Kensho ist eine KI-Innovationsmaschine im Besitz von S&P Global, die Funktionen zum Abrufen und Analysieren von Finanzdaten im Bereich bereitstellt. Zu den Kernprodukten gehören die LLM-fähige API (die den strukturierten Abruf von Finanzdaten für große Sprachmodelle ermöglicht), Kensho Extract (PDF zu strukturierten Daten), Kensho Link (Entitätsabgleich), Kensho Scribe (Finanz-Audiotranskription) und Kensho NERD (Named Entity Recognition and Disambiguation), die die gesamte Verbindung von der Datenaufbereitung bis zum Zugriff auf KI-Workflows abdecken.

kensho

Kernparameter und Statistiken

Kensho ist eine KI-Innovationsmaschine im Besitz von S&P Global. Es wird offiziell als „Der Innovationsmotor für S&P Global“ positioniert. Seine Hauptaufgabe besteht darin, die vertrauenswürdigen Finanzdaten von S&P Global über KI-Schnittstellen für LLM-, Agenten- und Unternehmensanwendungen zu öffnen. Dabei handelt es sich nicht um ein eigenständiges Tool, sondern um eine Reihe von Financial-Intelligence-Infrastrukturen auf Unternehmensebene, die aus einer Datenvorbereitungsschicht, einer Abrufschicht und einer KI-Zugriffsschicht bestehen.

Projekte	Öffentliche Informationen
Offizielle Positionierung	Die KI-Innovationsmaschine von S&P Global
Gründungsdatum	2013 (Harvard/MIT-Inkubation)
Muttergesellschaft	S&P Global (erworben 2018)
Kernproduktform	LLM-fähige API, Extrahieren, Verknüpfen, Scribe, NERD, Adaptive Retrieval
Bereitstellungsmethode	Cloud-API, MCP-Server, Python SDK
Datensatzabdeckung	S&P Capital IQ Finanzdaten, Schätzungen, Transaktionen, Transkripte, Unternehmensinformationen, Finanzdaten privater Unternehmen, wichtige Entwicklungen, Fachleute und mehr
Partner	OpenAI, Anthropic, Google Cloud, AWS, Databricks, Snowflake, LangChain, Cohere
Erfindungspatente	13 Artikel (2018–2025)
Bürostandorte	Cambridge (Harvard Square) + New York City
Letzter Meilenstein	03.06.2026 LLM-fähige API-Datensatzerweiterung

Produktmatrix-Logik: Die Produktlinie von Kensho basiert auf einer klaren Verknüpfung: Konvertieren Sie zunächst unstrukturierte Daten (PDF, Audio) in strukturierte Daten über Extract/Scribe, schließen Sie dann den Entitätsabgleich und die Wissenserweiterung über Link/NERD ab und verbinden Sie schließlich die verarbeiteten Daten über die LLM-fähige API und den MCP-Server mit jedem LLM- oder Agent-Workflow.

Datenbarriere: Der Kernwert von Kensho liegt nicht im KI-Algorithmus selbst, sondern in seiner Verbindung zu den Finanzdatensätzen von S&P Global, die zig Millionen börsennotierter und nicht börsennotierter Unternehmen abdecken. Dies ist ein Datengraben, der für APIs von Drittanbietern nur schwer zu replizieren ist.

Benutzer- und Markterkennung

Die Marktbekanntheit von Kensho beruht hauptsächlich auf der Markenunterstützung von S&P Global, der ökologischen Zusammenarbeit mit führenden KI-Herstellern und tatsächlichen Implementierungsfällen in der Finanzbranche und nicht auf öffentlichen, unabhängigen Nutzerzahlen oder Umsatzzahlen.

Befürwortung durch die Muttergesellschaft: S&P Global, die weltweit führende Finanzdaten- und Ratingagentur, hat Kensho als KI-Innovationsmotor im Jahr 2018 für rund 550 Millionen US-Dollar übernommen. Diese Übernahme selbst ist die größte Bestätigung der technischen Stärke von Kensho auf dem Markt. Seitdem sind die KI-Fähigkeiten von Khensho in Kernprodukte wie S&P Capital IQ Pro, S&P Global Energy Core und S&P Global Marketplace eingebettet.

Tiefe der ökologischen Zusammenarbeit: Kensho hat auch Kooperationen mit Mainstream-KI- und Cloud-Anbietern wie OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), Cohere, Google Cloud, AWS, Databricks, Snowflake und LangChain aufgebaut. Das im Februar 2026 veröffentlichte S&P Global Plugin für Claude Cowork und die im März 2026 gestartete ChatGPT-Integration machen Kensho zu einer wichtigen Zugriffsebene für Finanzdaten im KI-Ökosystem.

Branchenanerkennung: Die Führung von Kensho hat dazu beigetragen, dass S&P Global in den Enterprise AI Maturity Index von Fortune und in die AI Trailblazers-Liste von Business Insider aufgenommen wurde. Seine Forschungsergebnisse werden das ganze Jahr über auf führenden akademischen Konferenzen wie ACL und DAS veröffentlicht, und Datensätze wie Finance Fundamentals, FIND, SPGISpeech 2.0 und PubTables-v2 sind Open Source auf Hugging Face und bilden so einen wechselseitigen Kreislauf akademischen Einflusses und kommerzieller Anwendungen.

Kostenvorteil

• C-Seite/Individuell: Normalerweise wird eine kostenlose Version bereitgestellt, um die Kernfunktionen zu erleben, und für die hochfrequente Nutzung ist ein kostenpflichtiges Paketabonnement erforderlich.
• API/Entwickler: Abrechnung nach Anrufvolumen, geeignet für Entwicklungsteams, die flexibel in ihre eigenen Systeme integriert werden können.
• Unternehmen/Privatisierung: Kontaktieren Sie den Geschäftsinhaber, um ein individuelles Angebot und einen Bereitstellungsplan zu erhalten. Der konkrete Preis unterliegt der offiziellen Echtzeit-Preisseite.

Hauptfunktionen

Das Fähigkeitssystem von Kensho dreht sich um die Hauptlinie der „Umwandlung von S&P Global-Daten in KI-nutzbare Informationen“. Die öffentlichen Produkte lassen sich in zwei Hauptabschnitte zusammenfassen:

Datenabrufschicht

• LLM-fähige API (deterministischer Abruf): Bietet API-gesteuerten Zugriff auf strukturierte Finanzdaten, unterstützt Abfragen in natürlicher Sprache und liefert jederzeit konsistente Ergebnisse. LLM ist nicht an Inferenz oder Generierung beteiligt und der Kunde hat die volle Kontrolle über Orchestrierung, Tool-Auswahl und Ausführung. Dies ist der zentrale Einstiegspunkt für den KI-orientierten Workflow von Kensho.
• Adaptive Retrieval (Alpha): Adaptive Retrieval für komplexe offene Workflows, die Abfragen dynamisch über Datenquellen hinweg weiterleitet und Ergebnisse automatisch zusammenstellt, geeignet für tiefgreifende Recherchen, mehrstufige Analysen und agentengesteuerte Aufgaben. Derzeit in der Alpha-Phase verfügbar.

Kern-KI-Fähigkeitsschicht

• Kensho-Extrakt: Konvertieren Sie unstrukturierte Finanz-PDFs in maschinenlesbare strukturierte Daten (JSON) mit präziser Verarbeitung von Text, Tabellen und Diagrammen. Dies ist die Brücke zwischen Papierfinanzdokumenten und KI-Systemen.
• Kensho Link: Gleicht die tabellarischen Unternehmensdaten der Benutzer mit S&P Global-Unternehmens-IDs und globalen Identifikatoren ab und deckt mehr als 70 Millionen öffentliche und private Unternehmenseinheiten ab. Auch bei ungleichmäßiger Eingabequalität können qualitativ hochwertige Matching-Ergebnisse ausgegeben werden.
• Kensho Scribe: Ein auf Deep Learning basierender Finanz-Audio-Transkriptionsdienst, der auf 100.000 Stunden S&P Global-Felddatenschulung basiert und die automatische KI-Transkription und manuelle Überprüfungsmodi (Human-in-the-Loop) unterstützt, geeignet für Finanzkonferenzgespräche, Investorenpräsentationen und andere Szenarien.
• Kensho NERD (Named Entity Recognition and Disambiguation): Identifiziert automatisch Entitäten wie Unternehmen, Personen, Orte usw. im Text und verknüpft sie mit der Wissensdatenbank von S&P Global, wodurch unstrukturierter Text in umfassende Business Intelligence umgewandelt wird.

Versteckte Verknüpfung: Diese vier Kernfunktionen sind keine isolierten Produkte. Der typische Arbeitsablauf ist: Zuerst Extract verwenden, um strukturierte Daten im PDF-Format zu extrahieren → Link verwenden, um Firmennamen mit globalen Kennungen abzugleichen → NERD verwenden, um weitere Entitäten zu identifizieren und zu verknüpfen → schließlich die verarbeiteten Daten über die LLM-fähige API in den Agenten oder die LLM-Anwendung einspeisen. Scribe ergänzt die Audio-Dimensionsdateneingabe und ermöglicht es Kensho, drei Arten von Informationsquellen abzudecken: Text, Tabelle und Audio.

Modell- und Versionsentwicklung

Kontinuierliche iterative Updates, die neueste Version führt Leistungsoptimierung und neue Funktionen ein. Historische Versionsinformationen können auf der offiziellen Veröffentlichungsseite eingesehen werden. Es gibt noch keinen vollständigen Zeitplan für die Entwicklung der öffentlichen Version. Es wird empfohlen, auf die offizielle Ankündigung zu achten, um den Rhythmus der Funktionsaktualisierungen zu verstehen.

Technische Vorteile

Der technische Vorteil von Kensho ergibt sich aus der dreischichtigen Überlagerung von „Daten + KI + Finanzdomänenwissen“ und nicht aus der Leistung eines einzelnen Modells.

Deterministischer Abruf vs. generatives Denken: Die Designphilosophie der LLM-fähigen API unterscheidet sich völlig vom Allzweck-KI-Abruf. Es arbeitet in einem „deterministischen Retrieval“-Modus – es gibt immer die gleiche Antwort auf die gleiche Frage zurück, ohne dass die Unsicherheit der LLM-Argumentation oder -Generierung entsteht. Dies ist in Finanz-Compliance-Szenarien von entscheidender Bedeutung: Investmentbanking-Analysten und Prüfer benötigen nachvollziehbare, reproduzierbare Daten, nicht die „besten Vermutungen“ von LLM. Jede Antwort enthält einen Link zur Originaldatei (S&P Capital IQ Pro), um sicherzustellen, dass die Ausgabe überprüfbar ist.

Domänenspezifisches Modell: Kensho Scribe wurde anhand von 100.000 Stunden Finanz-Audiodaten von S&P Global geschult und ist für Branchenterminologie, unterschiedliche Akzente und Unterschiede in der Audioqualität bei Gewinngesprächen optimiert. Dies unterscheidet sich wesentlich von der Genauigkeit allgemeiner Spracherkennungsdienste in Finanzszenarien. Ebenso ist die PDF-Parsing-Engine von Kensho Extract speziell für das komplexe Layout von Finanzdokumenten (mehrspaltige Tabellen, Kopf- und Fußzeilen, Anmerkungen) optimiert.

Full-Link-Architektur: Die Produkte von Kensho decken den gesamten Link von der Datenextraktion → Strukturierung → Entitätsverknüpfung → Abrufzugriff ab. Diese Architektur bedeutet, dass Finanzinstitute keine Datenpipelines zwischen mehreren Anbietern zusammenfügen müssen, und Kensho bietet Datenaufbereitungsfunktionen aus einer Hand, von Rohdokumenten bis hin zur LLM-Eingabe.

Native MCP-Unterstützung: Kensho ist einer der ersten Finanzdatenanbieter, der das Model Context Protocol (MCP) vollständig unterstützt. Über MCP Server kann Kensho eine Verbindung zu jeder MCP-kompatiblen Anwendung (Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot Studio, Amazon Quick Suite, Databricks usw.) herstellen, sodass der Verbrauch von Finanzdaten nicht mehr auf selbst erstellte Anwendungen beschränkt ist.

Wie man es benutzt

Kensho verwendet API als Hauptbereitstellungsform und bietet außerdem zwei zusätzliche Eingänge: Web-UI und MCP-Zugriff.

So verwenden Sie	Anwendbare Produkte	Eingang	Geeignet für Menschen
REST-API + Python SDK	LLM-fähige API, Extrahieren, Verknüpfen, Scribe, NERD	docs.kensho.com	Entwickler, Datenteam
Web-Benutzeroberfläche	Extract (extract.kensho.com), Link (link.kensho.com), Scribe (scribe.kensho.com), NERD (nerd.kensho.com)	Unabhängige Benutzeroberfläche für jedes Produkt	Geschäftsanalysten, Betriebsteam
MCP-Server	LLM-fähige API, Adaptive Retrieval	Konfiguration über docs.kensho.com	KI-Benutzer wie Claude/ChatGPT
S&P Global Marketplace	LLM-fähige API	marktplatz.spglobal.com	S&P Global Bestandskunden

Kurzanleitung:

1. Registrieren Sie ein Kensho-Konto oder abonnieren Sie die LLM-fähige API über den S&P Global Marketplace.
2. Erhalten Sie Authentifizierungsdaten (persönliches Token oder Schlüsselpaar).
3. Installieren Sie das Python SDK: „pip install kensho-llm-ready-api“.
4. Verwenden Sie natürliche Sprache, um Finanzdaten direkt abzufragen, zum Beispiel: „Vergleichen Sie die Bruttomargen und EBITDA-Trends für Amazon, Google und Meta in den letzten 5 Jahren.“
5. Oder konfigurieren Sie den MCP-Server für den Zugriff auf Claude/ChatGPT und die Abfrage direkt auf der Dialogoberfläche.

Beispiel für eine MCP-Konfiguration (am Beispiel von Claude): Kensho bietet zwei Methoden: Remote-MCP-Server und lokaler MCP-Server. Konfigurationsdetails finden Sie unter docs.kensho.com/llmreadyapi/mcp. Kensho bietet außerdem das S&P Global Plugin für Claude Cowork an, das direkt über den Claude Plugin Market installiert werden kann.

Produktpreise

Das Preismodell von Kensho ist ein API-Abonnementsystem auf Unternehmensebene und es gibt keine öffentliche Standardpreisliste.

• Kostenlose Testversion: Die offizielle Website bietet einen kostenlosen Testzugang. Das spezifische Kontingent, die Verfügbarkeit von Datensätzen und die Funktionseinschränkungen werden auf der öffentlichen Seite nicht detailliert beschrieben. Weitere Informationen finden Sie auf der Echtzeitseite „services.kensho.com/free-trial“.
• Entwickler-/API-Abonnement: Die Preise für LLM-fähige APIs und Core AI APIs basieren auf der Datensatzabdeckung und dem API-Aufrufvolumen. Fordern Sie ein Angebot über den S&P Global Marketplace an oder wenden Sie sich an den Vertrieb.
• Enterprise-Abonnement: Paketpreise auf Unternehmensebene, in der Regel inklusive mehrerer Datensätze, gleichzeitiger MCP-Server-Autorisierung, SSO-Integration, dediziertem Support und Prüffunktionen. Die Preise unterliegen der Bestätigung durch den S&P Global Account Manager.
• Maßgeschneiderte Lösung von Kensho Labs: Bietet maßgeschneiderte KI-Lösungen für Szenarien, die nicht durch standardisierte Produkte abgedeckt werden können. Der Preis richtet sich nach Umfang und Komplexität des Projekts.

Kostentipp: Für Daten-APIs auf Unternehmensebene wie Kensho müssen Sie vor dem Kauf die folgenden Bedingungen bestätigen: den tatsächlichen Abfragebereich des Datensatzes (ob er alle öffentlich angekündigten Datensätze umfasst), die Obergrenze von API-Aufrufen und die Begrenzung der Anzahl gleichzeitiger Verbindungen zum MCP-Server bei der Überschreitungsrate, ob die Daten für die Modellfeinabstimmung oder sekundäre Schulung verwendet werden können und die Datenaufbewahrungsrichtlinie nach Vertragsbeendigung.

Anwendungsszenarien

Die Implementierungsszenarien von Kensho konzentrieren sich auf hochwertige Entscheidungsprozesse, die eine glaubwürdige Finanzdatenunterstützung erfordern:

• Investment Banking und Equity Research: Analysten können über die LLM-fähige API schnell Finanzdaten, Transaktionshistorien und Bewertungsindikatoren vergleichbarer Unternehmen abrufen, um Pitch-Books und Research-Berichte zu erstellen. Während herkömmliche Prozesse erfordern, dass Analysten Daten aus mehreren Datenquellen manuell extrahieren und Korrektur lesen, verkürzt Kensho diesen Prozess von Stunden auf Minuten, und die Ergebnisse werden direkt mit Links zu den Originaldateien zur Prüfung geliefert.
• Gewinnaufruf und Investor Relations: Verwenden Sie Scribe, um die Aufzeichnung des Gewinnaufrufs automatisch in strukturierten Text umzuwandeln, kombinieren Sie ihn mit NERD, um wichtige Entitäten und Themen zu extrahieren, und validieren Sie dann die Finanzdaten über die LLM-fähige API. Geeignet für hochfrequente Stapelverarbeitungsszenarien während der vierteljährlichen Finanzberichtssaison.
• Vermögensverwaltung und Portfolioanalyse: Fondsmanager und Researcher nutzen Kensho, um historische Preistrends, Branchenbewertungsbereiche und Stresstestdaten zu erhalten, die sie bei Entscheidungen zur Vermögensallokation unterstützen. Adaptive Retrieval (Alpha) ist besonders wertvoll für eingehende Recherchen und mehrstufige Analysen.
• Unternehmensrisiko und Compliance: Verwenden Sie Link und NERD, um einen Entitätsabgleich und eine Bereinigung interner Daten durchzuführen, um Kontrahentenrisiken, damit verbundene Transaktionen und ungewöhnliche Muster zu identifizieren. Eine Datenbank mit mehr als 70 Millionen Unternehmen verbessert die Effizienz des KYC-Prozesses erheblich.
• M&A und Due Diligence: Erhalten Sie detaillierte Finanzdaten, Branchen-Benchmarks und den Transaktionsverlauf des Zielunternehmens über die LLM-fähige API und unterstützen Sie so ein schnelles Screening und mehrdimensionale Analysen vor M&A.

Anwendbare Personen

Die Zielgruppe von Kensho sind vor allem Berufstätige in der Finanzbranche, und das Unternehmen wird auch auf eine breitere Gruppe von KI-Entwicklern ausgeweitet.

• Investmentbanker und Aktienanalyst: Sie müssen schnell vergleichbare Unternehmensdaten erhalten, Bewertungsmodelle erstellen und Pitch Decks erstellen. Die deterministischen Abruf- und Audit-Rückverfolgbarkeitsfunktionen von Kensho entsprechen direkt den Compliance-Anforderungen.
• Quantitative Forscher und Datenwissenschaftler: Sie benötigen hochwertige, nachvollziehbare strukturierte Finanzdaten, um Modelle zu trainieren oder analytische Pipelines aufzubauen. Das Python SDK und die REST-API erleichtern die Integration in bestehende Data-Science-Workflows.
• Vermögensverwaltungs- und Hedgefonds-Experten: Verlassen Sie sich bei Anlageentscheidungen auf zeitnahe, genaue Finanzdaten und Marktsignale. Die Full-Link-Funktionen von Scribe + NERD + LLM-ready API decken den gesamten Prozess vom Rohaudio bis zur strukturierten Analyse ab.
• KI-Anwendungsentwickler: erstellen LLM-Anwendungen oder Agenten im Finanzbereich und benötigen zuverlässige Datenquellen als Grundlage. Die native MCP-Unterstützung und die plattformübergreifende Integration von Kensho machen es zur Datenschicht der Wahl für Finanz-KI-Anwendungen.

Nicht für die Masse geeignet: Kensho eignet sich nicht für die kostengünstigen experimentellen Anforderungen einzelner Entwickler und seine Preise auf Unternehmensebene sind für Einzelpersonen und kleine Teams nicht geeignet. Es ist auch keine eigenständige Chat-Schnittstelle erforderlich – es handelt sich im Wesentlichen um eine Dateninfrastruktur und nicht um ein verbraucherorientiertes KI-Chat-Produkt. Für Benutzer, die lediglich allgemeine Finanzdaten (z. B. Aktienkurse, Fundamentalindikatoren) benötigen, sind öffentliche Finanz-APIs oder kostenlose Quellen wie Yahoo Finance möglicherweise eine geeignetere Option.

Zusammenfassung und Ausblick

Der Kernwert von Kensho besteht darin, dass es die Schlüsselinfrastruktur ist, die die umfangreichen Finanzdaten und das KI-Ökosystem von S&P Global verbindet. Seine Unersetzlichkeit ergibt sich aus drei Aspekten: erstens den Datenbarrieren, die durch die strukturierten Finanzdatensätze von S&P Global von zig Millionen Unternehmen entstehen; zweitens die vollständige Link-Produktmatrix von der Datenextraktion über den Entitätsabgleich bis zum LLM-Abruf; Drittens die frühe und umfassende Einführung offener KI-Protokolle wie MCP. Es handelt sich nicht um die schnellste und kostengünstigste Finanzdaten-API, aber derzeit um die Finanzdatenlösung auf Unternehmensebene, die am tiefsten in das LLM/Agent-Ökosystem integriert ist.

Aktuelle Einschränkungen: Die Preistransparenz ist unzureichend, auf der öffentlichen Seite fehlt eine Standardpreisliste und Beschaffungsentscheidungen müssen sich auf die Geschäftskommunikation stützen; Adaptive Retrieval befindet sich noch im Alpha-Stadium und die Verfügbarkeit auf Produktionsebene muss überprüft werden; Kernkompetenzen hängen stark vom S&P Global-Ökosystem ab und die Migrationskosten nach der Unabhängigkeit von der Muttergesellschaft sind extrem hoch; Die chinesische Unterstützung wurde nicht öffentlich bekannt gegeben und die Verfügbarkeit für chinesische Finanznutzer muss bestätigt werden.

Beschaffungs-/Einführungsrisikobewertung: Der typische Einführungspfad für Kensho besteht darin, dass bestehende S&P Global-Kunden die LLM-fähige API über den Marktplatz testen, um die Datensatzabdeckung und Abfragegenauigkeit zu überprüfen, bevor sie auf Abonnements auf Unternehmensebene ausgeweitet werden. Vor dem Kauf müssen Sie mit dem Verkäufer den tatsächlich verfügbaren Bereich des Datensatzes, das API-Aufrufvolumen und die Parallelitätsgrenzen, die MCP-Server-Autorisierungsbedingungen und die Datenaufbewahrungsstrategie nach Vertragsbeendigung bestätigen. Für Nicht-S&P Global-Kunden ist der Evaluierungszyklus von Kensho in der Regel länger und es wird empfohlen, zunächst kostenlose Testversionen und POC zu nutzen, um den Wert der Kernnutzungsszenarien zu überprüfen.

Verwandte Tools: notion-ai, google-workspace

Weiterentwicklung der Kensho-Version

Das Kernprodukt von Kensho ist ein kontinuierlich iterativer SaaS/API-Dienst, und es gibt kein Versionsnummernsystem im herkömmlichen Sinne. Die folgenden wichtigen Produktmeilensteine sind öffentlich verfügbar:

Frühstadium (2013–2024)

Kensho wurde 2013 in Harvard/MIT gegründet und konzentrierte sich zunächst auf die Entwicklung von Finanzanalysetools in natürlicher Sprache für große Finanzinstitute. Nach der Übernahme durch S&P Global im Jahr 2018 verlagerte sich das Unternehmen auf den Aufbau einer KI-Infrastruktur für die Datenbestände der Muttergesellschaft. Die Produkte sind in dieser Phase hauptsächlich für den internen Gebrauch bei S&P Global bestimmt und die API ist nicht öffentlich zugänglich.

LLM-fähige API-Ära (2024–heute)

• 13.11.2024: S&P Global veröffentlicht die Kensho LLM-ready API (Beta), die erstmals strukturierte Finanzdaten für generative KI-Anwendungen als natürlichsprachliche Schnittstelle öffnet.
• 15.09.2025: Die LLM-fähige API erweitert den MCP-Serverzugriff, neue Datensatzunterstützung und Integrationsfunktionen.
• 28.01.2026: Neue Datensätze zu Private Company Financials und S&P Capital IQ Estimates sowie verbesserte Rückverfolgbarkeit von Prüfungen.
• 24.02.2026: S&P Global Plugin für Claude Cowork veröffentlicht, das AI Agent mit Finanzdatenkenntnissen ausstattet.
• 05.03.2026: Bereitstellung von S&P Global-Finanzdaten an eine breitere Benutzerbasis über ChatGPT.
• 14.05.2026: Kensho MCP Apps veröffentlicht, die die Visualisierung, Erkundung und Interaktion von S&P Global-Daten in KI-Anwendungen ermöglichen.
• 03.06.2026: Die LLM-fähige API fügt Datensätze zu wichtigen Entwicklungen und Fachleuten hinzu und erweitert so die globalen Führungskräftedaten und strukturierte Ereignisinformationen. – 11.06.2026: S&P Global arbeitet mit Cohere zusammen, um das KI-Ökosystem zu erweitern und vertrauenswürdige Agenten-Workflows für Finanzinstitute bereitzustellen.

Die Merkmale der Produktiteration von Kensho sind: Funktionsaktualisierungen basieren hauptsächlich auf Datensatzerweiterung, integriertem Docking und ökologischem MCP-Aufbau und nicht auf Versionsnummern-Upgrades im herkömmlichen Sinne. Jede Kern-API (Extract, Scribe, NERD, Link) verwaltet unabhängig ihre eigene Version und iteriert auf v2/v3 und anderen Ebenen.

Versionsinfo

• LLM-fähige API – Wichtige Entwicklungen + Erweiterung des Datensatzes für Fachleute ：Die LLM-fähige API fügt zwei neue Datensätze hinzu, Key Developments (Schlüsselereignisse) und Professionals (globale Führungskräftedaten), um die Abdeckung des KI-gesteuerten Abrufs von Finanzdaten weiter zu erweitern. （2026-06-03）
• Kensho MCP Apps veröffentlicht ：Einführung von Kensho MCP Apps, um die Visualisierung, Erkundung und Interaktion von S&P Global-Daten in KI-Anwendungen zu ermöglichen. （2026-05-14）
• S&P Global Plugin für Claude Cowork ：Veröffentlichung des S&P Global Plugin für Claude Cowork, das Finanzdatenkenntnisse in AI Agent einbringt und Funktionen wie KI-gesteuertes Excel unterstützt. （2026-02-24）
• LLM-fähige API-MCP-Server-Erweiterung ：Die LLM-fähige API erweitert den MCP-Serverzugriff, die Unterstützung neuer Datensätze und die Integrationsmöglichkeiten. Einen offiziellen genauen Termin gibt es noch nicht. （~2025-09）
• LLM-fähige API-Beta veröffentlicht ：S&P Global veröffentlicht die Kensho LLM-ready API (Beta), die generative KI-Anwendungen erstmals den Zugriff auf strukturierte Finanzdaten in natürlicher Sprache ermöglicht. （2024-11-13）