Wir entwickeln produktionsreife KI, die auf Ihrer Infrastruktur läuft, nicht auf unserer.
Produktionsreife KI-Systeme, bereitgestellt in Ihrer eigenen Cloud oder On-Premise, für Organisationen, die ihre Daten nicht an öffentliche KI-Dienste weitergeben können. Im Finanzsektor haben wir die meiste Erfahrung; nach demselben Ansatz arbeiten wir auch in anderen regulierten und datensensiblen Branchen.
Gebaut für regulierte, datensensible Branchen
Standardmäßig privat
Modelle und Daten bleiben innerhalb Ihres Perimeters.
Erfahrene Engineers, eingebettet
Vor Ort im Einsatz, mitten in Ihrem Team.
Für regulierte Finanzunternehmen gebaut
DORA, EU AI Act und SR 11-7 prägen jedes Design.
Von der Prüfung zum Betrieb
Strategie, Aufbau, Betrieb: vier Formen der Zusammenarbeit.
Was wir bauen
Sieben Leistungen, ein Team.
Strategie, private Bereitstellung, eingebettetes Engineering, Automatisierung und Modellierung, umgesetzt von den Menschen, die den Code schreiben. Verweilen Sie auf einer Kachel, um zu sehen, wie sie tatsächlich funktioniert.
Alle Leistungeneach layer only as good as the one beneath it
KI-Strategie- und Readiness-Audit
Eine strukturierte, anbieterneutrale Einschätzung, was sich zu bauen lohnt, was Ihre Daten hergeben und was Sie besser auslassen.
Private KI-Bereitstellung
LLMs und Agenten laufen innerhalb Ihrer VPC oder On-Premise, sodass regulierte Finanzdaten nie die Grenze zu einer API eines Drittanbieters überschreiten.
Forward-Deployed AI Engineers
Erfahrene Engineers, eingebettet in Ihr Team, die Produktions-KI-Systeme direkt in Ihrem Stack bauen und betreiben.
KI-Agenten und Workflow-Automatisierung
Agentische Workflows für das Backoffice im Finanzbereich: Freigabe dort, wo Fehler teuer sind, automatisierte Durchlaufverarbeitung (Straight-Through Processing) dort, wo sie es nicht sind.
Finanzdaten-Engineering
Pipelines, Warehouses und Entity Resolution, die Ihre Finanzdaten zeitpunktbezogen korrekt und tatsächlich abfragbar machen.
LLM-Integration und RAG
Retrieval-Augmented Generation über Ihre internen Dokumente, Meldungen und Compliance-Korpora, mit Quellenangabe zu jeder Antwort.
Modell-Fine-Tuning
Domänenspezifisch feinjustierte Modelle auf Basis Ihrer proprietären Finanzdaten und Terminologie, evaluiert gegen eine Baseline, bevor sie ausgeliefert werden.
Wie wir zusammenarbeiten
Vier Wege, mit uns zu arbeiten.
Von einem vollständig eingebetteten Team bis zu einem laufenden Beratungsmandat. Starten Sie mit dem Modell, das zu dem passt, wie viel Sie selbst verantworten möchten, und wechseln Sie später, wenn es nicht mehr passt.
So sieht das in der Praxis aus
Zahlen, die wir in einem Kundengespräch belegen können.
Bis zum ersten produktiven Workflow, nicht zur Folie
Lieferung und Doku auf Englisch, Deutsch, Arabisch
Läuft in der Cloud- oder On-Prem-Umgebung des Kunden
Mit wem wir arbeiten
Gebaut für regulierte, datensensible Branchen.
Finanzdienstleistungen und Industriebetriebe eint dieselbe Ausgangslage: Die Daten sind sensibel, der Einsatz ist real, und eine falsche Antwort ist teuer.
Banking
Dokumentenintelligenz, Alarm-Triage und Reporting-Automatisierung für Retail- und Firmenkundenbanken.
Asset- und Vermögensverwaltung
Kundenreporting, Research-Zusammenfassungen und Compliance-Monitoring für Vermögensverwalter und Wealth-Berater.
Versicherung
Schadenfall-Triage, Underwriting-Intelligenz und Solvency-II-konformes Reporting für Versicherer.
Zahlungsverkehr & Fintech
Onboarding, Transaktionsüberwachung und Automatisierung von Streitfällen für Zahlungsdienstleister und Fintechs.
Rechnungswesen & Wirtschaftsprüfung
Automatisierung des Abschlusses, Extraktion von Prüfungsnachweisen und Anomalieerkennung für Rechnungswesen- und Prüfungsteams.
Immobilienfinanzierung
Underwriting, Covenant-Überwachung und Mietvertragsabstraktion für Immobilienkreditgeber und Fondsmanager.
Bau & Industrie
Ausschreibungsanalyse, Nachtragsprüfung und Baustellen-Compliance für Bauunternehmen und Industriebetriebe.
Unser Vorgehen
Erst die Daten, dann die Modelle.
Jedes Mal dieselbe Abfolge: die Entscheidung verstehen, die Daten in Ordnung bringen, sie an einer Kennzahl beweisen und dann in den Workflow einbinden.
So arbeiten wir- 01
Die Entscheidung rahmen
Wir starten bei der Entscheidung, die das System stützen soll, und der Arbeit drumherum. Vor jeder Zeile Code einigen wir uns auf die eine Kennzahl, die uns sagt, ob es funktioniert.
- 02
Die Daten verankern
Erst die Daten, dann das Modell: Point-in-time-Korrektheit, Abstimmung und Lineage, damit das System nicht schon am ersten Tag selbstbewusst danebenliegt.
- 03
Prototyp und Bewertung
Aufbau auf echten Daten, mit Bewertung von Anfang an. Wenn es den aktuellen Prozess an der vereinbarten Kennzahl nicht schlägt, ist es weitaus besser, das in Woche drei zu lernen als in Monat sechs.
- 04
Integrieren
Dorthin bringen, wo die Arbeit passiert. Freigabe, wo Fehler teuer sind, Monitoring auf Drift und Kosten und ein Audit-Trail, der auch einer harten Nachfrage standhält.
- 05
Betreiben und übergeben
Wir hinterlassen Sie in der Lage, es ohne uns zu betreiben: Dokumentation, die Eval-Suite, Runbooks und Zeit mit den Menschen, die es übernehmen werden.
Einblick in die Arbeit
Wie die Arbeit tatsächlich abläuft
Wir arbeiten innerhalb Ihrer Teams: im Pairing mit Ihren Entwicklern, in Ihren Compliance-Reviews, mit Auslieferung in Ihre Infrastruktur.
Technologie
Technologien, mit denen wir arbeiten.
Keine Bindung an einen einzelnen Anbieter: Wir wählen Modell, Datenspeicher und Plattform passend zu Ihren Anforderungen.
Modelle & Orchestrierung
Führende und offene Modelle, verbunden mit den Frameworks, die Agenten und Retrieval zuverlässig machen.
Daten & Retrieval
Die Pipelines und Datenspeicher, die Finanzdaten in eine Form bringen, die ein Modell durchsuchen und verarbeiten kann.
Plattform & Betrieb
Infrastruktur, die innerhalb Ihrer Systemgrenze läuft: in der bereits genutzten Cloud oder On-Premises mit GPU.
Qualität & Observability
Evaluierung und Monitoring, die eine Regression erkennen, bevor ein Kunde oder Prüfer es tut.
Aus dem Field Guide
Notizen aus dem Aufbau.
Texte über Architektur, Daten, Governance und die Stellen, die schiefgehen, sobald KI den Produktivbetrieb erreicht.
KI-Architektur für Finance
Retrieval, Agenten und Evaluation, entworfen entlang der Anforderungen, die Finance stellt.
Die Finanzdatenebene
Point-in-time-Korrektheit, Lineage und Entity Resolution, die Ebene, die die meisten Projekte überspringen und dann bereuen.
KI-Governance & Compliance im Finance-Bereich
Der EU AI Act, Model Risk Management und aufsichtsrechtliche Erwartungen, übersetzt in Engineering, das Sie ausliefern können.
Feedback
So fühlt sich die Zusammenarbeit mit uns an
Repräsentatives Feedback aus Projekten, anonymisiert. Referenzen auf Anfrage erhältlich.
Ihre Engineers saßen ab der ersten Woche mit unserem Data-Team zusammen: keine Blackbox, kein Übergabedokument, das niemand liest.
Head of Data Platforms, Retailbank
Sie haben ehrlich geplant. Wenn sich etwas nicht für eine Automatisierung eignete, haben sie das gesagt, statt dafür weitere Stunden abzurechnen.
COO, Zahlungsdienstleister
Jede Modellentscheidung kam mit einer Dokumentation, die unser Validierungsteam tatsächlich nutzen konnte, keine Folienpräsentation.
Model Risk Lead, Versicherer
Das Deployment hat unsere Infrastruktur nie verlassen. Das war für uns nicht verhandelbar, und sie haben von Tag eins darauf aufgebaut.
CTO, Vermögensverwalter
Wir konnten das Nachweispaket unserem Regulator vorlegen, ohne auch nur eine Seite umzuschreiben.
Finance Transformation Director
Sie haben sich in unser Fraud-Team eingebettet, statt uns ein Modell zu übergeben und zu verschwinden. Wir verstehen, was es tut.
Head of Fraud Analytics
Zu keinem Zeitpunkt des Projekts haben Daten unseren Mandanten verlassen. Das haben sie vor Vertragsunterzeichnung schriftlich belegt.
Group Data Protection Officer
Die Engineers, die das Projekt geplant haben, waren sechs Monate später dieselben, die den Code geschrieben haben.
VP Engineering, Fintech
Erzählen Sie uns, was Sie aufbauen wollen.
Ein offenes Gespräch über Ihre Daten, Ihren Workflow und ob KI das richtige Werkzeug dafür ist. Wenn nicht, sagen wir es Ihnen.