Der LeanVal CoAnalyst ist die smarte Ergänzung zu den klassischen Analyse- und Bewertungsprozessen von LeanVal Research. Er verbindet die Tiefe fundamentaler Unternehmensanalyse mit der Geschwindigkeit und Effizienz moderner KI-Technologie – und macht komplexe Daten unmittelbar verständlich, nutzbar und kommunizierbar.
Der CoAnalyst ersetzt nicht unsere Analysten, sondern unterstützt sie bei folgenden Aufgaben, die von der KI gut erfüllt werden können:
Zahlen allein erzählen keine Geschichte. Der CoAnalyst wandelt komplexe Fundamentaldaten – von historischen Abschlüssen über Prognosen bis zu LeanVal Scores – in klar strukturierte Kommentare und Investment-Storys um. Diese Texte fließen direkt in Reports, Factsheets und die LeanVal-Plattform ein und können auch als White-Label-Lösung genutzt werden.
Gerade bei Quartalszahlen zählt Schnelligkeit. Der CoAnalyst filtert relevante Informationen aus Unternehmensmitteilungen, Earnings Calls und Newsfeeds und integriert sie sofort in die Bewertung. Dadurch sparen Kunden wertvolle Zeit und können Veränderungen unmittelbar nachvollziehen.
Neben harten Kennzahlen ist auch die Marktwahrnehmung entscheidend. Der CoAnalyst entwickelt Indikatoren, die das Sentiment rund um ein Unternehmen messbar machen. Diese können als zusätzliche Signale in Portfoliomanagement, Research und Kommunikation einfließen.
Analysten erhalten eine neue Rolle
Der LeanVal CoAnalyst versteht sich nicht als Ersatz für menschliche Analysten, sondern als leistungsstarkes Arbeitsmittel, das ihre Arbeit effizienter und präziser macht. Während die klassische Analystenrolle oft von zeitintensiver Datensichtung, Recherche und Texterstellung geprägt war, verschiebt sich der Fokus nun auf die strategische Bewertung, Interpretation und Entscheidungsfindung. Die KI übernimmt die aufwendige Vorbereitung und Aufbereitung der Daten, strukturiert Informationen und formuliert erste Kommentierungen. Analysten nutzen diese Ergebnisse als Grundlage, verfeinern sie mit ihrer Erfahrung und setzen sie in einen breiteren Investmentkontext.
Das Ergebnis: Weniger Schreibarbeit, mehr Zeit für die eigentliche Analyse und ein Research-Prozess, der sowohl schneller als auch tiefgründiger ist.
Nahtlose Integration in Ihre Systeme: Greifen Sie direkt auf KI-generierte Analysen, Kommentare und Sentiment-Indikatoren zu – flexibel über unsere API. Der CoAnalyst in aktuell in der Beta-Version.
Zur Veranschaulichung haben wir drei beispielhafte Aktien integriert: ein Industrieunternehmen, eine Bank und eine Versicherung. Für jede dieser Aktien stehen Ihnen zwei Ansichten zur Verfügung:
Ein modulares Factsheet, das sich für die Nutzung im B2B4C-Bereich eignet – etwa in der Kundenberatung. Es enthält:
• eine Zusammenfassung der aktuellen Unternehmensnachrichten,
• eine Performance-Einordnung,
• die aktuelle Einschätzung von LeanVal,
• sowie auf Seite zwei die automatisierte Beschreibung unserer LARS-Systematik (LeanVal Analytical Rating System).
Einen kommentierten Metrik-Report, der speziell für Investment-Profis aufbereitet ist. Hier analysiert unser CoAnalyst die historische Entwicklung zentraler Kennzahlen wie:
• Analystenschätzungen,
• Fair Value Verlauf,
• Relative Attraktivität.
Daraus leitet er inhaltlich begründete Empfehlungen ab – inklusive der Argumentation für eine Kauf-, Halte- oder Verkaufsentscheidung.
👉 Die API eignet sich ideal zur Integration in Kundenportale, Reporting-Systeme, Robo-Advisor oder als Input für Analysten und Portfolio Manager.
Der LeanVal CoAnalyst richtet sich an ein breites Spektrum professioneller Marktteilnehmer. Banken und Asset Manager setzen ihn zur effizienten Portfolio-Überwachung und für hochwertiges Reporting ein. Family Offices und Vermögensverwalter profitieren von tiefen Einblicken bei minimalem Ressourceneinsatz, während er in B2B4C-Anwendungen besonders durch verständliche Factsheets und Investment-Stories für die Kundenberatung überzeugt.
Die gesamte Kompetenz von LeanVal bei der Bewertung und Selektion von Aktien vereint in einem Portfolio.
KI basiert auf geprüften LeanVal-Daten, abgesichert durch eigene Algorithmen und Analystenchecks
Reports, Kommentare und Analysen entstehen in Minuten statt Tagen
von der Einzeltitelanalyse über Portfolios bis zu großvolumigen Reporting-Prozessen
Routineaufgaben werden automatisiert, Analysten gewinnen Zeit für Wesentliches
Einbindung in interne Systeme via API, als Plattform-Zugang oder White-Label-Service
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