Index für Finanzen und Rechnungswesen
Bewertet die Modellleistung in Finanzen und Rechnungswesen. Zu den bewerteten Fähigkeiten gehören Fachwissen (Rechnungswesen, Investitionen, Unternehmen und Märkte), Finanzanalyse und Berichterstattung, Compliance und Prüfung, Marktforschung und mehr.
Repräsentative Workflows ansehenThe Artificial Analysis Finance & Accounting Index combines performance across Intelligence benchmarks sliced for finance and accounting tasks. We map common tasks from O*NET occupational classifications, then select benchmarks that represent this real-world work. Weights are derived from how often capabilities appear across those tasks.
This composite metric provides a single score for tracking model performance across finance and accounting tasks. Alle zugrunde liegenden Benchmarks werden unabhängig von Artificial Analysis durchgeführt. Wie die Evaluierungen ablaufen, erläutert unsere Methodik für das Intelligenz-Benchmarking.
| Fähigkeit | Gewichtung | Evaluierungen |
|---|---|---|
| Wirtschaftswissen | 30 % | AA-Omniscience: Genauigkeit in Wirtschaft |
| Agentische Wissensarbeit | 30 % | GDPval-AA v2.1 und AA-Briefcase v1.1 |
| Schlussfolgern | 20 % | HLE |
| Agentische Werkzeugnutzung | 10 % | AutomationBench-AA Finanzen |
| Langer Kontext | 5 % | LCR und GDP.pdf |
| Halluzinationsvermeidung | 5 % | AA-Omniscience: Halluzinationsvermeidung in Wirtschaft |
AA-Omniscience: Knowledge and Hallucination BenchmarkGDPval-AA v2.1 LeaderboardAA-Briefcase v1.1: Agentic Knowledge Work Benchmark
Humanity's Last Exam Benchmark Leaderboard
AutomationBench-AA: Agentic SaaS Workflow BenchmarkArtificial Analysis Long Context Reasoning Benchmark Leaderboard
GDP.pdf Benchmark LeaderboardPunktzahl
Artificial Analysis Index für Finanzen und Rechnungswesen
Artificial Analysis Index für Finanzen und Rechnungswesen: Aufschlüsselung der Fähigkeiten
Aufschlüsselung der Fähigkeiten
Artificial Analysis Index für Finanzen und Rechnungswesen: Wirtschaftswissen
Repräsentative Workflows
Praxisnahe Workflows, die besonders die von Index für Finanzen und Rechnungswesen am stärksten gewichteten Fähigkeiten prüfen.
Beispiel: Build a same-day EBITDA bridge for an acquisition target from five years of audited 10-Ks and an unaudited Q3 pack to reconcile GAAP and IFRS treatment, surface customer-concentration risk in the margin walk, and assemble a trading-comps table.
Beispiel: Reconstruct twelve months of undocumented expense reimbursements from the general ledger and journal entries ahead of a SOX audit to tie each line to source evidence, produce an auditable trail, and flag unsupported items.
Beispiel: Recover a twice-re-scoped SAP S/4HANA rollout where three departments are cross-blocked to map the critical-path dependencies, re-baseline milestones with explicit trade-offs, and draft stakeholder updates that state what slips if scope stays fixed.
Beispiel: Reconcile two vendor studies reporting opposite consumer preferences for the same launch to compare their sampling and conjoint methodologies, explain plausible reasons for the split, and recommend the lower-risk go-to-market path.
Beispiel: Diagnose a fulfilment centre whose pick error rate doubled after a floor reorganisation to rank likely root causes from shift logs and layout data, and propose interventions by expected lift.
Kosten
Artificial Analysis Index für Finanzen und Rechnungswesen: Kosten pro Aufgabe
Artificial Analysis Index für Finanzen und Rechnungswesen vs. Kosten pro Aufgabe
Geschwindigkeit
Artificial Analysis Index für Finanzen und Rechnungswesen: Zeit pro Aufgabe
Ausgabe-Token
Artificial Analysis Index für Finanzen und Rechnungswesen: Ausgabe-Token pro Aufgabe
Veröffentlichungsdatum
Artificial Analysis Index für Finanzen und Rechnungswesen vs. Veröffentlichungsdatum
Häufig gestellte Fragen
Laut dem Artificial Analysis Index für Finanzen und Rechnungswesen sind Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) (61), Claude Opus 5.5 (Xhigh, Default Fallback) (58) und Claude Sonnet 5.5 (Max, Default Fallback) (57) derzeit die leistungsstärksten KI-Modelle für Aufgaben im Finanz- und Rechnungswesen. Die Rangliste wird bei der Veröffentlichung neuer Modelle aktualisiert.
Ja. Der Index für Finanzen und Rechnungswesen von Artificial Analysis ist ein unabhängiger Benchmark für die Leistung von KI-Modellen bei Aufgaben im Finanz- und Rechnungswesen. Er misst Geschäftswissen, agentische Wissensarbeit, Schlussfolgern, agentische Tool-Nutzung, die Analyse langer Kontexte und Halluzinationsfreiheit.
Der Index für Finanzen und Rechnungswesen ist ein zusammengesetzter Benchmark von Artificial Analysis, der die Modellleistung im Finanz- und Rechnungswesen bewertet. Geprüft werden unter anderem Fachwissen zu Rechnungswesen, Investitionen, Unternehmen und Märkten, Finanzanalyse und Berichterstellung, Compliance und Prüfung sowie Marktforschung.
Der Index für Finanzen und Rechnungswesen wird als gewichteter Durchschnitt seiner Teilpunktzahlen berechnet. Die Teilpunktzahlen und ihre Gewichtungen sind: Wirtschaftswissen (30 %), Agentische Wissensarbeit (30 %), Schlussfolgern (20 %), Agentische Werkzeugnutzung (10 %), Langer Kontext (5 %) und Halluzinationsvermeidung (5 %).
Der Index für Finanzen und Rechnungswesen enthält AA-Omniscience: Genauigkeit in Wirtschaft, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, HLE, AutomationBench-AA Finanzen, LCR, GDP.pdf und AA-Omniscience: Halluzinationsvermeidung in Wirtschaft.
Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) erzielt derzeit mit 61 die höchste Punktzahl im Index für Finanzen und Rechnungswesen unter den Modellen mit veröffentlichten Ergebnissen. Modell ansehen
Eine höhere Punktzahl im Index für Finanzen und Rechnungswesen steht für eine insgesamt stärkere Leistung in den Benchmarks des Index. Für einen bestimmten Anwendungsfall können einzelne Benchmark-Ergebnisse aussagekräftiger sein als die zusammengesetzte Punktzahl.