Compounder
Kom igång
DATAGRUNDEN

Strukturen bakom bättre AI-svar och beslut.

Compounder samlar och strukturerar ekonomi, kund-, produkt- och leverantörsdata från era affärssystem. Uppgifterna kopplas ihop med era definitioner och regler — till ett gemensamt underlag för rapporter, analyser och AI.

Har styrelsen fått en snygg AI-analys med fel siffror?

Det går snabbt att ladda upp en huvudbok i Claude och få tillbaka ett välformulerat beslutsunderlag. Men har rätt perioder jämförts? Har överlappande uppgifter räknats dubbelt? Har nyckeltalen beräknats enligt era definitioner?

Compounder strukturerar datan och tydliggör sambanden innan analysen börjar. Det ger AI:n bättre förutsättningar att räkna rätt — och er ett bättre underlag för besluten.

Från spridda uppgifter till ett sammanhang.

01

Strukturera uppgifterna

Kontoplaner, produktgrupper, kundnamn och geografiska indelningar kan skilja sig mellan system och bolag. Compounder för samman uppgifterna i en gemensam struktur, med kopplingen till källan kvar.

02

Koppla ihop och definiera

Ett belopp behöver kunna läsas tillsammans med exempelvis bolag, period, konto, kund och produkt. Sambanden gör det möjligt att undersöka samma underlag från flera håll.

Era definitioner anger hur måtten ska läsas: vilka konton som ingår i omsättningen, hur marginalen beräknas eller vilka länder som räknas till Norden.

03

Använd och kontrollera

Samma grund används i rapporter och anslutna AI-verktyg. Behörigheter styr åtkomsten och spårbarheten hjälper er att gå från sammanställningen till underlaget bakom siffran.

Tillgängliga uppgifter, samband och detaljer beror på era anslutna system.

Mer kraft till analysen. Mindre till förarbetet.

Med strukturen på plats kan relevant information hämtas för uppgiften. AI:n behöver lägga mindre arbete på att tolka och förena stora mängder exporter och dokument.

  • Bättre beslutsunderlag

    Gemensamma definitioner och tydliga samband ger Claude, ChatGPT och andra anslutna AI-verktyg bättre förutsättningar att göra relevanta jämförelser och användbara analyser.

  • Snabbare svar

    När AI:n behöver läsa och bearbeta mindre underlag kan svarstiden minska.

  • Lägre tokenförbrukning

    Relevanta urval kan minska mängden information som externa AI-tjänster behöver hantera — och därmed förbrukningen av tokens.

  • Värde som återanvänds

    Samma struktur kan användas i nästa fråga, månadsrapport och uppföljning. Ni får också en grund att bygga vidare på när nya AI-verktyg och agentbaserade arbetsflöden blir aktuella.