Revisionsfähige KI für den Finanzbereich
Finance
LLM-Pipelines für Finanzberichte, Abweichungsanalysen und revisionsfähige Narrative — mit Zahlen-Validierung und regulatorischen Leitplanken.
Was wir bauen
Wir setzen LLM-Technologie in den strukturierten, bedeutsamen Teilen des Finanzbetriebs ein, wo Genauigkeit nicht verhandelbar ist: Berichtsgenerierung, Abweichungskommentare, Budget-Ist-Analysen und Risikoübersichten. Jeder Output ist an Quelldaten verankert und mit einem vollständigen Audit-Trail signiert.
Kernkompetenzen
Finanzbericht-Generierung Automatisiertes Narrativ-Drafting aus ERP- oder Warehouse-Daten — Lageberichts-Kommentare, Abweichungserklärungen und Periodenübersichten. Output-Schemata werden gegen Eingabedaten validiert, bevor Text die Pipeline verlässt.
Zahlen-Validierung Jede in einem generierten Narrativ referenzierte Zahl wird mit dem Input-Payload abgeglichen. Abweichungen lösen strukturierte Retries aus — keine stillen Fehler. Keine Inferenz, keine Schätzung.
Regulatorische Leitplanken Prompt-Templates werden gegen anwendbare Offenlegungskonventionen (IFRS, lokale Rechnungslegungsstandards) geprüft. Zukunftsgerichtete Sprache ist hinter einer expliziten Datenorisierung gesperrt. Versionsgepinnte Modelle verhindern Stil-Drift zwischen Berichtsperioden.
Abweichungs- und Attributionsanalyse Strukturierte Zerlegung von Budget-Ist-Abweichungen, Segmentattribution und Kohortenvergleiche — als validiertes JSON oder formatiertes Narrativ, je nach nachgelagerten Anforderungen.
Finance-spezifische Standards
- Alle generierten Zahlen sind auf einen validierten Quell-Payload zurückführbar — keine modellinferenten Werte
- Prompt-Templates sind Compliance-geprüft und änderungskontrolliert
- Modell-Version ist in der Produktion gepinnt; Updates erfordern explizite Neu-Freigabe
- Audit-Log umfasst Input-Hash, Prompt-Version, Modell-Version und Output-Hash
- Zukunftsgerichtete Aussagen erfordern explizite Autorisierung im Input-Schema
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