Rexfin vs. Aleph: KI-natives FP&A vs. die abgestimmte Modellierungsebene für KI

Aleph und Rexfin sitzen beide zwischen Ihren Finanzdaten und den Menschen (oder der KI), die Fragen dazu stellen. Sie lösen jedoch unterschiedliche Teile des Problems, und die falsche Wahl kostet Sie ein Quartal.

Aleph ist eine KI-native FP&A-Plattform. Sie verbindet Echtzeitdaten mit Ihren Tabellen, automatisiert das Reporting und gibt Finanzteams eine Planungsumgebung, die sich weiterhin wie Excel anfühlt. Wenn Ihr Team in Tabellen plant und aufhören möchte, Daten von Hand zu exportieren, ist Aleph für Sie gemacht.

Rexfin ist enger gefasst und tiefer. Es ist die verlässliche Finanzmodellierungsebene für KI: Es zieht Daten aus Ihrem ERP, Ihrer Buchhaltung und Ihren Tabellen, baut ein einziges abgestimmtes Modell und lässt die KI exakte Zahlen abrufen und Berechnungen deterministisch ausführen. Das Ziel ist nicht, Ihre FP&A-Suite zu ersetzen. Es ist, KI bei Finanzdaten vertrauenswürdig zu machen, sodass die Zahlen mit der Quelle übereinstimmen, statt geraten zu werden.

Auf einen Blick

	Aleph	Rexfin
Kernaufgabe	KI-natives FP&A und Planung in Tabellen	Abgestimmte Finanzmodellierungsebene für KI
Am besten geeignet für	Mittlere bis große Finanzteams, die in Excel/Sheets planen	Teams, die von der KI exakte, prüffähige Zahlen brauchen
KI-Ansatz	KI-Agenten und Assistenten über den gesamten Workflow	KI ruft aus einem Modell ab; Berechnungen laufen deterministisch
Datenabstimmung	Systemübergreifend, mit manueller Prüfung KI-vorgeschlagener Korrekturen	Vorab in ein einziges Modell abgestimmt, bevor die KI darauf zugreift
Woher die Zahlen kommen	Synchronisierte Daten, dargestellt in Tabellenmodellen	Ein abgestimmtes Modell, zurückverknüpft mit der Quelle
Prüfpfad	Eine Zahl durch Tabellenformeln und synchronisierte Daten nachverfolgen	Jede Zahl lässt sich zu einem Quelldatensatz im abgestimmten Modell zurückverfolgen
MCP-/KI-Operator-Zugriff	Aleph MCP verbindet Claude, ChatGPT und Cursor mit Alephs eigenen, verbundenen Daten	Rexfins MCP-Server macht ein abgestimmtes, quellenbelegtes Modell für jeden KI-Operator zugänglich
Einrichtung	Implementierung am selben Tag in Aussicht gestellt; 150+ Konnektoren	Quellen verbinden, Modell bauen, dann für die KI zugänglich machen
Preismodell	Auf Anfrage, gestaffelt (vermutlich pro Platz/Nutzung)	Demo buchen für ein zugeschnittenes Angebot

Wo Aleph stark ist

Alephs größter Vorteil ist, dass es Finanzteams dort abholt, wo sie ohnehin arbeiten. Die bidirektionale Tabellenintegration belässt Excel und Google Sheets als Modellierungsoberfläche, sodass Analysten ihr Handwerk nicht in einer neuen Anwendung neu erlernen müssen. Das ist ein echter Grund, warum Teams es schnell einführen und tatsächlich dabei bleiben.

Die Konnektorbibliothek ist umfangreich. Mit über 150 Integrationen für NetSuite, QuickBooks, Workday, Salesforce, Snowflake sowie die üblichen HRIS- und ATS-Systeme kann Aleph Personaldaten und systemübergreifende Daten konsolidieren, die sonst in einem Dutzend Exporten verstreut lägen. Für ein Unternehmen mit 500 Mitarbeitenden und unordentlichen Quellsystemen ist diese Breite entscheidend. No-Code-Dashboards reduzieren die manuelle Reporting-Arbeit erheblich, und das Versprechen einer Implementierung am selben Tag ist für Teams mit sauberen Daten und einer dedizierten Finance-Ops-Funktion durchaus glaubwürdig.

Auch beim Thema KI geht Aleph mit Augenmaß vor. Es setzt Agenten und Assistenten ein, um die Integration zu beschleunigen, Daten zu bereinigen und Korrekturen vorzuschlagen, und legt darüber Abfragen in natürlicher Sprache. Für Ad-hoc-Reporting und die jährliche Budgetplanung nimmt diese Kombination viel mühsame Kleinarbeit ab.

Wo Aleph Lücken lässt

Aleph ist ehrlich, was die eigene Grenze angeht: „KI ist nur so gut wie die Daten, auf die sie Zugriff hat.” Das ist der Kern. Die Plattform verbindet Systeme und schlägt Korrekturen vor, doch die Abstimmung über verschiedene Quellen hinweg stützt sich weiterhin auf die menschliche Prüfung dieser KI-Vorschläge. Es ist nicht garantiert, dass das Modell abgestimmt ist, bevor die KI beginnt, Fragen zu beantworten – ein LLM kann also nach wie vor eine Zahl liefern, die sich nicht vollständig deckt.

Die Excel-Abhängigkeit schneidet in beide Richtungen. Vertraute Arbeitsabläufe sind eine Stärke, doch die starke Abhängigkeit von Tabellen begrenzt, wie weit manche Teams cloud-nativ gehen können, und Tabellenlogik ist bekanntlich schwer Zeile für Zeile zu prüfen. Wenn die KI eine Zahl zieht, möchten Sie sie zu einer Quelle zurückverfolgen können – nicht zu einer Formel drei Registerkarten weiter.

Dann ist da noch die Realität der Einrichtung. Das Versprechen „am selben Tag” trifft für manche zu, doch mehrere Teams berichten von anfänglicher Komplexität, und die Implementierungskosten fallen für kleinere Organisationen ohne Finance Ops hoch aus. Auch das Volumen an unabhängigen Bewertungen ist dünner als bei etablierten Anbietern, sodass Sie zum Teil auf Basis der Demo kaufen.

Alephs KI-Seite geht weiter als die meisten Wettbewerber und behauptet „vollständig beobachtbare KI … keine Black Box, kein Halluzinationsrisiko”, ohne dahinterliegenden Mechanismus zu benennen: keine Quellenangabe je Zelle, kein Export-Gate, kein Replay-Protokoll. Vertrauen wird über Data Governance und G2-Badges behauptet, nicht belegt. Aleph nennt das Beobachtbarkeit; Rexfins Argument ist enger gefasst und mechanisch: ein Export-Gate, das ungeprüfte Zahlen blockiert, eine Cite-or-refuse-Regel und ein Audit-Log, das nachvollzieht, wie jede Zahl beantwortet wurde. Beobachtbarkeit zeigt den Workflow rund um eine Zahl; Verifizierbarkeit belegt die Zahl selbst. Die ausführliche Abgrenzung finden Sie unter Erklärbarkeit vs. Verifizierbarkeit.

Aleph greift außerdem ernsthaft nach dem Terrain „Claude für die Finanzabteilung”: Eine kostenlose Claude-Skills-Bibliothek (sechs herunterladbare Prompt-Vorlagen) steht auf einem Blog- und Webinar-Cluster rund um Vibe-Coding und MCP-Suchbegriffe. Es lohnt sich, genau zu sein, was ein Claude Skill ist: Er formatiert, wie eine Frage gestellt wird; er ändert nichts daran, ob die Zahl dahinter abgestimmt ist. Rexfins MCP-Server funktioniert umgekehrt: Er macht eine bereits abgestimmte, quellenbelegte Zahlenebene zugänglich, sodass der Skill obendrüber nicht raten muss (mehr dazu unter MCP als Transportweg, nicht als Verifizierung). Dieselbe Vorsicht gilt für alles, was auf Alephs Daten vibe-gecodet wird, bevor eine Zahl daraus verwendet wird.

Wo Rexfin anders ist

Rexfin behandelt die Abstimmung als Fundament, nicht als Aufräumschritt. Es verbindet Ihr ERP, Ihre Buchhaltungsdaten und Ihre Tabellen und harmonisiert sie zu einem Modell, in dem die Zahlen bereits übereinstimmen. Erst dann erhält die KI Zugriff. Wenn Sie also nach dem Deckungsbeitrag je Segment fragen, ruft die KI die exakte Zahl aus dem Modell ab und führt die Berechnung deterministisch aus. Sie nähert sich nicht aus Text an.

Dieser Unterschied zeigt sich in dem Moment, in dem Zahlen belastbar sein müssen. Mit Rexfin lässt sich jede Zahl, die eine KI zurückgibt, bis zur Quelle zurückverfolgen, und Szenarien laufen gegen dieselbe abgestimmte Basis statt gegen einen Stand, den jemand letzte Woche exportiert hat. Sie erhalten eine KI, die Sie einem CFO vorlegen können, ohne nach jeder Antwort manuell nachprüfen zu müssen.

Rexfin versucht nicht, Ihre vollständige Planungs-Suite zu sein. Es ist die vertrauenswürdige Daten- und Modellierungsebene unter allem, was Sie zur Planung nutzen.

Wofür sollten Sie sich entscheiden

Wählen Sie Aleph, wenn Ihre Priorität eine vollständige FP&A-Plattform ist: Budgetierung, Dashboards, Konsolidierung von Personaldaten und Analysten, die weiterhin in Tabellen planen möchten. Es ist eine starke, schnell einsatzbereite Wahl für mittlere bis große Teams, die KI-Unterstützung über den gesamten Planungsworkflow hinweg wünschen.

Wählen Sie Rexfin, wenn Ihr Problem das Vertrauen ist. Wenn Sie KI vor Finanzdaten stellen und jede Zahl exakt mit der Quelle übereinstimmen muss, ist der Ansatz des abgestimmten Modells genau das, was das sicher macht. Die beiden schließen sich nicht gegenseitig aus: Rexfin kann die verlässliche Ebene sein, die saubere, abgestimmte Zahlen in die Werkzeuge einspeist, die Ihr Team bereits einsetzt.

FAQ

Wie viel kostet Aleph, und wie kalkuliert Rexfin den Preis? Aleph veröffentlicht keine Listenpreise. Die Pläne werden auf Anfrage erstellt und sind gestaffelt, und die meisten Käufer landen nach einem Verkaufsgespräch bei Konditionen pro Platz oder nach Nutzung, was kleinere Teams ohne dedizierte Finance Ops häufig preislich ausschließt. Auch Rexfin kalkuliert auf Anfrage, jedoch zugeschnitten auf die Datenquellen und das Modell, die Sie tatsächlich benötigen, statt auf eine Anzahl von Analysten. Fragen Sie in beiden Fällen die Implementierungsgebühr separat ab. Dieser Posten verschiebt die tatsächliche Zahl des ersten Jahres stärker als das Abonnement.

Was bedeutet der Wechsel von unserem aktuellen FP&A-Tool konkret? Der Großteil der Arbeit liegt im Zuordnen der Quellsysteme, nicht im Verschieben von Tabellen. Alephs über 150 Konnektoren decken den gängigen Weg ab (NetSuite, QuickBooks, Workday, Snowflake), sodass der Aufwand im Neuverbinden der Datenflüsse und im Neuaufbau der Dashboards besteht. Bei Rexfin bedeutet die Migration, es auf Ihr ERP und Ihre Buchhaltungsdaten zu richten und anschließend zu validieren, dass das abgestimmte Modell mit Ihrer letzten abgeschlossenen Periode übereinstimmt, bevor jemand es abfragt. Planen Sie Zeit für diesen Validierungsdurchlauf ein. Das ist der Schritt, den Teams unterschätzen.

Sind unsere Finanzdaten sicher, und wer kann sie einsehen? Behandeln Sie Sicherheit als Checkliste, nicht als Versprechen. Verlangen Sie von jedem Anbieter hier den SOC-2-Bericht, Auskunft darüber, wo die Daten gehostet werden, und wie der Zugriff je Nutzer geregelt ist. Alephs Sicherheitsseite deckt SOC 1/2, GCP-Hosting und SSO gut ab, schweigt sich aber zu Datenresidenz, LLM-Anbieter-Governance und Prompt-Injection aus. Rexfin veröffentlicht zu allen drei Punkten explizite Antworten: Datenresidenz, LLM-Anbieter-Governance und Schutz vor Prompt-Injection, plus Herkunftsnachweis für jede Zahl.

Warum würde eine KI eine falsche Zahl liefern, und wie wird das verhindert? Ein LLM, das Finanzdaten liest, kann eine Zahl umschreiben oder aus einer Quelle ziehen, die noch nicht abgestimmt ist. Aleph räumt offen ein, dass „KI nur so gut ist wie die Daten, auf die sie Zugriff hat”, und seine Korrekturen durchlaufen weiterhin eine menschliche Prüfung. Rexfin stimmt zuerst ab und lässt die KI dann den exakten Wert abrufen und die Berechnung deterministisch ausführen. Die Zahl wird nicht aus Text generiert, sodass sie sich jedes Mal mit der Quelle deckt.

Wie sieht es mit Dashboards aus? Alephs Dashboard-Builder ist real: No-Code, Drag-and-Drop, Export nach PowerPoint und Slack. Rexfin versucht nicht, hier mitzuhalten. Es gibt Ihnen Sichten auf verifizierte Daten stattdessen: Board-Pack-Exporte und einen Financial-Insights-Feed, keinen universellen BI-Builder. Bauen Sie beliebige Dashboards auf Aleph; speisen Sie die Zahlen dahinter aus Rexfin.

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