KI-Serie · Artikel 2 von 3
Früher habe ich für ein Finanzmodell rund 40 Stunden gebraucht. Gut 80 % davon war Bauen: Formeln, Verknüpfungen, Fehlersuche. Für die Beratung blieb der Rest.
Heute steht ein Modell in 10 bis 15 Stunden. Und der Anteil von Beratung und Analyse liegt bei rund 60 %. Das Modell ist dabei nicht schlechter geworden. Es ist besser geprüft.
150
Bausteine in meiner Bibliothek
10 bis 15 h
statt 40 Stunden Entwicklung
60 %
Beratung und Analyse statt 20 %
Im ersten Artikel ging es darum, wie schnell KI im Financial Modelling geworden ist. Hier zeige ich, wie ich heute konkret arbeite. Mit Bausteinen, mit drei Werkzeugen und mit einer klaren Arbeitsteilung zwischen mir und der KI.
Das Prinzip: Modelle aus Bausteinen
Meine Modelle waren schon immer modular aufgebaut. Ein Beispiel: ein Maschinenhersteller. Verkaufsmodell, Materialkosten, Warenbestand, allgemeine Kosten, Abschreibung, Finanzierung, Kontokorrent, Eigenkapital. Jeder Bereich ist ein eigener Block. Mit eigenen Annahmen und eigener Rechenlogik.
Über die Jahre habe ich gemerkt: Diese Blöcke wiederholen sich. Die Abschreibung funktioniert bei den meisten Unternehmen ähnlich. Das Kontokorrent wird immer gleich ausgelöst, sobald die Liquidität unter den Mindestbestand fällt. Egal ob Maschinenbauer oder Tech-Entwickler.
Ein Modell, viele Bausteine
Beispiel Maschinenhersteller
Verkaufsmodell
individuell je Kunde
Materialkosten
individuell je Kunde
Warenbestand
Annahmen + Rechenlogik
Allgemeine Kosten
Annahmen + Rechenlogik
Abschreibung
individuell je Kunde
Finanzierung
aus der Bibliothek
Kontokorrent
aus der Bibliothek
Eigenkapital
aus der Bibliothek
↓
GuV
Bilanz
Cashflow
individuell gebaut
aus der Bausteinbibliothek
Illustrativ. Welche Bausteine individuell sind, hängt vom Kunden ab.
Diese Struktur habe ich für die KI sauberer aufbereitet. Heute liegen rund 150 Bausteine als kleine, eigenständige Excel-Dateien in meiner Bibliothek. Jeder Baustein ist im Obsidian-Vault dokumentiert: was er rechnet, welche Annahmen er braucht, wie er mit anderen Blöcken verbunden ist.
Die Werkzeuge
Ich arbeite mit drei Werkzeugen und einer Bibliothek. Jedes hat eine klare Aufgabe.
Drei Werkzeuge, eine Bibliothek
Material
Bausteinbibliothek
rund 150 kleine Excel-Dateien
je ein Block mit Annahmen und Rechenlogik
Wissen
Obsidian‑Vault
Dokumentation aller Rechenwege
Zusammenhänge zwischen den Bausteinen
Bauen
Claude Code
arbeitet mit Bibliothek und Dokumentation
schreibt Bausteine per Python in Excel
Arbeiten im Modell
Claude in Excel
direkt in der geöffneten Arbeitsmappe
Anpassungen und Fragen zum Modell
Mein Arbeitsaufbau, Stand November 2026.
Wichtig: Es gehen keine Kundendaten in die KI. Die KI arbeitet nur mit meinen Rechenwegen und meinen ersten Entwürfen. Echte Zahlen kommen erst ins Modell, wenn der Aufbau steht und geprüft ist.
Der Ablauf in fünf Schritten
So entsteht heute ein Finanzmodell. Von der ersten Anforderung bis zum Gespräch über die Ergebnisse.
Fünf Schritte zum Modell
Wer macht was?
1
Anforderung
Ich
Ich erkläre der KI, was der Kunde braucht: Branche, Geschäftsmodell, Fragestellung.
2
Baustein-Empfehlung
KI
Die KI schlägt passende Bausteine aus der Bibliothek vor.
3
Aufbau
Ich + KI
Die KI schreibt die Bausteine ins Modell. Ich verknüpfe sie und baue die individuellen Teile.
4
Modell-Audit
Ich + KI
Die KI prüft das Modell nach meinen Prüfparametern. Ich bewerte jedes Feedback und verbessere.
5
Echte Zahlen und Gespräch
Ich
Ich fülle das Modell mit den Zahlen des Kunden. Danach geht es um Ergebnisse, Szenarien und Sensitivitäten.
ich
KI
gemeinsam
Mein Ablauf, Stand November 2026.
Schritt 1 bis 3: Bausteine statt leeres Blatt
Ein neues Modell beginnt nicht mehr mit einem leeren Tabellenblatt. Ich beschreibe der KI, was der Kunde braucht. Die KI empfiehlt die passenden Bausteine. Was neu ist, etwa ein Umsatzmodell für ein bestimmtes Geschäftsmodell, wird ein neuer Block.
Ehrlich gesagt: Ganz rund läuft das noch nicht. Die KI kann einen Baustein nicht einfach kopieren. Sie schreibt mit Python in Excel und muss jeden Block dafür neu erstellen. Dabei passieren manchmal Fehler.
Das ist nicht schlimm. Die Verknüpfungen zwischen den Blöcken mache ich selbst. Und ich konzentriere mich auf die Bereiche, die beim Kunden wirklich individuell sind. Dort entsteht der Wert des Modells.
Schritt 4: das Modell-Audit
Hier bringt mir die KI den größten Mehrwert. Wenn das Modell steht, prüft die KI es nach festen Parametern, die ich über die Jahre entwickelt habe.
So läuft das Audit
Von der KI geprüft, von mir bewertet
Fertiges Modell
→
KI-Audit nach festen Parametern
→
Detaillierter Report
→
Meine Bewertung
→
Verbessertes Modell
✓
Bilanz geht auf
in jeder Periode, ohne Ausnahme
✓
GuV wirkt durch
eine Änderung in der GuV zeigt sich in Cashflow und Bilanz
✓
Eigener Prüfkatalog
feste Parameter, die ich selbst entwickelt habe
Ein Audit dauert manchmal bis zu einer Stunde.
Die KI testet, ob die Bilanz in jeder Periode aufgeht. Und ob eine Änderung in der GuV tatsächlich im Cashflow und in der Bilanz ankommt. Das klingt banal. In der Praxis ist genau das die häufigste Fehlerquelle: eine Verknüpfung, die fehlt, und keiner merkt es.
Am Ende steht ein detaillierter Report. Das dauert manchmal eine Stunde. Jedes Feedback bewerte ich selbst. Nicht jeder Hinweis ist ein Fehler. Aber jeder Hinweis ist es wert, angeschaut zu werden. Dann verbessere ich das Modell.
Schritt 5: echte Zahlen, echtes Gespräch
Erst jetzt kommen die Zahlen des Kunden ins Modell. Ich bespreche das Ergebnis mit ihm, passe Details an. Und dann geht es um das, was eigentlich zählt: Szenarien und Sensitivitäten. Was passiert, wenn der Umsatz ein Jahr später kommt? Wenn der Zins steigt? Wenn ein großer Kunde wegfällt?
Was sich für den Kunden ändert
Der größte Vorteil für den Kunden ist der Preis. Wo ich früher rund 40 Stunden Entwicklung gebraucht habe, bin ich heute nach 10 bis 15 Stunden fertig. Weniger Stunden heißt geringere Kosten.
Der zweite Vorteil ist wichtiger. Es bleibt deutlich mehr Zeit, um über die Ergebnisse zu sprechen und auf die Fragen des Kunden einzugehen.
Weniger bauen, mehr beraten
Entwicklungszeit pro Modell
Früher
ca. 40 h
Heute
10 bis 15 h
Wofür die Zeit im Projekt draufgeht
Früher
80 %
20 %
Ich baue. Der Kunde simuliert.
Heute
40 %
60 %
Die KI baut auf meiner Vorarbeit auf. Ich bespreche die Ergebnisse.
Modellbau
Beratung und Analyse
Eigene Erfahrungswerte, Stand November 2026.
Früher war die Rollenverteilung klar. Ich habe gebaut, der Kunde hat mit dem Modell simuliert. Mein Fokus lag auf der Excel-Erstellung. Heute baut die KI auf meiner Vorarbeit auf, und ich verbringe die meiste Zeit im Gespräch mit dem Kunden.
Die entscheidende Erkenntnis
Die KI spart keine Beratung. Sie spart Bauzeit. Und die gewonnene Zeit geht in die Beratung.
Architekt statt Handwerker
Ein Architekt mauert nicht selbst. Er zeichnet den Plan, rechnet die Statik und spricht mit dem Bauherrn. Genau so sieht meine Arbeit heute aus.
Was ein Architekt tut
und was das im Financial Modelling heißt
Am Bau
Im Finanzmodell
Plan zeichnen
→
Struktur und Bausteine festlegen
Statik rechnen
→
Modell-Audit und Bilanz-Check
Mit dem Bauherrn sprechen
→
Szenarien und Ergebnisse besprechen
Mauern
→
übernimmt zunehmend die KI
Eigene Darstellung.
Die Kernaussage: Die KI baut schneller. Aber ob das Modell stimmt und was die Zahlen für den Kunden bedeuten, entscheidet weiter ein Mensch.
Häufige Fragen
Gehen Kundendaten in die KI?
Nein. Die KI arbeitet nur mit meinen Rechenwegen, meiner Bausteinbibliothek und meinen ersten Entwürfen. Die echten Zahlen trage ich erst ein, wenn das Modell steht und geprüft ist.
Kann die KI ein Modell allein aus Bausteinen bauen?
Noch nicht verlässlich. Die KI schreibt jeden Baustein neu ins Modell, dabei entstehen manchmal Fehler. Die Verknüpfungen und die individuellen Teile mache ich selbst.
Was prüft das Modell-Audit?
Ob die Bilanz in jeder Periode aufgeht, ob Änderungen in der GuV in Cashflow und Bilanz ankommen, und weitere feste Parameter aus meinem eigenen Prüfkatalog. Jedes Ergebnis bewerte ich selbst.
Wird ein Finanzmodell dadurch günstiger?
Ja. Die Entwicklungszeit sinkt von rund 40 auf 10 bis 15 Stunden. Die gewonnene Zeit fließt in Szenarien, Sensitivitäten und das Gespräch über die Ergebnisse.
Fazit
150 Bausteine, drei Werkzeuge, fünf Schritte. Die KI empfiehlt, baut und prüft. Ich lege die Struktur fest, verknüpfe, bewerte und berate. Aus 40 Stunden Entwicklung werden 10 bis 15. Aus 20 % Beratung werden 60 %.
Erst das Geschäftsmodell verstehen, dann modellieren. Daran hat die KI nichts geändert. Sie hat nur mehr Zeit dafür geschaffen.
Im nächsten Artikel · Teil 3 von 3
Immer dranbleiben: Verstehen und bewerten statt erstellen. Wie ich die nächsten Entwicklungen sehe.
Finanzmodellierung
Lieber über Zahlen sprechen als über Formeln?
Ein modular aufgebautes, geprüftes 3-Statement-Modell. Und Zeit für die Szenarien, die dein Geschäft wirklich bewegen.
Hinweis: Dieser Beitrag beschreibt meine persönliche Arbeitsweise mit KI-Werkzeugen. Zeit- und Anteilsangaben sind eigene Erfahrungswerte. Er stellt keine Steuer-, Rechts- oder Anlageberatung dar.
Transparenzhinweis gemäß EU AI Act: Dieser Artikel wurde von René Levermann verfasst. Bei der Erstellung wurden KI-gestützte Werkzeuge zur Rechtschreibprüfung, sprachlichen Überarbeitung und Darstellung eingesetzt.