Finanzen · Finanzanalyst
Eine Live-Finanzprognose, erstellt aus Ihren eigenen Büchern.
Jeden Monat leitet er ein treiberbasiertes Vorwärtsmodell direkt aus Ihren Buchhaltungs- und Abrechnungsdaten ab — und gibt Ihnen dann eine klare Einschätzung zu Liquidität, Reichweite und was sie bewegt. Er funktioniert für jedes Unternehmen — SaaS, Dienstleistungen, Agentur, Einzelhandel, E-Commerce, Fertigung und mehr. Eine zweite KI eines anderen Anbieters liest das Narrativ erneut, bevor Sie es sehen, und Sie geben es vor dem Versand frei. Er ist schreibgeschützt auf jedem verbundenen Tool: Er bucht nie einen Eintrag und schließt nie ein Buch ab.
Vom Buchabschluss zu einem Narrativ in Ihrer Freigabe-Warteschlange
Bücher schließen
Eine monatliche Aktualisierung wird von QuickBooks oder Xero ausgelöst.
Modell abgeleitet
Treiber aus dem Hauptbuch; Kohortenkurven ebenso, für Abonnementgeschäfte.
Szenarien laufen
Die Szenario-Bibliothek läuft; ein Drift-Narrativ wird entworfen.
Sie geben frei
Eine zweite KI liest es erneut; dann wartet es auf Ihre Zustimmung.
Bücher nicht innerhalb von 35 Tagen geschlossen? Ein Buchqualitäts-Tor verweigert die Ausführung, statt eine Prognose auf veralteten Zahlen zu erzählen — es nennt Ihnen stattdessen die Lücke. Brauchen Sie eine Einschätzung zwischen den Aktualisierungen? Fragen Sie jederzeit /runway in Slack.
Der Vertrag
Was er eigenständig erledigt, was er mit Ihnen abklärt, was er nicht anfasst.
Erledigt eigenständig
- Leitet jeden Monat automatisch ein treiberbasiertes Vorwärtsmodell aus Ihrem QuickBooks- oder Xero-Hauptbuch ab — Umsatz, Kosten, Marge, Liquidität und Personalbestand, was auch immer Ihr Unternehmen verkauft.
- Für Abonnementgeschäfte passt er Kohorten-Bindungskurven aus Ihrer echten Stripe-Historie an — keine manuelle Kohortentabelle.
- Überlagert Live-Makro-Benchmarks — den Fed-Funds-Satz, Branchenwachstum und Burn-Normen — sodass das Modell in externem Kontext verankert ist, nicht nur in Ihren letzten 12 Monaten.
- Lässt bei jeder Aktualisierung eine Szenario-Bibliothek laufen — Basis, konservativ, aggressiv, plus jedes von Ihnen gespeicherte individuelle Szenario.
- Macht die Top-3-Annahmen sichtbar, die Ihre Prognose treiben, jede mit der konkreten Zahl, die sie bewegt.
- Erzählt die Drift zwischen jeder Annahme und den Ist-Werten in klarem Deutsch, mit der Quellzahl hinter jeder Aussage.
- In den oberen Stufen erstellt er aus demselben Modell dein vierteljährliches Board-Paket — ein 12-14-seitiges PDF mit Erzählung und Diagrammen, jeder Euro und Prozentwert mit Beleg auf eine Quelltransaktion.
Klärt zuerst mit Ihnen ab
- Das monatliche Drift-Narrativ wird vor dem Versand zur Freigabe in die Warteschlange gestellt — Sie geben es frei, bearbeiten es oder lehnen es ab. Nichts geht eigenständig hinaus.
- Eine Annahmenänderung in natürlicher Sprache zeigt Ihnen eine Vorschau der geparsten Deltas, bevor sie sich auf ein Szenario festlegt.
- Wenn ein Makro-Overlay-Benchmark um mehr als 20 % von Ihrer eigenen Zahl abweicht, wird diese Annahme an Sie geleitet, statt still angewendet zu werden.
- Wenn das Buchqualitäts-Tor eine Aktualisierung blockiert, macht es die konkrete Lücke sichtbar und wartet — es führt keine Prognose auf Zahlen aus, denen es nicht traut.
Fasst er nicht an
- Ihre Bücher schließen, einen Hauptbucheintrag buchen oder ein Hauptbuch ändern — er ist schreibgeschützt auf jedem verbundenen Tool.
- Transaktionen neu kategorisieren oder Buchhaltung machen — er liest Ihre Bücher, er korrigiert sie nicht.
- Steuererklärungen, Umsatzsteuer oder 1099s — er ist ein Prognose-Tool, kein Steuerberater.
- Investorengerichtetes Fundraising-Material — das Drift-Narrativ dient nur dem internen Board-Kontext.
- Ihren Kunden E-Mails schreiben oder eine Aktion außerhalb des Dashboards und von Slack ausführen.
Mehrere Rechtseinheiten? Die Mehr-Mandanten-Konsolidierung ist ein Feature ab der Business-Stufe — Solo und Team prognostizieren eine einzelne Einheit.
Vollständige Fähigkeitsmatrix aus dem Rollenregister
VERSIERT
- Driver-based forward model auto-derived from QB + Stripe + HubSpot. Revenue model auto-shapes to your data: cohort × ARPU × retention for SaaS, repeat-purchase rate × AOV for e-commerce, recurring-contract retention for services. OpEx model from headcount × loaded cost + tools + marketing efficiency. 3-statement linked through AR-DSO, AP-DPO, deferred revenue. Driver-derivation runs nightly; operator can override per-driver in plain English.
- Append-only versioned assumption ledger with audit trail. Every assumption ('hiring pace 2/quarter', 'Q3 enterprise close rate 22%', 'churn 3.5%') is a row in an append-only ledger — never updated, never deleted. Each edit creates a new version with author, timestamp, prior value, and the rationale you typed. The model rebuilds from the current assumption-version set on every refresh. CLAUDE.md principle #2 made operational for the Financial Planning & Analysis surface.
- Cohort retention curve auto-fit from Stripe actuals. Reads Stripe subscription events, computes per-cohort retention curves (monthly cohort × month-since-signup → retained %), fits a decay model, and uses the fitted curve as the forward retention driver. Non-SaaS equivalents: repeat-purchase rate decay from QB invoice patterns for e-commerce; recurring-contract retention for services. Operator can override the fitted curve.
- Macro auto-overlay — Fed rate + wages + sector benchmarks. Daily refresh from public sources: Fed funds rate (cost-of-capital input for runway-extension decisions), Carta + Levels.fyi wage benchmarks by role/level/region (headcount cost assumption sanity), SaaS Capital + OPEXEngine sector growth / burn-multiple / NRR norms for SaaS, NFIB SMB index for non-SaaS. The model surfaces every assumption against its macro-overlay range — 'your Q3 enterprise close-rate assumption 28% sits at the 90th percentile of SaaS Capital benchmark — verify or revise.'
- Scenario library — base / conservative / aggressive + custom. Three pre-built scenarios run on every model refresh (base = your assumptions; conservative = −20% growth / +20% costs; aggressive = +20% growth / +20% costs). Custom scenarios accept natural-language input ('what if I raise $2M at 15% dilution and hire 4 engineers') — the scenario builder parses the prompt into assumption deltas you preview before the rerun. Every scenario saves with a name + creation timestamp + cited assumption changes.
- Sensitivity analysis — top-3 assumptions driving runway. On every refresh, the model computes which 3 assumptions would shorten runway most if they moved by ±10% — surfaced as a ranked list with delta-runway in weeks per +10% / −10% move per assumption. The founder sees not just 'runway 47 weeks' but 'runway is 64% driven by your Q3 enterprise close-rate assumption — if that drops 5pts you lose 8 weeks.'
- Monthly AI-narrated assumption-vs-actuals drift. On the day books close (≤35 days post month-end), the Tier-3 cross-family supervised worker narrates the drift between every assumption and what actually happened in plain English. 'CAC payback slipped 14→17 because Q1 cohort retention dropped 2pts; the macro benchmark for your stage is 14 — your prior assumption was at the benchmark, the actual is below it.' Every claim cites a source GL transaction or Stripe event. Lands in /app/fpa + Slack #finance digest channel.
- Slack /runway slash command + Slack-native model Q&A. Real-time read from the latest model state. /runway returns the current runway + the macro context + the top-3 sensitivity-driving assumptions. Free-form Slack Q&A ('what's our gross margin trend over the last 6 months?', 'how much would runway extend if I cut $50K headcount?') returns answers grounded in the live model + actuals. Quoted answers always cite the relevant model row + the source transaction chain.
- 13-week rolling cash forecast with P10/P50/P90 confidence bands. Pulls cash actuals from QB + Stripe + Mercury + Brex + Ramp (read-only); projects the next 13 weeks of cash-in / cash-out from the driver model + AR-DSO + AP-DPO + scheduled payroll. Confidence bands derived from scenario library (P10 = conservative, P90 = aggressive). Surfaces in /app/fpa + emits a weekly Slack digest every Monday 07:00 local-time with the next-13-week chart.
- Append-only audit log + Tier-3 supervisor on monthly narrative. Every assumption change, scenario rerun, model refresh, and narrative emission is logged to the append-only audit_log table with tenant_id, user_id, timestamp, metadata. The monthly drift narrative routes to Tier 3 cross-family supervisor (Anthropic worker → OpenAI reviewer → Gemini tiebreaker on disagreement) — the narrative is the externally-visible artifact, so its guardrails sit at the strictest tier in the marketplace.
- Books-quality gate — refuse-to-run if books not closed in 35d. At onboarding and on every monthly refresh, the worker checks whether the customer's QB/Xero books are closed within the last 35 days, reconciled, and categorized above a minimum quality bar. If not, refuse to run the model — surface the specific gaps + recommend a bookkeeper (Pilot / Bench-refugee / Puzzle partner list). Brand-defense discipline: a narrated drift on garbage books is a credibility bomb, not a deliverable.
- Read-only by API-scope across every connected vendor. QuickBooks / Xero / Stripe / HubSpot / Mercury / Brex / Ramp tokens carry NO write scopes. Cannot post a journal entry, cannot recategorize a transaction, cannot modify a subscription, cannot move a deal stage, cannot move money. Read-only at the API-scope layer, not the prompt layer — schema-enforced refusal.
UNTERSTÜTZT
- Macro-overlay variance > 20% triggers operator review. When the model finds any assumption sitting outside ±20% of the macro-overlay benchmark for your stage / sector / region, the monthly narrative banners it in /app/fpa and the worker pauses the auto-send pipeline for that month. Operator either revises the assumption or approves the overlay-variance with a rationale that audit-log records.
- Three-way supervisor disagreement — operator review. When worker / supervisor / tiebreaker all disagree on a narrative claim (e.g., direction of the drift, magnitude of the assumption miss), the narrative row routes to operator review in /app/fpa/inbox instead of auto-resolving. Today: pick the worker's verdict, log all three in audit_log, surface the conflict in the per-narrative detail. ≥50 instances needed before a deeper investigation.
- Natural-language assumption updates — operator preview before commit. When the operator types 'bump enterprise close rate to 25%' or 'churn assumption goes to 3.8%', the worker parses the language into a structured assumption-delta + previews the runway / ARR impact in /app/fpa before the operator confirms commit. Audit-log records the prompt + the parsed structured delta + the operator's confirmation.
- Monthly narrative review queue — operator approves before send. The Tier-3 monthly narrative lands in a review queue in /app/fpa/inbox by default. Operator can edit, approve, or reject before it ships to the Slack #finance channel or is included in the Board Pack Drafter's monthly internal update. Auto-send opens after the first 90 days once the operator has approved ≥6 narratives without material edits.
ABGELEHNT
- Investor-facing fundraising material — internal board only. FTC / SAFE / 506(b) risk discipline. We never draft a fundraising pitch deck, never draft a SAFE, never draft any material that goes to a current/prospective investor in a fundraising context. We draft INTERNAL board updates (post-funding, post-info-rights). Board Pack Drafter (boris-v0) consumes our model output strictly for internal board communication. Schema-enforced — output type is 'internal_board_update', never 'fundraise_doc'.
- Opaque score outputs without underlying transaction citations. Every quantitative claim in any narrative, model output, or Slack answer cites a source transaction chain (stripe_invoice_X, qb_transaction_Y, hubspot_deal_Z) — never a single 'health score: 0.34' or 'risk index: 7'. Post-parse validator drops outputs that fail the citation check. The citation IS the unlock for finance trust.
- Modifying the chart of accounts or recategorizing transactions. The chart of accounts (CoA) is the bookkeeper's domain. We READ the CoA + the categorized transactions, we never WRITE to it. If we find a transaction that looks miscategorized (e.g., personal expense in COGS), we surface it in /app/fpa as a recommendation for the bookkeeper — never recategorize ourselves. API-scope + schema enforcement.
- Multi-entity consolidation (V1 single-entity; Phase 2 enterprise). V1 ships single-entity modeling — one QB/Xero file per tenant. Multi-entity consolidation (parent + subsidiaries + intercompany eliminations + currency translation) opens as Phase 2 enterprise after the first 25 paying SMB customers, per ADR-0031 §Enterprise Phase 2. Refusing in V1 protects model quality — multi-entity is a hard modeling problem we won't half-ship.
- Customer-facing outreach — never emails / Slacks your customers. AI Financial Analyst is an INTERNAL worker for your founder / operator / finance team. Never sends a message to YOUR customers (overdue invoice chasing is Renewal Hunter v2 territory; customer-success outreach is RH + AHW). Output channels: /app/fpa (web UI), Slack #finance (internal channel), Board Pack Drafter (internal board update). No external send paths.
- Closing books, posting GL entries, modifying any ledger. AI Financial Analyst is NOT in the bookkeeping business. Books are closed by Pilot / Bench-refugee / Puzzle / your human bookkeeper. The output schema has no journal-entry field; the API tokens for QB/Xero carry no write scopes. Hard refusal at the API-scope + schema layer, not the prompt layer.
- Tax filings, sales-tax computation, 1099 generation. Regulated / UPL-adjacent territory. We never file a tax return, never compute sales-tax owed, never generate a 1099. Surface a recommendation list of tax software (Avalara / TaxJar / Anrok / your CPA) when the operator asks; refuse the action itself. Founding-doc principle: methods, not credentials — we describe our methods, never claim a license.
Was Sie erhalten
Kein Memo — ein arbeitsfähiges Modell, das Sie öffnen, plus die Einschätzung, was sich geändert hat.
Drei konkrete Ergebnisse, jeden Monat. Jede Zahl führt auf Ihr eigenes Hauptbuch zurück — oder auf Ihre Abrechnungsdaten, bei Abonnementgeschäften — das Narrativ wird von einer zweiten, unabhängigen KI erneut gelesen, bevor Sie es sehen, und nichts ist endgültig, bevor Sie freigeben.
Immer verfügbar
Ein Live-Modell unter /app/fpa
Liquidität, Reichweite und monatliche Burn- oder Build-Rate auf einem Bildschirm — abgeleitet aus einer treiberbasierten 12-Monats-Vorausschau, die aus Ihren Büchern neu erstellt wird. Öffnen Sie es an jedem Tag, nicht nur am Monatsende.
Jeden Monat
Eine belegte Einschätzung, was sich geändert hat
Warum sich die Prognose bewegt hat, in klaren Worten — jede Zahl auf eine Hauptbuch- oder Abrechnungszeile zurückführbar, in der Warteschlange für Sie zum Freigeben, Bearbeiten oder Ablehnen.
Exportieren & fragen
Szenarien, Excel und Slack
Eine Szenario-Bibliothek aus Basis / konservativ / aggressiv plus Ihre eigenen gespeicherten, ein Excel-Export der Treiber und Szenarien sowie die Reichweite auf Abruf in Slack mit /runway.
Mai-Aktualisierung · Bücher geschlossen am 31. Mai
Entworfen — wartet auf Ihre FreigabeReichweite — verfügbare Liquidität ÷ aktueller Burn
11.2 Monate
1,4 Monate kürzer als im April — war 12,6
Prognostizierte Liquidität · nächste 12 Monate
Was es diesen Monat bewegt hat
Bindung, nicht Ausgaben. Die Januar-Kohorte verlängerte mit 94 % gegenüber modellierten 101 %, sodass die Netto-Umsatzbindung unter Plan lag. Die Personalkosten folgten dem Modell mit 2 % Abweichung, und Ihre Kapitalkosten liegen weiterhin unter dem aktuellen Fed-Funds-Benchmark — diesen Monat kein Ausgaben-Hinweis.
Führt zurück auf: Verlängerungsrate der Januar-Kohorte aus der Stripe-Abonnementhistorie · modellierte NRR aus dem vorherigen Treibermodell-Durchlauf · Fed-Funds-Benchmark aus dem Live-Makro-Snapshot.
Ändern Sie eine Annahme — die Reichweite läuft neu
- Die 3 geplanten Engineering-Stellen einstellen Reichweite → 9,4 Mon.
- Die nächste Finanzierungsrunde verschiebt sich um ein Quartal Reichweite → 8,9 Mon.
- Die Bindung der Januar-Kohorte erholt sich auf Plan Reichweite → 13,1 Mon.
Jede Zahl führt auf eine Hauptbuch- oder Stripe-Zeile zurück, und der gesamte Bericht wird von einer zweiten, unabhängigen KI eines anderen Anbieters erneut gelesen, bevor er Sie erreicht — nichts ist endgültig, bevor Sie freigeben.
Mai-Aktualisierung · Bücher geschlossen am 31. Mai
Entworfen — wartet auf Ihre FreigabeVerfügbare Liquidität — und die monatliche Build-Rate
$612K
baut +34 Tsd. $/Mon. auf — die Hälfte des Q1-Tempos von +71 Tsd. $
Prognostizierte Liquidität · nächste 12 Monate
Was es diesen Monat bewegt hat
Marge, nicht Nachfrage. Der Umsatz wuchs im Quartal um 6 %, aber die Bruttomarge rutschte um etwa 2 Punkte — Material überschritt den Plan bei zwei großen Installationen. Die Liquidität baut sich weiter auf; das Tempo hat sich gegenüber Q1 lediglich halbiert. Die Lohnkosten folgten dem Modell mit 3 % Abweichung.
Führt zurück auf: Umsatz und Materialkosten aus dem Mai-Buchabschluss · Marge des Vorquartals aus dem letzten Modell-Durchlauf · Lohnkosten aus dem Hauptbuch.
Ändern Sie eine Annahme — die Prognose läuft neu
- Die zwei ausstehenden Wartungsverträge gewinnen Liquidität zum Jahresende → 1,0 Mio. $
- Materialkosten bleiben auf Plan Liquidität zum Jahresende → 940 Tsd. $
- Ein drittes Installationsteam in Q3 hinzufügen Liquidität zum Jahresende → 620 Tsd. $
Jede Zahl führt auf eine Hauptbuchzeile zurück, und der gesamte Bericht wird von einer zweiten, unabhängigen KI eines anderen Anbieters erneut gelesen, bevor er Sie erreicht — nichts ist endgültig, bevor Sie freigeben.
Derselbe Bericht, herunterladbar: ein Excel-Export der Treiber und Szenarien und ein Slack-Befehl /runway für die Zahl auf Abruf. Der Annahmensatz jedes Monats wird in einem nur anhängenden Hauptbuch gehalten — was das Modell angenommen hat, was die Ist-Werte waren und was Sie freigegeben haben, ist immer nachvollziehbar.
In den oberen Stufen
Board-fertig, aus denselben Zahlen
In den Stufen Business und Practice erstellt der Financial Analyst auch dein vierteljährliches Board-Paket — auf Basis des Modells, das er ohnehin pflegt, sodass Deck und Prognose nie auseinanderlaufen. Du gibst jeden Abschnitt frei, bevor er final ist; nichts wird je automatisch an Investoren gesendet.
Vierteljährliches Deck
Pack erstellen
Ein 12-14-seitiges Board-Paket-PDF — Erzählung und Diagramme, Quartal für Quartal stimmig — mit jeder Zahl belegt auf eine Quelltransaktion in deinem Modell.
Vor dem Termin
Q&A-Probe
Eine Vorab-Probe mit rund einem Dutzend harter Fragen samt belegten Antworten, etwa 48 Stunden vor dem Termin, plus ein monatliches internes Update zwischen den Paketen.
Über Pakete hinweg
Versprechen-Ledger
Verfolgt jede Zusage an das Board über alle Pakete hinweg und bewertet sie im nächsten Quartal neu — du markierst jede Zeile als erfüllt, verfehlt oder neu zugeschnitten.
Das Board-Paket wird vor deiner Warteschlange unabhängig von einem zweiten KI-Anbieter geprüft, und es gibt keinen externen Versandweg — das Paket bleibt intern, bis du es freigibst und teilst.
Preise
Drei Stufen nach Anzahl der Einheiten und Plätze.
Jede Stufe erhält dieselbe Engine — das automatisch abgeleitete Treibermodell, das Makro-Overlay, die Kohortenanpassung für Abonnementgeschäfte und die KI-Prüfung des zweiten Anbieters bei jedem Drift-Narrativ.
What it replaces
Das intern zu erledigen bedeutet ein volles Gehalt, Lohnnebenkosten und Monate der Einarbeitung — für eine einzige Funktion. Ataski liefert das Ergebnis ab dem ersten Tag zu einem festen, planbaren Monatspreis.
Qualität auf Enterprise-Niveau zu einem Bruchteil einer Einstellung. Jederzeit hochskalieren oder pausieren — Sie zahlen nur die Monate, die Sie nutzen.
Solo
$599 ≈ €551 / Monat
1 Einheit · 1 Benutzer
≈ $599.00 per entity per month
- Treiberbasiertes Vorwärtsmodell, monatlich automatisch abgeleitet
- Kohorten-Bindungsanpassung — Abonnementgeschäfte
- Anbieterübergreifend geprüftes Drift-Narrativ · Slack /runway
Ein Gründer mit einer einzelnen Einheit, der eine echte Prognose aus echten Büchern möchte.
Solo wählenTeam
$1,499 ≈ €1,379 / Monat
3 Einheiten · 5 Benutzer
≈ $499.67 per entity per month
- Alles aus Solo, über 3 Einheiten
- Szenario-Bibliothek + Top-3-Sensitivität
- Individuelle Szenarien in natürlicher Sprache · individueller Makro-Upload
Eine Finanzleitung, die einige Einheiten modelliert und Szenarien auf Abruf benötigt.
Team wählenBusiness
$2,999 ≈ €2,759 / Monat
5 Einheiten · 20 Benutzer
≈ $599.80 per entity per month
- Alles aus Team, über 5 Einheiten
- Mehr-Mandanten-Konsolidierung
- SSO · Audit-Log-Export · individuelle Bindung · AVV
- Vierteljährliches Board-Paket + Q&A-Probe + Versprechen-Ledger
Mittelstands-Finanzen mit Beschaffung — SSO und ein AVV sind Voraussetzung für die Freigabe.
Business wählenPractice — Fractional-CFO
$399 ≈ €367 / Mo. Grundgebühr + 199 $ pro Einheit-Monat
399 $/Mo. Grundgebühr + 199 $/Einheit pro Monat · mandantenfähige Sub-Organisationen · für Fractional-CFO-Praxen, die 4-10 Mandanten von einem Ataski-Konto aus führen. Bis zu 10 Einheiten; Nutzung über Stripe abgerechnet.
Enthält das vierteljährliche Board-Paket für jeden Mandantenbuchstand — Deck, Q&A-Probe und Versprechen-Ledger, auf Basis des jeweiligen Entity-Modells.
Per-entity billing wires through your account manager. Self-serve checkout flips on once Stripe usage reporting is wired.
Enterprise — über 5 Einheiten hinaus
Für unbegrenzte Einheiten, Intercompany-Eliminierungen und FX-Umrechnung oder wenn die Beschaffung SAML, eigene LLM-Schlüssel, regionale Datenresidenz und AVV-Redlines benötigt. Im Vertrieb erhältlich.
Einrichtung
Drei Schritte — dann läuft es sich jeden Monat selbst.
-
01
Verbinden Sie Ihre Bücher und Abrechnung. QuickBooks oder Xero für das Hauptbuch, Stripe für Abonnement-Kohorten (optional) — schreibgeschützter Zugriff auf jedes davon.
-
02
Bestätigen Sie das Modell. Es erkennt Ihre Unternehmensform aus den Daten und leitet das erste Modell ab — Sie prüfen die ausgewählten Treiber.
-
03
Warten Sie auf den Abschluss. Jeden Monat wird die Aktualisierung ausgelöst, sobald Ihre Bücher geschlossen sind; das Narrativ landet in Ihrer Freigabe-Warteschlange.
Unter der Haube
Wie die Prognose erstellt wird und was sie prüft.
- Erstellt das Modell
- Eine deterministische Engine leitet das treiberbasierte Vorwärtsmodell ab — und passt Kohortenkurven für Abonnementgeschäfte an; die Rechnung ist schlichter Code, nie ein Sprachmodell
- Schreibt das Narrativ
- Eine KI verwandelt den Durchlauf in klaren Fließtext — sie erklärt die Zahlen, sie berechnet sie nicht
- Prüft das Narrativ
- Eine zweite, unabhängige KI eines anderen Anbieters liest jedes Drift-Narrativ erneut; ein Schlichter entscheidet, wenn die beiden über die Richtung uneinig sind
- Externe Daten
- Der Live-Fed-Funds-Satz aus dem öffentlichen Feed der Federal Reserve, plus Branchen-Benchmarks, die Sie hochladen können — bei jeder Aktualisierung überlagert
- Zugriff
- Schreibgeschützt auf QuickBooks, Xero und Stripe — er kann keinen Eintrag buchen, kein Buch schließen und kein Hauptbuch ändern
- Datenschutz
- Privat in Ihrem Arbeitsbereich, jeder Durchlauf und jede Annahme in einem nur anhängenden Audit-Hauptbuch, 30-Tage-Datenlöschung beim Offboarding
Eine Prognose, die sich selbst neu erstellt — aus Ihren Büchern, jeden Monat.
Verbinden Sie Ihre Bücher und Abrechnung einmal. Jeden Monat wird das Modell neu abgeleitet, die Szenarien laufen, und eine klare Einschätzung zu Liquidität, Reichweite und was sie bewegt landet in Ihrer Freigabe-Warteschlange — von einer zweiten KI erneut gelesen, bevor Sie sie überhaupt sehen.