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Todd AI

Todd übernimmt die ESG-Fleißarbeit.

Todd ist die KI-Schicht in today.green. Er liest Rechnungen, schlägt passende Emissionsfaktoren vor, füllt CSRD- und VSME-Felder vor und prüft deine Datenreihen auf Ausreißer. Was er bewusst nicht tut: raten, wenn er unsicher ist — und Entscheidungen treffen, die bei dir bleiben sollten.

Vier Aufgaben, die bisher Stunden gekostet haben.

Wir haben Todd auf die Arbeitsschritte trainiert, die im ESG-Alltag am meisten Zeit fressen — und bei denen Fehler später am teuersten werden. Jeder Vorschlag kommt mit Quelle und Unsicherheits-Markierung bei dir an. Bestätigt wird per Klick.

01

Daten einlesen

Todd liest PDFs, Rechnungen, Excel-Exporte und Fotos aus und überträgt Beträge, Einheiten, Lieferant und Datum strukturiert in today.green. Kein Abtippen, kein Copy-Paste-Fehler, kein „wo war gleich noch die Rechnung vom Juli".

INPUT Stadtwerke Köln · 1.240 kWh
MAPPED Scope 2 · Energie · Strom DE-Mix
02

Faktoren zuordnen

Zu jeder Aktivität schlägt Todd den passenden Emissionsfaktor aus unserer kuratierten Bibliothek vor — inklusive Qualitätsstufe (spend-, aktivitäts- oder lieferantenbasiert) und Begründung. Du bestätigst oder korrigierst. Beim nächsten Mal weiß Todd Bescheid.

ACTIVITY 124 L Diesel (LKW-Flotte)
FACTOR DEFRA 2024 · 2,68 kg CO₂e/L
03

Berichte entwerfen

Aus deinen freigegebenen Datenpunkten entwirft Todd kohärente Textpassagen für den VSME-Bericht und CSRD-relevante ESRS-Datenpunkte. Keine Standard-Phrasen — konkrete Sätze, die deine tatsächlichen Zahlen widerspiegeln und den Konsolidierungskreis respektieren.

ESRS E1-6
„Die Scope-1-Emissionen lagen im Berichtszeitraum bei 842 t CO₂e — ein Rückgang von 12 % …"
04

Prüfen & nachfragen

Todd scannt Datenreihen auf Sprünge und Lücken, fragt bei Auffälligkeiten aktiv nach und schlägt für die doppelte Wesentlichkeitsanalyse passende Impacts, Risiken und Chancen vor — branchenspezifisch, nie generisch.

ALERT Stromverbrauch Q3 +182 %
„Neuer Standort? Messfehler?"

Keine Blackbox. Eine Bibliothek, eine Logik, eine Freigabe.

Todd ist kein ChatGPT mit grüner Brille. Er greift auf klar definierte Quellen zu, markiert Unsicherheit, bevor du danach fragst — und jeder Schritt ist rückverfolgbar bis zum Ursprung.

Regulatorisches Wissen

→ Kuratierte Quellen

Todd ist auf den aktuellen Standards geerdet — nicht auf einem Stand von vor 18 Monaten. Updates werden eingespielt, sobald Regulierer sie veröffentlichen.

GHG Protocol CSRD / ESRS VSME (EFRAG) SBTi PCAF BAFA-Module CBAM

Deine Zahlen, unsere Bibliothek

→ Live-Zugriff

Für jede Rechnung kombiniert Todd den Inhalt deines Belegs mit dem passenden Eintrag aus der today.green-Emissionsfaktor-Bibliothek. Getrennte Mandanten, klare Trennung.

Emissionsfaktor-Bibliothek Deine Belege Lieferanten-Einreichungen Historische Freigaben

Kontext deines Unternehmens

→ Mandantenspezifisch

Todd berücksichtigt, wer du bist: Branche, Standorte, Konsolidierungskreis, Berichtsjahr. Vorschläge aus dem Vorjahr werden nicht wieder auf null gesetzt — Todd merkt sich deine bestätigten Zuordnungen.

Branche & NACE Standorte Konsolidierungskreis Vorjahres-Mappings

Wo Todd aussteigt

→ Bewusste Grenzen

Es gibt Themen, bei denen eine KI-Antwort mehr schaden als helfen würde. In diesen Fällen leitet Todd an die richtige menschliche Ansprechperson weiter — bei uns oder bei dir.

Investmentberatung Rechtsberatung Prüfungs-Testate Freigaben ohne dich

Derselbe Todd, zwei Arbeitsrhythmen.

Ein Mittelstandsteam braucht andere Vorschläge als ein Fondsmanager mit 40 Portfolio-Unternehmen. Todd erkennt den Kontext und passt Tiefe, Tempo und Sprache an — nicht umgekehrt.

Modus A

KMU-Track

Für Unternehmen bis ca. 500 Mitarbeitende
  • 01VSME-Wizard mit Pflichtfeldern und Tooltips
  • 02Rechnungs-Scan für Scope 1 und 2 in wenigen Minuten
  • 03Lieferantenanfragen mit vorgefertigten Fragebögen
  • 04Report-Entwurf in deinem Markendesign

Von null zur auditierbaren Bilanz in wenigen Wochen — ohne dass du nebenbei noch Methodik-Studium betreiben musst.

Modus B

Asset-Manager-Track

Für PE-, VC- und Family-Office-Teams
  • 01Portfolio-Aggregation über alle Beteiligungen hinweg
  • 02PCAF-konforme Financed Emissions je Asset-Klasse
  • 03Einladungsflows für Portfolio-Unternehmen
  • 04Vergleichs-Dashboards und Datenqualitäts-Scores

Portfolio-Transparenz ohne die Excel-Kette, die sich zum Quartalsende bisher quer durchs Team zieht.

Todd ist stark.
Trotzdem entscheidest du.

Drei Dinge, die Todd niemals tut.

Zahlen erfinden

Wenn Todd unsicher ist, sagt er es. Keine Fantasie-Faktoren, keine geschätzten Tonnen ohne deutlichen Hinweis. Bei dünner Datenlage schlägt er eine Methode und eine Proxy-Quelle vor — und überlässt dir die Entscheidung, ob sie passt.

Deine Daten fürs Training nutzen

Was du in today.green hochlädst, bleibt in deinem Mandanten. Todd lernt aus deinen Freigaben für dich — nicht aus deinem Datensatz für andere Kunden. Hosting in Deutschland, kein Cross-Customer-Training, auch nicht „anonymisiert".

Ohne Quelle antworten

Jede Zahl, jeder Faktor, jeder Textbaustein kommt mit Herkunftsangabe. Ein Klick zeigt dir: aus welcher Regulierung, welcher Bibliothek oder welchem deiner eigenen Belege Todd den Vorschlag gezogen hat.

Gebaut für den Mittelstand — und seine Auditoren.

HOSTING Rechenzentren in Deutschland. Ausschließlich Frankfurt. Alle Daten bleiben im deutschen Rechtsraum — ohne Workaround über US-Cloud-Anbieter.
DSGVO Vollständig DSGVO-konform. Auftragsverarbeitungsvertrag standardmäßig, TOMs dokumentiert, Löschkonzept belastbar.
TRAINING Deine Daten bleiben deine. Kein Cross-Customer-Training. Deine Zahlen verlassen deinen Mandanten nicht — weder für Produktverbesserung noch für Drittanbieter.
ZUGRIFF Rollen-basierte Rechte. Vier-Augen-Prüfung, separater Auditoren-Zugang, revisionssicherer Freigabe-Flow.
AUDIT-LOG Jede KI-Aktion protokolliert. Welcher Vorschlag wurde wann von wem bestätigt oder korrigiert — über Jahre hinweg nachverfolgbar.
MODELLE Transparente Modellwahl. Wir dokumentieren, welches Modell für welche Aufgabe zuständig ist — und welche Alternativen wir bewusst nicht einsetzen.

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Maxine Murphy
Maxine Murphy
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Matilda Voss
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