Datenqualität
KI-gestützte Qualitätsanalyse

Jeder Datensatz bekommt
einen Score.

Der KI-Datenqualitäts-Assistent analysiert Personen, Fahrzeuge und Sachrisiken auf Vollständigkeit und semantische Plausibilität – und zeigt das Ergebnis überall dort, wo Sie Daten sehen.

Demo anfragen Wie es funktioniert
Scrollen
0–100
Score pro Datensatz
3+
Entitätstypen analysiert
19+
KI-Prüfregeln
<5ms
Cache-Antwortzeit
So funktioniert's

Drei Schritte vom
Datensatz zum Score.

Der Assistent greift auf Knopfdruck – oder beim ersten Öffnen eines Datensatzes. Er prüft, was fehlt und was nicht stimmt.

01
Daten und Regeln

Der Datensatz (Person, KFZ, Sachrisiko) wird zusammen mit dem passenden Regelkatalog an Claude Haiku übergeben. Haiku kennt keine Applikationslogik – nur den Kontext und die Fragen.

02
Semantische Analyse

Haiku prüft jeden Datensatz auf inhaltliche Plausibilität: Passt die Marke zum Antrieb? Ist der Titel zum Geschlecht stimmig? Sind kritische Felder befüllt? Das Ergebnis: strukturierte Findings mit Schweregrad und Konfidenz.

03
Score und Persistenz

Aus den Findings wird ein Score 0–100 berechnet. Ergebnis und Score werden gespeichert – inklusive Checksum aus Daten und Regelversion. Solange sich nichts ändert, liefert der Cache sofort.

80–100
Gut
Keine kritischen Probleme. Datensatz ist vollständig und plausibel.
50–79
Lücken
Fehlende Felder oder mittelschwere Warnungen. Beratungsfähig, aber verbesserungswürdig.
0–49
Kritisch
Grobe Lücken oder semantische Fehler. Datensatz benötigt dringende Bereinigung.

Ein Score. Überall sichtbar.

  • In der Liste – jede Zeile zeigt ein farbiges Score-Badge. Sortierbar nach Qualität, schlechteste zuerst.
  • Im Detail-View – eine kompakte Quality-Card ganz oben zeigt Score, Findings und einen direkten Bereinigen-Button.
  • On-Demand – der Score wird beim ersten Öffnen geladen. „Erneut prüfen" startet eine neue KI-Analyse.
  • Score-Formel – jedes Finding zählt nach Schweregrad: Hoch −20, Mittel −10, Niedrig −5 (skaliert mit Konfidenz).
In der Praxis

Von der Liste bis
zum konkreten Hinweis.

Personen-Liste
NamePLZ / OrtTelefonQualität
Müller, Hans 1010 Wien +43 664 ··· 96
Berger, Anna — +43 699 ··· 62
Huber GmbH — — 28

Farbpunkt + Score-Badge. Sortierbar nach Qualität.

Datenqualität 28 / 100
Hoch Adresse fehlt vollständig – für Korrespondenz und Polizzen-Zustellung erforderlich.
Hoch Kein Telefon und keine E-Mail hinterlegt – Kunde nicht erreichbar.
Mittel Anrede „Herr" stimmt möglicherweise nicht mit hinterlegtem Vornamen überein.
Niedrig Geburtsdatum fehlt – für Altersprüfung bei Produkten empfohlen.

Quality-Card im Detail-View mit konkreten Hinweisen.

Regelkatalog

Was der Assistent
konkret prüft.

Drei Regelkataloge, je auf die Entität zugeschnitten. Haiku kennt die Regeln als Kontext – keine Blackbox.

Person
7 Regeln
  • Adresse fehlt oder ist unvollständig
  • PLZ und Ort passen nicht zusammen
  • Anrede stimmt nicht mit Vornamen überein
  • Akademischer Titel ist nicht plausibel
  • Keine Telefonnummer hinterlegt
  • Keine E-Mail-Adresse hinterlegt
  • Geburtsdatum fehlt
KFZ-Risiko
7 Regeln
  • Marke und Modell passen nicht zusammen
  • Antrieb und Hubraum sind nicht plausibel
  • Leistung ist für das Modell ungewöhnlich
  • Baujahr passt nicht zur Modellreihe
  • Gewicht liegt außerhalb des plausiblen Bereichs
  • Fahrgestellnummer (VIN) fehlt
  • Kein Kennzeichen hinterlegt
Sachrisiko
5 Regeln
  • Versicherungswert fehlt
  • Risikoaddresse ist nicht angegeben
  • Versicherungswert ist unplausibel niedrig oder hoch
  • Nutzungsart und Beschreibung widersprechen sich
  • Baujahr liegt außerhalb eines plausiblen Rahmens
Vertrag
Demnächst
  • Ablaufdatum liegt in der Vergangenheit
  • Prämienhöhe fehlt oder ist unplausibel
  • Versicherungssumme nicht angegeben
  • Polizzennummer fehlt
  • Zahlungsweg fehlt
  • Sparte nicht zugeordnet
In Planung
Schaden
Demnächst
  • Schadendatum fehlt oder liegt in der Zukunft
  • Schadenbeschreibung fehlt
  • Schadenhöhe nicht angegeben
  • Kein zugeordneter Vertrag
  • Bearbeitungsstatus nicht gesetzt
In Planung
Anfrage POST /api/data-quality/person/42
Checksum a3f8c2d1… (Daten + Regeln)
Cache Checksum stimmt überein Hit
Antwort Score 96, 0 Findings <5ms
Anfrage POST /api/data-quality/person/17
Checksum 7b9e4a12… (Daten + Regeln)
Cache Daten geändert seit letzter Prüfung Stale
Antwort Neue KI-Analyse, Score gespeichert

Kein doppelter KI-Aufruf.

  • SHA-256 Checksum aus Datensatz und Regelversion – ändert sich keines der beiden, gilt das gecachte Ergebnis sofort.
  • Stale bei Änderung – sobald ein Feld gespeichert wird oder neue Regeln eingespielt werden, ist der Cache veraltet und eine neue Analyse wird automatisch ausgelöst.
  • Cache-Header – jede Antwort enthält X-Quality-Cache: hit|stale|miss zur Transparenz.
Kontakt

Wissen, welche Daten
wirklich verlässlich sind.

Der KI-Datenqualitäts-Assistent ist Teil der BrokerCloud-Plattform. Lassen Sie uns zeigen, wie er in Ihrem Bestand arbeitet.

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