Sechs Wochen bis zum nächsten Berichtszyklus. Die ERP-Daten des Konzerns waren kaum zu extrahieren, das über Jahre veränderte Reporting-Template konnte niemand mehr erklären — auch kein Vorberater. HGB- und IFRS-Kontenpläne entsprachen sich nicht eins zu eins, Innenumsätze und gruppeninterne Verrechnungen waren unsichtbar. Eine echte Konsolidierung hatte es in diesem Konzern mit deutschen und französischen Gesellschaften nie gegeben.
Es ging nicht um eine große Transformation, sondern um einen präzisen Eingriff in einen laufenden Prozess — unter Zeitdruck und mit einem Ergebnis, das tragen musste.
Erst der Schmutz, dann der Bericht
Der Reflex in einer Data-Cleaning-Journey ist, sofort den sauberen Bericht zu bauen. Wir haben das Gegenteil getan. Der erste Report war eine Diagnose des Schmutzes selbst: Welche Buchungen tragen keine Kostenstelle, welche Stellen haben keinen Namen, wo verstecken sich Dubletten und Phantomkonten? Erst mit dieser Landkarte haben wir bereinigt — Fuzzy-Matching gegen Dubletten, Clustering, um zu erkennen, welche Kunden zur Gruppe gehören.
Kommt Ihnen das bekannt vor?
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KI übernimmt die Übersetzungsarbeit
Für das Konten-Mapping zwischen deutschen und französischen Büchern übernahm die KI die Schwerstarbeit: Jedes Konto wurde in Klartext beschrieben, in beide Sprachen übersetzt und semantisch über eine Vektordatenbank abgeglichen. Das Ergebnis war ein Similarity-Index statt einer fragilen Handtabelle. Die Pipelines liefen täglich und DSGVO-konform über APIs.
Was vorher niemand zusammenbrachte, lag plötzlich sauber auf dem Tisch.
Bankfähig in sechs Wochen
Innerhalb von sechs Wochen hatte der Konzern ein Reporting, das er seinen Banken vorlegen konnte. HGB- und IFRS-Sicht schalten heute auf Knopfdruck um; Differenzen werden sofort sichtbar und lassen sich Zeile für Zeile erklären. Erstmals wurden Innenumsätze und gruppeninterne Verrechnungen sauber ausgewiesen — das Fundament einer echten Konsolidierung.
Ein großer Teil des Konten-Matchings kam eins zu eins automatisiert zurück; was blieb, war ein kurzer, erklärbarer Review statt wochenlanger Handarbeit. Ein pragmatischer Eingriff — kein Leuchtturm, sondern ein sauberes, belegbares Ergebnis, pünktlich geliefert.
Drei Dinge, die Sie mitnehmen können
- Diagnose vor Bereinigung. Wer sofort den sauberen Bericht bauen will, übersieht die eigentliche Fehlerquelle. Erst die Landkarte des Schmutzes macht die Bereinigung zielgerichtet.
- KI als Übersetzer, nicht als Blackbox. Ein Similarity-Index aus Klartextbeschreibungen ist nachvollziehbarer und wartbarer als jede manuell gepflegte Mapping-Tabelle.
- Pragmatismus schlägt Perfektion. Unter echtem Zeitdruck zählt ein belastbares, erklärbares Ergebnis mehr als ein perfektes Konzept, das den Termin verpasst.