Kundengeschichten

Model ML automatisiert kundenfertige Finanzunterlagen mit Perplexity Sonar

Model ML wurde von den Serienunternehmern und Brüdern Chaz und Arnie Englander gegründet und bietet eine KI-Arbeitsumgebung für Kunden aus der Finanzdienstleistungsbranche, darunter einige der weltweit größten Investmentbanken und Private-Equity-Gesellschaften.

Das Problem

Die Finanzdienstleistungsbranche ist hart umkämpft und verlangt konstant exzellente Ergebnisse für Kunden sowie strategische Weitsicht. Dennoch sind Teams nach wie vor mit manuellen, sich wiederholenden Aufgaben belastet – Daten sammeln, Tabellen aktualisieren und Unterlagen in der gesamten Microsoft-Office-Suite formatieren. Diese Ineffizienzen führen zu operativen Engpässen und vermeidbaren Risiken und schränken das Potenzial für differenzierte, wirkungsvolle Arbeit ein.

Zudem verlassen sich Unternehmen gerade dann, wenn Geschwindigkeit und Genauigkeit am wichtigsten sind, noch immer auf Nachwuchskräfte, die die Nacht durcharbeiten, um Fristen am nächsten Morgen einzuhalten – was die Agilität genau dann einschränkt, wenn sie am dringendsten gebraucht wird.

Die Lösung

Durch die nahtlose Integration von KI mit verschiedensten internen und externen Datenquellen – z. B. privaten Besprechungsnotizen, Unternehmensberichten und -transkripten, Finanzdatenbanken und Echtzeit-Websuche – gibt Model ML seinen Nutzern die Werkzeuge an die Hand, um Erkenntnisse zu gewinnen, komplexe Analysen durchzuführen und automatisch individuell formatierte Ergebnisse in PowerPoint, Word, Excel und PDF zu erstellen.

Nutzer können außerdem zeit- und ereignisbasierte Trigger für individuelle Workflows einrichten, die bis zur Zustellung individuell formatierter Foliensätze per E-Mail reichen.

Basierend auf Sonar Pro & Reasoning*

Model ML setzt ausschließlich auf Perplexity Sonar, um anspruchsvolle Echtzeit-Websuchfunktionen bereitzustellen. Sonar verbessert entscheidende strategische Workflows erheblich, darunter umfassende Analysen der Marktstimmung, detaillierte Unternehmensprofile und die Entwicklung differenzierter Investmentthesen.

Mit den erweiterten Filterfunktionen von Sonar ermöglicht Model ML seinen Nutzern, die Beschaffung externer Daten präzise zu steuern – etwa indem Suchen auf vertrauenswürdige Domains wie Bloomberg News beschränkt werden. Diese granulare Kontrolle erhöht die Genauigkeit und strategische Relevanz der Informationen, die in wichtige Geschäftsentscheidungen und Kundenergebnisse einfließen.

Marktübersichtsraster in Model ML, das Produktdetails per Websuche ergänzt

Unternehmensprofilraster in Model ML mit Umsatz- und EBITDA-Schätzungen

Ergebniszusammenfassung für ServiceNow in Model ML mit Quellenangaben zu den Zahlen

Model ML exportiert Gesprächsunterlagen in eine PowerPoint-Vorlage

Von Model ML erstellte ServiceNow-Übersichtsfolie, geöffnet in PowerPoint

*Sonar Chat Completions heißt jetzt Agent API – mit mehr Modellen, Tools und forschungsbasierten Presets. Informationen zum Einstieg gibt es in unserer Dokumentation hier.