Personalisiertes Finance-Dashboard mit LLM

Engpass

Finanzielle Entscheidungen brauchen Zahlen, die niemand auswendig kann: Cashflow-Vorschau, Steuer-Hebel bei Gewinn-Spikes, langfristige Investitions-Auswirkungen. Klassisch warten diese Antworten bis zum Steuerberater-Termin im Quartal, zu spät für taktische Entscheidungen.

Lösung

• ◆Konsolidieren bestehende Finanzdaten (Buchhaltung, Banking, Verträge) in einer einheitlichen Basis.
• ◆Visualisieren historische und prognostizierte Cashflows in einem Dashboard mit klaren Sichten.
• ◆Verknüpfen ein LLM mit der Datenbasis: Es kann Forecasts laufen lassen und Hebel benennen (Beispiel-Logik: bei Gewinn-Spike auf §7g IAB-Rücklage oder Sonder-AfA hinweisen).
• ◆Liefern die Antworten on demand statt im Quartals-Rhythmus.

Wie es funktioniert

1. 01
   Datenbasis

   Eigene Finanzdaten werden in eine konsolidierte Tabelle/Datenbank zusammengeführt.
2. 02
   Visualisierung

   Power BI rendert Cashflow, Deckungsbeitrag, Investitions-Rückflüsse.
3. 03
   LLM-Anbindung

   Claude erhält die relevanten Datenausschnitte als Kontext und beantwortet konkrete Fragen.
4. 04
   Steuer-Hebel-Hinweise

   Bei auffälligen Mustern (z.B. Gewinn-Spike) zeigt das LLM mögliche Hebel mit Verweis auf Paragraphen, nicht als Beratung, sondern als Vorbereitung des Steuerberater-Gesprächs.

Wirkung

Die Vorausschau lässt sich jederzeit abrufen, nicht erst im Quartalstermin. Konkrete Beträge bleiben Sache des Steuerberaters, das Dashboard liefert die Fragen für das Gespräch.

Warum dieser Stack

Claude API

Reasoning auf strukturierten Datenausschnitten, transparente Begründungen. Eigene Finanzdaten, eigene Entscheidung; bei Kunden ein Open-Source-Modell auf eigener GPU oder ein freigegebener Anbieter.

Python

Daten-Aufbereitung und Forecasting-Logik in einem Stack.

Power BI

Vertraute Visualisierung mit Drill-Down, geteilt mit dem Steuerberater.