KI-Dashboards im Rechnungswesen selbst erstellen

Grundlagen und Kernprozesse in Finance-Dashboards mit Claude

1. Einführung und Architektur

• Warum Claude im Rechnungswesen? Nutzen, Grenzen und der Unterschied zu klassischen BI-Tools.

• Claude im April 2026: Opus 4.7, Sonnet 4.7, Haiku 4.5 und ihre Rollen.

• Werkzeugkasten: Artifacts (Dashboards), Projects (persistenter Kontext), Connectors und MCP (Datenquellen), Claude Code (analytische Skripte), Cowork (Desktop), Claude in Excel und Claude in Chrome.

• Tarife: Claude Pro, Claude Max, Claude Team, Claude Enterprise.

2. Prompting im Finanzkontext

• Prompt-Framework: Ziel, Datenkontext, Format, Validierung, Folgeauftrag.

• Prompt-Patterns: Extrahieren, Transformieren, Visualisieren, Erklären.

• Anti-Patterns: unklare Ziele, fehlende Prüfmechanismen, uneinheitliche Maßeinheiten.

3. Workshop KPI-Starter

• Input: Beispieldatei (Umsatz, Wareneinsatz, Betriebsausgaben, Abschreibung, Vorräte, Forderungen, Verbindlichkeiten).

• Output: KPI-Tabelle (EBIT, EBITDA, Nettomarge, Working Capital, Cash Conversion Cycle, Quick Ratio).

• Begleitend: Formel-Glossar, Plausibilitätscheck mit Prüf-Prompts, Dokumentation im Project.

4. Workshop Mini-Dashboard mit Claude Artifacts

• Erstellung von 3 bis 4 interaktiven Diagrammen (Umsatztrend, Kostenstruktur, EBIT-Marge, Cashflow-Übersicht).

• Management Summary unter 150 Wörtern mit drei Kernergebnissen und einer Handlungsempfehlung.

• Bereitstellung des Artifacts an Stakeholder, Versionierung im Project.

5. Datenqualität und Datenmanagement

• Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern, Normalisierung, Logik für Datums- und Maßeinheiten.

• Dokumentation: Quellen, Annahmen, Rechenproben, Versionierung.

Deep Dive und fortgeschrittene Anwendungen

6. Arbeiten mit offenen Finanzdatensätzen

• Quellen: World Bank, OECD, FRED (Federal Reserve Economic Data), IWF, Eurostat, Destatis, Bundesbank.

• Methoden: Harmonisierung von Frequenzen (monatlich, quartalsweise), Indexierung (Basisjahr), Berechnung von Jahres- und Monatsveränderungen.

7. Workshop Makro-Finance-Dashboard

• Vergleich von Ländern (Schweiz, Deutschland, USA).

• Erstellung von 5 bis 6 Visuals als Artifact, KPI-Header (aktueller Wert, Trend, Ampellogik).

• Briefing unter 200 Wörtern mit Unsicherheiten, Revisionen und Quellenangaben.

8. Workshop Szenario- und Sensitivitätsanalysen

• Entwicklung von Base-, Optimistic- und Pessimistic-Szenarien.

• Berechnung der Effekte auf EBITDA, Operating Cashflow, Zinsdeckungsgrad.

• Erstellung von Sensitivitätsmatrix, Delta-Charts, Handlungsempfehlungen (Risiken und Gegenmaßnahmen).

9. Connectors, MCP und automatisiertes Reporting

• Connectors und Model Context Protocol: Anbindung von Datenbanken, Sheets, Cloud-Speichern und ERP.

• Wiederkehrende Prompts, Monats-Templates, Schwellenwerte und Benachrichtigungen.

• Cowork: Berichts-Workflows direkt am Desktop orchestrieren.

• Governance: Prompt-Versionierung, KPI-Katalog, Quellenangaben.

10. Best Practices und Fallstudien

• Erfolgsfaktoren für die KI-Einführung im Rechnungswesen.

• Quick Wins versus Skalierung: vom Prototyp zur Abteilungslösung.

11. Ethische und rechtliche Aspekte

• Datenschutz, Mandantenschutz, Vertraulichkeit.

• Nachvollziehbarkeit (Erklärbarkeit), Verantwortlichkeiten und Audit-Trail.

• EU AI Act 2026: AI Literacy seit 2.2.2025, GPAI seit 2.8.2025, Hochrisiko-Annex III bis 2.12.2027.

• DSGVO-konforme Deployment-Optionen für Claude: Anthropic API mit DPA, AWS Bedrock Frankfurt, Hinweise zu Halluzinationen und Kontrollmechanismen.

In unseren Seminaren behandeln wir explizit die datenschutzrechtlichen Anforderungen beim KI-Einsatz im Rechnungswesen. Wir erläutern DSGVO-konforme Deployment-Optionen (EU-Hosting via Azure, AWS Bedrock etc.), weisen auf Risiken wie Halluzinationen hin und geben konkrete Handlungsempfehlungen für die betriebliche Umsetzung.