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Zencount AI

Fragen Sie Ihre Zahlen alles.

Ein Analyst, der in Ihrem Modell lebt — er antwortet aus Ihrem Live-Plan, den Actuals und Line Items, zeigt Ihnen genau, was er gelesen hat, und schreibt nichts ohne Ihr Confirm. Probieren Sie es unten aus.

Zencount AI · Acme GroupIhre Live-Daten
ZGuten Morgen 👋 Ich habe Plan und Actuals gelesen — fragen Sie mich alles, oder tippen Sie unten eine Frage an.
Zum Ausprobieren
Ihr Monatsreview läuft jetzt von selbst

Reviews nach Zeitplan, Befunde im Postfach.

Einmal formulieren — „prüfe Actuals vs. Budget jeden 1. um 08:00, melde alles über Plan“ — und die Routine läuft täglich, wöchentlich oder monatlich. Sie werden nur benachrichtigt, wenn etwas auffällig ist, und jeder Lauf behält ein vollständiges Transcript.

Routine · Monatlicher Abweichungs-Check
Monatlich · 1. · 08:00 · Europe/Berlin
!Paid Acquisition6711 · lief im Mai–Juni heiß+€19K
!Engineering · Gehälter6111 · Backend-Einstellung einen Monat früher+€8K
Hosting & Infrastruktur6851 · Optimierung griff früher−€11K
iRunway verlängertNiedrigerer Burn schiebt das Zero-Date hinaus+0,6 Mon.
Prüfe Actuals vs. Budget 2026…
Was es kann

Vier Aufgaben, von Ihrem Tisch.

Kein Chatbot, der an ein Dashboard geschraubt wurde. Jede Antwort entsteht aus Tool-Aufrufen gegen Ihre Live-Daten — Zahlen werden nie erfunden, und die Tool-Chips zeigen, was gelesen wurde.

Antworten mit Belegen

Aggregiert die echten Einträge, drillt die tatsächlichen Line Items und zitiert Versionen und Perioden. „Explain“ auf einer Grid-Zelle übergibt exakt Ihren Kontext.

Szenarien, die Sie bestätigen

Beschreiben Sie das Downside in einem Satz. Der Entwurf kommt als Vorschau-Vorschlag — geschrieben wird erst nach Ihrem Confirm, und bestätigte Einträge tragen source=ai.

Routinen nach Zeitplan

Tägliche, wöchentliche oder monatliche Reviews mit „Jetzt ausführen“ — direkt aus dem Chat angelegt. Benachrichtigung nur bei Auffälligem, in der Bell und per E-Mail.

Gebaut für die großen Fragen

Investor-Vorbereitung, ein kompletter Plan-Review, Einsparpotenziale — breite Aufgaben fächern in parallele Deep-Dive-Sub-Analysten auf, deren Berichte zu einem Briefing zusammengeführt werden.

Bekommen Sie ein Gefühl dafür

„Was, wenn wir schneller einstellen und mehr ausgeben?“

Ziehen Sie an den Annahmen und sehen Sie das Ergebnis reagieren. Im Produkt ziehen Sie keine Regler — Sie beschreiben die Änderung im Chat, Zencount AI entwirft die Szenario-Version, und Sie bestätigen sie in Ihr Modell.

Ein Satz im Chat wird zum Vorschau-Vorschlag eines Szenarios.
Bestätigte Szenarien landen als neue Version — bereit im Compare.
Umsatz Jahresende
2.13M
-7K vs. Basis
Runway
15.3mo
-3.1mo vs. Basis
Net Burn / Monat
222K
+38K vs. Basis
Die KI sieht nur, was Sie sehen

Gescoped durch Architektur, nicht durch Versprechen.

Jeder Tool-Aufruf läuft unter Ihrer Datenbank-Identität — dieselbe Row-Level Security und dasselbe Gesellschafts-/Abteilungs-Scoping wie Ihr Login. Es gibt kein separates „KI-Zugriffslevel“, das man auditieren müsste, und Ihre Unterhaltungen bleiben privat.

RLS
Tools laufen unter Ihrer Identität — Org-Isolation und Dimension-Scoping greifen automatisch
0
Schreibzugriffe ohne Mensch — Vorschläge brauchen Ihr Confirm, Routinen sind read-only
🔒
Unterhaltungen sind privat — nicht einmal Org-Admins können Ihre Chats lesen
Audit
Jeder Lauf ist messbar — Tokens, Tools und Dauer pro Lauf, Transcripts inklusive

Lassen Sie einen Analysten
Ihre Nachtschicht übernehmen.

Stellen Sie die erste Frage an Ihren eigenen Kontenrahmen — Antworten mit Belegen, nicht mit Bauchgefühl.

Jetzt starten →
Die KI schlägt vor. Sie entscheiden.