KukuvAI
Unsere spezialisierte KI maskiert sensible Daten, klassifiziert Inhalte und extrahiert relevante Informationen – präzise, sicher und auf Ihrem Fachwissen basierend.
Verpasste Absatzmöglichkeiten
Ihre Vermittler möchten Kunden gezielt ansprechen, um durch Anlass-bezogene Problembehandlungen und Befragungen Neugeschäft oder Folgegeschäft zu generieren.
Aus den Augen, aus dem Sinn
Vermittler holen Sie nur punktuell für akute Anliegen ein, was zu einem mangelnden langfristigen Bezug und einer schwachen Produktpräsenz führt.
Verwaltung belastet
Ihre Vertriebsteams sind täglich mit administrativen Aufgaben und der Bearbeitung von Routineanfragen überlastet, wodurch wertvolle Vertriebszeit verloren geht.
die KI für den Finanzdienstleistungssektor
Unsere KI ist ein spezialisiertes System für Fachexpertise, Datenverarbeitung und digitale Automatisierung. Sie basiert auf präzise definierten, unternehmensrelevanten Inhalten und entwickelt daraus domänenspezifisches Expertenwissen. Dadurch liefert sie präzise, konsistente und verlässlich kontextbezogene Antworten.
Diese klare inhaltliche Fokussierung macht die KI ideal einsetzbar innerhalb eines Unternehmens, einer Unternehmensgruppe oder in sensiblen Umfeldern, in denen gewährleistet sein muss, dass keinerlei Informationen von Wettbewerbern oder externen Quellen einfließen.
KukuvAI ist lizenziert als SaaS verfügbar. Flexible und bezahlbare Preismodelle bilden die Grundlage für unsere Angebote
Automatisiertes Maskieren sensibler Daten
Auf Basis vordefinierter Regeln erkennt das System, welche Datenarten geschwärzt oder anonymisiert werden müssen – beispielsweise Personenangaben, Kundendaten, vertrauliche Projektinformationen oder regulatorisch relevante Inhalte.
Unsere Vorgehensweise
Definition der zu maskierenden Daten
Gemeinsam erfassen wir, welche Datenarten und -felder geschützt und maskiert werden sollen.
Festlegung der Prozesse, Datenquellen und Datenziele
Sie bestimmen, an welchen Stellen Ihrer Prozesse die Datenmaskierung benötigt wird – inklusive aller relevanten Datenquellen und Zielsysteme.
Gemeinsame Schnittstellendefinition
Zusammen legen wir fest, wie die Systeme miteinander kommunizieren und welche technischen Schnittstellen notwendig sind.
Machbarkeits- und Skalierbarkeitsbewertung
Wir geben eine fundierte Einschätzung zur technischen Umsetzbarkeit und zum erwarteten Skalierungsverhalten – inklusive eines Proof of Concepts, sofern sinnvoll.
Qualitätssicherung im Testsystem
Die Datenmaskierung wird in einer Testumgebung implementiert und gründlich auf Qualität, Konsistenz und Funktionalität geprüft.
Bereitstellung der Schnittstellen & Inbetriebnahme
Nach erfolgreicher Validierung stellen wir die finalen Schnittstellen bereit und nehmen die Datenmaskierung produktiv in Betrieb.
Neugierig geworden?
KI-gestützte Klassifikation von Inhalten
Unsere KI ordnet eingehende Daten automatisch klar definierten Klassen, Kategorien oder Statusfeldern zu.
Typische Einsatzfälle:
Dokumente in Kategorien einteilen
Eingehende Informationen für nachgelagerte Systeme strukturieren
Die Daten werden digital in das System eingespeist – einzeln, in Stapeln oder über eine technische Schnittstelle – und kommen in der gewünschten Klassifikation wieder heraus.
Unsere Vorgehensweise
Definition der zu klassifizierenden Daten
Sie legen fest, welche Daten überführt und nach welchen Kriterien sie klassifiziert werden sollen.
Festlegung des Prozesspunkts
Sie beschreiben, an welcher Stelle in Ihrem Verarbeitungsprozess die Klassifikation erfolgen soll.
Schnittstellenfestlegung
Gemeinsam definieren wir die Eintrittspunkte der Datenquellen und die Ziele der klassifizierten Daten.
Machbarkeits-, Qualitäts- und Skalierungsprüfung
Wir prüfen die technische Umsetzbarkeit, die Qualität der Klassifikation (gegebenenfalls über einen Proof of Concept) und das Skalierungsverhalten.
Test in der Testumgebung
Die Klassifikation wird in einer Testumgebung implementiert und auf Funktionalität und Qualität überprüft.
Bereitstellung der finalen Schnittstellen
Nach erfolgreicher Validierung werden die finalen Schnittstellen bereitgestellt und die Klassifikation produktiv in Betrieb genommen
Erkennung von Entitäten und intelligente Weiterverwendung
Unsere KI kann Informationen aus unterschiedlichen Quellen extrahieren, identifizieren und zielgerichtet in neue digitale Strukturen übertragen.
Beispiele:
Aus Dokumenten automatisch relevante Angaben erkennen (z. B. Namen, Fristen, Beträge, technische Parameter)
Extrahierte Informationen direkt in andere Dokumententypen, Vorlagen oder Formulare einfügen
Daten in strukturierter Form bereitstellen, z. B. für Workflows, Fachanwendungen oder Datenbanken
Unsere Vorgehensweise
Definition der zu erkennenden Entitäten
Sie legen fest, in welchen Datenquellen die Entitäten erkannt werden sollen.
Festlegung des Prozesspunkts
Sie beschreiben, an welcher Stelle in Ihrem Verarbeitungsprozess die Entitätenerkennung erfolgen soll.
Schnittstellenfestlegung
Gemeinsam definieren wir die Eintrittspunkte der Datenquellen und die Ziele der erkannten Entitäten.
Machbarkeits-, Qualitäts- und Skalierungsprüfung
Wir prüfen die technische Umsetzbarkeit, die Qualität der Entitätenerkennung (gegebenenfalls über einen Proof of Concept) und das Skalierungsverhalten.
Test in der Testumgebung
Die Entitätenerkennung wird in einer Testumgebung implementiert und auf Funktionalität und Qualität überprüft.
Bereitstellung der finalen Schnittstellen
Nach erfolgreicher Validierung werden die finalen Schnittstellen bereitgestellt und die Entitätenerkennung produktiv genommen.
Neugierig geworden?
Vorteile unserer spezialisierten KI
Skalierbare Automatisierung: für Teams, Prozesse und ganze Organisationen
Flexible Integration: durch Upload, API-Anbindung, eingebettete Interfaces oder Webhooks
Betrieben mit 100 % grüner Energie
Komplett in Europa entwickelt und gehostet
Datenverarbeitung ausschließlich innerhalb der EU
Domainspezifisches Wissen: spezialisiert auf den stark regulierten Finanzsektor