sie die Regeln nach Impact vs. Implementierungsaufwand.Erwartetes Ergebnis: ein klarer, umsetzbarer Backlog an Monitoring-Regeln, der systematisch die Wahrscheinlichkeit reduziert, verborgene Exposures bei Marktbewegungen zu übersehen.
Nutzen Sie iterative Q&A, um Schockergebnisse zu challengen und zu validieren
Generative KI kann unvollständige Daten gelegentlich falsch interpretieren, daher sollten Sie Validierung fest in Ihren Workflow einbauen. Fordern Sie nach einer Exposure- oder Schockanalyse von ChatGPT mit Folgeprompts aktiv Annahmen heraus und gleichen Sie sie mit bekannten Benchmarks ab.
Fragen Sie explizit, wo die Analyse falsch oder überkonfident sein könnte, und welche zusätzlichen Sichten Sie aus Ihren bestehenden Systemen generieren sollten.
Beispiel-Prompt:
Überprüfen Sie Ihre vorherige Analyse unserer Exposure gegenüber einem
Zinsschock von 200 Basispunkten.
1) Listen Sie die 5 wichtigsten Annahmen auf, die Sie implizit
getroffen haben.
2) Beschreiben Sie für jede Annahme, wie sie aufgrund typischer
Datenqualitätsprobleme falsch sein könnte.
3) Schlagen Sie 3 konkrete Cross-Checks vor, die wir in unserer
Risiko-Engine oder im Treasury-System durchführen sollten, um Ihre
Schlussfolgerungen zu validieren oder zu widerlegen.
Seien Sie konservativ und explizit in Bezug auf Unsicherheiten.Erwartetes Ergebnis: robustere Analysen und eine dokumentierte Spur, wie die Outputs von ChatGPT hinterfragt und mit traditionellen Risikotools abgeglichen wurden.
Erwartete Ergebnisse und realistische Kennzahlen
Wenn Sie diese Praktiken umsetzen, können Sie realistisch Folgendes erwarten: 30–60 % schnellere Erstellung von Stresstest-Narrativen und Risikokommentaren; Impact-Einschätzungen zu größeren Marktbewegungen noch am selben Tag statt in mehrtägigen Prozessen; sowie eine merklich geringere Zahl „überraschender“ GuV-Effekte durch Zins-, FX- oder Rohstoffschocks, weil Konzentrationen früher sichtbar werden. Über 6–12 Monate beobachten viele Organisationen engere Forecast-Spannen, diszipliniertere Hedging-Entscheidungen und eine messbare Verbesserung der Finanzrisiko-Transparenz über Finance-, Risiko- und Business-Stakeholder hinweg.
Brauchen Sie jetzt Umsetzungskompetenz?
Lassen Sie uns über Ihre Ideen sprechen!
Häufig gestellte Fragen
ChatGPT kann verborgene Exposure-Muster zuverlässig sichtbar machen, wenn es mit strukturierten, hochwertigen Inputs aus Ihren bestehenden Systemen versorgt wird. Es ist besonders stark darin, Zusammenhänge über Portfolios, Instrumente und Berichte hinweg herzustellen und komplexe Sensitivitäten in klare Erklärungen zu übersetzen.
Es sollte jedoch nicht Ihre primäre Rechen-Engine für Risikozahlen sein. Das empfohlene Setup ist: Nutzen Sie Ihre gesteuerten Modelle und Systeme (Treasury, Risiko-Engine, ERP), um Positionen, Sensitivitäten und Stresstestergebnisse zu berechnen, und lassen Sie dann ChatGPT diese Outputs analysieren, abgleichen und erklären. Dieser Human-in-the-Loop-Ansatz bietet das Beste aus beiden Welten: robuste Zahlen und flexible, schnelle Analysen.
Typischerweise benötigen Sie drei Bausteine: Fachexpertise, Datenzugang und leichte Engineering-Unterstützung. Auf Business-Seite definieren einige erfahrene Finance- und Risiko-Stakeholder relevante Szenarien, validieren die Qualität der Erklärungen und entscheiden, wie Outputs in Entscheidungen einfließen. Auf Daten-/IT-Seite braucht es jemanden, der die notwendigen Berichte und Kennzahlen in einem konsistenten Format extrahiert oder verfügbar macht.
Sie benötigen zu Beginn kein großes Data-Science-Team. In vielen Fällen kann ein kleines, funktionsübergreifendes Squad (Treasury/Risk-Analyst, Controller und ein Engineer) innerhalb weniger Wochen ein erstes funktionierendes Setup aufbauen. Im Zeitverlauf können Sie die Integration über APIs vertiefen und mehr Datenflüsse automatisieren – der erste Mehrwert lässt sich jedoch bereits mit Exporten und gut designten Prompts erzielen.
Für die meisten Organisationen werden erste Ergebnisse sehr schnell sichtbar. Wenn Ihre Daten zugänglich sind, können Sie innerhalb von 2–4 Wochen einen grundlegenden ChatGPT-basierten Stresstest-Assistenten aufbauen: Exporte konsolidieren, Szenario-Prompts entwerfen und Entwürfe für Narrative zu jüngsten Marktbewegungen erzeugen.
Stärker integrierte Setups – bei denen ChatGPT in tägliche Risikoreporting-Workflows eingebettet ist, an APIs angeschlossen wird und unter einem formalen Model-Risk-Rahmenwerk betrieben wird – benötigen typischerweise 2–3 Monate für eine saubere Umsetzung. Der größte Zeitfaktor ist dabei oft organisatorisch (Einigung zu Ownership und Governance), nicht die technische Implementierung.
Die direkten Technologiekosten einer ChatGPT-basierten Risikoanalyse sind in der Regel moderat im Vergleich zu traditionellen Risiko-Engines oder großen Systemupgrades. Der Hauptinvestitionsaufwand liegt in Konzeption und Integration: Szenarien definieren, Daten anbinden und das Tool in Ihre Prozesse einbetten.
Der ROI kommt aus drei Hauptquellen: weniger Analystenzeit für manuelle Aggregation und das Schreiben von Narrativen; schnellere Reaktion auf Marktschocks (besseres Hedging, weniger Überraschungsverluste); und bessere Kommunikation mit Management und Aufsichtsorganen, was gezielteres, angemessenes Risikonehmen unterstützen kann. In der Praxis sehen Teams häufig Zeitersparnisse von 30–60 % bei wiederkehrenden Stresstests und Kommentierungsaufgaben – allein das kann den Setup-Aufwand innerhalb weniger Monate rechtfertigen.
Reruption ist darauf spezialisiert, abstrakte KI-Ideen in funktionierende Tools innerhalb Ihrer Organisation zu überführen. Im Kontext verborgener Exposures gegenüber Marktschocks starten wir typischerweise mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900€): Gemeinsam definieren wir einen konkreten Use Case (z. B. Zins- und FX-Schock-Assistent für das Treasury), führen einen Machbarkeitscheck mit Ihren Echtdaten durch und bauen einen funktionierenden Prototypen, der Ihre Berichte einliest und Szenarioanalysen sowie Narrative erzeugt.
Mit unserem Co-Preneur-Ansatz arbeiten wir eng mit Ihren Finance-, Risiko- und IT-Teams zusammen, agieren direkt in Ihrer GuV und treiben das Thema so lange voran, bis etwas Reales live geht – nicht nur Folien. Nach dem PoC unterstützen wir bei der Härtung der Lösung (Security, Compliance, Governance), der Integration in Ihren bestehenden Risiko-Stack und beim Enablement Ihrer Teams, damit diese die ChatGPT-Workflows selbst nutzen und erweitern können.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon