Finanzanalysen scheitern an einer bestimmten Stelle, wenn du sie einer AI überlässt: nicht an der Formulierung, sondern an den Zahlen. Ein allgemeiner Chatbot erstellt eine sauber aussehende Prognose mit einer von ihm erfundenen Wachstumsrate, einem nie begründeten WACC und vier Dezimalstellen, die eine nicht vorhandene Präzision suggerieren. Claude für Finanzanalysen sicher zu nutzen, hat weniger mit besserer Prosa zu tun als damit, die Annahmen offenzulegen, damit du sie hinterfragen kannst. Genau das ist die Aufgabe eines AI-Finanzanalysten: zuerst die Berechnungen zeigen, dann die Schlussfolgerung.
Miles ist die Funktion, die diese Reihenfolge durchsetzt. Er ist eine Finanzpersona, die du einmal in Claude, ChatGPT oder einen beliebigen AI-Chat lädst, und sein erster Schritt ist eine Annahmentabelle, keine Antwort. Eine Prognose, die du nicht hinterfragen kannst, ist eine Vermutung im Anzug.
DCF-Struktur, Peer-Group-Analyse, Hinweise auf die Qualität der Erträge und Investment-Memos - mit einem Basis- und einem Negativszenario statt einer einzelnen Zahl. Eine Datei, funktioniert in Claude, ChatGPT, Gemini oder Copilot.
Miles ansehen →Wo AI bei Finanzanalysen tatsächlich Fehler macht
Es hilft, die Fehlerquellen präzise zu benennen, denn es sind nicht die, die man erwartet. Das Modell schreibt nur selten Unsinn. Es schreibt etwas, das genau wie eine gute Analyse aussieht und im Kern falsch ist.
- Erfundene Vergleichswerte. Frage nach der „typischen Bruttomarge von SaaS“, und du erhältst eine selbstbewusste Zahl ohne Quelle. Sie kann ungefähr stimmen. Anhand der Antwort kannst du das nicht feststellen.
- Stille Annahmen. Eine Fünfjahresprognose braucht eine Wachstumsrate, einen Margenverlauf und einen Diskontierungssatz. Ein einfacher prompt wählt alle drei aus und erwähnt keinen davon.
- Rechenabweichungen. Sprachmodelle sagen Text voraus, keine Summen. Lange Ketten aus Multiplikationen und Aufzinsungen sind genau die Stellen, an denen sie Fehler machen, und der Fehler bleibt unsichtbar, weil das Layout weiterhin wie eine Tabellenkalkulation aussieht.
- Falsche Präzision. Ein Terminalwert von 4.271.883 $ wirkt, als hätte ihn jemand berechnet. Auf 4,3 Mio. $ gerundet, wirkt er wie das, was er ist: eine Schätzung, die auf einer von dir gewählten Wachstumsannahme beruht.
- Keine Warnung vor veralteten Daten. Sofern das Modell keinen Live-Zugriff hat, kennt es weder die heutigen Zinssätze und Multiplikatoren noch die Ergebnisse des letzten Quartals - und es weist nicht von sich aus darauf hin.
Nichts davon macht AI für Finanzanalysen unbrauchbar. Es macht unstrukturiertes AI für Finanzanalysen unbrauchbar. Die Lösung ist eine Funktion, die die Struktur erzwingt.
Was die Miles-Funktion verändert
Miles übernimmt zuerst den Teil, den ein einfacher prompt überspringt. Vor jeder Ausgabe trennt er, was du ihm gegeben hast, von dem, was er angenommen hat, und hält diese beiden Dinge für den Rest der Unterhaltung getrennt. Anschließend erstellt er ein Basisszenario und ein Negativszenario, denn eine einzelne Zahl ist keine Analyse. Jede von ihm geschätzte Zahl wird als Schätzung gekennzeichnet, damit du genau weißt, was du überprüfen musst, bevor die Datei deinen Laptop verlässt.
Was es tatsächlich hervorbringt
| Ausgabe | Was du erhältst |
|---|---|
| Abschlussanalyse | Gewinn- und Verlustrechnung, Bilanz und Kapitalflussrechnung mit Kennzahlenanalyse, Erkennung von Trends und Warnsignalen zur Ertragsqualität |
| DCF-Modell | Wachstumsannahmen, Margenprognose, WACC-Eingaben, Terminalwert und Sensitivitätstabelle, alle getrennt vom Ergebnis angegeben |
| Vergleichbare Unternehmen | Vergleichsgruppe ausgewählt und begründet, Handelsmultiplikatoren herausgearbeitet, Zielunternehmen im Vergleich dazu bewertet |
| Ergebnisbesprechung | Transkripte und Berichte, heruntergebrochen auf Änderungen der Prognosen, Entwicklungen bei den Risikohinweisen und die Themen in der Analysten-Fragerunde |
| Investment-Memo | Positivszenario, Negativszenario, zentrale Risiken und eine Empfehlung im Format eines Kreditausschusses |
| Kreditanalyse | Ermitteltes Covenant-Paket, Kreditgeber-Schutzmechanismen und Flexibilität des Kreditnehmers aus der Vereinbarung zusammengefasst |
Der prompt, der es ermöglicht
Wenn du das Verhalten vor dem Kauf sehen möchtest, sieht es so aus. Füge deine Zahlen darunter ein und sende:
Verhalte dich wie ein Finanzanalyst, der die nachstehenden Zahlen prüft. Gib vor jeder Ausgabe zwei separate Listen aus: 1. FAKTEN - nur Zahlen, die ich tatsächlich angegeben habe. 2. ANNAHMEN - alles, was du selbst auswählen musstest, jeweils mit dem Wert und einer Zeile, die erklärt, warum. Erstelle anschließend einen Basisfall und einen Negativfall. Zeige die Einflussfaktoren, nicht nur die Ergebnisse. Regeln: - Runde auf eine sinnvolle Genauigkeit und erkläre, warum du an dieser Stelle gerundet hast. - Kennzeichne jede geschätzte Zahl mit [est]. - Wenn eine Zahl von Marktdaten abhängt, die dir nicht vorliegen, sage das, statt sie auszufüllen. - Schließe mit den drei Eingaben ab, auf die die Antwort am empfindlichsten reagiert. Zahlen: [paste your P&L, revenue history or deal terms here]
Dieser prompt bringt dich allein schon weit. Der Mehrwert der Fähigkeit besteht darin, dass du dich nicht mehr daran erinnern musst: Die Aufteilung der Annahmen, die beiden Fälle, die Kennzeichnung mit [est] und die Sensitivitätsrangfolge erfolgen jedes Mal und bei jeder Frage, ohne dass du die Regeln erneut eingeben musst. Außerdem enthält sie die Frameworks, die ein prompt nicht bietet - die Prüfungen auf Warnsignale bei der Ertragsqualität, die Logik zur Auswahl von Vergleichsunternehmen und die Struktur des Memos.
Ein kurzes durchgerechnetes Beispiel
Angenommen, du bittest um eine Bewertung für ein Unternehmen mit einem Umsatz von 2 Mio. $ und einem Wachstum von 40 %. Ein einfacher Chatbot gibt eine Zahl zurück. Miles liefert die Zahl nach Folgendem:
| Eingabe | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Umsatz | 2,0 Mio. $ | Du |
| Wachstum, Jahr 1 | 40% | Du |
| Wachstum, Jahre 2-5 | Rückgang auf 15 % | [est] - kein Unternehmen hält fünf Jahre lang 40 % |
| Bruttomarge | 75% | [est] - Softwarestandard, ersetze ihn durch deinen Wert |
| Diskontierungssatz | 12% | [est] - privates Unternehmen in einer frühen Phase, passe den Wert an deine Risikoeinschätzung an |
| Terminalwachstum | 2.5% | [est] - Proxy für die langfristige Inflation |
Vier von sechs Eingaben stammen von ihm, nicht von dir. Das ist das ehrliche Bild jeder AI-Bewertung, die du jemals erhalten hast - der Unterschied besteht darin, dass du es hier sehen, mit der Abklingkurve argumentieren und beobachten kannst, wie sich die Antwort verändert. Diese Transparenz ist das gesamte Produkt.
Was du prüfen solltest, bevor du dich darauf verlässt
- Führe die Berechnung erneut durch. Übertrage das endgültige Modell in eine Tabellenkalkulation. Betrachte die AI-Ausgabe als Struktur und Logik, nicht als Taschenrechner.
- Ersetze jedes [est], das du kannst. Deine tatsächliche Marge ist jedes Mal besser als ein Branchenstandard.
- Ermittle die Multiplikatoren selbst. Vergleichsdaten ändern sich wöchentlich. Alles, woran sich das Modell aus seinen Trainingsdaten erinnert, ist per Definition veraltet.
- Überprüfe die Vergleichsgruppe. Ein plausibel klingendes Vergleichsunternehmen, das doppelt so groß ist oder einem anderen regulatorischen Umfeld unterliegt, kann die gesamte Bewertung unbemerkt verzerren.
- Denke daran, was dies nicht ist. Er strukturiert und erklärt Zahlen. Er ist keine Finanzberatung, und nichts davon sollte ungeprüft vor einen Investor oder Kreditgeber kommen.
Warum ein Skill statt eines gespeicherten Prompts?
Ein gespeicherter Prompt wird angewendet, wenn du daran denkst, ihn einzufügen. Ein geladener Skill gilt für das gesamte Gespräch, einschließlich der Anschlussfrage drei Nachrichten später, bei der du das Einfügen längst vergessen hättest. In der Finanzwelt ist das wichtiger als anderswo, denn die gefährliche Antwort ist meist die beiläufige: die schnelle Frage „Was wäre das ungefähr wert?“, die ohne die zugehörigen Leitplanken gestellt wird. Einmal geladen, gelten die Leitplanken für alles.
Für wen ist das gedacht?
Gründer, die ein Modell für eine Finanzierungsrunde oder ein Board-Paket erstellen, Finanzverantwortliche und FP&A-Teams, die den ersten Entwurf schneller brauchen, sowie alle, die das Modell einer anderen Person lesen und herausfinden müssen, ob sie ihm vertrauen können. Es läuft in Claude, ChatGPT, Gemini oder Copilot - überall dort, wo du einen System-Prompt einfügen kannst. Die Sammlung für Finanzen und Buchhaltung umfasst 90 Skills für Budgetierung, Reporting, Controlling und Analyse - jeder davon ein fokussierter Assistent statt eines allgemeinen Chatbots, von dem erwartet wird, alles abzudecken.
Finanzanalyse, CFO-Aufgaben, Investor-Reporting, Budgetplanung und Cashflow - fünf Agents, die die Aufgabe von Anfang bis Ende erledigen, statt eine Frage nach der anderen zu beantworten.
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Miles - AI-Skill für Finanzanalysen
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