Die Menschen hinter Wiralent

Unsere Expertise entsteht durch die einzigartigen Perspektiven und Erfahrungen unseres Teams. Jede Person bringt ihre eigene Geschichte und Fachkenntnis mit, die gemeinsam unsere innovative Herangehensweise an Finanzprognosen prägen.

Marlena Kleinhans

Leitende Finanzanalystin

Marlenas Weg begann vor acht Jahren in der Automobilindustrie, wo sie komplexe Produktionskosten analysierte. Diese Erfahrung lehrte sie, dass hinter jeder Zahl eine Geschichte steckt. Heute nutzt sie maschinelles Lernen, um Markttrends zu identifizieren, die anderen verborgen bleiben.

Was sie besonders macht? Sie kann komplexe Algorithmen in verständliche Geschäftsstrategien übersetzen. Ihre Prognosemodelle haben bereits mehreren mittelständischen Unternehmen geholfen, Liquiditätsengpässe frühzeitig zu erkennen.

Predictive Analytics Risikobewertung Maschinelles Lernen

Franziska Moldenhauer

Strategische Prognoseleiterin

Nach ihrem Studium der Volkswirtschaftslehre verbrachte Franziska drei Jahre bei einer Unternehmensberatung, bevor sie zu uns stieß. Dort lernte sie, dass die beste Prognose nutzlos ist, wenn sie nicht umsetzbar ist. Sie entwickelt deshalb nicht nur Vorhersagen, sondern auch die Strategien zu ihrer Implementierung.

Franziska hat ein besonderes Talent dafür, makroökonomische Trends mit branchenspezifischen Entwicklungen zu verknüpfen. Ihre Szenario-Analysen berücksichtigen sowohl quantitative Daten als auch qualitative Marktveränderungen.

Szenario-Modellierung Strategieentwicklung Marktanalyse

Was uns antreibt

Datenintegrität

Wir behandeln jede Zahl mit dem Respekt, den sie verdient. Unsere Analysemethoden durchlaufen strenge Qualitätskontrollen.

Transparenz

Jede Prognose kommt mit einer verständlichen Erklärung. Sie sollen nicht nur wissen, was passiert, sondern auch warum.

Präzision

Wir bevorzugen eine ehrliche Unsicherheitsspanne gegenüber falscher Genauigkeit. Realismus ist unser Kompass.

Unsere Geschichte

Wiralent entstand 2023 aus einer einfachen Beobachtung heraus: Viele Finanzprognosen scheitern nicht an mangelnder Mathematik, sondern an fehlender Kontextualisierung. Wir erkannten, dass die besten Algorithmen nutzlos sind, wenn sie die Realität von Unternehmen nicht widerspiegeln.

Unsere erste große Herausforderung kam früh. Ein Kunde bat uns, die Auswirkungen von Lieferkettenunterbrechungen auf sein Cashflow-Management vorherzusagen. Traditionelle Modelle versagten komplett. Das lehrte uns, dass erfolgreiche Prognosen mehrere Datenquellen intelligent verknüpfen müssen.

Heute arbeiten wir mit Unternehmen verschiedener Größen zusammen und haben gelernt, dass jede Branche ihre eigenen Rhythmen hat. Diese Vielfalt macht unsere Arbeit spannend und unsere Modelle robust. Im Sommer 2025 werden wir unser erstes Bildungsprogramm für Finanzfachkräfte starten – ein weiterer Schritt, unser Wissen zu teilen.

Wiralent Büroräume mit modernen Arbeitsplätzen für Finanzanalyse