E-Mail-Triage · Live-Demo

Posteingang in unter einer Sekunde sortiert.

Eingehende Mail → eine Schwärzung entfernt personenbezogene Daten → ein lokales Sprachmodell klassifiziert Notfall vs. Rechnung vs. Routine → Auto-Reply-Vorschlag + Routing in den richtigen Workflow. Alles ohne Cloud-Anbindung. Vier Beispiele vorgeladen oder eigene Mail einfügen.

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Eingehende E-Mail

Mail kommt typischerweise via IMAP-Listener, Office-365-Webhook oder Mail-Forward zur Triage.

Absender Betreff Mail-Inhalt

Beliebiger Mail-Text — wir erkennen Notfall, Rechnung, Routine, Spam und Beschwerde. Namen, IBAN und Versichertennummern werden vor der KI-Auswertung geschwärzt.

E-Mail-Einordnung · wartet live

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Wählen Sie ein Szenario obenlinks
oder fügen Sie eine eigene Mail ein.

Enter: Klassifikation starten

Was unter der Oberfläche passiert

Was Sie oben sehen ist 5 %. Die anderen 95 % sind die Arbeit.

Die Klassifikation oben dauert 3 Sekunden. Die 12 Schichten darunter verhindern, dass Sie 3 Sekunden später eine peinliche Mail an einen Patienten als „Fleischerei" verschicken.

SICHTBAR

Lead rein → Lead klassifiziert

Der eine Pfad den der Endnutzer sieht. Drei Sekunden, drei farbige Zeilen, fertig.

— unter der Wasserlinie —

01
Anti-Halluzination-Layer · Whitelist-Validator gegen erfundene Branchen, Confidence-Floor 78 % sonst Reroute zu Mensch.
02
Schwärzung personenbezogener Daten · Personennamen, Krankenkassen-Nr. und IBAN werden automatisch geschwärzt, bevor das Sprachmodell sie sieht. DSGVO Art. 32.
03
Multi-Model-Fallback · kleines lokales Modell → größeres lokales Modell → manuelle Review. Drei Stufen, einprogrammierte Eskalation.
04
Branchen-Whitelist + Synonym-Map · 64 Branchen kuratiert; Tierarzt-Praxis ≠ Fleischerei (das Beispiel war real).
05
Tenant-Isolation · Multi-Customer-Setup ohne Datenkreuz. Vector-DBs separat, Logs separat, Modell-Configs separat.
06
Backpressure-Queue · 1 000 Leads/min Burst-Test bestanden. Redis-basiert, mit Rate-Limit pro Webhook-Source.
07
Antwort-Zwischenspeicher · Ähnliche Anfragen erhalten eine gespeicherte Antwort; bei hohem Aufkommen spart das 60–80 % der Modellaufrufe.
08
Drift-Detection · Wöchentlicher Vergleich Klassifikations-Verteilung gegen Baseline. Alert bei >3-Sigma-Abweichung.
09
Prüfprotokoll + Aufbewahrungsregel · Jeder Run zeitgestempelt, Hash der Eingabe, Modell-Version, Routing-Entscheidung. 7 Jahre nach DSGVO.
10
Self-Healing-Retry · LLM-Timeout, Datenbank-Verbindungsabbruch, Webhook-5xx — alles mit exponential-backoff + dead-letter-Queue.
11
Versionen-Manager + Rollback · Modell-Updates als Canary auf 5 % Traffic, Auto-Rollback bei Genauigkeit-Drop >1 %.
12
Branchen-Compliance-Layer · Healthcare = HWG-Filter, Anwalt = BORA-Filter, Apotheke = AMG-Filter. Was nicht raus darf, geht nicht raus.

Engineering hinter diesem System

240+

Stunden Architektur · Modell-Tuning · Branchen-Validierung

Kein Vibe-Code. Keine LangChain-Quickstart. Eine Plattform die acht Branchen zugleich bedient ohne dass eine die andere stört.

Was wenn…

Acht Fragen, die ein Endnutzer nie stellt, und die Sie schlaflos machen würden.

Diese Edge-Cases sind mit jedem Tier-Setup abgedeckt. Klicken Sie auf eine Karte, die Antwort wird sichtbar, ohne dass wir das WIE preisgeben.

Komponenten-Topologie

Zwölf Komponenten. Ein Workflow.

Hover über einen Knoten zeigt was er tut + Setup-Aufwand. Was wir nicht zeigen: die Configs, die Prompts, die kuratierten Branchen-Heuristiken , das ist 60 % der eigentlichen Magie.

Ingress

Schwärzung

Primär-LLM

Fallback-LLM

Whitelist-Validator

Vector-DB

Backpressure-Queue

Antwort-Zwischenspeicher

Routing-Engine

Compliance-Layer

Prüfprotokoll

Drift-Monitor

So funktioniert es

Drei Schritte. Alles lokal. Keine Cloud-Latenz.

Schritt 1

Webhook empfängt

Anfrage kommt rein, egal woher: Kontaktformular, E-Mail, Telefon-Notiz, IG-DM-Pipeline. Wir nehmen JSON, Text oder strukturierte Felder entgegen.

Schritt 2

Lokales LLM klassifiziert

Das lokale Modell läuft auf Ihrer Hardware (oder unserer DE-Cloud). Klassifiziert Branche, Dringlichkeit und Sentiment in unter 1 Sekunde. Keine Daten verlassen das Haus.

Schritt 3

Routing-Engine entscheidet

Branche → richtige Pipeline. Arzt-Anfrage geht in die Praxis-Software, Anwalt in die Kanzlei-DMS, alles andere in die manuelle Review-Queue mit KI-Vorschlag.

Workflow-Bundle

ab 699 €/Monat

Eingerichtet in 2-3 Wochen. Discovery + Pilot-Phase kostenlos. Volumen-Pricing für >5 000 Workflow-Runs/Monat. Keine Per-Token-Kosten, wir betreiben das LLM lokal.

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Nächster Schritt

Passt das zu Ihrem Betrieb?

Im Discovery-Audit prüfen wir gemeinsam, welcher Ablauf sich bei Ihnen lohnt — und welcher nicht.

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