KI‑Recherche in der Praxis

Du bist gerade dem Finanzteam von Roadline Motors beigetreten, einem schnell wachsenden Unternehmen der Automobilbranche.

Als Finanzanalyst:in sollst du ein vorausschauendes Research-Briefing zur Performance und Investitionsperspektive des Automobilsektors erstellen.

Anstatt Informationen manuell aus Berichten und Artikeln zusammenzutragen, nutzt du einen KI‑Research-Agenten, der Erkenntnisse aus mehreren glaubwürdigen Quellen analysieren, interpretieren und zusammenführen kann.

Wende das STOA-Prompting-Framework (Scope, Timeframe, Output, Assumptions) an, um deine Anfrage zu strukturieren und eine evidenzbasierte Zusammenfassung der kurzfristigen finanziellen Perspektive der Automobilindustrie zu erzeugen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

KI für Finance

Anleitung zur Übung

Wechsle zum Agents-Bereich und klicke unter Agents auf Researcher.,Tippe deinen Research-Prompt in das Eingabefeld und sende ihn ab – um den 12‑Monats‑Ausblick für einen Markt oder Sektor deiner Wahl zu recherchieren.,Copilot antwortet und bietet an, die Recherche zu verfeinern. Tippe "Go ahead", sobald du bereit bist.,Der Researcher-Agent startet dann einen Deep-Research-Prozess.,Sende deine Übung ab, auch wenn der Rechercheprozess noch nicht abgeschlossen ist.

Interaktive Übung

In dieser interaktiven Übung kannst du die Theorie in die Praxis umsetzen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

KI für Finance

Geringe SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.9+

Kurs kostenlos starten

Learn how to make AI work for you in a finance setting. This chapter introduces the difference between augmentation and automation, shows how to extract insights from financial documents and data, and teaches you how to build reusable prompts. You’ll practice analyzing transcripts, summarizing stock trends, and creating prompt templates that save time and improve consistency.

Exercise 1: How AI is reshaping finance Exercise 2: Finance meets AI Exercise 3: AI risks and limits Exercise 4: Augmentation or automation?Exercise 5: Exploring AI-assisted financial analysis Exercise 6: Extract key messages in no time Exercise 7: Summarize with style Exercise 8: AI insights from CSV files Exercise 9: Driving predictable outputs with prompt templates Exercise 10: Template essentials Exercise 11: Try a prompt template

Turn AI into a research partner that keeps you ahead of the curve. You’ll practice summarizing macroeconomic trends, comparing company filings, and tracking regulatory changes. Through guided exercises, you’ll learn how to prompt and refine AI-generated insights into clear takeaways that are ready for leadership presentations.

Exercise 1: Finanzforschung mit KI Exercise 2: Marktforschung richtig ordnen Exercise 3: KI‑Recherche in der Praxis

Aktuelle Übung

Exercise 4: Gezielte Ergebnisse mit individuellen Anweisungen erzielen Exercise 5: Warum benutzerdefinierte Anweisungen wichtig sind Exercise 6: Für Konsistenz anpassen Exercise 7: Bleib mit geplanten Prompts auf dem Laufenden Exercise 8: Clever planen mit Zeitplänen Exercise 9: Automatisiere dein wöchentliches Briefing

Design AI-powered workflows that make finance faster, smarter, and more reliable. You’ll build assistants that remember your instructions, map finance processes from data to decision, and assign the right steps to AI or humans. Learn to measure performance through accuracy, efficiency, and risk - creating accountable, audit-ready workflows that scale across your organization.

Exercise 1: Streamline finance workflows with iterative prompting Exercise 2: Stack prompts like a pro Exercise 3: Polish while you prompt Exercise 4: Building custom finance assistants Exercise 5: Build a context-aware finance assistant Exercise 6: Build a forecasting assistant Exercise 7: From augmentation to automation Exercise 8: Map your workflow Exercise 9: Accountable automation Exercise 10: Congratulations