Sensible Daten mit KI nutzen.
Ohne sie preiszugeben.
KI, RPA und LLM-Systeme brauchen Zugang zu Daten – aber Datenschutz und Compliance verbieten die Verarbeitung von Produktivdaten.
Unsere Content Firewall schließt diese Lücke: als vorgeschaltete Privacy-Schicht, die Daten schützt, bevor sie ein Modell erreichen.
Das Problem
KI braucht Daten – Compliance sagt Nein
Chatverläufe, E-Mails, Feedbacktexte, CSV-Exporte: Sie enthalten personenbezogene Daten, die nicht im Klartext an LLMs oder Drittsysteme übergeben werden dürfen.
Die Konsequenz
Innovation steht still
Unternehmen mit sensiblen Daten können KI-Potenziale nicht nutzen, weil jede Datenweitergabe zum Datenschutz-Risiko wird. Projekte verzögern sich oder scheitern.
Unsere Lösung
Content-Firewall – der Trust Layer
Eine vorgeschaltete Schutzschicht, die Daten automatisch anonymisiert oder pseudonymisiert – und nur kontrolliert wieder auflöst. Innovation wird möglich, ohne Datenschutz zu brechen.
Lernen Sie unser Tool kennen
Drei Kernfunktionen.
Eine sichere Schicht.
Die Content Firewall erkennt personenbezogene Informationen in Ihren Daten und macht sie unkenntlich, bevor sie ein KI-System erreichen. Konfigurierbar, granular, reversibel.
PII-Erkennung
Zuverlässige Identifikation personenbezogener Informationen in strukturierten und unstrukturierten Texten – durch kombinierte Methoden aus NLP, regulären Ausdrücken und Small Language Models.
Anonymisierung & Pseudonymisierung
Jede Entität wird individuell behandelt: vollständig anonymisieren (****), pseudonymisieren (Max Mustermann) oder bewusst im Klartext belassen – abgestimmt mit Ihren Fachabteilungen.
Kontrollierte Re-Identifikation
Pseudonymisierte Daten können über einen eigenen Endpunkt gezielt depseudonymisiert werden – ausschließlich für definierte, berechtigte Anwendungsfälle.
Unser Ansatz:
KI, Datenschutz & Regulatorik aus einer Hand
Unser Wissen basiert nicht auf Vermutungen, sondern auf tiefem technischem Verständnis und jahrelanger Erfahrung im regulierten Umfeld.
Wir liefern KI aus der Praxis.
Wir implementieren KI von innen heraus.
Unsere Lösungen basieren auf echtem Verständnis von NLP, LLMs und maschinellem Lernen – nicht auf Marketingversprechen.
Wir bauen robuste Technologie.
Kombinierte Erkennungsmethoden (NLP + Regex + SLM) sorgen für hohe Trefferquoten- auch bei heterogener Datenqualität.
Praxistauglich, nicht nur labortauglich.
Wir arbeiten partnerschaftlich.
Konfiguration in Abstimmung mit Ihren Fachbereichen und Entwicklern.
Gemeinsame Roadmap, regelmäßige Reviews, feste Ansprechpartner.
Unsere Lösungen sind auditierbar & compliant
Revisionsfähige Zugriffskontrolle, klare Governance, DPIA-Unterstützung und SLA-basierter Support.
Gebaut für das regulierte Umfeld.
Sie bekommen einen schnellen Einstieg.
Proof of Value in 2–6 Wochen. Danach strukturierter Rollout.
Keine großen Systemumbauten nötig – die Content Firewall lässt sich vorschalten, nicht einbauen.
Anonymisierung & Pseudonymisierung für
unterschiedliche Use-Cases
Use Case
Schutz-Layer für den
Posteingang
Anonymisierung von sensibler Korrespondenz, sodass personenbezogene Daten das LLM-nicht im Klartext erreichen.
Use Case
Anonymisierung von
Datenbanken
Versorgungsforschung, Qualitätsregister und Data Analytics auf pseudonymisierten Datensätzen durchführen.
Use Case
Pseudonymisierung von Dokumenten
…um automatisierte Prozesse für Fallbearbeitung und Abrechnung mit geschützten Sozialdaten zu betreiben.
Unser Ansatz: In vier Schritten zur
datenschutzkonformen KI-Nutzung
1. Schritt: Discovery & Use-Case-Workshop
Welche Daten, welche Risiken, welcher Schutzgrad? Gemeinsam identifizieren wir Ihre Anwendungsfälle und den passenden Ansatz.
2. Schritt: Solution Design
Architektur (API-Gateway, ETL, RPA-Bot), Rollen- und Rechtekonzept, Logging und Audit-Fähigkeit – passgenau für Ihre Systemlandschaft.
3. Schritt: Pilot & Proof of Value
In 2–6 Wochen zum ersten messbaren Ergebnis. Danach gemeinsamer Rollout-Plan mit klaren Meilensteinen.
4. Schritt: Betrieb & Weiterentwicklung
SLA-basierter Support auf drei Leveln, regelmäßige Business Reviews und eine gemeinsame Feature-Roadmap.