PeriGuard
Nach einem Management-Buy-Out übernahm Ruben Faust bei PeriGuard – einem PE-geführten Produktions- und Serviceunternehmen aus Salzkotten (20 Mio. € Umsatz, ~50 Mitarbeitende) – als Berater und Interim-CFO die Stabilisierung und den Finance-Aufbau. Berichtslinie war der CEO.
Ausgangslage
Direkt nach dem Management-Buy-Out galt es, die Organisation zu stabilisieren, eine belastbare Finanzfunktion aufzubauen und die Bankenfinanzierung vorzubereiten – bei gleichzeitig zu optimierendem ERP und Supply Chain.
Herausforderung & Auftrag
Der Auftrag: Finance, Controlling, Reporting und FP&A aufbauen, die Bankenfinanzierung vorbereiten, das ERP (DATEV/CATUNO) optimieren samt Data Cleaning und die Lieferkette effizienter aufstellen.
Vorgehen & Ergebnis
Ruben Faust stabilisierte die Organisation nach dem MBO, baute Finance, Controlling, Reporting und FP&A auf, bereitete die Bankenfinanzierung vor und optimierte ERP und Supply Chain – eine Finanzbasis, auf der das Unternehmen weiterwächst.
Erreichte Ziele & Business-Partnering-Erfolge
- Organisationsstabilisierung nach Management Buy-Out
- Aufbau von Finance-, Controlling-, Reporting- und FP&A-Prozessen
- Business Planning und Bankenfinanzierungsvorbereitung
- ERP-Verbesserungen, Data Cleaning und Prozessoptimierung
- Auf- und Umsetzung eines Supply-Chain-Optimierungsprojektes
- Sparrings-Partner für den CEO
Datenbasis und Automatisierung
Eine Aufgabe aus diesem Mandat zeigt, was KI-Werkzeuge im Finanzbereich leisten und wo das Finanzurteil bleibt: die Klärung einer Versteigerung, die zehn Monate offen war. Sie begann mit einer Datenbasis, die keine Auswertung zuließ, und endete mit einer Belegkette, in der jede Zahl auf ihren Beleg zurückführt.
Was war zu klären, als die Versteigerung zehn Monate offen war?
Im September 2025 hatte ein Auktionsdienstleister rund 240 Lose aus dem übernommenen Anlagevermögen versteigert, Zuschlag rund 193 TEUR. Zwei Auszahlungen über 148 TEUR waren im Oktober und November 2025 eingegangen. Zehn Monate später war der Vorgang weder abgerechnet noch verbucht: Das Geld lag auf einem Zwischenkonto, die Umsatzsteuer war nicht angemeldet.
Zudem gab es gravierende Unstimmigkeiten auf der Seite des Versteigerungsdienstleisters zwischen real abgeholten Losen und vermeintlich abgeholten Losen. Diese Diskrepanz galt es aufzulösen und die Belegkette zu vervollständigen. Hinzu kamen Komplexitäten der Abrechnung mit Lieferungen ins Ausland, unvollständigen Gelangensbestätigungen und Mehrwertsteuerverrechnungen.
Die Inventarliste aus dem Kauf und die Losliste der Auktion hatten keine gemeinsame Kennung. Die Inventarliste führte 239 Positionen ohne Standort, Seriennummern bei 43 davon. Ein maschineller Zuordnungsversuch ergab 31 eindeutige Treffer, 40 mehrdeutige und 168 Lose ohne Treffer. Ein Weg von der Losliste ins Anlagevermögen existierte nicht.
Der Belegbestand umfasste 228 Dateien mit 598 PDF-Seiten, darunter 55 Käuferrechnungen in einer Sammelmappe und Rechnungen in bis zu drei Fassungen aus Storno, Gutschrift und Neuausstellung. Zahlungsvermerke standen nur in Dateinamen. Auf das Zahlungskonto des Dienstleisters gab es keinen Lesezugriff, jeder Geldfluss musste aus Belegen rekonstruiert werden.
Was ist mit KI-Werkzeugen entstanden?
Jedes der 239 Lose steht mit seiner vollständigen Rechnungskette in einem Register: Abrechnungsstufe, Beleggruppe, Verbleib laut Abrechnung. Das Register hat 4.153 Formeln und 513 Verweise auf Belege, das Dokumentenverzeichnis führt 275 Dateien mit Prüfsumme. Jede Zahl ist mit einem Klick auf den Beleg zurückführbar, das war die Bedingung für jede Forderung an die Gegenseite.
Jede Aussage im Bericht trägt einen von sieben Status: belegt, rechnerisch bestätigt, nach Angaben, Annahme, Vorschlag, entschieden, offen. Der Leser sieht bei jeder Zahl, wie hart sie ist. Die Sachverhaltsklärung für die Gegenseite hatte 27 Klärungspunkte, das interne Wissensdokument 21 Kapitel mit Chronologie ab November 2024 und 20 dokumentierten Fallstricken.
Das Archiv hat 271 Dateien und 374 Querverweise. Jeder Querverweis wurde maschinell geprüft, keiner läuft ins Leere. Ein Abschlussprüfer, ein Steuerberater oder ein Nachfolger im Finanzbereich kann damit jede Zahl der Schlussabrechnung nachvollziehen, ohne eine Person fragen zu müssen, die den Vorgang im Kopf hat.
Was kam für PeriGuard dabei heraus?
Aus einem scheinbar unentwirrbaren Datenkonvolut wurde ein durchgängiges, auditierbares Beleg- und Datenpaket, welches korrekt verbuchbar, abstimmbar und in gegenseitigem Einvernehmen gelöst werden konnte.
Die Maschine hat rund 600 Seiten gelesen und jede Zahl mit ihrem Beleg verbunden. Was gefordert und was zurückbehalten wird, hat sie nicht entschieden. Verhandlungsweg, Klärungstermin, Vorgabe an die Gegenseite und die Trennung in ein Außen- und ein Innendokument waren Finanzurteil, und dieses Urteil setzt Bilanzierungs- und Umsatzsteuerkenntnis voraus.
Wer hat die Arbeit geprüft, bevor sie zum Kunden ging?
Vor der Abgabe prüft ein zweites, getrenntes KI-System die Arbeit kritisch, ohne Kenntnis des Arbeitswegs. Es ist kein Prüfer und ersetzt keinen. Es findet, was der eigene Blick nach vier Wochen im Vorgang nicht mehr sieht. In diesem Mandat lief die Prüfung zweimal, am 24.08. und 31.08.2026, mit Feststellungen, die übernommen wurden.
Was hat sich zwischen dem 30.07. und dem 31.08.2026 verändert?
| Gegenstand | Stand 30.07.2026 | Stand 07.09.2026 |
|---|---|---|
| Versteigerung | zehn Monate offen, Geld auf einem Zwischenkonto, Umsatzsteuer nicht angemeldet | abgerechnet, verbucht und einvernehmlich abgeschlossen; jede Zahl mit Beleg |
| Belegkette | 228 Dateien, Zahlungsvermerke nur in Dateinamen, 31 von 239 Losen zuordenbar | 239 Lose mit Rechnungskette, 513 Belegverweise, 374 Querverweise maschinell geprüft |
| Dauer | zehn Monate ohne Abschluss | Einigung im August 2026 |
Die Tabelle zeigt, warum die Datenbasis vor der Automatisierung kommt. Kein Werkzeug hätte die Versteigerung abrechnen können, solange Losliste und Inventarliste keine gemeinsame Kennung hatten. Erst die vollständige Belegkette machte jede weitere Auswertung zu einer Formel. Das ist die Reihenfolge, die auch die Leistungsseite KI-Automation im Finanzbereich beschreibt.
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»Ruben war in der Übergangszeit ein großartiger Support. Wir kennen uns aus verschiedenen vorangegangenen Projekten. Ich wusste, dass ich seine breite Expertise gut gebrauchen konnte. Ruben hat meine uneingeschränkte Empfehlung!«— Gordon Peters, CEO, PeriGuard