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LLMs erreichen 2,3 % bei der Beancount DSL-Generierung: Der LLMFinLiteracy-Benchmark

Der LLMFinLiteracy-Benchmark zeigt, dass fünf Open-Weight-Modelle der ~7B-Klasse nur in 2,3 % der Fälle vollständig korrekte Beancount-Transaktionen generieren. Fehler konzentrieren sich auf buchhalterische Logik statt Syntax, was Compiler-Feedback als entscheidendes Element für zuverlässige Write-Back-Agenten hervorhebt.

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AuditCopilot: LLMs zur Betrugserkennung in der doppelten Buchführung

AuditCopilot nutzt Open-Source-LLMs (Mistral-8B, Gemma, Llama-3.1) zur Betrugserkennung in Journalbuchungen von Unternehmen und reduziert falsch-positive Ergebnisse von 942 auf 12 – doch Ablationsstudien zeigen, dass das LLM primär als Syntheseschicht über Isolation-Forest-Scores fungiert und nicht als eigenständiger Anomaliedetektor.