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Decision Intelligence · läuft kontinuierlich

Inhouse-Intelligenz, die mitdenkt — belegbar.

cNode nimmt eure Daten laufend auf, strukturiert sie und schlägt proaktiv Entscheidungen vor — Explain, Forecast, Simulate, Recommend. Reproduzierbar, mit Quelle je Aussage.

Demo an euren Daten →
EU AI ActDSGVOOn-Prem
cNodeverarbeitet
↑ arbeitet dauerhaft — liest Daten, strukturiert sie und schlägt Entscheidungen vor
Gemeinsam entwickelt mit Forschung & Partnern
Das Problem

Große Sprachmodelle raten. In regulierten Bereichen ist das untragbar.

Verwaltungs-, Vergabe- und Aufsichtsrecht verlangen Nachvollziehbarkeit. Eine Blackbox erfüllt das nicht — cNode dreht das um.

  • erfindet plausible Zahlen
  • zweimal dieselbe Frage, zwei Antworten
  • keine Herleitung, nicht prüfbar
Die Lösung

cNode rechnet — und belegt jede Zahl.

Die Rechenlogik erzeugt das Ergebnis, das Sprachmodell verbalisiert nur. Gleiche Eingabe, gleiches Ergebnis — mit Quelle und Rechenweg je Aussage.

So funktioniert es

Die Rechenlogik entscheidet. Das Modell erklärt nur.

Vier Stufen, deterministisch gekoppelt — von den Rohdaten bis zur belegten Empfehlung.

01
Daten einlesen

cNode bindet eure vorhandenen Datenquellen an und liest sie laufend ein — Finanzberichte (BWA), ERP-Systeme, Handelsregister und Dokumente. Nichts wird abgetippt: jede Zahl bleibt aktuell, eindeutig zugeordnet und mit ihrer Quelle verknüpft. Das ist die Grundlage für belegbare, nachvollziehbare Entscheidungen.

Belegter Praxisnachweis

Kein Versprechen — gemessen.

5/5
Berichte validiert
0
erfundene Zahlen
0
automatisierte Tests grün

Proof of Concept auf realen Daten eines kommunalen Portfolios (fünf Gesellschaften, anonymisiert) — reproduzierbar, quellenbelegt, unabhängig nachgerechnet.

Der vollständige Beleg — beide Whitepaper:
Praxis-Beweis · PoCBelegbare KI im kommunalen BeteiligungsmanagementLesen Architektur dahinterDas Fundament, nicht das ModellLesen
Decision Intelligence

Vier Artefakte. Ein belegbarer Kern.

cNode schlägt proaktiv vor — jedes Artefakt reproduzierbar und mit Quelle je Aussage.

/explainbelegt
Warum liegt Channel-Partner vorn?

Time-to-Market trägt +2,1 · Ausführungsrisiko −0,8 — je Beitrag mit Quelle.

/forecastkalibriert
Wie entwickelt sich die Liquidität in Q4?

p50 +8,2 % · p05 −1,4 % — konformes Intervall statt Punktwert.

/simulaterobust
Was, wenn die Investition 30 % höher liegt?

Ranking stabil — kein Kipppunkt im Bereich 1–10.

/recommendreproduzierbar
Welche Option sollen wir wählen?

Channel-Partner · Score 6.90 · Entscheidungs-Memo bereit.

Anbindung

Setzt auf eure Datenlandschaft auf — ohne Reengineering.

Ein zentraler Knoten, verbunden mit euren Quellen. Modellagnostisch, kein Vendor-Lock-in.

Eure Quellen
SAP
DATEV
Microsoft 365
Salesforce
ORACLE
Google Workspace
cNode
Austauschbare Modelle
OpenAI
Google Gemini
Anthropic Claude
Mistral
Ollama · lokal

MCP & Agenten-Frameworks — vorhanden, je nach Projektumfang integrierbar.

Anwendungsbereiche

Gebaut für regulierte Entscheidungen.

Kommunales BeteiligungsmanagementPortfolio-Überblick mit Quellennachweis je Kennzahl.Öffnen
Finanz- & LiquiditätsentscheidungenForecast und Allokation — reproduzierbar, ohne Halluzination.Öffnen
Compliance & AuditAudit-Trail je Datenpunkt — prüffest exportierbar.Öffnen
Investitions-PriorisierungOptionen vergleichen mit belegter Begründung.Öffnen
Öffentliche VerwaltungNachvollziehbare Beschlüsse mit Quellennachweis.Öffnen
Vertrauen

Was euer Sicherheitsteam freigeben kann.

EU-Hosting

Verarbeitung in Frankfurt — oder vollständig on-prem.

DSGVO

Keine Trainingsnutzung eurer Daten, Auftragsverarbeitung nach Art. 28.

On-Prem / Air-Gapped

Daten verlassen euer Haus nie — bis air-gapped betreibbar.

Audit-Trail

Beleg je Datenpunkt (EU AI Act Art. 12/13), Export als PDF/CSV/JSON.

Häufige Fragen

Kurz erklärt.

Nein — cNode ist die Entscheidungsschicht darüber. Bestehende BI-, Daten- oder RAG-Systeme können sogar Zulieferer sein.

Die Rechenlogik erzeugt das Ergebnis, das Sprachmodell verbalisiert nur. Zahlen, die nicht in der Quelle stehen, werden nicht erfunden, sondern als fehlend markiert.

Ja, bis air-gapped mit lokalem Sprachmodell — eure Daten verlassen das Haus nie.

Aufzeichnung und Transparenz (Art. 12/13) sind auf Architekturebene berücksichtigt; Audit-Trail je Datenpunkt.

On-Prem-Lizenz ab 1.000 €/Monat (mind. 12 T€/Jahr), je nach Umfang. Einstieg über einen Sandbox-/Beta-Run (4–6 T€) inkl. anschließender 14-tägiger Testphase — konkrete Konditionen nach einem kurzen Scope-Gespräch.

Für 4–6 T€ binden wir 1–2 eurer Quellen an, bauen den Entscheidungs-Graph und zeigen belegte Antworten an euren echten Daten — mit anschließender 14-tägiger Testphase und vorab vereinbartem Erfolgskriterium.

ERP (SAP, DATEV …), CRM (HubSpot, Salesforce …), BI, Dokumente (PDF, CSV) und eigene APIs. Quellen werden laufend eingelesen und versioniert.

Modellagnostisch: lokal via Ollama (air-gapped) oder OpenAI/Anthropic/Gemini/Qwen — austauschbar, ohne die belegbare Logik zu ändern.

Enterprise erhält einen dedizierten Ansprechpartner, priorisierten Support und vertragliche SLAs; Onboarding und Schulung inklusive.

Euch — vollständig. Keine Trainingsnutzung eurer Daten, kein Vendor-Lock-in; on-prem bleibt alles in eurer Infrastruktur.

Seht es an euren Daten.

Ein kurzer Test in eurer Umgebung — belegte Antworten und Entscheidungen, on-prem.

Demo an euren Daten →