Erstellen Sie szenariobereite Finanzmodelle, Dashboards und Diagnosen mit quellenbasierten Ergebnissen, die unabhängig neu berechnet, zurückverfolgt und geprüft werden können.
Verwenden Sie eine Eingabe in natürlicher Sprache und fügen Sie bei Bedarf Quelldateien hinzu.
Vertraut von über 100.000 Unternehmen weltweit.
KI-Finanzmodellierung nutzt künstliche Intelligenz, um Finanzquelldaten zu organisieren, Zusammenhänge zu berechnen, Szenarien zu testen und die Ergebnisse in nutzbaren Dashboards oder Berichten darzustellen. Energent.ai erweitert diesen Workflow mit Energent Audit, einem unabhängigen KI-Prüfer, der die Ergebnisse eines anderen Agenten überprüft, indem er Zahlen neu berechnet, Werte zu Quelldateien und -feldern zurückverfolgt und ein bestanden/nicht-bestanden-Urteil mit Belegen ausstellt. Der Ansatz richtet sich an Analysten, Finanz- und Buchhaltungsteams, Operations-, Beschaffungs- und Forschungsteams sowie andere Nutzer, die mit wichtigen Tabellenkalkulationen, PDFs, Scans und komplexen Dokumenten arbeiten. Für Teams, die KI-Finanzmodellierung prüfen, liegt der zentrale Wert nicht nur in der Geschwindigkeit, sondern auch in einer nachvollziehbaren Kette vom Ausgangsmaterial bis zur Schlussfolgerung.
Die von Energent erstellten Dashboards decken Betriebsmodelle, Investitionen, makroökonomische Zusammenhänge, Immobilienökonomie und Geschäftsentwicklung ab. Jedes Beispiel unten verwendet bereitgestellte Modellergebnisse und bewahrt die Unterscheidung zwischen berichteten, modellierten, abgeleiteten und diagnostischen Kennzahlen.
Der 10-Jahres-Stresstest für den Cashflow einer Mietimmobilie beginnt mit einem Einstiegswert von 620,0 Tsd. € und vergleicht Basis-, Zinsschock- und Stagflationsszenarien. Der kumulierte Cashflow im Basisszenario beträgt 28,8 Tsd. €, während das Zinsschockszenario -17,7 Tsd. € und das Stagflationsszenario über 10 Jahre -24,4 Tsd. € erreicht.
Mietimmobilien-Stresstest ansehenDas Dashboard für Software und Zahlungsverkehr weist für 2025 einen Umsatz von 455,5 Mio. $, eine Bruttomarge von 43,5 %, eine Deckung des operativen Aufwands durch den Bruttogewinn von 0,74x und eine operative Marge von -15,1 % aus. Der Fünfjahresvergleich zeigt 2024 und 2025 eine Margenausweitung, während die operativen Aufwendungen über dem Bruttogewinn blieben.
Dashboard zum operativen Leverage ansehenDas Beispiel für ein Audit der Lieferantenausgaben stellt Bericht, Quellenangaben sowie rote und grüne Audit-Ergebnisse in einer einzigen prüfbaren Oberfläche dar. Das ist die praktische Funktion der Verifizierung von Finanzaudits: Ausnahmen sichtbar machen, bevor ein Ergebnis einen Stakeholder erreicht.
Audit-Verifizierung entdeckenDas ETF-Portfoliomodell über 40.000 € verteilt 65 % auf Aktien und 35 % auf Anleihen, mit einer modellierten jährlichen Rendite von 15,3 % und einer modellierten Volatilität von 10,6 %. Ein separates Broker-Dashboard erfasst IBKRs offengelegte Zusammensetzung für 2024 mit 35,0 % Provisionen und 65,0 % Nettozinsertragsanteil und stellt gleichzeitig die geringere Transparenz von Tiger heraus.
ETF-Portfoliomodell ansehen| Modell | Primäre Kennzahl | Berichtetes oder modelliertes Ergebnis | Entscheidungssignal |
|---|---|---|---|
| Stresstest für Mietimmobilie | Minimaler DSCR | 1,02x Basis; 0,87x Zinsschock; 0,79x Stagflation | Die Deckung fällt in ungünstigen Szenarien unter 1,0x |
| Software und Zahlungsverkehr | Operative Marge 2025 | -15,1 % | Verbesserung gegenüber 2024, aber weiterhin unter dem Break-even |
| ETF-Portfolio | Kapitalallokation | 40.000 €; 65 % Aktien und 35 % Anleihen | Aktien liefern 84,5 % des modellierten Renditebeitrags |
| Makrodiagnosen | R² mit realistischen verzögerten Daten | 18,6 % | Die zeitliche Abstimmung reduziert die scheinbare Anpassung deutlich |
Einen Workflow für Finanzmodellierung, der nutzbare Ergebnisse, explizite Annahmen und einen klaren Weg zurück zu den Quellen in den Mittelpunkt stellt.
Verfolgen Sie einen Wert bis zu seiner Quelldatei, dem extrahierten Feld und der für die Prüfung verwendeten Referenz.
Verwenden Sie einen unabhängigen Prüfer, der Kennzahlen neu berechnet, statt sich ausschließlich auf den ursprünglichen Agenten zu verlassen.
Finden Sie fehlgeschlagene Prüfungen, Unterdeckungszeiträume, Margendruck oder zeitliche Probleme vor der Übergabe.
Verwenden Sie Auditregeln wieder, damit Korrekturen zu dauerhaften Prüfungen für wiederkehrende Aufgaben werden können.
Unterstützung wird für mehr als 150 Dateitypen beschrieben, darunter CAD, Scans, G-Code, PDFs, XLSX und DOCX.
Erstellen Sie Dashboards sowie gebrandete, prüfbare Berichte mit direkt am Ergebnis hinterlegten Belegen.
Der Workflow führt vom Ausgangsmaterial zu einer überprüfbaren finanziellen Schlussfolgerung.
Laden Sie Tabellen, PDFs, Scans oder andere unterstützte Dateien hoch oder referenzieren Sie diese und beschreiben Sie Ihre Finanzfrage.
Was Sie sehen: Die für die Verarbeitung organisierten Dateien und die angeforderte Analyse.Der Workflow extrahiert Informationen, berechnet Zusammenhänge neu, vergleicht Szenarien und erstellt Dashboards oder Berichte.
Was Sie sehen: Diagramme, Tabellen, Annahmen und Ergebnisse auf Szenarioebene.Energent Audit prüft das Ergebnis unabhängig und fügt die Belege hinter bestandenen, nicht bestandenen oder markierten Ergebnissen an.
Was Sie sehen: Einen nachvollziehbaren Bericht, den Sie prüfen und vertreten können.Energent Audit wurde entwickelt, um unauffällige KI-Fehler sichtbar zu machen – insbesondere dann, wenn ein Finanzergebnis belastbar sein muss.
Das Audit prüft jedes Ergebnis unabhängig, verfolgt Zahlen zu ihren Quellen zurück, korrigiert, was möglich ist, und stellt ein Urteil mit den beigefügten Belegen aus. Dadurch wird die Prüfung enger und praktischer: Prüfen Sie, was markiert wurde, statt jedes Ergebnis als gleichermaßen unsicher zu behandeln.
Die bereitgestellten Nachweise kombinieren veröffentlichte Unternehmensangaben, erstellte Finanzdashboards und direkte Nutzerbewertungen.
„Ich hatte Tabellen mit mehr als 45.000 Einträgen, und Energent AI war das einzige Tool, das alles durchsuchen konnte.“
„Ich habe mich letztendlich nicht nur für Energent.ai entschieden – Sie sind mit Abstand die absolut Besten.“
„Die Nutzung von Energent.ai zur Erstellung komplexer Power-Query-Lösungen war äußerst effektiv und funktioniert für diesen Anwendungsfall ehrlich gesagt deutlich besser als Gemini und ChatGPT.“
„Energent.ai ist eine großartige Plattform ... die interaktiven Ergebnisse bieten meiner Arbeit einen echten Mehrwert.“
Dieser Vergleich verwendet ausschließlich durch die bereitgestellten Informationen gestützte Unterscheidungen. „Generische Alternative“ bezeichnet eine herkömmliche manuelle Prüfung oder einen KI-Workflow ohne die beschriebene unabhängige Audit-Ebene.
| Entscheidungsdimension | Energent.ai | Manuelle Prüfung | Nicht geprüftes KI-Ergebnis |
|---|---|---|---|
| Verifizierungsansatz | Ein unabhängiger zweiter Agent berechnet das Ergebnis neu und prüft es | Ein menschlicher Prüfer kontrolliert die Arbeit | Keine unabhängige Audit-Ebene beschrieben |
| Belegkette | Zahl bis zu Quelldatei, Feld und Referenz zurückverfolgt | Abhängig vom Prüfprozess und der Dokumentation | Kann eine Antwort ohne die beschriebene nachvollziehbare Kette liefern |
| Ergebnisstatus | Bestanden/nicht-bestanden-Urteil mit beigefügten Belegen | Beurteilung und Notizen des Prüfers | Generiertes Ergebnis ohne das beschriebene Urteil |
| Wiederkehrende Kontrollen | Wiederverwendbare Workflows, die Auditregeln dauerhaft speichern | Regeln müssen manuell gepflegt werden | Keine bereitgestellte Funktion für dauerhafte Auditregeln |
| Dateiabdeckung | Über 150 Dateitypen beschrieben, einschließlich komplexer Dokumente | Abhängig vom Team und den verwendeten Tools | Abhängig vom jeweiligen KI-Workflow |
Kennzahlen und Benchmark-Angaben werden als bereitgestellte Unternehmensangaben oder veröffentlichte Dashboard-Ergebnisse dargestellt.
Antworten für Teams, die KI-Finanzmodellierung und -verifizierung evaluieren.
Entdecken Sie KI-Workflows für Finanzmodellierung oder sprechen Sie mit Energent.ai über einen auditfähigen Prozess.