KI-Agent

Finanzplanung & Analyse AI-Agent

Erstellen Sie Vorhersagen in Stunden statt in Wochen

Manuelle Prognosen dauern jeden Monat 2 Wochen. Jetzt: KI-gestützte Prognosen innerhalb von Stunden und mit 30 % besserer Genauigkeit – automatisch.

Vorteile

Keine Wochen mehr für Prognosen verschwenden

Die manuelle Erstellung von Prognosen beansprucht monatlich 2 Wochen für das Sammeln von Daten, den Aufbau von Modellen und die Analyse von Abweichungen. Bis die Prognosen fertig sind, sind sie bereits veraltet. Dieser Agent erstellt in wenigen Stunden genaue Prognosen mit kontinuierlichen Aktualisierungen.

90 %

Schnellere Prognoseerstellung

30 %

Genauigkeitsverbesserung

Echtzeit

Prognoseaktualisierungen

Agentische Flüsse

Vollständige FP&A-Automatisierung

Automatisierter Arbeitsablauf: Tatsächliche Datenerfassung aus Quellsystemen, Trendanalyse mit ML-Vorhersagemodellen, Szenariomodellierung mit treiberbasierter Planung, Abweichungsanalyse mit Ursachenidentifikation, Erstellung von Managementberichten, kontinuierliche Aktualisierung von Prognosen.

Wie es funktioniert

KI-gestützte Finanzplanung

Der Agent analysiert historische Ist-Daten und identifiziert Trends mithilfe von ML-Modellen, berücksichtigt externe Faktoren wie Saisonalität und Marktbedingungen, erstellt automatisch rollierende Prognosen mit mehreren Szenarien und erzeugt Varianzanalysen mit KI-generierten Kommentaren.

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Integrationen

Verbindet sich mit Finanz- und Planungssystemen

Direkte Integration mit NetSuite, SAP, Oracle, QuickBooks für Ist-Daten. Verbindet sich mit Adaptive Planning, Anaplan, Prophix, Host Analytics für Planungsdaten. Excel und Google Sheets werden für flexibles Modellieren unterstützt.

Implementierung

Schnellere Prognosen in 2 Wochen

Verbinden Sie Ihre GL- und Planungs­systeme. Konfigurieren Sie Treiber und Prognose­modelle. Die meisten Unternehmen erstellen automatisierte Prognosen innerhalb von 14 Tagen nach der Implementierung.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Hauptmerkmale

Erweiterte FP&A-Funktionen

ML-Vorhersage

Maschinenlernmodelle prognostizieren Umsatz, Ausgaben und Cashflow. Die Genauigkeit verbessert sich mit der Zeit automatisch.

Szenario-Modellierung

Erzeugt sofort beste, schlechteste und wahrscheinliche Szenarien. Modelliert automatisch die Auswirkungen wichtiger Geschäftstreiber.

Varianzkommentar

KI generiert Erklärungen für Abweichungen. Identifiziert Ursachen und Trends ohne manuelle Analyse.

Demo

Erleben Sie FP&A-Automatisierung in Aktion

Sehen Sie zu, wie der Agent eine rollierende 12-Monats-Prognose erstellt: Analysiert werden 3 Jahre an Ist-Daten, es werden ML-Modelle angewendet, 3 Szenarien generiert und Abweichungskommentare erstellt - in 30 Minuten.