600+ Stunden pro Jahr zurück — Earnings-Analyse auf Knopfdruck.
Alprime wertet Finanzkennzahlen und Earnings aus — ein präzises, aber zeitfressendes Handwerk. Gemeinsam haben wir die Auswertung und Aufbereitung automatisiert. Resultat: über 600 Stunden pro Jahr, die nicht mehr in Routine, sondern in Analyse fliessen.
Ausgangslage
Alprime arbeitet mit dem, woran in der Finanzanalyse alles hängt: Earnings-Zahlen und Finanzkennzahlen. Diese Daten kommen in Zyklen herein — Quartal für Quartal, über ein ganzes Set an beobachteten Unternehmen hinweg. Jeder einzelne Bericht muss zusammengetragen, geprüft, in eine einheitliche Form gebracht und ausgewertet werden.
Das ist anspruchsvolle Arbeit, aber ein grosser Teil davon ist Routine: Zahlen aus Quellen ziehen, in dieselbe Struktur überführen, Kennzahlen rechnen, sauber aufbereiten. Diese Schritte wiederholen sich bei jedem Bericht und bei jedem Zyklus — und sie binden genau die Stunden, die eigentlich in die eigentliche Analyse und die Einordnung gehören sollten. Je mehr abgedeckte Unternehmen, desto stärker skaliert dieser manuelle Aufwand mit nach oben.
Die Frage war nicht, ob man hier Zeit verliert, sondern wie viel — und welcher Teil sich sauberer durch eine Maschine erledigen lässt als von Hand.
Lösung
Wir haben die Earnings-Berichte zum ersten Hebel gemacht. Konkret gebaut:
- KI-gestützte Earnings-Berichte — die Auswertung und Aufbereitung der Finanzkennzahlen läuft automatisiert. Daten werden eingelesen, in eine einheitliche Struktur gebracht und zu einem fertigen Bericht verdichtet. Der manuelle Teil schrumpft von «alles selbst zusammentragen» auf «prüfen und einordnen».
- Weitere KI-Projekte — von zusätzlicher Datenanalyse bis zur Prozessautomation. Diese Schiene wird laufend ausgebaut, statt in einem einmaligen Grossprojekt verbraucht zu werden.
Der Ansatz ist bewusst nüchtern: Nicht die ganze Analyse wird «wegautomatisiert» — das fachliche Urteil bleibt beim Menschen. Automatisiert wird die wiederholbare Vorarbeit, die bei jedem Bericht gleich abläuft. Genau dort steckt der Zeitgewinn, ohne dass die Qualität der Auswertung leidet.
Resultat
Die harte, von Alprime bestätigte Zahl: über 600 Stunden pro Jahr gespart. Das sind Stunden, die vorher in das manuelle Zusammentragen und Aufbereiten von Earnings-Daten geflossen sind — und jetzt frei sind für Analyse, Tiefe und zusätzliche Abdeckung.
Was 600 Stunden bedeuten, lässt sich grob einordnen: Bei einer konservativen Annahme von CHF 80 pro Stunde (interner Vollkostensatz) entspricht das einem Wertäquivalent von rund CHF 48'000 pro Jahr — eine grobe Modellrechnung, kein garantierter Wert. In der Finanzanalyse liegen reale Stundensätze qualifizierter Mitarbeitender eher höher, weshalb diese Zahl bewusst am unteren Rand angesetzt ist.
Genauso wichtig wie die Stunden: Die Earnings-Berichte waren der Einstieg, nicht der Endpunkt. Auf der gleichen Basis laufen weitere KI-Projekte, die Schritt für Schritt dazukommen — Datenanalyse, Prozessautomation. Der Hebel wächst mit, statt nach dem ersten Projekt zu versanden.
„Die automatisierten Earnings-Berichte nehmen uns die Routine ab. So bleibt Zeit für die eigentliche Analyse."
— Alprime
Transparenz zu den Zahlen: Die «600+ Stunden pro Jahr» sind eine reale, von Alprime bestätigte Angabe und unverändert übernommen. Das Wertäquivalent von rund CHF 48'000/Jahr ist unsere eigene grobe Schätzung, keine garantierte Zahl: 600 h × CHF 80/h (konservativer interner Vollkostensatz für ein CH-KMU). Reale Stundensätze in der Finanzanalyse liegen tendenziell höher — wir rechnen bewusst am unteren Rand, lieber unter Trend als über. Das angenommene Mengengerüst hinter den 600 Stunden (z. B. wiederkehrende Earnings-Zyklen über mehrere abgedeckte Unternehmen) dient nur der Plausibilisierung und ist als Annahme zu lesen, nicht als ausgewiesene Betriebskennzahl von Alprime.
Häufige Fragen
Sind die 600 Stunden eine reale Zahl oder geschätzt?
Die über 600 gesparten Stunden pro Jahr sind real und von Alprime bestätigt — wir haben sie unverändert übernommen. Geschätzt ist nur das daraus abgeleitete Franken-Äquivalent (rund CHF 48'000/Jahr), und zwar bewusst konservativ mit CHF 80 pro Stunde gerechnet.
Wird damit die Finanzanalyse komplett von einer KI gemacht?
Nein. Automatisiert wird die wiederkehrende Vorarbeit — Daten einlesen, vereinheitlichen, Kennzahlen aufbereiten, Bericht verdichten. Die fachliche Auswertung und Einordnung bleibt beim Menschen. Genau diese Aufteilung ist der Punkt: Zeit gewinnen, ohne die Qualität der Analyse abzugeben.
Lässt sich so etwas auch für andere Finanz- oder datenintensive KMU bauen?
Ja — überall dort, wo sich dieselbe Auswertung in Zyklen wiederholt (Quartalszahlen, Reportings, wiederkehrende Datenaufbereitung), ist der Hebel ähnlich. Wir starten typischerweise mit einem Audit, das die konkreten Stunden und eine vorsichtige Einsparungszahl ermittelt, bevor irgendetwas gebaut wird.
Wo bleibt bei euch Zeit liegen?
Macht die KI-Standortbestimmung (5 Minuten) oder bucht direkt ein Erstgespräch. Wir prognostizieren die Einsparung für eure Situation — bevor etwas gebaut wird.