Freigaben nach Bestellwert
Unter 5.000 € netto genügt eine berechtigte Person. Ab 5.000 € netto müssen zwei unterschiedliche berechtigte Personen zustimmen.Fiktive interne Regel, keine allgemeine gesetzliche Vorgabe.
FIN-AI · Ihr Digital Twin für Business Analyse
Aus Altsystem wird Wissen. Geprüft und wiederverwendbar.
FIN-AI führt Code, Dokumente und Expertenwissen in einem Knowledge Graph zusammen. Die Maschine übernimmt die systematische Vorarbeit, Ihre Fachleute die Entscheidungen. Das Ergebnis ist ein geprüftes Fachmodell als gemeinsame Grundlage, auf der Architektur, Entwicklung und Test weiterarbeiten – auch in Jahren noch nachvollziehbar. Unser Ziel: mindestens 50 % weniger Analyseaufwand.
Quellenbelegtjede Aussage mit Fundstelle
Human-in-the-LoopIhre Experten geben frei
VersioniertKnowledge Graph statt Chatverlauf
Kein Lock-inModell je Arbeitsschritt, Export als Graph-JSON und XMI
Vom Vorhaben zur Umsetzung
Drei Schritte. Eine gemeinsame Grundlage.
- 01 · ABBILD
Was gilt heute?
Quellen untersuchen, Aussagen zusammenführen und Lücken klären. Ein dokumentierter Hinweis wird erst durch fachliche Prüfung zur belastbaren Ist-Beschreibung.
- 02 · ZIELBILD
Was soll sich ändern?
Gemeinsam entscheiden, was bleibt, entfällt oder neu hinzukommt. Bei Standardsoftware auch: Wo passen wir uns an den Standard an?
- 03 · ÜBERGABE
Was braucht die Umsetzung?
Services, Regeln, Anforderungen und Prüfkriterien im Zusammenhang übergeben. Die benötigten Artefakte werden für das Vorhaben vereinbart.
FIN-AI Schritt für Schritt
Was gilt heute?
Was soll künftig gelten?
Ein Unternehmen ersetzt sein Bestellsystem. Eine Bestellung neuer Büroausstattung über 6.000 € netto zeigt den Weg von zwei Quellen über die fachliche Klärung bis zu einer eindeutigen Umsetzungsvorgabe.
01 / Das Bestellbeispiel
Darf diese Bestellung mit einer Freigabe weitergehen?
Der Einkauf bestellt Büroausstattung für 6.000 € netto. Für die Modernisierung werden die Einkaufsrichtlinie und der zugehörige Freigabecode untersucht.
Was prüft dieser Ausschnitt?
// Vereinfachter Pseudocode
wenn berechtigte_freigaben >= 1:
bestellung_freigeben()Der Bestellwert wird hier nicht geprüft.
Andere Prüfungen außerhalb dieses Ausschnitts sind zunächst unbekannt.Für 6.000 € verlangt die Richtlinie zwei Personen. Im Ausschnitt genügt eine Freigabe. Diese Abweichung muss geklärt werden.
02 / Das Bestellbeispiel
FIN-AI bereitet die konkrete Prüffrage vor.
Die zwei Quellen werden getrennt ausgewertet. Eine dokumentierte Vorgabe ist noch kein Beweis dafür, wie das System tatsächlich arbeitet.
6.000 € erfordern zwei unterschiedliche Personen.
Die Bestellung liegt über der dokumentierten Grenze von 5.000 € netto.
Einkaufsrichtlinie D-01 → Aussage A-01
Der Ausschnitt prüft nur eine Freigabe.
Eine zusätzliche Bedingung für höhere Beträge ist hier nicht erkennbar.
Codeausschnitt C-01 → Beobachtung A-02
K-01: Wo wird die zweite Freigabe geprüft?
Ist die Richtlinie aktuell? Gibt es für diese Bestellung eine weitere Prüfung oder eine gültige Ausnahme?
03 / Das Bestellbeispiel
Die Beziehungen machen Wissen nutzbar.
Vor dem Review verbindet der Graph Richtlinie, Codebeobachtung und offene Frage mit dem Service „Bestellung freigeben“. Wählen Sie einen Knoten, um seinen Zusammenhang zu sehen.
Der Graph hält den Zusammenhang fest. Die fachliche Entscheidung treffen die zuständigen Menschen.
04 / Das Bestellbeispiel
Die offene Frage wird gemeinsam beantwortet.
Im fiktiven Review prüfen Einkauf und IT die Richtlinie sowie den vollständigen relevanten Freigabeweg. Erst hier wird aus dem Verdacht ein fachlich eingeordneter Befund.
R-01 · Klärung im Beispiel
Was gilt heute?
Einkauf: Die Richtlinie ist aktuell. Für die Büroausstattung gibt es keine Ausnahme.
IT: Auch im übrigen relevanten Freigabeweg gibt es keine zweite Prüfung für Bestellungen ab 5.000 €.
Befund: Die Betragsregel wird im betrachteten Altprozess nicht vollständig umgesetzt.
Fachliche Entscheidung
Was soll künftig gelten?
Die bestehende Richtlinie bleibt maßgeblich: unter 5.000 € netto eine berechtigte Person, ab 5.000 € netto zwei unterschiedliche berechtigte Personen.
Die Bestellung über 6.000 € darf künftig erst nach der zweiten unterschiedlichen Zustimmung weitergehen.
Alle Aussagen dieses Reviews sind erfunden und dienen der Erklärung.05 / Das Bestellbeispiel
Für dieselbe Bestellung gilt künftig eine klare Bedingung.
Der heutige Befund und die Entscheidung für das Zielsystem bleiben getrennt dokumentiert. Die fachliche Regel wird bewusst bestätigt.
1 Freigabe
Auch bei 6.000 € netto.
R-01 bestätigt nach Prüfung des relevanten Freigabewegs: Die zusätzliche Betragsbedingung fehlt.
2 unterschiedliche Personen
Bei Bestellungen ab 5.000 € netto.
Unterhalb der Grenze genügt eine berechtigte Person. Die neue Prüfung berücksichtigt Betrag, Berechtigung und unterschiedliche Personenkennungen.
Eine Entscheidung für die Umsetzung. Noch keine implementierte Änderung und kein ausgeführter Test.
06 / Das Bestellbeispiel
Die Entwicklung erhält eine Regel mit prüfbaren Grenzen.
Für den Service „Bestellung freigeben“ werden Nettobetrag, berechtigte Personen und deren Zustimmungen gemeinsam betrachtet.
Bestellung freigeben
- Geschäftsobjekt
- Bestellung mit Nettobetrag in Euro
- GR-01 · Soll-Bedingung
- Unter 5.000 €: mindestens eine berechtigte Person. Ab 5.000 €: mindestens zwei unterschiedliche berechtigte Personen.
- Herkunft
- D-01 und C-01, fachlich geklärt und entschieden in R-01.
- 014.999 € netto · eine berechtigte PersonBetragsabhängige Freigaberegel erfüllt
- 025.000 € netto · eine berechtigte PersonZweite Person erforderlich
- 036.000 € netto · zweimal dieselbe PersonZweite unterschiedliche Person erforderlich
- 046.000 € netto · zwei unterschiedliche berechtigte PersonenBetragsabhängige Freigaberegel erfüllt
Geplante Tests, nicht ausgeführt. Weitere Bestellbedingungen müssen ebenfalls erfüllt sein.
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Alle Quellen, Aussagen und Entscheidungen sind fiktiv. Die Darstellung erklärt das fachliche Vorgehen und bildet keine konkrete Produktoberfläche ab.
Business Service Modelling
Die Methode bestimmt,
wonach die KI sucht.
Dokumente lesen allein reicht nicht. Business Service Modelling gibt der Analyse einen fachlichen Rahmen: Welche Leistungen, Regeln und Objekte sind relevant? Was gehört zusammen, welche Fragen sind offen und was muss geprüft werden? Das Metamodell beschreibt diese Struktur und die vorgesehenen Arbeitsschritte.
Metamodell · die fachliche StrukturWas untersuchen wir?
Was untersuchen wir?
Wie gehen wir vor?
Business Service fachliche Leistung
Geschäftsobjekt Gegenstand der Leistung
Geschäftsregel fachliche Bedingung
Projektmodell · das konkrete VorhabenWas wissen wir über
Was wissen wir über
diesen Freigabeprozess?
Bestellung freigeben Business Service im Beispiel
Bestellung Geschäftsobjekt im Beispiel
Ab 5.000 € netto: zwei Personenfachlich eingeordnete Soll-Regel
Die Methode strukturiert.
Der Graph verbindet.
Menschen entscheiden.
Der Graph verbindet.
Menschen entscheiden.
Die Methode führt die Untersuchung; der Knowledge Graph hält die erarbeiteten Zusammenhänge fest. Welche Analyseschritte gebraucht werden, richtet sich nach dem Vorhaben. Eine Host-Ablösung beginnt anders als die Auswahl von Standardsoftware.
KI-generierte IllustrationMenschliche Verantwortung
Vorbereitete Fragen.
Mehr Zeit für
fachliche Entscheidungen.
FIN-AI bereitet relevante Aussagen, Quellenbezüge und offene Punkte vor. Analysten bewerten die Zusammenhänge. Fachexperten klären gezielte Fragen zu Regeln, Ausnahmen und Geltungsbereichen, statt ihr Wissen immer wieder von vorn erklären zu müssen.
„Welche Sonderfälle müssen wir berücksichtigen?“Beispiel einer fachlichen Reviewfrage
Fachliche Prüfung bleibt notwendig und wird eingeplant. FIN-AI soll die mechanische Vorarbeit verringern und Erfahrung dort einsetzen helfen, wo eine Entscheidung gebraucht wird.
Was im Review nachvollziehbar bleiben soll
Quellenbezug, Zuständigkeit, Prüfstatus, Modellstand und offene Punkte. Der konkrete Umfang wird für das Vorhaben vereinbart.
Weiterverwendbare Fachlichkeit
Die Entwicklung bekommt
den fachlichen Zusammenhang.
Eine Anforderung erklärt auch, für welchen Service sie gilt, welche Regeln und Rollen dazugehören und wie sie geprüft werden soll. Fachbereich, Architektur und Entwicklung erhalten passende Sichten auf dieselbe abgestimmte Grundlage.
01 / FACHBEREICH
Die Bestellregel mit ihrem Geltungsbereich.
- GR-01 · Soll
- Unter 5.000 € netto eine, ab 5.000 € netto zwei unterschiedliche berechtigte Personen.
- Geltungsbereich
- Bestellungen in Euro im betrachteten Einkaufsprozess; das Beispiel betrifft Büroausstattung für 6.000 € netto.
- Herkunft und Entscheidung
- Einkaufsrichtlinie D-01, Codebeobachtung C-01 und dokumentierter Review R-01.
02 / ARCHITEKTUR & ENTWICKLUNG
Eine fachliche Leistung mit klarer Bedingung.
- Business Service
- Bestellung freigeben
- Eingang
- Bestellung, Nettobetrag und Freigaben mit Personenkennung
- Soll-Bedingung
- Unter 5.000 € netto eine, ab 5.000 € netto zwei unterschiedliche berechtigte Personen; weitere Voraussetzungen separat prüfen.
- Ergebnis
- Fachlich zulässige Freigabe oder weiterhin offene Bestellung.
03 / QUALITÄT & TEST
Die Betragsgrenze und die Personen zählen.
- 014.999 € netto · eine berechtigte PersonBetragsabhängige Freigaberegel erfüllt
- 025.000 € netto · eine berechtigte PersonZweite Person erforderlich
- 036.000 € netto · zweimal dieselbe PersonZweite unterschiedliche Person erforderlich
- 046.000 € netto · zwei unterschiedliche berechtigte PersonenBetragsabhängige Freigaberegel erfüllt
Geplante Tests, nicht ausgeführt. Weitere Bestellbedingungen müssen ebenfalls erfüllt sein.
04 / WEITERENTWICKLUNG
Von der Entscheidung zurück zu ihren Quellen.
Testkriterium←Soll-Regel GR-01←Review R-01←D-01 + C-01
Warum steht diese Regel in der Spezifikation? Quellen, fachliche Entscheidung und Versionen machen ihre Entstehung nachvollziehbar. Welche Komponenten und Tests damit verknüpft sind, hängt vom vereinbarten Umfang und dem gepflegten Modellstand ab.
Welche Übergabe Ihr Team benötigt – etwa ein Fachkonzept, eine Servicebeschreibung oder Anforderungen in Form von User Stories – vereinbaren wir für das Vorhaben. Umfang, Format und Weiterverwendung stimmen wir mit den Beteiligten ab.
In Ihr Vorhaben einordnen
Die richtigen Fragen.
Vor dem ersten Schritt.
Wie viel Arbeit nimmt FIN-AI ab, welche Verantwortung bleibt im Team und was lässt sich weiterverwenden? Diese Fragen gehören an den Anfang eines gemeinsamen Vorhabens.
Warum nicht einfach alle Dokumente in eine KI laden?
Eine allgemeine KI kann bei der Auswertung helfen. Für eine systematische fachliche Analyse muss aber festgelegt werden, wonach gesucht wird, welche Zusammenhänge relevant sind, wo Informationen fehlen und wann Menschen prüfen sollen. FIN-AI verbindet diese methodische Führung mit Quellenbezug, Modellierung und Reviews.
Unsere Analysten können das bereits. Was gewinnen sie?
FIN-AI setzt ihre Erfahrung voraus. Es soll den Aufwand für Suchen, Vergleichen, Zusammenführen und wiederholtes Dokumentieren verringern. So bleibt mehr Zeit für Bewertung und Gestaltung. Ob sich dieser Nutzen in Ihrem Vorhaben einstellt, prüfen wir einschließlich Einrichtung und Reviews im Proof of Value.
Was passiert, wenn die KI etwas übersieht?
KI-Ergebnisse können unvollständig oder falsch sein. Methodische Prüffragen, Quellenbezüge und menschliche Reviews helfen, Lücken und Fehler zu erkennen. Offene Punkte bleiben kenntlich. Fehlerfreiheit und vollständige Erfassung aller Regeln werden nicht vorausgesetzt.
Welche Quellen kommen infrage?
Code, Dokumentation, Modelle und Expertenwissen können die Analyse unterstützen. Unterstützte Formate, Schnittstellen, Zugänge und Quellenqualität werden vor dem Einsatz für den konkreten Umfang geprüft.
Wie viel Mitarbeit braucht der Fachbereich?
FIN-AI bereitet relevante Aussagen und konkrete Prüffragen vor. Benannte Fachleute bewerten diese Grundlage, klären Ausnahmen und entscheiden. Ihre Mitwirkung entfällt nicht; sie wird gezielt eingeplant und bei der Nutzenmessung berücksichtigt.
Wo werden Daten verarbeitet?
Anwendung, Storage und Projektgraph können in der vereinbarten Kundenumgebung betrieben werden. Externe Modellaufrufe und FINIUS-Remote-Funktionen sind konfigurationsabhängig. Die tatsächlichen Datenflüsse werden vorab abgestimmt.
Was bleibt für die Weiterarbeit erhalten?
Projektbezogene Wissensbasis, Fachmodell einschließlich Servicemodell und Dokumentationen verbleiben beim Kunden. Dokumentierte Exporte umfassen Graph-JSON und XMI-Teilformate. Der unterstützte Umfang und die technische Weiterverwendung werden konkret vereinbart.
Das klingt nach zusätzlicher Arbeit.
Wäre es zusätzliche Arbeit, würden wir davon abraten. Diese Arbeit findet heute schon statt – durch Ihre Analysten, nur manuell: lesen, suchen, vergleichen, zusammenführen, dokumentieren. Genau diesen Anteil reduzieren wir.
Was bringt das meiner Entwicklung?
Vollständigere und eindeutigere Anforderungen mit dem fachlichen Zusammenhang, aus dem sie entstanden sind. Das bedeutet weniger Interpretationsspielraum, weniger Rückfragen und weniger Schleifen zwischen Fachbereich, Analyse und Entwicklung.
Brauchen wir dafür das größte KI-Modell am Markt?
Nein. Eine klar definierte Extraktionsaufgabe braucht kein teures Reasoning-Modell, eine komplexe Bewertung vielleicht schon. FIN-AI setzt je Arbeitsschritt das passende Modell ein. Das hält Kosten im Griff und vermeidet unnötige Anbieterabhängigkeit.
Und wenn wir in zwei Jahren wissen wollen, warum eine Anforderung existiert?
Dann lässt sich genau das beantworten: aus welcher Quelle die Erkenntnis stammt, wie sie entstanden ist und wie sie sich durch Reviews und Änderungen entwickelt hat.
Proof of Value
Welches Vorhaben
gehen wir zuerst an?
Ein abgegrenztes Modul. Gemeinsam vereinbarte Qualitäts- und Messkriterien. Typischerweise rund zehn Wochen – abhängig von Umfang, Quellenlage und verfügbaren Reviewterminen.
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