Data to AI™ / Copilot/Xero
Stellen Sie einen Xero-Agenten in Teams bereit, damit Abteilungsleiter Ausgaben, Liquidität und Forderungen selbst prüfen können, statt auf das monatliche Finance-Paket zu warten.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Microsoft 365 Copilot
Wie viel Geld ist im September auf jedem Bankkonto eingegangen und abgeflossen?
Der September schloss mit einem Nettozufluss von 9.350 $: 89.600 $ Cash Received gegenüber 80.250 $ Cash Spent. Der Großteil von beidem lief über den Business Account.
| Bank Account | Cash Received | Cash Spent | Closing Balance |
|---|---|---|---|
| Business Account Reports - Bank summary | 84.200 $ | 71.650 $ | 52.900 $ |
| Business Savings Reports - Bank summary | 5.400 $ | 0 $ | 40.000 $ |
| Company Credit Card Reports - Bank summary | 0 $ | 8.600 $ | -3.150 $ |
Aus dem Bericht Bank summary für einen Zeitraum von Date Start bis Date Stop übernommen, nicht durch Aufsummieren von Bank Transactions nachgebaut.
Xero ist eine Cloud-Buchhaltungssoftware für kleine und mittlere Unternehmen. Dataddo extrahiert Rechnungen, Zahlungen und Banktransaktionen sowie Xero-Berichte wie Aged Receivables, Bank summary, Profit and Loss und Budget summary.
@Xero Ledger Wie viel hat Marketing letzten Monat ausgegeben? Nutze Profit and Loss by Tracking Category und vergleiche mit Reports - Budget summary.
Budgetverantwortliche fragen den Agenten in ihrem eigenen Teams-Kanal, statt Finance eine E-Mail zu schreiben, und sehen die Ist-Werte pro Tracking Category gegenüber ihrem Budget.
@Xero Ledger Nenne mir Cash Received, Cash Spent und Closing Balance pro Bank Account aus Reports - Bank summary für letzte Woche.
Der Treasurer fragt Microsoft 365 Copilot am Montagmorgen und fügt die Antwort in das wöchentliche Liquiditäts-Update für die Geschäftsleitung ein.
Frage mit den dataddo-Tools Accounts ab und gib Code, Name, Type und Reporting Code als JSON für unseren Kontenplan-Seed zurück.
Ein Entwickler für Finanzsysteme nutzt GitHub Copilot im Agent mode, um interne Reporting-Mappings mit den Konten abzugleichen, die Finance in Xero anlegt.
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
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Budgetverantwortliche fragen nach Ausgaben | Abteilungsleiter bitten Finance per E-Mail um ihre Zahlen und warten dann auf das Monatspaket, um Ist-Werte gegenüber dem Budget zu sehen. | Der Xero-Agent in ihrem Teams-Kanal liest Profit and Loss by Tracking Category und antwortet pro Tracking Category Name. | Ausgaben selbst prüfen |
| Fragen an Xero weiterleiten | Copilot hat keine Verbindung zu Xero, daher kommen Antworten auf Finance-Fragen aus Dokumenten statt aus dem Hauptbuch. | Die Serverbeschreibung in Copilot Studio weist den Agenten an, Dataddo für Xero-Rechnungen, Liquidität, Budgets und Tracking Categories aufzurufen. | Xero-Fragen erreichen Xero |
| Kontenplan im Code | Mapping-Dateien im Reporting-Repository veralten, wenn Buchhalter in Xero Kontonummern anlegen oder archivieren. | GitHub Copilot im Agent mode liest Accounts über den Server in .vscode/mcp.json, sodass Mapping-Updates von aktuellen Codes ausgehen. | Mappings passen zum Hauptbuch |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Xero-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 Xero-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 Ihrem Zeitplan, zum Beispiel täglich. Datensätze mit Datumsbereich wie Invoices und Profit and Loss lesen ein gleitendes Fenster neu, ältere Historie erfordert daher eine einmalige vollständige Neusynchronisierung. Contacts und Accounts laden alle aktuellen Einträge.
Xero-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 →Legen Sie in Dataddo eine Xero-Quelle mit Reports - Bank summary, Profit and Loss by Tracking Category und Invoices an und verbinden Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder AI Model. Fügen Sie in Copilot Studio https://headless.dataddo.com/mcp-data als Model Context Protocol-Tool mit OAuth 2.0 Dynamic discovery hinzu und veröffentlichen Sie den Agenten in Teams und Microsoft 365 Copilot.
Gehen Sie im Agenten zu Tools > Add a tool > New tool > Model Context Protocol, geben Sie die Dataddo-URL ein, wählen Sie OAuth 2.0 mit Dynamic discovery und melden Sie sich mit dem Dataddo-Konto an, in dem der Xero-Flow liegt.
Diejenigen, die zur Serverbeschreibung passen, die Sie in Copilot Studio festlegen. Nennen Sie dort Xero-Rechnungen, Liquidität, Budgets und Tracking Categories, damit der Agent dafür Dataddo aufruft.
Ja, wenn Sie Xero Tracking Categories nutzen. Profit and Loss by Tracking Category und Journals with Tracking enthalten Tracking Category Name, sodass der Agent pro Abteilung antworten kann.
Ja. Veröffentlichen Sie ihn über Channels > Teams and Microsoft Copilot. In beiden tippen Nutzer @ und wählen den Agenten aus, und er liest dieselben Xero-Daten.
Ja. Fügen Sie den Server mit type http und der URL in .vscode/mcp.json hinzu, starten Sie ihn und melden Sie sich an. Organisationen mit Business und Enterprise müssen zuerst die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.