Finanzdienstleistungen
Eine europäische Großbank automatisiert Wissensarbeit ohne Datenabfluss
Eine große europäische Bank hat EigenNet on-premise eingeführt, um jahrzehntelange interne Richtlinien und Recherchen nutzbar zu machen — ohne dass ein einziges Byte ihren Perimeter verlässt.
Null
Datenabfluss
4×
Schnellere Analystenarbeit
On-Premise
Deployment
Die Herausforderung
Die Bank verfügte über einen enormen Bestand an internem Wissen: Kreditrichtlinien, aufsichtsrechtliche Meldungen, Risikonotizen und jahrelange Recherchen. Analysten verbrachten Stunden damit, ihn manuell zu durchsuchen. Öffentliche KI-Werkzeuge kamen nicht infrage, denn vertrauliche Kunden- und Risikodaten in eine externe API zu geben, war regulatorisch und reputativ ausgeschlossen.
Die Führung wollte die Produktivität moderner KI, ohne die zugrunde liegenden Daten je preiszugeben.
Die Lösung
Eigen Networks hat EigenNet vollständig im eigenen Rechenzentrum der Bank ausgerollt. Wir haben aus ihren Dokumentenbeständen und angebundenen Systemen eine lokale Wissensbasis aufgebaut und anschließend ein agentisches Netzwerk aus Small Language Models darauf trainiert, internes Material bei Bedarf abzurufen, zu durchdringen und zusammenzufassen.
- Hierarchical Task Networks zerlegen Analystenfragen in strukturierte, auditierbare Schritte.
- Passend dimensionierte Modelle übernehmen jede Aufgabe und halten die Inferenz schnell und wirtschaftlich.
- Sensible Entscheidungen werden an Menschen eskaliert — mit vollständigem Audit-Trail.
Das Ergebnis
Analysten erhalten fundierte Antworten aus dem eigenen Wissen der Bank heute in Sekunden statt in Stunden. Die Durchlaufzeit für Routinerecherchen sank etwa um das Vierfache, und jede Interaktion blieb im Perimeter der Bank — vollständig im Einklang mit ihren Datenresidenz-Pflichten.
“Zum ersten Mal können wir KI auf unserem sensibelsten Material einsetzen, ohne dass es je das Haus verlässt.”
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