Marknadsfrågor kommer aldrig prydligt paketerade. De landar mitt i möten, mitt i kampanjgranskningar, mitt i allt. Du sitter och hoppar mellan flikar, dubbelkollar om datan är färsk och skriver om samma ”här är vad som hände idag”-meddelande i Slack.
Den här typen av market answer automation träffar marknadsansvariga som behöver snabb kontext för lanseringsbeslut. Men grundare och driftansvariga känner också av det, eftersom varje avbrott blir ett litet projekt.
Det här workflowet tar en fråga på vanlig svenska, hämtar live-finansdata via SerpAPI, använder OpenAI för att omvandla den till en tydlig förklaring och publicerar sedan svaret i Slack. Du får se hur det fungerar, vad du behöver och var team vanligtvis anpassar det.
Så fungerar den här automatiseringen
Hela n8n-workflowet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: SerpApi + OpenAI: snabba marknadssvar i Slack
flowchart LR
subgraph sg0["Simple Memory1 Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Chat Model5", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:memory", form: "rounded", label: "Simple Memory1", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Turn Objects to Text1", pos: "b", h: 48 }
n3["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/httprequest.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>SerpAPI Finance Search1"]
n4@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Chat with Google Finance", pos: "b", h: 48 }
n1 -.-> n4
n0 -.-> n4
n2 --> n4
n3 --> n2
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n4 ai
class n0 aiModel
class n1 ai
class n3 api
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n3 customIcon
Problemet: live-marknadsfrågor spårar ur din dag
”Vad står Tesla i just nu?” låter snabbt tills det inte är det. Någon skriver det i Slack, du öppnar en finanssajt, du kollar om det är fördröjt, du hämtar siffran och sedan får du frågan ”upp eller ner idag?” så du går tillbaka för att hämta förändringen. Sedan kommer den verkliga tidstjuven: att översätta råa siffror till något som går att fatta beslut på. Efter några sådana under en dag svarar du inte bara på frågor. Du hoppar mellan uppgifter, avbryter fokuserat arbete och oroar dig ändå för att du delade något som redan var inaktuellt.
Det går snabbt att summera. Här är var det brukar fallera.
- Folk frågar i chatten för att det är smidigt, vilket gör att du känner press att svara direkt.
- Copy-paste från marknadssajter ger inkonsekvent formatering och luddiga ”ser ut att gå upp”-sammanfattningar.
- Du svarar på samma tickers om och om igen, särskilt under lanseringar, rapporter eller stora nyhetscykler.
- Även små fel (fel symbol, gammalt pris, saknad procentuell rörelse) skapar en fram-och-tillbaka som slösar ytterligare 10 minuter.
Lösningen: live-finanssvar, genererade och publicerade automatiskt
Det här n8n-workflowet gör Slack-liknande frågor till ett konsekvent marknadssvar på sekunder. Det startar när en användare ställer en finansfråga i chatten (till exempel ”Vad är aktuella priset på S&P 500?”). n8n skickar frågan till SerpAPI:s finanssök via en HTTP-request, så att du hämtar färsk marknadsdata i stället för att gissa vad som är aktuellt. Sedan tar OpenAI de råa fälten (pris, dagsförändring, symboldetaljer) och skriver om dem till ett naturligt, lättläst svar. Till sist skickas svaret tillbaka till den chattdestination du väljer, vilket är perfekt för Slack-uppdateringar som inte känns robotiska.
Workflowet börjar med en fråga och en live-hämtning av data från SerpAPI. Därefter konverterar n8n svaret till korrekt formaterad text som AI-agenten kan tolka. OpenAI producerar slutmeddelandet så att din Slack-kanal får en tydlig ”vad det är” plus ”vad det betyder” — inte bara en siffra.
Det du får: automatisering vs. resultat
| Vad det här workflowet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här kan det se ut
Säg att ditt team får 12 marknadsfrågor per dag i Slack i några olika kanaler. Om varje fråga tar ”bara” 5 minuter att slå upp, verifiera och skriva tydligt, blir det cirka 1 timme per dag. Med det här workflowet blir den mänskliga insatsen själva frågan (kanske 30 sekunder), medan n8n hämtar SerpAPI-data och OpenAI skriver utkastet till svaret. Även om bearbetningen tar en minut får du ändå tillbaka större delen av den timmen, och svaren slutar bero på vem som råkar vara online.
Det du behöver
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- SerpAPI för live-sökresultat för finans
- OpenAI för att omvandla rådata till svar
- SerpAPI API-nyckel (hämta den i din SerpAPI-dashboard)
Kunskapsnivå: Nybörjare. Du klistrar in API-nycklar, kopplar konton och justerar en prompt.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
En chattfråga triggar körningen. Någon ställer en finansfråga (ticker, index, ”marknadssammanfattning”) och det meddelandet startar workflowet i n8n.
SerpAPI hämtar den färskaste marknadsdatan. n8n skickar frågan via HTTP Request till SerpAPI:s finanssök så att workflowet får tillbaka strukturerad data, inte skrapad text du inte kan lita på.
Workflowet strukturerar svaret för AI. Ett Set-steg omvandlar de returnerade fälten till läsbar text, vilket gör att AI-agenten mycket mer sällan missar detaljer som dagens förändring eller korrekt symbol.
OpenAI skriver det färdiga Slack-klara svaret. AI-agenten använder OpenAI:s chattmodell plus kort sessionsminne, så den kan hantera följdfrågor som ”och hur är det med Apple?” utan att börja om från noll.
Du kan enkelt ändra SerpAPI-frågan för att stödja flera tickers eller lägga till en daglig sammanfattning utifrån dina behov. Se den fullständiga implementeringsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: Konfigurera triggern (lägg till en trigger-nod)
Det här arbetsflödet har ingen trigger konfigurerad, så ni måste lägga till en för att starta automationen.
- Lägg till en trigger-nod valfri för er (till exempel en webhook eller chat-trigger) och placera den före Finance Data API Call.
- Om ni använder en chat-trigger, säkerställ att den outputtar fälten
chatInputochsessionIdeftersom Market Chat Assistant och Session Memory Buffer refererar till{{ $('Sample Chatbot').item.json.chatInput }}och{{ $('Sample Chatbot').item.json.sessionId }}.
⚠️ Vanlig fallgrop: Arbetsflödet refererar till en nod med namnet Sample Chatbot, men den finns inte i arbetsflödet. Ersätt de referenserna med namnet på er faktiska trigger-nod eller lägg till en nod som heter Sample Chatbot som outputtar chatInput och sessionId.
Steg 2: Anslut datakälla för marknadsdata
Konfigurera HTTP-anropet som hämtar marknadsdata från SerpAPI.
- Välj Finance Data API Call och ställ in URL till
https://serpapi.com/search.json?engine=google_finance&q=^GSPC&api_key=[CONFIGURE_YOUR_API_KEY]. - Ersätt
[CONFIGURE_YOUR_API_KEY]med er SerpAPI-nyckel så att anropet returnerar giltiga marknadsdata. - Behåll kopplingsordningen så att Finance Data API Call outputtar till Convert Records to Text.
- Öppna Convert Records to Text och lägg till en tilldelning för data som en sträng.
- Ställ in value till uttrycket
{{ $json.markets }}så att markets-arrayen skickas vidare som text. - Bekräfta att noden är kopplad från Finance Data API Call och outputtar till Market Chat Assistant.
- Öppna OpenAI Conversation Model och välj modellen
gpt-5-nano. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era openAiApi-inloggningsuppgifter i OpenAI Conversation Model.
- Öppna Session Memory Buffer och ställ in Session Key till
{{ $('Sample Chatbot').item.json.sessionId }}med Session ID Type satt tillcustomKey. - Öppna Market Chat Assistant och ställ in Text till
=question: {{ $('Sample Chatbot').item.json.chatInput }} market data: {{ $json.data }}. - I Market Chat Assistant, ställ in System Message till
You are a helpful assistant. Take questions from the user and answer based on the market data.. - Säkerställ att OpenAI Conversation Model är ansluten till Market Chat Assistant som språkmodell, och att Session Memory Buffer är ansluten som AI-minne.
- Klicka på Execute Workflow för att köra ett manuellt test.
- Bekräfta att Finance Data API Call returnerar JSON och att Convert Records to Text outputtar ett
data-fält. - Verifiera att Market Chat Assistant producerar ett svar med hjälp av marknadsdatan och er chat-input.
- När allt fungerar, slå på arbetsflödet till Active för att använda det i produktion.
Tips: Om SerpAPI returnerar fel, verifiera API-nyckeln och att ert konto tillåter Google Finance-frågor.
Steg 3: Sätt upp datatransformering
Konvertera API-svaret till ett textfält för AI-assistenten.
Steg 4: Konfigurera AI-assistenten och minnet
Ställ in språkmodellen och minnet, och konfigurera sedan hur AI-agenten använder marknadsdatan.
Tips: OpenAI Conversation Model är språkmodellen för Market Chat Assistant—säkerställ att inloggningsuppgifter läggs till i OpenAI Conversation Model, inte i agent-noden.
Steg 5: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Validera end-to-end-körningen från API-anrop till AI-svar.
Vanliga fallgropar
- SerpAPI-inloggningsuppgifter kan löpa ut eller begränsas av planens gränser. Om saker slutar fungera, kolla först användningen och statusen för din API-nyckel i SerpAPI-dashboarden.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processingtiderna. Öka väntetiden om noder längre fram fallerar på grund av tomma svar.
- OpenAI-prompter utgår ofta från generiskt ”hjälpsam assistent”-beteende. Lägg in er tonalitet och önskat outputformat tidigt, annars kommer du att sitta och redigera svar för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om du redan har dina API-nycklar.
Nej. Du kopplar SerpAPI och OpenAI och klistrar sedan in dina nycklar. Det mesta av jobbet är att formulera prompten som du vill ha den.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen hosting och en gratis testperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in användningskostnader för SerpAPI och OpenAI, som vanligtvis är små för enkel frågor och svar.
Två alternativ: n8n Cloud (driftat, enklast att komma igång) eller egen hosting på en VPS. För egen hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Egen hosting ger dig obegränsat antal körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det är en vanlig uppgradering. Byt ut chattriggern mot en Schedule Trigger och justera sedan SerpAPI-requesten så att den hämtar de tickers eller index du bryr dig om. I Market Chat Assistant uppdaterar du instruktionerna så att den skriver ut i ett kort ”recap”-format (största uppgångar, största nedgångar, kontext på en rad). Många team loggar också sammanfattningen till Google Sheets så att du får en sökbar historik.
Oftast beror det på en ogiltig eller utgången API-nyckel, eller att du har nått din SerpAPI-plans dagsgräns. Skapa en ny nyckel i SerpAPI och uppdatera sedan HTTP Request-credentials i n8n. Dubbelkolla också frågan du skickar, eftersom små formateringsproblem kan ge tomma resultat. Om du testar snabbt, dra ner tempot lite — rate limits kan se ut som slumpmässiga fel.
Många. På n8n Cloud beror kapaciteten på din plans månatliga körningar, och vid egen hosting handlar det mest om dina serverresurser och API-rate limits från SerpAPI/OpenAI.
Ofta, ja. Det här workflowet drar nytta av en AI-agent plus sessionsminne, och n8n hanterar den typen av logik snyggt utan att du behöver brottas med plattformsbegränsningar. Du kan också köra egen hosting, vilket spelar roll när volymen växer och du inte vill att varje extra fråga ska kännas ”taxerad”. Zapier eller Make kan fortfarande fungera om du bara behöver en enkel engångsuppslagning och ett enda svarsmeddelande. Om du är osäker, prata med en automationsexpert och beskriv dina Slack-kanaler, frågevolym och formatet du vill ha.
När detta väl rullar slutar ”vad gör marknaden?” vara en distraktion och blir ett snabbt, pålitligt svar i Slack. Sätt upp det en gång och låt sedan workflowet hantera återkommande frågor.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.