Rexfin vs Jirav: Die Vertrauensschicht unter der FP&A

Beide Tools landen unter derselben Suche, lösen aber unterschiedliche Probleme. Jirav ist eine All-in-one-Plattform für Budgetierung, Forecasting, Reporting und Dashboards, gebaut für Steuer- und Beratungskanzleien sowie für Finanzteams im Mittelstand. Rexfin ist die abgestimmte Daten- und Modellierungsschicht, die KI bei Finanzzahlen erst verlässlich macht. Wenn Sie beide gegeneinander abwägen, lautet die eigentliche Frage: Brauchen Sie eine Planungsoberfläche oder einen Weg, exakte und nachvollziehbare Zahlen in die Hände einer KI zu bekommen?

Hier die ehrliche Version, für wen sich welches Tool eignet.

Jirav passt zu Steuerkanzleien und CFO-Beratungen, die für ihre Mandanten 3-Statement-Pläne aufbauen, und zu Finanzteams im Mittelstand, die das gewachsene Excel-Modell in Version 50 endlich in Rente schicken und stattdessen sofort treiberbasiert planen wollen. Rexfin passt zu Teams, die von der KI Antworten auf Finanzfragen erwarten, ohne dass sie sich Zahlen ausdenkt. Es verbindet ERP, Buchhaltung und Tabellen, baut daraus ein einziges abgestimmtes Modell und lässt die KI die exakte Zahl abrufen, statt sie zu schätzen.

Auf einen Blick

	Jirav	Rexfin
Kernaufgabe	All-in-one für Budgetierung, Forecasting und Reporting	Abgestimmtes Finanzmodell, das die KI abfragen kann
Am besten für	Steuerkanzleien und Mittelstand mit FP&A	Teams, die KI auf Finanzdaten aufsetzen
KI-Ansatz	Minimal, “Analyze Intelligently”, kein KI-Agent	KI ruft exakte Zahlen ab und rechnet deterministisch
Datenabstimmung	Hängt von sauberem Kontenrahmen-Mapping ab	Fest eingebaut; jede Zahl ist an die Quelle gebunden
Woher die Zahlen kommen	Treiberbasierte Modelle auf Basis von GL-/ERP-Feeds	Abgestimmtes Modell, verknüpft mit ERP und Buchhaltung
Einrichtung	Schnelle GL-Anbindung, vorlagengesteuert	Quellen verbinden, abstimmen, abfragen
Preismodell	Öffentliche Tarife, ab 50 $/Monat	Demo-geführt, Preis auf Anfrage

Wo Jirav stark ist

Jirav hat sich eine gut verteidigbare Nische erarbeitet. Das Produkt ist gezielt für Steuerkanzleien und CFO-Beratungspraxen gebaut, gestützt durch eine strategische Partnerschaft mit dem AICPA, und das merkt man. Die treiberbasierte Engine prognostiziert GuV, Bilanz und Cashflow als vollständige 3-Statement-Vorschau, sodass Teams ein echtes Modell erhalten statt eines Stapels unverbundener Tabs. Die Report Packages machen aus einem Monatsabschluss mit wenigen Klicks ein mandantenfertiges Finanzpaket, also genau der Ablauf, den eine Beratungskanzlei über Dutzende Mandanten hinweg wiederholt.

Ein echter Pluspunkt ist die kurze Zeit bis zum ersten Ergebnis. Jirav bindet sich zügig an QuickBooks Online, Xero, Sage Intacct und NetSuite an und stützt sich dann auf branchenspezifische Vorlagen, KPI-Dashboards und Kennzahlenbibliotheken, damit ein neues Mandat nicht bei null anfängt. Personal- und Kapazitätsplanung, rollierende Forecasts und Mehrszenario-Modellierung auf Basis von Führungsvorgaben sind alle vorhanden. Mit Clone lässt sich rasch ein frisches Firmenmodell aufsetzen, was zählt, wenn man Mandanten im Takt onboardet.

Und die Preisgestaltung ist für diese Kategorie erfrischend offen. Der Einstieg beginnt bei 50 $/Monat, die Stufe CFO Enterprise ab 150 $/Monat schaltet individuelle Budgets, langfristige Forecasts und Bottom-up-Szenarien frei. In einem Markt voller “Preis auf Anfrage” ist diese Klarheit schon für sich genommen ein Vorteil.

Wo Jirav Lücken lässt

Die Lücken zeigen sich rund um KI und rund um das Genauigkeitsfundament, auf das eine KI-Schicht angewiesen ist.

Jiravs KI-Geschichte ist dünn. Das Marketing dreht sich um dynamische, treiberbasierte Planung und “Analyze Intelligently”, doch es gibt keinen zentralen KI-Agenten, keinen dialogfähigen Assistenten und keine KI-native Ausrichtung. Für eine Kanzlei, die ihr Leistungsangebot um KI-gestützte Beratung erweitern will, ist das eine offene Flanke. Sobald Sie ein Sprachmodell auf Jiravs Ergebnisse ansetzen, tragen Sie selbst die Verantwortung dafür, dass es die richtige Zahl liest und den Rest nicht nur überschlägt.

Das tiefere Problem liegt darin, woher die Zahlen kommen. Die Modellgenauigkeit von Jirav hängt an sauberer Buchführung im Vorfeld und korrektem Kontenrahmen-Mapping. Für einen menschlichen Analysten, der die Bücher des Mandanten kennt, ist das in Ordnung, doch eine KI hat dieses Urteilsvermögen nicht. Wenn die KI die Bruttomarge des letzten Quartals abrufen oder eine Forecast-Zeile gegen das Hauptbuch abgleichen soll, brauchen Sie eine Schicht, die garantiert, dass jede Zahl an die Quelle gebunden ist. Jirav liefert den Plan; es liefert nicht die deterministische Abstimmung und die Rechengarantien, die eine KI braucht, um sicher zu antworten.

Jirav ist zudem bewusst ein Werkzeug für Mittelstand und Steuerkanzleien. Dieser Fokus ist eine Stärke für die Zielgruppe, bedeutet aber eingeschränkte Eignung für große, mehrgesellschaftliche Komplexität und eine schmalere Integrationsfläche als bei Warehouse-gestützten Plattformen. Wenn Ihre Daten über ein Data Warehouse, mehrere ERP-Systeme und hochgeladene Abschlüsse verteilt liegen, ist nicht die Planungsoberfläche der Engpass, sondern die abgestimmten Daten darunter.

Wo Rexfin anders ist

Rexfin setzt bei den Daten an, nicht beim Planungsbildschirm. Es verbindet Ihre Buchhaltungs-, Banking- und Warehouse-Quellen (oder liest hochgeladene Abschlüsse ein) und baut daraus ein einziges abgestimmtes Modell, in dem jede Zahl auf ihren Ursprung im Hauptbuch zurückführt. Diese Abstimmung ist das Produkt, keine Einstellung, die man später konfiguriert. Eine deterministische Engine übernimmt die Rechnung, sodass Berechnungen wiederholbar sind und nicht geschätzt.

Der Nutzen zeigt sich in dem Moment, in dem die KI die Zahlen berührt. Statt dass ein Sprachmodell den Umsatz aus dem Kontext ableitet, lässt Rexfin die KI die exakte Zahl abrufen, die Berechnung deterministisch durchführen und Szenarien gegen reale Daten prüfen. Fragen Sie nach der Marge je Gesellschaft, erhalten Sie die abgestimmte, quellennachvollziehbare Zahl, nicht ein “ungefähr”. Genau diese Schicht macht es sicher, KI auf Finanzdaten anzusetzen. Wenn Sie die breitere Kategorie bewerten, erklärt unsere Sicht auf die verlässliche Finanzmodellierungsschicht für KI, warum sie unter einem Planungstool sitzt und es nicht ersetzt.

Rexfin will keine vollständige FP&A-Suite sein. Es macht keine Report Packages und keine Mandanten-Dashboards. Es ist das vertrauenswürdige Daten- und Modellfundament, auf dem solche Tools aufsetzen.

Wofür Sie sich entscheiden sollten

Nehmen Sie Jirav, wenn Sie eine Steuerkanzlei oder ein Finanzteam im Mittelstand sind, das ein bezahlbares, vorlagengesteuertes Planungstool mit echtem 3-Statement-Forecasting und mandantenfertigem Reporting braucht und bereit ist, die Datengenauigkeit selbst zu verantworten.

Nehmen Sie Rexfin, wenn Ihre Priorität darin liegt, KI auf Finanzdaten arbeiten zu lassen, mit Zahlen, die aufgehen und sich bis ins Hauptbuch zurückverfolgen lassen. Die beiden schließen sich nicht aus. Eine Kanzlei kann ihre Pläne weiter in Jirav bauen und Rexfin als abgestimmte Schicht nutzen, die jeder aufgesetzten KI verlässliche Zahlen zuführt. Genau diese Vertrauensinfrastruktur werden Beratungskanzleien an dem Tag brauchen, an dem sie KI in ihr Leistungsangebot aufnehmen.

Möchten Sie sehen, wie exakte Zahlen live aus einem abgestimmten Modell abgerufen werden? Buchen Sie eine Demo und bringen Sie Ihre eigenen Zahlen mit.

FAQ

Ist Rexfin ein Ersatz für Jirav? Nein. Jirav ist eine Suite für Planung, Budgetierung und Reporting für Steuerkanzleien und den Mittelstand. Rexfin ist die abgestimmte Daten- und Modellierungsschicht, die KI bei Finanzzahlen verlässlich macht. Viele Teams nutzen beides: Jirav für den Plan, Rexfin als Vertrauensschicht unter jeder KI.

Hat Jirav einen KI-Agenten? Keinen prominenten. Jiravs Positionierung dreht sich um treiberbasierte 3-Statement-Planung und “Analyze Intelligently”, ohne zentralen KI-Assistenten oder -Agenten. Rexfin ist dafür da, jeder von Ihnen eingesetzten KI exakte, nachvollziehbare Zahlen statt Schätzungen zu liefern.

Warum ist Abstimmung gerade für KI so wichtig? Eine KI kann nicht beurteilen, ob eine Zahl stimmt. Wenn die zugrunde liegenden Zahlen von manuellem Kontenrahmen-Mapping abhängen, kann eine KI voller Überzeugung die falsche zurückgeben. Rexfin baut ein einziges Modell, in dem jede Zahl an die Quelle gebunden ist, sodass KI-Abfragen Zahlen liefern, die mit dem Hauptbuch übereinstimmen, statt Näherungswerte.