Webinar: Warum ein generischer LLM-Ansatz für Financial Spreading nicht ausreicht

Viele Kreditabteilungen testen derzeit Standard-KI-Modelle, um die Analyse von Jahresabschlüssen zu automatisieren. Dabei stoßen die meisten auf dieselben Herausforderungen. 

Die Idee klingt überzeugend: Einen Jahresabschluss in ein allgemeines KI-Modell eingeben und innerhalb von Sekunden strukturierte Daten für das Financial Spreading erhalten. Bei einfachen Dokumenten und unter kontrollierten Bedingungen können die Ergebnisse durchaus vielversprechend wirken. 

Doch produktionsreifes Financial Spreading ist deutlich komplexer. Unternehmen müssen mit uneinheitlichen und heterogenen Dokumentenformaten umgehen, umfangreiches fachliches Kontextwissen berücksichtigen – etwa Spreading-Templates und Richtlinien – und Human-in-the-Loop-Prozesse nahtlos integrieren. 

In diesem 30-minütigen Webinar zeigen wir, an welchen Stellen generische LLM-Ansätze an ihre Grenzen stoßen, und demonstrieren, wie eine speziell für Financial Spreading entwickelte KI-Lösung diese Herausforderungen bewältigt.

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