Börsennotierte Unternehmen, Investor-Relations-Team (IR-Team).
01. Erfahrung (01. Dezember 2025 – heute)
Investor-Relations-Experte (IR-Experte) – Bittnet Group
- Vertreten Sie das Unternehmen in der direkten Kommunikation mit Investoren über Website, WhatsApp und E-Mail – rund um die Uhr erreichbar, ohne Wartezeit.
- Schaffen Sie Vertrauen durch professionelle, kohärente und mehrsprachige Antworten, die auf das Profil jedes einzelnen Investors zugeschnitten sind.
- Analysiert und interpretiert Jahres-, Quartals- und ESG-Berichte und erstellt auf Anfrage klare und relevante Zusammenfassungen.
- Unterstützt fundierte Investitionsentscheidungen durch die Korrelation von Daten aus verschiedenen Quellen und Organisationsperspektiven.
02. Bildung und Ausbildung (im Gange)
Fortgeschrittenenschulung in Kapitalmarkt- und IR-Strategie
- Umfassende Kenntnisse in der Analyse von Jahresabschlüssen, ESG-Terminologie und internationalen Rechnungslegungsstandards.
- Laufende Aktualisierung mit Marktdaten, Gesetzesänderungen und Trends im Bereich Investor Relations.
03. Persönliche Fähigkeiten
Mehrsprachig
- Kommunikation in über 90 Sprachen – Rumänisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Chinesisch, Arabisch und anderen.
Finanzkommunikation
- Fachsprache, abgestimmt auf die jeweilige Zielgruppe – vom Einzelanleger bis hin zu institutionellen Anlegern.
Verarbeitungskapazität
- Informationen aus über 2.000 Finanzberichten und -dokumenten korrelieren und synthetisieren.
Anpassungsfähigkeit
- Der Ton und der Stil der Kommunikation können so konfiguriert werden, dass sie die Identität und die Standards der Organisation widerspiegeln.
04. Technische Architektur
Nenos Der KI-Agent für Investor Relations basiert auf einer finanzorientierten RAG-Engine von LlamaIndex und einer Wissensdatenbank, die Geschäftsberichte, Quartalsberichte, ESG-Berichte, Marktmitteilungen und Strategiepapiere von Unternehmen indexiert. Dank semantischer Suche kann der Agent komplexe Fragen wie „Wie hat sich das EBITDA in den letzten vier Quartalen entwickelt?“ oder „Welche ESG-Verpflichtungen gibt es für 2026?“ mit präzisen Verweisen auf die Quelldokumente beantworten. Die Claude-Modelle von Anthropic, die über Amazon Bedrock zugänglich sind, gewährleisten die korrekte Interpretation von Finanzterminologie und die Erstellung kohärenter Antworten in über 90 Sprachen, ohne die Übersetzungsgenauigkeit zu beeinträchtigen.
Die Benutzeroberfläche basiert auf React/JavaScript und wird gleichzeitig über mehrere Kanäle – Web-Widget, WhatsApp Business API und E-Mail – bereitgestellt. Ein einheitlicher Routing-Service sorgt dafür, dass der Gesprächskontext des Investors unabhängig vom verwendeten Kanal erhalten bleibt. Die Ablaufsteuerung erfolgt mit LangGraph. Dedizierte Knoten identifizieren den Fragetyp (operativ, finanziell, ESG, Strategie), leiten die Anfrage an den passenden Index weiter und generieren die endgültige Antwort. Eine LLM-Abstraktionsschicht ermöglicht das Umschalten oder Kombinieren von Modellen ohne Änderungen an der Geschäftslogik. Kanalspezifische Ratenbegrenzungen verhindern Überlastungen und gewährleisten eine konstante Verfügbarkeit. Die Infrastruktur läuft auf AWS. Für Organisationen mit strengen Anforderungen an die Vertraulichkeit von Marktdaten ist eine On-Premises-Bereitstellungsoption verfügbar.
Die Agentensicherheit wird als eigenständige Architekturschicht behandelt, die von der Entwurfsphase an integriert und vor jeder Auslieferung validiert wird. Jede Instanz durchläuft einen strengen Adversarial-Test, der die wichtigsten Angriffsvektoren von LLM-Systemen abdeckt, einschließlich der vollständigen Abdeckung der in den OWASP LLM Top 10 aufgeführten Schwachstellen.