CSRD-Nachhaltigkeitsberichterstattung für Mandanten automatisiert vorbereiten
KI aggregiert ESG-Daten aus Mandantensystemen und strukturiert sie nach ESRS-Standards, Berater liefern CSRD-konforme Berichte schneller und mit höherer Datenqualität.
Für Unternehmen
Nicht nur lesen, umsetzen.
Wir entwickeln KI-Lösungen für genau deinen Anwendungsfall und begleiten dich bei der Einführung.
Das Problem
CSRD-Berichtspflicht betrifft ab 2025/2026 zehntausende deutsche Unternehmen. Berater verbringen 60–80 % der Projektzeit mit manuellem Daten-Harvesting aus ERP, HR und Einkaufssystemen, statt mit Analyse und Handlungsempfehlungen, für die Mandanten tatsächlich zahlen.
Die Lösung
NLP-gestützte Extraktion verbindet sich mit Mandantensystemen (ERP, HR, Lieferkettendaten) und extrahiert ESG-relevante Kennzahlen. Ein regelbasiertes ESRS-Mapping ordnet die Daten automatisch den Offenlegungsanforderungen zu, identifiziert Lücken und erzeugt einen strukturierten Berichtsentwurf, den der Berater prüft und finalisiert.
Der Nutzen
Daten-Harvesting-Phase von 4–6 Wochen auf unter 1 Woche reduziert. Projektkapazität pro Berater für 2–3× mehr CSRD-Mandate. Berichtsqualität durch systematische Vollständigkeitsprüfung gegen ESRS-Anforderungen erhöht.
Lösungsansätze
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Die vollständige Analyse enthält
- Kosten- & ROI-Vergleich
- Konkrete Tool-Empfehlungen
- Praxisszenario aus der Beratung
- Häufige Einstiegsfehler
- Realistischer Zeitplan
- DSGVO-Hinweise für DE
Passt das zu dir?
- Ihr betreut aktuell 3 oder mehr CSRD-pflichtige Mandate gleichzeitig
- Eure Berater verbringen über 50 % der Projektzeit mit Datenaggregation statt Analyse
- Ihr arbeitet mit Mandanten, die SAP, Navision oder DATEV einsetzen
- Ihr möchtet CSRD-Beratung als standardisierten Service skalieren statt als Individualprojekt
- Ihr habt bereits eine eigene CSRD-Methodik, aber die Umsetzung dauert zu lange
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Ich frage nicht, was KI kann. Ich frage, was du in deinem Alltag damit anfängst. Erst wenn ich eine ehrliche Antwort habe, entsteht daraus ein konkreter Use Case. Fehlt ein Anwendungsfall, der zu dir passt? Schreib mir kurz.