Audit LLMFinance LLM Diagnostic
Finance-LLM-Diagnose

Eine Finance-LLM-Diagnose. Erstellt von einem Finance Director, kein Benchmark.

Ich konfrontiere Ihr Modell aus dem Finanzbereich mit einer von einem Senior-Praktiker erstellten Testbank und liefere einen Katalog benannter Failure Modes auf Mechanismus-Ebene zurück — was zerbrochen ist, an welcher Stelle der Struktur und mit welchem Schweregrad.

Kein Score. Kein Leaderboard. Eine strukturelle Autopsie.

Ein Sample Diagnostic anfragen →Die Failure-Mode-Taxonomie lesen
Beispiel-Findings

Drei Fehler, die ein Senior-Leser auf den ersten Blick erkennt.

Illustrative Rekonstruktionen — keine echte Kundenarbeit. Wischen oder ziehen Sie, um durchzulesen.

Valuation ›Distressed & special situations
Wendet einen Yield-to-Maturity-Ansatz auf distressed debt an, wo eine arbitragefreie recovery-PV erforderlich ist.
StructuralKritisch

Was das Modell produziert hatAufgefordert, einen bond zu bewerten, bei dem der Emittent ausgefallen ist, berechnete das Modell eine yield to maturity aus den vertraglichen Kupons des bonds und dem Nennwert — und behandelte die versprochenen cash flows als die cash flows, die der Inhaber erhalten wird.

Warum das falsch istSobald der Ausfall eingetreten ist, sind die versprochenen Kupons und der Nennwert nicht die erwarteten cash flows. Ein ausgefallener bond wird auf Basis seiner erwarteten recovery bewertet — der geschätzte Erlös aus einem workout oder einer liquidation und dessen zeitlicher Anfall, auf den Barwert diskontiert — und nicht auf Basis einer yield to maturity, die aus cash flows berechnet wird, die nicht gezahlt werden.

Auswirkung im FolgeprozessDie Zahl wirkt quantitativ kohärent und würde eine typische Zitat-/Extraktionsprüfung überstehen. Als Input für eine pricing- oder workout-Entscheidung verwendet, überschätzt sie den Wert systematisch, weil sie Kupons einpreist, die der Inhaber nie vereinnahmen wird.

M&A › Purchase price allocation
Lässt das deferred tax liability auf den step-up der Vermögenswerte im purchase accounting weg.
StructuralKritisch

Was das Modell produziert hatBei der Allokation des purchase price in einem stock deal mit einem nicht abzugsfähigen step-up schrieb das Modell das Anlagevermögen und die intangibles auf den fair value auf und buchte den Residualwert auf goodwill — ohne ein deferred tax liability zu erfassen.

Warum das falsch istEin step-up, der für das book, aber nicht für das tax vorgenommen wird, erzeugt eine zu versteuernde temporäre Differenz und damit ein deferred tax liability in Höhe des step-up multipliziert mit dem Steuersatz. Dieses liability ist selbst ein Bestandteil der Allokation, und seine Erfassung erhöht den goodwill.

Auswirkung im FolgeprozessDer goodwill ist unterbewertet und die net identifiable assets sind überbewertet, was den Spielraum vor impairment überschätzt. Und weil das ausgelassene liability sich nie auflöst, sind der deferred tax expense und das net income über die Nutzungsdauern der Vermögenswerte hinweg falsch dargestellt.

Capital structure › Preferred
Behandelt die liquidation preference eines convertible preferred und seinen conversion value als additiv statt als das Größere von beiden.
StructuralKritisch

Was das Modell produziert hatIn einer exit waterfall zahlte das Modell dem preferred-Inhaber seine 1×-liquidation preference und schrieb dann zusätzlich den vollen as-converted common value auf denselben Aktien gut.

Warum das falsch istEin non-participating preferred erhält das Größere aus seiner liquidation preference oder seinem as-converted value — nicht die Summe. Bei jedem gegebenen Exit-Wert wählt der Inhaber das jeweils Größere; die beiden schließen sich gegenseitig aus.

Auswirkung im FolgeprozessDer preferred-Anspruch ist überbewertet und die dem common zufließenden Erlöse sind über eine Bandbreite von Exit-Werten hinweg unterbewertet. Jede return-to-common- oder management-incentive-Analyse, die auf der waterfall aufbaut, wird dadurch verzerrt.

Die vollständige Failure-Mode-Taxonomie ansehen →
Was eine Diagnose liefert

Die rechte Spalte ist der Glaubwürdigkeitsbeweis.

Was Sie bekommen

  • Einen Katalog benannter Failure Modes auf Mechanismus-Ebene, die in Ihrem produktiv eingesetzten Modell gefunden wurden.
  • Eine Typ- und Schweregrad-Bewertung zu jedem Finding — Structural, Arithmetic, Hallucination, Disclosure.
  • Findings pro Subdomain, priorisiert nach Schweregrad-Gewichtung.
  • Remediation, formuliert als Testfälle, die Sie zu Ihrer eigenen Regression-Suite hinzufügen können.
  • Eine Executive Summary, auf die ein Senior-Reviewer reagieren kann.

Was Sie nicht bekommen

  • Einen Leaderboard-Score oder ein Ranking gegen andere Modelle.
  • Eine regulatorische Konformitätsbewertung oder eine Model-Risk-Freigabe.
  • Ein Black-Box-LLM-as-Judge-Urteil zu strukturellen Fragen.
  • Die Offenlegung Ihrer Test-Items — die Bank bleibt privat.
  • Eine Pass/Fail-Schlagzeile, die verbirgt, wo und wie das Modell zerbrochen ist.
Die Failure-Mode-Taxonomie

Fünf Cluster. Dreiundzwanzig Subdomains.

Benannt, nicht bewertet. Die Bank bleibt privat. Wischen Sie durch die Cluster.

VAL · 01
Valuation
10 failure modes
DCF & free-cash-flow constructionDistressed & special situationsComparable companies & multiplesCost of capital (WACC)Terminal value & growth
→
MNA · 02
M&A & Deal Analysis
10 failure modes
Purchase price allocationLBO constructionAccretion / dilutionMerger consideration & structureSynergies & pro forma
→
CFI · 03
Credit & Fixed Income
10 failure modes
Covenant interpretationBond pricing & yieldLeveraged loansLeverage & coverage metricsStructured & securitized
→
CMR · 04
Capital Markets & Risk
8 failure modes
Convertible & preferred securitiesOptions & derivativesRisk measures (VaR, duration, Greeks)Hedging & FX
→
FPA · 05
Corporate Finance & FP&A
8 failure modes
Cash-flow-statement constructionWorking capitalLease accounting (IFRS 16 / ASC 842)Deferred & current tax
→
Für wen das gedacht ist
i

AI-first Finanz-Produktteams

Die ein Modell aus dem Finanzbereich in Produktion bringen und wollen, dass es tatsächlich dort funktioniert, wo es darauf ankommt.

ii

Model-Risk- & Validierungsteams

Die ein Anbietermodell als Input für ihre eigene Validierungsarbeit auf den Prüfstand stellen — nicht als Ersatz dafür.

iii

Investoren bei der Due Diligence von Finanz-AI

Die ein Finanz-AI-Unternehmen prüfen und eine Senior-Einschätzung dazu brauchen, wo sein Modell strukturell zerbricht.

Wie ein Engagement abläuft

Vier Stufen. Preise auf der Seite.

Ein Funnel. Jedes Engagement beginnt mit einem kostenlosen Sample Diagnostic.

Tier 0Sample diagnosticKostenlosEin Subdomain · 1 Item
Tier 1Scoping diagnostic€5–15k1–2 Wochen · Festpreis
Tier 2Comprehensive€25–150k4–10 Wochen
Sehen, was jeder Tier umfasst →
Finance-LLM-Audit — FAQ

Häufige Fragen.

Was ist ein Finance-LLM-Audit?

Ein Finance-LLM-Audit ist eine strukturelle Bewertung eines Sprachmodells aus dem Finanzbereich: Sie konfrontieren es mit einer von einem Praktiker erstellten Testbank und erhalten einen Katalog benannter Failure Modes auf Mechanismus-Ebene zurück — was versagt hat, an welcher Stelle der finanziellen Argumentation und mit welchem Schweregrad. Es ist eine Autopsie der Art und Weise, wie das Modell versagt, kein einzelner Score und kein Rang auf einem Leaderboard.

Wie auditiert oder evaluiert man ein LLM aus dem Finanzbereich?

Konfrontieren Sie das Modell mit einer Bank von Finanzfragen auf dem Niveau eines Senior-Praktikers, die Valuation, M&A, Credit, Capital Markets und FP&A abdeckt, und lassen Sie dann jede Antwort von einem Finanzpraktiker auf ihre strukturelle Korrektheit bewerten — nicht nur auf oberflächliche Sprachgewandtheit. Audit LLM erledigt das für Sie und liefert eine Liste typisierter und nach Schweregrad bewerteter Findings zurück. Der schnellste Einstieg ist ein kostenloses Sample Diagnostic zu einem einzelnen Subdomain.

Wer auditiert Finance-LLMs?

Audit LLM ist eine von einem einzelnen Praktiker geführte Diagnose-Praxis, aufgebaut auf einem Werdegang als Finance Director und in FP&A sowie der Qualitätsprüfung von mehr als tausend LLM-Annotationen im Finanzbereich — die Quelle ihrer Failure-Mode-Taxonomie. Sie ist bewusst auf geringes Volumen ausgelegt und unabhängig: kein Leaderboard, keine Beziehung zu einem Anbieter.

Welche Arten von Fehlern bringt eine Finance-LLM-Diagnose ans Licht?

Strukturelle Fehler auf Mechanismus-Ebene, die eine Zitatprüfung bestehen, aber dort falsch sind, wo es darauf ankommt — zum Beispiel das Weglassen des deferred tax liability auf einen step-up im purchase accounting, das Anwenden eines yield to maturity auf einen ausgefallenen bond oder das Diskontieren von unlevered cash flows mit einem levered beta. Die Findings decken 23 Finanz-Subdomains ab und werden nach Typ (Structural, Arithmetic, Hallucination, Disclosure) und Schweregrad bewertet.

Worin unterscheidet sich ein Finance-LLM-Audit von einem Benchmark oder Leaderboard?

Ein Benchmark gibt Ihnen einen Score und einen Rang; ein Finance-LLM-Audit gibt Ihnen eine strukturelle Autopsie — die präzisen, benannten Arten, auf die Ihr Modell zerbricht, und warum. Es ist für das Team gedacht, das das Modell einsetzt, nicht für Marketing-Vergleiche. Kein Score, kein Leaderboard.

Wie kommt man an ein Finance-LLM-Audit?

Fordern Sie ein kostenloses Sample Diagnostic an: Nennen Sie einen Finanz-Subdomain, der gesampelt werden soll, und Sie erhalten einen einseitigen Finding-Brief zu einem einzelnen Item aus der Bank. Von dort aus skalieren die Engagements zu einem Scoping Diagnostic zum Festpreis oder einer umfassenden Bewertung über mehrere Subdomains hinweg.