AllMind AI
AllMind · Business
AllMind AI ist ein KI-Rechercheterminal für institutionelle Investoren: mehr als 750 Millionen belegte Dokumente und Agenten, die Memos, Grids und Modelle erstellen.
Über AllMind AI
What Is AllMind AI
AllMind AI ist eine KI-Investmentresearch-Plattform. Ihr Feld sind KI-Aktienresearch und KI-Aktienanalyse für professionelle Teams, nicht das nebenbei betriebene Verfolgen von Kursen. Sie verbindet über 6.800 lizenzierte Datenquellen von mehr als 100 Anbietern mit den internen Dokumenten einer Firma; danach stellt der Analyst seine Frage in normaler Sprache und erhält eine Antwort mit der zugehörigen Quelle.
Das Problem ist der Abstand zwischen Zahl und Beleg. Ein allgemeiner Chatbot liest jedes Dokument, das Sie ihm vorlegen, aber er kennt keine Karte davon, welcher Lieferant welche Marge bewegt, welche Broker-Schätzung zu welchem Modell gehört oder welche Fußnote eine Zahl verändert hat. AllMind speichert Unternehmen, Wertpapiere, Ereignisse und ihre Beziehungen als Objekte in einer Finanzontologie. Eine Frage zur Bruttomarge kommt deshalb gleich mit dem verknüpften Earnings-Call.
Die Grenze liegt im Zuschnitt. Das ist institutionelle Research-Software mit individueller Preisgestaltung, Vertriebsprozess und einer Abdeckung von 18 Märkten in Nordamerika und Europa. Privatanleger oder kleine Fonds, die ein Abo für 30 Dollar im Monat suchen, werden hier nicht fündig, und Asien, Afrika sowie Lateinamerika stehen auf der Roadmap, nicht im Katalog.
Getting Started
- Fordern Sie über allmind.ai eine Demo an und erläutern Sie dem Team Ihr Coverage-Universum, Ihre Datenlizenzen und die Ergebnisse, die Ihre Analysten liefern.
- Klären Sie Sitze, Betriebsform (Web, eigene Instanz oder vor Ort) und die internen Systeme, die angebunden werden sollen, etwa SharePoint, Snowflake oder Ihr Research-Management-System.
- Melden Sie sich an und öffnen Sie zuerst Document Search oder Chat; begrenzen Sie die Quellen auf Berichte, Transkripte, Broker-Research, Nachrichten oder einen bestimmten Datenraum.
- Speichern Sie wiederkehrende Fragen als Grids-Spalten oder Agent-Studio-Automatisierungen und übertragen Sie die Ergebnisse in Reports, wo ein belegter erster Entwurf entsteht.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von AllMind AI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Buy-Side-Analysten bei Vermögensverwaltern und Hedgefonds
- Sell-Side-Research-Teams
- Investor-Relations- und Strategieteams
Aufgaben
- Analyse von Earnings-Calls am selben Tag
- Quartalsweise KPI-Extraktion über eine ganze Coverage-Liste
- Entwurf eines Investmentmemos oder einer Initiierungsstudie
Szenarien
- Ein neuer Titel landet am Nachmittag vor einem Termin auf dem Schreibtisch
- Der Portfoliomanager fragt nach einer Kredit- oder Covenant-Klausel
- Der Quartalszyklus wiederholt sich
Wichtigste Funktionen
Belegter Chat über 750 Mio. Dokumente
Chat antwortet in normaler Sprache und hängt an jede Aussage einen Beleg, gezogen aus SEC- und SEDAR+-Berichten, globalen Dokumenten aus 18 Märkten, Earnings-Transkripten, Broker-Research, Experteninterviews und Nachrichten. Vor der Frage können Sie den Verlauf auf ein einzelnes 10-K, einen Datenraum oder den gesamten Bestand begrenzen.
Grids für Fragen an die gesamte Coverage
Ticker stehen in den Zeilen, Fragen in den Spalten, und jede Zelle enthält eine belegte Antwort. Fügen Sie eine Liste ein oder importieren Sie eine Datei, speichern Sie die Spalten als Vorlage und starten Sie sie jedes Quartal neu. Die Tabelle lässt sich nach Excel exportieren, sobald die Zahlen in ein Modell sollen.
Berichte, Modelle und Präsentationen
Reports entwirft fünf Formate: Earnings-Review, Investmentmemo, Comparables-Analyse, Credit Note und Company Primer. Zuerst legen Sie Gliederung und Hausvorlage fest. Das Terminal baut außerdem Excel-Modelle mit aktiven Formeln, erstellt PowerPoint aus mehr als 20 Vorlagen von Investmentbanken und bearbeitet vorhandene XLSX-, PPTX- und DOCX-Dateien.
Datenräume für einzelne Transaktionen
Jeder Raum enthält eine Transaktion, einen Titel oder ein Projekt, und die KI antwortet nur mit dem, was darin liegt. Sie füllen ihn mit Uploads, nach Ticker und Zeitraum abgerufenen Berichten, synchronisierten Google-Drive- oder OneDrive-Ordnern oder einer Snowflake-, Databricks- oder S3-Verbindung, die am Ort abgefragt wird.
Agent Studio und nächtliche Wächter
Agenten im Hintergrund führen tiefe Analysen parallel aus, planen wiederkehrende Berichte und beobachten Dokumente, Transkripte und Nachrichten auf Veränderungen. Ein Überwachungsagent prüft eine formulierte These gegen jedes neue Dokument, markiert Belege dafür und dagegen und meldet sich beim Analysten, sobald er fertig ist.
Data Viewer mit FactSet- und LSEG-Daten
Ein Bildschirm zeigt Live-Kurse, FactSet-Fundamentaldaten mit über 70 Jahren Historie, LSEG-Schätzungen (IBES) und Kursziele, Comparables, Lieferkettenbeziehungen, ESG-Daten und das Dokumentenarchiv für mehr als 30.000 Wertpapiere. Jede Tabelle lässt sich als CSV oder Excel ausgeben, ausgewählte Zellen gehen per Tastenkürzel in den Chat.
Finanzontologie für Firmendaten
Die Ontologie behandelt ein Unternehmen als ein Objekt in einem 8-K, einem Transkript und einer internen Notiz und speichert, was jede Beziehung bewirkt. Notizen, Modelle und Positionen der Firma landen im selben Graphen, und Lager wie Snowflake, Databricks oder BigQuery werden dort abgefragt, wo sie stehen. Der Zugriff läuft über Web, vor Ort, MCP oder API.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Der Beleg bleibt am Datum: Chat-Antworten, Grid-Zellen und Aussagen im Bericht verweisen auf das Ursprungsdokument, was die Prüfung verkürzt, bevor eine Zahl in ein Modell wandert.
- Breite Abdeckung des Arbeitsablaufs: Suche, KPI-Grids, Berichtsentwurf, Excel-Modelle und Überwachung liegen in einem Terminal statt in fünf Abos.
- Wiederholbare Prozesse: Gespeicherte Grids-Vorlagen und geplante Agenten laufen im selben Rhythmus und melden Ausnahmen.
- Datenlizenzen sind bereits vorhanden: Zu den Anbietern zählen S&P Global, FactSet, LSEG, MSCI und Third Bridge, und Broker-Research folgt den Rechten der Firma.
- Betrieb passt zu Unternehmensregeln: Eigene Instanz, lokaler Betrieb, MCP und API decken Teams ab, die Dokumente nicht in eine geteilte Cloud geben dürfen.
Nachteile
- Kein öffentlicher Preis und keine Selbstregistrierung: Vor einem Test mit der eigenen Coverage ist ein Gespräch mit dem Vertrieb nötig.
- Die Abdeckung endet bei 18 Märkten in Nordamerika und Europa: Wer Asien, Afrika oder Lateinamerika untersucht, findet Lücken, bis die Roadmap weiter ist.
- Die Ausgabe braucht weiter einen Analysten: Der Anbieter selbst weist darauf hin, dass wesentliche Zahlen, Annahmen und Schlussfolgerungen geprüft werden müssen.
- Broker-Research hängt an den Rechten: Was verzögert und was zum Publikationszeitpunkt lesbar ist, unterscheidet sich nach Anbieter und Vertrag der Firma.
Häufige Fragen
AllMind AI ist ein KI-Rechercheterminal für institutionelle Investoren. Es führt lizenzierte Finanzdaten, Berichte, Transkripte und eigene Dokumente der Firma in einer Arbeitsumgebung zusammen, mit belegten Antworten und Agenten, die Grids, Berichte und Modelle erstellen.
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