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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.

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

LLM mit ESRS-Prompt für Erstmandate Envoria für DACH-Mittelstandsmandate Workiva für Enterprise-Skalierung
csrdesgnachhaltigkeitesrsreporting

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  • 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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