Data to AI™ / Copilot/QuickBooks
Finance Manager und Budgetverantwortliche lesen Bilanz, Einzahlungen und Abteilungsergebnisse aus QuickBooks über einen Copilot-Agenten in Teams, ohne auf ein Berichtspaket zu warten.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Microsoft 365 Copilot
Welche Kunden schulden uns am meisten, und wie alt ist ihre älteste unbezahlte Rechnung?
Northwind Supply hat mit 19.400 $ den größten offenen Saldo, fast so viel wie die nächsten beiden Kunden zusammen (22.460 $). Die älteste offene Rechnung war am 14. Juli fällig.
| Customer name | Open balance | Ältestes Due date |
|---|---|---|
| Northwind Supply AR Aging Detail Report | 19.400 $ | 14. Jul. 2026 |
| Bluebird Studio AR Aging Detail Report | 12.180 $ | 3. Aug. 2026 |
| Harbor Dental AR Aging Detail Report | 10.280 $ | 21. Aug. 2026 |
Open balance stammt aus dem AR Aging Detail Report, der bei jedem Lauf alle aktuellen Daten lädt, nicht aus der Summe der Rechnungshistorie.
QuickBooks ist eine Buchhaltungssoftware für kleine und mittlere Unternehmen. Dataddo extrahiert daraus Transaktionen und Standardberichte, von Rechnungen und Eingangsrechnungen bis zur Altersstruktur von Forderungen und Verbindlichkeiten, Cashflow sowie Gewinn und Verlust.
@Books Assistant Summiere Deposits Total Amount nach Deposit To Account Name für letzte Woche und zeige Balance Sheets V2 Total pro Section.
Der CFO fragt den Agenten in Microsoft 365 Copilot nach den Einzahlungen der letzten Woche und den Bilanzsummen und fügt die Antwort in das Update für die Geschäftsleitung ein.
@Books Assistant Liste für Dept Name Marketing die Zeilen aus Profit and Loss Detail dieses Quartals nach Category mit Amount, größte zuerst.
Budgetverantwortliche erwähnen den Agenten in ihrem Teams-Kanal, um zu sehen, was ihre Abteilung ausgegeben hat, sodass Ausgabenfragen im Thread geklärt werden statt von einem Analysten.
Nutze die dataddo-Tools, um Transaction Lines Report V2 zu beschreiben, und ordne Account name, Amount und Transaction date unserer Ist-Tabelle im Forecast zu.
Ein Finance-Analyst, der das Forecast-Modell in einem Repository führt, lässt GitHub Copilot im Agent mode die Zuordnung schreiben, sodass Forecast und Buchhaltung dieselben Konten nutzen.
Data to AI™ ist während der privaten Vorabversion kostenlos. Wir nehmen Teams in Wellen auf und entwickeln das Produkt mit ihrem Feedback weiter. Zum Launch wird es so abgerechnet wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt. Sie brauchen individuelle Verträge oder Mengenpreise? Sprechen Sie mit uns über Enterprise.
Stellen Sie Claude, ChatGPT und anderen KI-Tools governte Geschäftsdaten über MCP bereit.
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Wir haben ein Zahlungsmodell, das zu Ihnen passt
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
|
Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Abteilungszahlen für Budgetverantwortliche | Budgetverantwortliche warten darauf, dass Finance jeden Monat einen Profit and Loss Detail-Export pro Abteilung erstellt und verschickt. | Der Agent in Teams antwortet pro Dept Name aus Profit and Loss Detail, sobald eine budgetverantwortliche Person im Kanal fragt. | Kein Warten auf das Monatspaket |
| Wer welche QuickBooks-Daten sieht | Ein vollständiger Export, der in einem Teams-Chat geteilt wird, legt jedes Konto, jeden Kunden und jeden Lieferanten für alle darin offen. | Verknüpfen Sie nur die Datensätze, die das Publikum des Agenten sehen soll, und schließen Sie Kundenspalten in der Quelle aus oder hashen Sie sie. | Finance steuert den Umfang |
| Eine Abfrage auslösen | Microsoft 365 Copilot hat keine Verbindung zu Ihrer Buchhaltung, daher bekommt eine Cash-Frage eine generische Antwort oder die Bitte um eine Datei. | Eine Serverbeschreibung, die Bilanz, Einzahlungen sowie Gewinn und Verlust nennt, sagt dem Agenten, wann er Dataddo aufrufen soll. | Antworten aus Ihrer Buchhaltung |
| Forecast-Code und das Hauptbuch | Analysten kopieren Kontonamen aus einem Hauptbuchexport in den Forecast-Code und beheben Abweichungen später von Hand. | GitHub Copilot in VS Code beschreibt Transaction Lines Report V2 und liest echte Section-Werte als Stichprobe über .vscode/mcp.json. | Ein einheitlicher Satz Kontonamen |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe QuickBooks-Spalten zu erkunden, Zeilen zu sichten und neu anzusetzen, bis die Daten verstanden sind. | Felddefinitionen und Beziehungen werden vorab geliefert, sodass das Modell die Erkundung überspringt und direkt antwortet. | Weniger Tokens pro Antwort |
| Antwortqualität | Anfällig für falsche Joins, erfundene Felder und schwer überprüfbare Zahlen. | Antworten auf Basis definierter Felder. Im Dataddo-Benchmark wurden 78,5 % der Fragen korrekt beantwortet, gegenüber 65,5 % mit einfachen CSV-Dateien. | Bessere Antworten |
Die QuickBooks-Datensätze, die Finance- und RevOps-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Copilot fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Liste kuratierter Datasets
Fehlt ein Dataset, eine Kennzahl oder ein Attribut?
Sag uns, was fehlt, und wir fügen es dem Connector hinzu.
Läuft nach dem von Ihnen festgelegten Zeitplan, zum Beispiel täglich. Die QuickBooks API liefert bis zu 1.000 Zeilen pro Batch, daher werden größere Historien mit einem Data Backfill in mehreren Batches geladen.
QuickBooks-Konnektor →Wir haben 43 vorab registrierte Fragen zu drei echten Datensätzen gestellt - Google Search Console, HubSpot-Deals und Google Ads - und dieselben Zeilen auf vier Arten an dasselbe Modell geliefert. Nur die Datenschicht hat sich geändert.
der Fragen richtig beantwortet - der beste der vier getesteten Bereitstellungswege
weniger selbstsicher falsche Antworten - 14,0 % der Durchläufe gegenüber 24,0 % und 26,3 %
mehr richtige Antworten bei unübersichtlichen CRM-Daten - besser bei 8 Fragen, bei keiner schlechter
Dasselbe Modell, dieselben Prompts und dieselben Zeilen in jeder Bedingung; 759 bewertete Durchläufe, Referenzantworten vor dem ersten Durchlauf festgelegt. Allein bei Google Search Console schnitten dokumentierte CSV-Dateien genauso gut ab wie Data to AI™ - der Vorteil entsteht bei unübersichtlicheren Daten wie HubSpot-Deals.
Benchmark lesen →Synchronisieren Sie QuickBooks-Datensätze wie Balance Sheets V2, Deposits und Profit and Loss Detail mit Dataddo und verknüpfen Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder AI Model. Fügen Sie dann das MCP-Tool Dataddo Data Access (https://headless.dataddo.com/mcp-data) zu einem Copilot Studio-Agenten hinzu, authentifizieren Sie sich mit OAuth 2.0 Dynamic discovery und veröffentlichen Sie ihn in Teams.
Nein. Der Agent liest QuickBooks-Daten, die Dataddo bereits extrahiert hat, über den Data Access MCP-Server. Verknüpfen Sie nur die Datensätze, die das Publikum des Agenten sehen soll, zum Beispiel Einzahlungen und Abteilungsergebnisse.
Schreiben Sie in Copilot Studio eine konkrete Serverbeschreibung, zum Beispiel Buchhaltungsdaten aus QuickBooks: Bilanz, Einzahlungen, Gewinn und Verlust. Der Agent entscheidet anhand dieser Beschreibung, wann er Dataddo aufruft.
Veröffentlichen Sie den Copilot Studio-Agenten und fügen Sie ihn dann über Channels > Teams and Microsoft Copilot hinzu. Nutzer tippen @ und wählen den Agenten in Teams oder Microsoft 365 Copilot aus, um ihre Frage zu stellen.
Ja. Fügen Sie den Dataddo-Server mit type http und der URL zu .vscode/mcp.json hinzu, starten Sie ihn, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent mode. Business- und Enterprise-Orgs müssen die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.
Die QuickBooks API liefert bis zu 1.000 Zeilen pro Batch, und Datensätze mit Datumsbereich decken nur ihr Fenster ab. Laden Sie größere oder ältere Historien mit einem vollständigen Daten-Re-Sync in Batches und fragen Sie dann erneut.
Nein. Der Agent fragt extrahierte QuickBooks-Entitäten über die semantische Schicht von Dataddo ab. Er kann keine Rechnungen erstellen, bearbeiten oder versenden, und Dataddo nimmt vom Modell nie SQL an.