Letzte Aktualisierung: 31. Dezember 2024

Kurzantwort: Elasticbrains setzt GLiNER als lokalen Pre-Processing-Layer ein, um personenbezogene Daten (PII) zu erkennen und dauerhaft zu entfernen, bevor Anfragen an LLMs wie GPT-4 oder Claude gehen. Die KI wird so gebrieft, dass sie intelligent auf erkannte PII reagiert - ohne Re-Substitution. So können auch regulierte Branchen wie Versicherungen, Pharma und Recht die volle KI-Power DSGVO-konform nutzen.

Das Problem: Warum viele Unternehmen KI nicht nutzen können

Viele Unternehmen möchten KI-Lösungen einsetzen, scheitern aber an einem fundamentalen Problem: Ihre Daten enthalten personenbezogene Informationen (PII), die nach DSGVO nicht einfach an US-Server übertragen werden dürfen.

DSGVO-Risiko

Personenbezogene Daten dürfen nicht ohne Rechtsgrundlage an US-Server übertragen werden.

Branchenregularien

Pharma, Finance und Versicherungen haben strenge Compliance-Anforderungen.

Sensible Dokumente

Verträge, Schadenmeldungen, Patientenakten - voller personenbezogener Daten.

Unsere Lösung: Lokales PII-Filtering + Intelligentes KI-Briefing

Wir haben eine Architektur entwickelt, die das Problem an der Wurzel löst: GLiNER als lokaler Pre-Processing-Layer erkennt und entfernt personenbezogene Daten, bevor sie an externe LLMs gehen.

1

Eingabe mit PII

"Ich bin Thomas Schmidt aus der Hauptstr. 5..."

2

GLiNER Filter (lokal)

PII erkannt und dauerhaft entfernt

3

LLM (GPT/Claude)

Bereinigte Daten + KI ist gebrieft

Der entscheidende Unterschied: Keine Re-Substitution!

Anders als andere Lösungen ersetzen wir PII nicht durch Platzhalter, die später zurück-substituiert werden. Stattdessen:

  • PII wird dauerhaft entfernt - keine Mapping-Tabelle als Risiko
  • Die KI ist gebrieft und reagiert intelligent auf erkannte PII
  • PII erscheint nie im Output - echte Anonymisierung
So reagiert die KI:

Nutzer: "Hallo, ich bin Thomas Schmidt aus der Hauptstr. 5..."

KI: "Ich sehe, dass du gerade persönliche Daten eingibst - die werden von unserem System automatisch anonymisiert, das klappt also gut! Aber lass uns lieber direkt in dein eigentliches Anliegen einsteigen: Wie kann ich dir heute helfen?"

Praxis-Beispiele aus regulierten Branchen

Versicherungs-Posteingang

Schadenmeldungen enthalten Namen, Adressen, Versicherungsnummern und Kennzeichen. Mit GLiNER werden alle PII lokal erkannt und entfernt. Die KI kategorisiert und analysiert dann nur noch den bereinigten Sachverhalt.

Ergebnis: Automatisierte Schadenbearbeitung ohne DSGVO-Risiko

Juristische Dokumentenanalyse

Klageschriften, Erwiderungen und Gutachten werden analysiert. GLiNER erkennt Parteinamen, Aktenzeichen und Adressen. Die KI erstellt strukturierte Zusammenfassungen - ohne personenbezogene Daten.

Ergebnis: Signifikante Zeitersparnis bei der Aktenanalyse

Voice AI / Telefonassistent

Anrufer nennen Namen und Kundennummern. GLiNER erkennt PII in Echtzeit (Speech-to-Text → Filter → LLM). Der Assistent bestätigt die Anonymisierung und führt das Gespräch professionell weiter.

Ergebnis: 24/7-Erreichbarkeit ohne Datenschutz-Bedenken

Pharma & Gesundheitswesen

Patientendaten, Studienergebnisse und medizinische Berichte werden verarbeitet. GLiNER erkennt Patientennamen, Geburtsdaten und Krankenhaus-IDs. Die KI-Experten können auf bereinigten Daten arbeiten.

Ergebnis: Compliance-konforme KI-Nutzung im Gesundheitswesen

Warum das ein echter USP ist

Aspekt
Andere Anbieter
Elasticbrains
PII-Handling
Direkte API-Aufrufe oder Re-Substitution
Lokaler Filter + dauerhafte Bereinigung
Mapping-Tabelle
Ja - zusätzliches Risiko
Nein - kein Mapping nötig
PII im Output
Möglich (nach Re-Substitution)
Nie - echte Anonymisierung
Regulierte Branchen
"Wir nutzen Azure OpenAI"
Jedes LLM DSGVO-konform nutzbar

Unsere Technologie-Basis

Wir kombinieren verschiedene Technologien zu einer robusten Datenschutz-Architektur:

  • GLiNER

    Open-Source NER-Modell für lokale PII-Erkennung. Erkennt Namen, Adressen, Telefonnummern, E-Mails, IBANs und mehr.

  • n8n Workflow-Orchestrierung

    Visuelle Orchestrierung der KI-Pipelines. GLiNER-Node → LLM-Node → Output in einem nachvollziehbaren Workflow.

  • LLM-Integration (flexibel)

    GPT-4, Claude, Azure OpenAI, Gemini oder Mistral - durch den lokalen Filter können wir jedes Modell DSGVO-konform einsetzen.

  • Intelligentes System-Prompting

    Die KI wird so gebrieft, dass sie erkannte PII-Situationen professionell handhabt und das Gespräch nahtlos weiterführt.

Häufig gestellte Fragen

Ist GLiNER wirklich 100% lokal?

Ja, GLiNER läuft vollständig auf Ihrem Server oder in Ihrer Cloud-Umgebung. Keine Daten verlassen Ihre Infrastruktur für die PII-Erkennung.

Welche LLMs kann ich dann nutzen?

Alle! Da die PII vor dem LLM-Aufruf entfernt werden, können Sie GPT-4, Claude, Gemini, Azure OpenAI oder Mistral DSGVO-konform nutzen.

Was passiert bei False Positives?

GLiNER ist auf Präzision optimiert. Zusätzlich können branchenspezifische Regeln definiert werden, um Fehlerkennungen zu minimieren.

Wie schnell ist die Verarbeitung?

GLiNER ist ein "lightweight" Modell mit minimaler Latenz. Die PII-Erkennung dauert typischerweise nur Millisekunden pro Anfrage.

Bereit für DSGVO-konforme KI?

Lassen Sie uns gemeinsam Ihre KI-Strategie datenschutzkonform gestalten.