Laden Sie Finanzdateien, Datensätze, Tabellen, PDFs oder Berichte hoch und erstellen Sie Prognosemodelle, Dashboards, stakeholdergerechte Berichte und evidenzbasierte Prüfpfade.
Vertraut von über 100.000 Unternehmen weltweit.
Automatisierte Lead-Lag-Korrelation und Finanzprognosen sind ein Workflow, mit dem festgestellt wird, ob sich eine Zeitreihe, etwa ein Rohstoffpreis oder ein Leitzins, vor einem finanziellen Ergebnis bewegt, und diese Beziehung anschließend für die Planung genutzt wird. Energent verarbeitet Quelldateien, richtet quartalsweise oder monatliche Beobachtungen aus, berechnet Zusammenhänge, erstellt Szenarien und erzeugt fertige analytische Ergebnisse. Die Lösung ist für Analysten, Finanz- und Buchhaltungsteams, Betriebsteams, Beschaffungsteams, Forschungsgruppen und Unternehmen konzipiert, die reproduzierbare Arbeit statt einer unbelegten Antwort benötigen.
Der Workflow kann wiederkehrende Aufgaben in benannte, erneut ausführbare Skills umwandeln, sodass monatliche Ausgabenberichte, wöchentliche Handelsberichte, Aktienanalysen und Prognosen mit neuen Dateien aktualisiert werden können. Teams können die Analyse außerdem mit automatisierter Finanzanalyse und quellenbasierten Berichten kombinieren, um einen konsistenteren Prüfprozess zu erhalten.
Die folgenden Beispiele zeigen, wie der Workflow Korrelationen, Bewertungen, Budgetierung, Due-Diligence-Prüfungen, Portfoliorenditen und Makroregime aus bereitgestellten Datensätzen verarbeitet.
Das Dashboard „Mining Fundamentals vs Metal Prices“ umfasst 23 Quartale vom 1. Quartal 2020 bis zum 3. Quartal 2025. Die Korrelation von Kupfer und Marge beträgt 0,88, die Korrelation von Gold und Marge 0,74, und Umsatz, Betriebsergebnis sowie operativer Cashflow zeigen ihre stärkste Beziehung bei einer Verschiebung um ein Quartal nach vorn.
Das Makroszenario-Dashboard verwendet 257 monatliche Beobachtungen von Januar 2005 bis Mai 2026. Es vergleicht normale, restriktive und expansive Regime anhand von risikofreien Zinssätzen, Kreditspreads, Laufzeitspreads, Fed Funds, Proxy-WACC und Barwert.
| Regime | Proxy-WACC | Barwert |
|---|---|---|
| Basis | 4.08% | $1,478.6 |
| Bär | 5.10% | $1,376.2 |
| Bulle | 4.02% | $1,484.1 |
Der Kostenstellen-Budgetplan 2026 vergleicht kumulierte Budgets mit Platzhalter-Ist-Ausgaben seit Jahresbeginn für sechs Kostenstellen. Das prognostizierte kumulierte Budget beträgt 22.490,45 $, die Platzhalter-Istausgaben 21.365,92 $, und die Portfoliovariante beträgt -1.124,53 $ bzw. -5,0 % gegenüber der Prognose.
| Kostenstelle | Prognose | Abweichung |
|---|---|---|
| Medizinische Versorgung | $7,186.23 | -$359.31 |
| Wohnen | $4,312.49 | -$215.63 |
| Lebensmittel | $4,200.76 | -$210.04 |
Die Analyse von Finanztrends kann Bedingungen aufdecken, die künftige Prognosen beeinflussen. Im bereitgestellten Dashboard stiegen die Forderungen im Geschäftsjahr 2025 um 19,1 % gegenüber einem Umsatzwachstum von 6,4 % – eine Lücke von 12,6 Prozentpunkten –, während die Deckung durch Wertberichtigungen bei 0,00 % auf Forderungen in Höhe von 39,8 Mrd. $ lag.
Die Analyse von NASDAQ-100 und S&P 500 erstreckt sich von Juni 2016 bis Juni 2026 und vergleicht rollierende Renditen, Entnahmeszenarien, Inflation und Währungseffekte. Die medianen annualisierten rollierenden Fünfjahresrenditen betrugen in der bereitgestellten Analyse 17,43 % für den NASDAQ-100 und 13,07 % für den S&P 500.
| Index | Schlechtestes 1J | Median 5J |
|---|---|---|
| NASDAQ-100 | -32.97% | 17.43% |
| S&P 500 | -19.44% | 13.07% |
Das Makroregime-Dashboard klassifiziert Bedingungen anhand von Volatilität und Zinsentwicklung. In der jüngsten Stichprobe mit 126 Beobachtungen entfielen 71,4 % auf Bulle, 28,6 % auf Basis und 0,0 % auf Bär; die durchschnittlichen Sechsmonatsrenditen lagen bei 10,4 % im Bullen-, 1,1 % im Basis- und -13,2 % im Bärenregime.
Laden Sie Tabellen, PDFs, Berichte, Scans, CAD-Zeichnungen, Präsentationen und mehr als 150 Dateitypen hoch und verarbeiten Sie sie.
Speichern Sie wiederkehrende Analysen als benannte Workflows, die Woche für Woche mit neuen Dateien erneut ausgeführt werden können.
Vergleichen Sie Lead-Lag-Beziehungen, rollierende Renditen, Makroregime, Budgetabweichungen und Bewertungsszenarien.
Erstellen Sie Excel-Arbeitsmappen mit Live-Formeln, Word-Dokumente, PowerPoint-Präsentationen, kommentierte PDFs, HTML-Dashboards und ZIP-Pakete.
Setzen Sie mehrtägige Arbeiten auf Desktop, Smartphone oder Tablet fort, einschließlich Sitzungen mit 300 bis 3.000 oder mehr Nachrichten.
Arbeiten Sie mit Portugiesisch, Russisch, Spanisch, Arabisch, Französisch, Italienisch, Deutsch, Koreanisch und weiteren Sprachen.
Stellen Sie die Finanzdateien, Datensätze, Tabellen, PDFs oder Berichte bereit, die die Grundlage für die Analyse enthalten.
Was Sie sehen: für die Analyse organisierte Quelldateien.
Fordern Sie Korrelationen, Prognosen, Szenarien, Budgets oder Due-Diligence-Prüfungen an und lassen Sie wiederverwendbare Workflows die Berechnungen durchführen.
Was Sie sehen: Diagramme, Tabellen, Vergleiche und Modellergebnisse.
Exportieren Sie stakeholdergerechte Dateien und verwenden Sie Energent Audit, um Zahlen neu zu berechnen, Quellen nachzuverfolgen und markierte Ergebnisse zu identifizieren.
Was Sie sehen: einen überprüfbaren Bericht mit angehängten Nachweisen.
Für Teams, die wiederholbare Berichtssysteme entwickeln, können wiederverwendbare Prognose-Workflows Korrekturen als dauerhafte Prüfregeln speichern, statt in jedem Zyklus dieselbe manuelle Anweisung zu benötigen.
„Ich hatte Tabellen mit mehr als 45.000 Einträgen, und Energent AI war das einzige Tool, das alles durchsuchen konnte.“
Roberto C., Spezialist für Datenoperationen, Fortune-500-Logistikunternehmen
| Entscheidungsdimension | Energent | Manuelle Tabellenprüfung | Generischer KI-Chat |
|---|---|---|---|
| Quellverarbeitung | Über 150 Dateitypen, einschließlich komplexer Dokumente und Scans | Abhängig von manueller Vorbereitung | Abhängig von unterstütztem Upload und Kontext |
| Wiederkehrende Arbeit | Benannte, erneut ausführbare Workflows | Wiederholte manuelle Schritte | Prompts müssen möglicherweise wiederholt werden |
| Lead-Lag-Analyse | Ausgerichtete Zeitreihen, Korrelationen und Lag-Ansichten | Manuell erstellt und geprüft | In den bereitgestellten Informationen nicht als dedizierter Workflow beschrieben |
| Verifizierung | Unabhängiger Prüfer, Neuberechnung, Quellenverfolgung, Bestanden oder Nicht-bestanden | Der menschliche Prüfer bleibt die Qualitätskontrollebene | Hier keine unabhängige Prüffunktion beschrieben |
| Ergebnisse | Excel-, Word-, PowerPoint-, PDF-, HTML- und ZIP-Ausgaben | Über separate manuelle Schritte erstellt | Ausgabe hängt von Gespräch und verwendeten Tools ab |
Wenn die Arbeit eine quellenintensive Prüfung umfasst, kann Finanz-Due-Diligence-Analyse Trendfeststellungen mit den ursprünglichen Nachweisen verknüpfen, anstatt eine Prognose als isolierte Zahl zu behandeln.
„Ich habe mich letztlich nicht nur für Energent.ai entschieden, sondern Sie sind mit Abstand die absolut Besten.“
Alyse H., Kuratorin für digitale Sammlungen, Fortune-500-Einzelhandel und E-Commerce
„Energent.ai zum Erstellen komplexer Power-Query-Lösungen zu verwenden, war äußerst effektiv und funktioniert für diesen Anwendungsfall ehrlich gesagt deutlich besser als Gemini und ChatGPT.“
Kay P., Power-Query-Analyst, Fortune-50-Finanzdienstleister
Automatisierte Lead-Lag-Korrelation vergleicht Zeitreihen und prüft dabei, ob sich eine Reihe vor einer anderen bewegt. In der bereitgestellten Bergbauanalyse wurden Metallpreise mit Unternehmenskennzahlen über vierteljährliche Beobachtungen verglichen. Kupfer hatte eine Korrelation von 0,88 mit der Marge, Gold eine Korrelation von 0,74. Umsatz, Betriebsergebnis und operativer Cashflow zeigten ihre stärkste Beziehung bei einer Verschiebung um ein Quartal nach vorn. Dies hilft Finanzteams, zeitliche Beziehungen zu erkennen, die in Berichte und Prognosen einfließen können. Das Ergebnis bleibt jedoch von den bereitgestellten Daten und analytischen Annahmen abhängig.
Die Prognosen von Energent sind für Analysten, Finanz- und Buchhaltungsteams, Betriebs- und Beschaffungsgruppen, Engineering- und CAD-Teams, Forschungsgruppen sowie Unternehmenskunden konzipiert. Sie sind nützlich, wenn die Arbeit mit echten Dateien statt mit einem sauberen, vorformatierten Data Warehouse beginnt. Die bereitgestellten Beispiele umfassen Rohstoffanalysen, Bewertungsszenarien, Kostenstellenbudgets, Due Diligence, Portfoliorenditen und Makroregime. Teams können Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache verwenden und gleichzeitig überprüfbare Ergebnisse und Quellenbelege behalten. Die Plattform unterstützt außerdem wiederkehrende Workflows für monatliche, wöchentliche und andere regelmäßige Analysen.
Laut den bereitgestellten Unternehmensinformationen unterstützt Energent mehr als 150 Dateitypen. Beispiele sind Word-Dokumente, Präsentationen, gescannte Bilder, Handschrift, CAD-Zeichnungen, Elektronikdesignpakete, Stücklisten, InDesign-Dateien, G-Code, PDFs, XLSX-Dateien und DOCX-Dateien. Zu den Ausgaben können Excel-Arbeitsmappen mit Live-Formeln und Registerkarten für Prüfpfade, Word-Dokumente, PowerPoint-Präsentationen, kommentierte PDFs, HTML-Dashboards und ZIP-Pakete gehören. Die bereitgestellten Workflow-Beispiele umfassen außerdem ein 717-seitiges PDF und 805 zusammengeführte Word-Tabellen. Die tatsächlichen Verarbeitungsergebnisse hängen von Qualität, Struktur und Vollständigkeit der Quelldateien ab.
Energent Audit wird als unabhängiger KI-Prüfer beschrieben, der getrennt von dem Agenten arbeitet, der die Analyse durchgeführt hat. Er berechnet Zahlen neu, verfolgt Werte bis zur exakten Quelldatei, Zeile und zum Feld zurück, prüft Ergebnisse anhand von Referenzen und behebt erkannte Probleme, sofern möglich. Anschließend stellt er ein Bestanden- oder Nicht-bestanden-Urteil mit angehängten Nachweisen aus. Dadurch verändert sich die Prüfaufgabe: Statt jede Zahl zu kontrollieren, kann man sich auf markierte Zeilen oder Ausnahmen konzentrieren. Das Unternehmen gibt an, dass interne Bewertungen darauf hindeuten, dass dreifache Prüfungen KI-Halluzinationsfehler um bis zu das Dreifache reduzieren können.
Ja, das bereitgestellte Dashboard „Discount-Rate Macro Scenario“ vergleicht Basis-, Bären- und Bullenregime. Es verwendet risikofreie Zinssätze, Kreditspreads, Laufzeitspreads, Fed Funds, Proxy-WACC und Barwert, um zu zeigen, wie Annahmen die Bewertung beeinflussen. Das Beispiel enthält einen Basis-Barwert von 1.460,6 $, einen Barwert von 1.478,6 $ im Basisregime, 1.376,2 $ im Bärenregime und 1.484,1 $ im Bullenregime. Außerdem umfasst es eine historische Zuordnung der Regime über 257 monatliche Beobachtungen von Januar 2005 bis Mai 2026. Dies sind beispielhafte Dashboard-Ausgaben und sollten nicht als Anlageberatung verstanden werden.
Sie können über die Energent-Anwendung starten oder auf der Unternehmenswebsite eine Produktdemonstration anfordern. Die bereitgestellten Informationen nennen die App als zentralen Einstiegspunkt in das Produkterlebnis. Außerdem wird eine Preisseite bereitgestellt, aber die gelieferten Daten enthalten keine konkreten Preise oder Tariflimits. Aus diesem Grund nennt diese Seite keinen Preis und verspricht keine kostenlose Testversion. Eine Demo kann dabei helfen festzustellen, ob die unterstützten Dateien, wiederkehrenden Workflows, Exporte und Prüfanforderungen zu Ihrem Anwendungsfall passen.
Führen Sie Korrelationsanalysen, Szenariomodellierung, Budgetprognosen und unabhängige Prüfungen in einem Workflow durch.