RMEP – Financial Reporting 2.0: Automatisiertes Portfolio-Reporting

RMEP – Financial Reporting 2.0: Automatisiertes Portfolio-Reporting

RMEP

RMEP ist eine Beteiligungsgesellschaft, die in führende digitale Plattformen und Marktplätze investiert und ihr Portfolio aktiv weiterentwickelt — mit professionellem monatlichem Reporting an Investment Committee und Gesellschafter.

Mehr über das Projekt

Agentische End-to-End-Pipeline, die das monatliche Portfolio-Reporting einer Beteiligungsgesellschaft automatisiert — von den Excel-Inputs der Portfolio Companies bis zum fertigen Report-PDF mit deterministischen QA-Gates und Human-in-the-Loop-Freigabe.

Projektzeitraum

04/2026 – laufend (Pilotprojekt)

Kategorie

AI-Automation / Agentic Workflows / Financial Reporting

Branche

Beteiligungsgesellschaft / Private Equity

Meine Rolle

AI Engineer & Automation Architect (Konzeption, Skills, QA-Pipeline, End-to-End-Automation)

Ausgangssituation

Das monatliche Portfolio-Reporting für Investment Committee und Gesellschafter lief über einen manuell gepflegten Excel-Prozess: zeitaufwändig, personenabhängig und schwer skalierbar. Die Daten von zehn Portfolio Companies lagen verteilt in Dropbox-Excels und einem komplexen Cashflow-Modell — jede Reporting-Runde hing an einzelnen Personen als Bottleneck.

Lösung

Aufbau einer agentischen End-to-End-Pipeline auf Basis von Claude Skills: automatischer Datenabruf der PortCo-Excels, Vollständigkeits- und Plausibilitätschecks, deterministische Berechnungs-Tools in Python, automatische Generierung des mehrseitigen Report-PDFs sowie ein hartes QA-Gate, das die berechneten Daten validiert (Aggregat = Summe der Teile, P&L-Bridge, Vergleichbarkeitsregeln). GitHub Actions dient als serverloser Workflow-Runner, Claude Code CLI als agentische Ausführungsschicht, Slack/E-Mail als Human-in-the-Loop-Interface — inklusive Self-Repair-Mechanismus über automatische Pull Requests.

Technologie-Stack

  • Claude Code CLI + Agent Skills (agentische Ausführungsschicht / Report-Generierung)
  • GitHub Actions (serverloser Workflow-Runner, Scheduling, Versionierung)
  • Python (deterministische Berechnungs- und QA-Tools)
  • Dropbox API (Datenabruf der PortCo-Excels)
  • Google Sheets API (zentrale Master Data / Single Source of Truth)
  • GitHub Pull Requests (kontrollierter Self-Repair-Mechanismus)

Ergebnis & Impact

  • Monatlicher Portfolio-Report ohne manuellen Erstellungsaufwand — vorher mehrere Personentage pro Monat
  • Personenunabhängiger, versionierter und nachvollziehbarer Prozess statt Excel-Bottleneck
  • Deterministische QA-Gates sichern die Datenqualität vor jedem Versand
  • Blueprint für weitere Automatisierungs-Use-Cases beim Kunden (Datenarchitektur bis hin zu BigQuery & Chat-with-your-Data)