Vor nicht allzu langer Zeit war es für Mitarbeiter in Finanzteams von Unternehmen wie Uber ein riesiger Aufwand, eine einfache Antwort auf eine Umsatzfrage zu erhalten. Man musste sich durch komplizierte SQL-Abfragen wühlen, zwischen verschiedenen Plattformen hin- und herspringen oder sich in die Warteschlange für die Hilfe des Data-Science-Teams einreihen. Diese Verzögerungen waren nicht nur ärgerlich, sie verlangsamten auch wichtige Geschäftsentscheidungen.
Hier beginnt eine neue Art von spezialisiertem KI-Agenten einen Unterschied zu machen. Wir nennen sie Fin-KI-Sequenzen: KI-gestützte Systeme, die eine Reihe von Schritten durchlaufen, um eine Finanzfrage zu beantworten oder eine Aufgabe zu erledigen. Stellen Sie sie sich wie einen intelligenten Assistenten vor, der nicht nur Informationen abruft, sondern ein Problem tatsächlich für Sie durcharbeitet.
Dieser Leitfaden erklärt Ihnen, was es mit diesen Systemen auf sich hat. Wir werden uns ansehen, wo sie eingesetzt werden – von persönlichen Budget-Apps bis hin zu Analysen in großen Unternehmen – und über die echten Herausforderungen sprechen, die Sie vor einer Einführung bedenken sollten.
Fin-KI-Sequenzen im Detail
Zunächst einmal: „Fin-KI-Sequenz“ ist kein fertiges Produkt, das man einfach kaufen kann. Es ist vielmehr ein Konzept, das einen KI-gesteuerten Arbeitsablauf für eine Finanzaufgabe beschreibt. Unter der Haube kombinieren sie in der Regel ein konversationelles Large Language Model (LLM) mit einer Reihe von Werkzeugen und Aktionen, um ein Ziel zu erreichen.
Schauen wir uns einige Beispiele an, um das Ganze weniger abstrakt zu machen:
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Für Ihr eigenes Geld: Ein Tool wie Sequence ermöglicht es Ihnen, Regeln zu erstellen, die Ihr Gehalt automatisch in verschiedene Spar-„Pods“ für Steuern, Miete oder einen Urlaubsfonds aufteilen. Es ist eine einfache Sequenz: Geld kommt rein, Regeln werden angewendet, Geld wird verschoben.
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Für Analysen in großen Unternehmen: Ubers internes Tool, Finch, ermöglicht es Finanzanalysten, Fragen in einfachem Englisch zu stellen, wie zum Beispiel: „Wie hoch war der Bruttobuchungswert in den USA & Kanada im 4. Quartal 2024?“ Der KI-Agent führt dann seine Sequenz aus: die richtige Datenbank finden, den notwendigen Code schreiben, ihn ausführen und eine spezifische Zahl liefern.
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Für KI-gestützte Abrechnung: Die Art und Weise, wie Intercoms Fin AI seine Preisgestaltung handhabt, ist ein großartiges Beispiel. Kunden zahlen nur, wenn die KI ihr Problem tatsächlich löst. Die Sequenz hierbei umfasst das Verstehen des Problems, das Finden einer Lösung, die Bestätigung, dass es funktioniert hat, und erst dann das Auslösen der Gebühr.
Ein Blick unter die Haube moderner Fin-KI-Sequenzen
Diese Systeme können wie Magie wirken, aber sie basieren auf einer ziemlich logischen, schrittweisen Struktur. Ubers Agent, Finch, gibt uns eine gute Vorlage dafür, wie sie aufgebaut sind.
Der Supervisor: Herausfinden, was Sie wollen
Dies ist der Teil, der Ihre Anfrage entschlüsselt. Wenn Sie eine Frage stellen, ist es die Aufgabe des Supervisors, herauszufinden, was Sie wirklich meinen. Er prüft Ihre Anfrage und entscheidet über den besten Weg, sie zu bearbeiten. Fragen Sie nach einer bestimmten Zahl? Versuchen Sie, Geld zu verschieben? Oder benötigen Sie nur eine Definition? Der Supervisor leitet die Anfrage an das richtige Werkzeug für die Aufgabe weiter.
Die Wissensebene: Verbindung zu Ihren Daten
Eine KI ist ohne Informationen ziemlich nutzlos. Diese Ebene dient dazu, den Agenten mit den richtigen Datenquellen zu verbinden. Für einen Finanzagenten wie Finch bedeutet das, sich an Data Warehouses, Analyseplattformen und andere Finanzsysteme anzukoppeln.
Diese Idee, Informationen von überall her zu ziehen, gilt nicht nur für den Finanzbereich. Während ein Fin-KI-Agent sich mit Datenbanken verbindet, knüpft ein interner Support-Agent von einer Plattform wie eesel AI an das kollektive Gehirn Ihres Unternehmens an, egal wo es gespeichert ist. Er kann Antworten aus Google Docs, Confluence und alten Support-Tickets ziehen, um jedem Team eine genaue Antwort zu geben, nicht nur den Finanzleuten.
Die Aktions-Engine: Die eigentliche Arbeit erledigen
Hier kommt der „Sequenz“-Teil des Namens ins Spiel. Sobald die KI die Anfrage verstanden und Zugriff auf die Daten hat, beginnt sie, Dinge zu tun. Das könnte das Schreiben und Ausführen einer SQL-Abfrage, das Verschieben von Geldern zwischen Konten oder das Extrahieren einer bestimmten Klausel aus einem Rechtsdokument sein.
Im Kundensupport würde ein KI-Agent von eesel AI einen ähnlichen Satz von Schritten befolgen: eine API verwenden, um Bestelldetails nachzuschlagen, das Ticket korrekt zu kennzeichnen und dann einen personalisierten Antwortentwurf für einen menschlichen Mitarbeiter zur schnellen Überprüfung zu erstellen. Es geht darum, eine große Aufgabe in kleinere, automatisierte Schritte zu unterteilen.
Wo Fin-KI-Sequenzen eingesetzt werden (und wo sie schiefgehen)
Diese KI-Sequenzen tauchen an immer mehr Orten auf, aber sie bringen ihre eigenen realen Probleme mit sich. Die Kenntnis der gängigen Anwendungsfälle und der damit verbundenen Herausforderungen ist der Schlüssel zur Entscheidung, ob sie für Sie geeignet sind.
Anwendungsfall 1: Automatisierung der Finanzen von Privatpersonen und Kleinunternehmen
Tools wie Sequence wollen Ihre Finanzen auf Autopilot stellen. Sie können Regeln einrichten, um Ihren Cashflow zu verwalten, Geld für Steuern beiseitezulegen und Schulden zu begleichen, ohne darüber nachdenken zu müssen. Das ist eine überzeugende Idee.
Aber es gibt einen Nachteil.
Anwendungsfall 2: Erstellung benutzerdefinierter Agenten für große Unternehmen
Am anderen Ende der Skala bauen große Unternehmen wie Uber ihre eigenen KI-Agenten, um ihr internes Datenchaos zu ordnen. Wir sehen auch Benchmarks von Anbietern wie vals.ai, die die Fähigkeit eines Agenten testen, schwere Aufgaben zu erledigen, wie das Durchsuchen von SEC-Einreichungen.
Das Hauptproblem hierbei ist, dass dies ein langsamer, teurer und schwieriger Weg ist. Ein Tool wie Finch zu bauen, ist kein Wochenendprojekt; es erfordert ein Vollzeitteam von KI-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Produktmanagern. Es ist ein gewaltiges Unterfangen, das Monate (oder sogar Jahre) dauern und Millionen an Gehältern und Infrastruktur kosten kann. Für die meisten Unternehmen ist das einfach nicht praktikabel.
Anwendungsfall 3: Optimierung interner Finanzfragen
Seien wir ehrlich, Finanzteams verbringen eine Menge Zeit damit, immer wieder die gleichen Fragen zu beantworten. „Wie lautet unsere Reiserichtlinie?“ „Wie erhalte ich die Genehmigung für neue Software?“ „Wo finde ich den G&V-Bericht vom letzten Quartal?“
Die Antworten sind normalerweise über Dutzende von Dokumenten auf verschiedenen Plattformen verstreut. Sie könnten versuchen, einen benutzerdefinierten Fin-KI-Agenten zu bauen, um dies zu beheben, aber es gibt einen viel einfacheren Weg. Plattformen wie eesel AI sind darauf ausgelegt, genau dieses Problem sofort zu lösen. Sie verbinden Ihre Wissensquellen aus Confluence, Google Docs und PDFs und können einen "KI-internen Chat"-Agenten in Slack oder Microsoft Teams starten. Das Beste daran? Sie können ihn in Minuten, nicht Monaten zum Laufen bringen. Es gibt Ihrem Finanzteam eine sichere Möglichkeit, Menschen zu ermöglichen, sich selbst zu helfen, ohne die Kosten und die Komplexität einer Eigenentwicklung.
Ein eesel AI-Chatbot, der interne Finanzfragen direkt in Slack optimiert.So wählen Sie die richtigen Fin-KI-Sequenzen für Ihre Bedürfnisse
Sie sind also überzeugt, dass KI Ihren Finanz-Workflow unterstützen könnte. Was nun? Im Allgemeinen haben Sie drei Möglichkeiten: eine maßgeschneiderte Lösung selbst entwickeln, ein Nischen-Tool kaufen, das eine Sache erledigt, oder eine flexible KI-Plattform verwenden, die Sie selbst einrichten können.
| Merkmal | Eigenentwicklung (z. B. Finch) | Spezialisiertes Tool (z. B. Sequence) | Flexible KI-Plattform (z. B. eesel AI) |
|---|---|---|---|
| Zeit bis zur Wertschöpfung | Monate bis Jahre | Tage bis Wochen | Minuten bis Stunden |
| Implementierung | Erfordert ein komplettes Ingenieurteam | Erfordert oft Verkaufsgespräche und Demos | Radikal Self-Service |
| Flexibilität | Vollständige Kontrolle, aber schwer zu ändern | Beschränkt auf die spezifischen Funktionen des Tools | Vollständig anpassbare Workflows & Aktionen |
| Kosten | Extrem hoch (Gehälter, Infrastruktur) | Mittel (Abonnementgebühren, oft unvorhersehbar) | Transparente, vorhersehbare Pläne |
| Am besten geeignet für | Große Unternehmen mit sehr spezifischen Bedürfnissen | Eine einzelne, spezifische Finanzaufgabe | Teams, die eine schnelle, flexible Automatisierung benötigen |
Die Tabelle spricht quasi für sich. Für die meisten Teams ist eine flexible KI-Plattform der intelligenteste Weg.
Plattformen wie eesel AI nehmen einen Großteil des Risikos beim Ausprobieren von KI. Sie können Ihre Wissensquellen verbinden und einen KI-Assistenten starten, ohne Code zu schreiben. Sie können sogar seine Leistung bei vergangenen Fragen simulieren, bevor Sie live gehen, sodass Sie eine gute Vorstellung davon haben, wie er sich verhalten wird. Sie können klein anfangen, indem Sie nur ein oder zwei Aufgaben automatisieren und dann erweitern, wenn Ihr Team sich wohler fühlt. Es ist eine völlig andere Welt als das risikoreiche Glücksspiel einer Eigenentwicklung oder die engen Grenzen eines Nischen-Tools.
Die eesel AI-Plattform ermöglicht es Benutzern, die Leistung zu simulieren, um zu verstehen, wie sich Fin-KI-Sequenzen vor dem Live-Gang verhalten werden.Fin-KI-Sequenzen: Automatisierung ist die Zukunft, aber der Weg dorthin ist entscheidend
Fin-KI-Sequenzen sind mehr als nur ein Schlagwort; sie sind ein echter Wandel in der Art und Weise, wie Finanzarbeit erledigt wird. Sie verändern alles, von der Verwaltung unserer persönlichen Budgets bis hin zur Analyse der Leistung großer Unternehmen.
Aber ob ein KI-Projekt erfolgreich ist, hängt nicht nur von der Technologie ab, sondern von der Implementierung. Die Hürden beim Bau eigener Tools sind riesig, und die Risiken, die mit zweckgebundenen Apps einhergehen, sind sehr real.
Für die Mehrheit der Teams, insbesondere für Finanzabteilungen, die in wiederkehrenden internen Fragen ertrinken, ist eine flexible Self-Service-Plattform der schnellste und sicherste Weg, um einen Mehrwert aus KI zu ziehen. Es geht darum, eine Lösung zu finden, die zu den bereits verwendeten Tools passt und Ihrem Team vom ersten Tag an einen Schub gibt.
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Häufig gestellte Fragen
Fin-KI-Sequenzen sind KI-gestützte Systeme, die darauf ausgelegt sind, Finanzaufgaben zu automatisieren oder komplexe Finanzfragen durch eine Reihe von Schritten zu beantworten. Sie lösen das Problem des manuellen Datendurchsuchens und der langsamen Entscheidungsfindung, indem sie den Zugang zu finanziellen Einblicken optimieren und Routine-Workflows automatisieren.
Unter der Haube kombinieren Fin-KI-Sequenzen in der Regel ein Large Language Model (LLM) mit einem „Supervisor“ zur Interpretation von Anfragen, einer „Wissensebene“ zur Verbindung mit Datenquellen und einer „Aktions-Engine“ zur Durchführung der eigentlichen Arbeit, wie dem Ausführen von Abfragen oder dem Verschieben von Geldern. Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht es ihnen, komplexe Finanz-Workflows automatisch auszuführen.
Fin-KI-Sequenzen werden häufig im Privatkundenbereich für die automatisierte Budgetierung, in großen Unternehmen für komplexe Finanzanalysen und zur Optimierung interner Finanzfragen innerhalb von Teams eingesetzt. Sie zielen darauf ab, Automatisierung und Effizienz in Finanzoperationen unterschiedlicher Größenordnungen zu bringen, von Einzelnutzern bis hin zu Großunternehmen.
Zu den signifikanten Risiken gehören die hohen Kosten, die Komplexität und der Zeitaufwand für die Entwicklung benutzerdefinierter Fin-KI-Sequenzen sowie potenzielle Vertrauens- und Kundendienstprobleme bei spezialisierten Drittanbieter-Tools. Sich auf externe Apps für sensible Finanzaufgaben zu verlassen, erfordert eine sorgfältige Prüfung und kann bei unachtsamer Auswahl zu Problemen führen.
Für kleinere Unternehmen ist der praktischste Weg, mit Fin-KI-Sequenzen zu beginnen, die Nutzung einer flexiblen KI-Plattform wie eesel AI. Diese Plattformen ermöglichen es Ihnen, vorhandene Wissensquellen zu verbinden und KI-Assistenten schnell zu starten, ohne dass ein engagiertes Ingenieurteam oder eine massive Vorabinvestition erforderlich ist.
Nein, Fin-KI-Sequenzen sind nicht ausschließlich für große Institutionen. Sie werden von Privatpersonen für die persönliche Budgetierung und das Cashflow-Management sowie von kleinen Unternehmen genutzt, die routinemäßige Finanzaufgaben und die Bearbeitung interner Anfragen automatisieren möchten, oft über Self-Service-Plattformen.
Der Hauptunterschied liegt in der Flexibilität, den Kosten und der Zeit bis zur Wertschöpfung. Benutzerdefinierte Fin-KI-Sequenzen bieten vollständige Kontrolle, sind aber teuer und ihre Entwicklung dauert Monate oder Jahre, während fertige Plattformen eine schnellere Implementierung, vorhersehbare Kosten und erhebliche Flexibilität ohne die Notwendigkeit von benutzerdefiniertem Code bieten.
