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KI-Dateninfrastruktur
🇩🇪 Made in Germany

Eine verlässliche Sicht
auf jede(n) <Kunden>

Tilores ist Echtzeit-Entity-Resolution: Es verknüpft die doppelten, widersprüchlichen Datensätze, die über Ihre Systeme verstreut sind, zu einem aufgelösten Datensatz – damit Ihre Teams für Betrugserkennung, Compliance, Customer 360 und KI alle mit derselben Wahrheit arbeiten.

BetrugserkennungKYC & AMLCustomer 360IdentityRAGMDM
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Im AWS Marketplace verfügbar · Andere Hyperscaler und On-Premise ebenfalls unterstützt

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CRM
Sarah Johnson
s.johnson+spam@example.com · +1 415 555 0199
DOB 03/14/1989 · 94107
650 Townsend St · 37.7701, -122.4031
kein Treffer
Support
Sara Johnston
(415) 555-0199
DOB 1989-03-14 · 94107
650 Townsend Street · 37.7702, -122.4029
kein Treffer
App
Sarah Johnson
s.johnson@example.com
DOB 14.03.1989 · 94107
650 Townsend St #200 · 37.7700, -122.4032
kein Treffer
Web
Sarah Johnson
sarah.j@demo.com · +1 312 555 7788
DOB 1991-07-22 · 60614
12 N State St, Chicago · 41.8838, -87.6278
kein Treffer

3 Datensätze zu einer Entität aufgelöst – der Web-Doppelgänger bleibt getrennt.

R9 R12 R11 R1 Sara Johnston Support Sarah Johnson CRM Sarah Johnson App ✕ Sarah Johnson Web · different entity
Match-Erklärung
R9 Ähnl. Nachname, gleiches Geb.-Datum, Telefon, PLZ
R12 Ähnl. Adresse, Geo binnen 50m
R11 Ähnl. Nachname, gleiches Geb.-Datum, E-Mail, PLZ
R1 Identischer Name, Geb.-Datum
Web ✕ Keine Match-Regel ausgelöst
3 von 4 verknüpft → 1 Entität 96% Konfidenz
Sarah Johnson
96% Konfidenz
ent_3c8b21a0 · 3 Quellen verknüpft · 1 ausgeschlossen
Name Sarah Johnson CRM
E-Mail s.johnson@example.com App
Telefon +1 415 555 0199 CRM
Geb.-Datum 1989-03-14 Support
Adresse 650 Townsend St, SF CRM
Geo 37.7701, -122.4031 CRM
Bester Wert pro Feld aus allen verknüpften Quellen gewählt – vollständig rückverfolgbar bis zum ursprünglichen Datensatz.
GraphQL ● 96ms 
query ResolveEntity {
  entity(input: { id: "ent_3c8b21a0" }) {
    entity {
      id
      score
      edges
      recordInsights {
        name:     valuesDistinct(field: "name")
        email:    valuesDistinct(field: "email")
        phone:    valuesDistinct(field: "phone")
        dob:      valuesDistinct(field: "dateOfBirth")
        address:  valuesDistinct(field: "address")
        location: valuesDistinct(field: "location")
      }
    }
  }
}
Antwort
{
  "data": {
    "entity": {
      "entity": {
        "id": "ent_3c8b21a0",
        "score": 0.96,
        "edges": [
          "crm:support:R9",
          "crm:support:R12",
          "crm:app:R11",
          "crm:app:R1"
        ],
        "recordInsights": {
          "name": ["Sarah Johnson", "Sara Johnston"],
          "email": ["s.johnson@example.com"],
          "phone": ["+1 415 555 0199"],
          "dob": ["1989-03-14"],
          "address": ["650 Townsend St, San Francisco, CA 94107"],
          "location": ["37.7701,-122.4031"]
        }
      }
    }
  }
}

Eine Sarah Johnson – Ihre Systeme für Betrugserkennung, Support und KI sehen jetzt dieselbe Person, und der Doppelgänger bleibt getrennt.

CRM
Acme Inc.
acme.com · +1 650 555 0100
94105 · Reg US-9921
535 Mission St · 37.7891, -122.3942
kein Treffer
Salesforce
ACME INCORPORATED
+1 650 555 0100
94105 · Reg US-9921
535 Mission Street, SF · 37.7892, -122.3940
kein Treffer
ERP
Acme, Inc.
acme.com
94105
535 Mission St Ste 200 · 37.7890, -122.3943
kein Treffer
Web
Acme Inc.
acme-corp.io · +1 312 555 4400
60601 · Reg US-7744
200 W Madison St, Chicago · 41.8819, -87.6349
kein Treffer

3 Datensätze zu einer Entität aufgelöst – der Web-Doppelgänger bleibt getrennt.

R3 R5 R7 R8 ACME INCORPORATED Salesforce Acme Inc. CRM Acme, Inc. ERP ✕ Acme Inc. Web · different entity
Match-Erklärung
R3 Ähnl. Name, gleiches Telefon, PLZ
R5 Identische Reg-Nr.
R7 Ähnl. Name, gleiche Domain, PLZ
R8 Gleiche Adresse, Geo binnen 50m
Web ✕ Keine Match-Regel ausgelöst
3 von 4 verknüpft → 1 Entität 97% Konfidenz
Acme Inc.
97% Konfidenz
ent_7f2a9b04 · 3 Quellen verknüpft · 1 ausgeschlossen
Name Acme Inc. CRM
Domain acme.com ERP
Telefon +1 650 555 0100 Salesforce
Reg-Nr. US-9921 CRM
Adresse 535 Mission St, SF CRM
Geo 37.7891, -122.3942 CRM
Bester Wert pro Feld aus allen verknüpften Quellen gewählt – vollständig rückverfolgbar bis zum ursprünglichen Datensatz.
GraphQL ● 88ms 
query ResolveEntity {
  entity(input: { id: "ent_7f2a9b04" }) {
    entity {
      id
      score
      edges
      recordInsights {
        name:     valuesDistinct(field: "name")
        domain:   valuesDistinct(field: "domain")
        phone:    valuesDistinct(field: "phone")
        regNo:    valuesDistinct(field: "registrationNumber")
        address:  valuesDistinct(field: "address")
        location: valuesDistinct(field: "location")
      }
    }
  }
}
Antwort
{
  "data": {
    "entity": {
      "entity": {
        "id": "ent_7f2a9b04",
        "score": 0.97,
        "edges": [
          "salesforce:crm:R3",
          "salesforce:crm:R5",
          "crm:erp:R7",
          "crm:erp:R8"
        ],
        "recordInsights": {
          "name": ["Acme Inc.", "ACME INCORPORATED", "Acme, Inc."],
          "domain": ["acme.com"],
          "phone": ["+1 650 555 0100"],
          "regNo": ["US-9921"],
          "address": ["535 Mission St, San Francisco, CA 94105"],
          "location": ["37.7891,-122.3942"]
        }
      }
    }
  }
}

Eine Acme Inc. – jedes Team und Modell fragt jetzt dasselbe Unternehmen ab, während der unverwandte Namensvetter getrennt bleibt.

Eingesetzt von KI-Teams, Risk-Teams und Data Engineers bei MediaPrint, Inato, Grover und Cofinity-X
Exiger MediaPrint Inato Grover Cofinity-X
110M+
Aufgelöste Quelldatensätze
60M
Aufgelöste Entity-Cluster
<24h
Zeit bis zu ersten Ergebnissen
100ms
Abfragelatenz bei Skalierung

Zahlen aus unserem Projekt mit Exiger. Zur Fallstudie →

Das Problem

Ihre Daten sind fragmentiert. Ihre Systeme widersprechen sich. Ihre Entscheidungen leiden.

Kundendaten liegen in Ihrem CRM, Ihrem Support-Tool und Ihrem Data Warehouse. Lieferantendaten in Ihrem Einkaufssystem, Ihrer Risikobank und Ihrer Buchhaltungsplattform. Transaktionsdaten überall.

Dieselbe Person, dasselbe Unternehmen oder dieselbe Transaktion taucht an mehreren Stellen unter verschiedenen Schreibweisen auf. Datensätze werden dupliziert. Beziehungen gehen verloren. Und jedes Team – Betrug, Compliance, Marketing, Analytik, KI – arbeitet mit einer anderen Version der Realität.

Die nachgelagerten Kosten sind real. Duplikate erhöhen Marketingausgaben und verbergen Betrugsnetzwerke. Fragmentierte Datensätze brechen KYC auf und schaffen Compliance-Lücken. Und jedes KI-System, das Sie betreiben, produziert Ergebnisse nur so gut wie die Entitätsdaten, aus denen es abruft.

Fragmentiert
4 Quellen · keine Übereinstimmung
CRM Acme Inc.
⚠ Keine Übereinstimmung
SHP Acme, Inc.
⚠ Keine Übereinstimmung
ERP ACME INCORPORATED
⚠ Keine Übereinstimmung
SUP acme incorporated
⚠ Keine Übereinstimmung
↓ Golden Record
Golden Record
1 Entität · 4 Quellen verknüpft
Acme Inc.
ent_7f2a9b04
97% Konfidenz
email contact@acme.com
phone +1 650 555 0100
CRMSHPERPSUP

KI, der Sie nicht vertrauen können

Ihr Betrugsmodell, Ihr Kundenassistent, Ihre Lieferketten-KI – alle beziehen Daten aus fragmentierten Datensätzen. Inkonsistente Eingaben erzeugen inkonsistente Ausgaben, und kein Prompt Engineering löst ein Datenproblem.

Betrug, den Sie nicht sehen

Derselbe Betrüger meldet sich dreimal unter verschiedenen Namensschreibweisen an. Ihr System behandelt ihn als drei neue Kunden.

Compliance, die Sie nicht nachweisen können

KYC, AML und Sanktionsprüfungen scheitern, wenn Sie nicht zuverlässig erkennen können, ob zwei Datensätze dieselbe Entität beschreiben.

So funktioniert es

Eine aufgelöste Sicht auf jede Entität – aktualisiert bei Datenankunft.

Tilores verbindet sich mit Ihren bestehenden Systemen, gleicht Datensätze bei Eingang ab und pflegt eine einzige aufgelöste Sicht, aus der jedes Team lesen kann.

01

Echtzeit, kein Batch-Betrieb

Datensätze werden bei Eingang abgeglichen – unter 300 ms Aufnahmezeit, ca. 150 ms Abfragelatenz. Ihre aufgelösten Daten sind niemals veraltet. Kein nächtlicher Job, kein Warten bis Dienstagmorgen.

02

Matching-Regeln, die Sie einem Prüfer erklären können

Regeln sind explizit, anpassbar und auditierbar. Sie können genau zeigen, warum zwei Datensätze verknüpft wurden. Kein Black Box.

03

Eine Schicht in Ihrem Stack

Tilores verlangt keine Sandbox. Quelldaten fließen via GraphQL oder vorgefertigten Konnektoren ein. Aufgelöste Entitätsereignisse fließen zu Ihrem Data Warehouse, Ihrer Betrugsplattform, Ihren KI-Anwendungen.

Zur vollständigen GraphQL-API-Dokumentation →
Anwendungsfälle

Jeder Anwendungsfall, eine Plattform

Von Betrugserkennung und KYC-Compliance bis zu Customer 360 und KI-Pipelines – derselbe aufgelöste Entitätsgraph treibt jedes Team an.

⚠

Betrugserkennung & Prävention

Betrugsnetzwerke und verknüpfte Konten in Echtzeit aufdecken

Mehr erfahren →
👥

Customer 360

Eine wirklich vollständige Sicht auf jeden Kunden aufbauen

Mehr erfahren →
✓

KYC & AML Compliance

Kundenidentifizierung beschleunigen und False Positives bei der Sanktionsprüfung reduzieren

Mehr erfahren →
📊

Datenqualität & Governance

Kundenstammdaten kontinuierlich bereinigen und Dubletten beseitigen

Mehr erfahren →
📈

Marketing & Personalisierung

Doppelte Kampagnen stoppen und mit vollständigen Daten personalisieren

Mehr erfahren →
🗄

Customer Data Platform

Identity-Resolution-Backbone für Ihre CDP

Mehr erfahren →
🗄

Master Data Management

Echtzeit-Entity-Resolution für immer aktuelle Golden Records

Mehr erfahren →
🔗

Supply-Chain-Intelligence

Unternehmenseinheiten auflösen, bevor Supply-Chain-Intelligence läuft

Mehr erfahren →
🛡

Datenschutz-Compliance

Auskunftsersuchen in Minuten beantworten — ohne wochenlange Datenbankrecherche

Mehr erfahren →
Alle Lösungen ansehen →
AI

Die Datenschicht, die Ihre KI braucht – und auf die jedes Team schon angewiesen ist.

Jedes KI-System, das Sie einsetzen – Betrugserkennung, KYC-Automatisierung, Kundenassistenten, Supply-Chain-Intelligence – muss wissen, über wen es spricht. Nicht ungefähr. Genau. Dieselbe Entität in allen Ihren Systemen.

Wenn Ihre Datensätze fragmentiert sind, rät Ihre KI. Sie gibt inkonsistente Antworten über denselben Kunden, übersieht systemübergreifende Betrugsverbindungen und halluziniert Beziehungen, die nicht existieren. Das Problem liegt nicht im Modell. Das Problem ist, dass das Modell keine verlässliche Entitätswahrheit hat, aus der es abrufen kann.

Tilores ist die darunter liegende, aufgelöste Entitätsschicht. Stellen Sie es sich als persistentes Entitätsgedächtnis für Ihre KI vor – ein Echtzeit-Graph jeder aufgelösten Person, jedes Unternehmens und jeder Transaktion, aus dem jedes Modell, jeder Agent und jede RAG-Pipeline in Ihrem Unternehmen konsistent abrufen kann.

"This is a very fundamental piece of data that will have downstream effects. We have AI models all over the place, and if you start off with bad initial input, you could end up with garbage in, garbage out. A lot of models will benefit from a good entity system early in the pipeline."
Simon Baker , SVP of AI Products & Supply Chain Intelligence, Exiger
Was das für Ihren KI-Stack bedeutet

Entity-Gedächtnis für Agenten und RAG

Vektordatenbanken liefern semantisch ähnliche Dokumente. Tilores liefert die aufgelöste Entität – die einheitliche, kanonische Sicht auf einen Kunden oder ein Unternehmen über alle Ihre Quellen hinweg. Für Fragen wie „Wer ist diese Person?" brauchen Sie Entity Resolution, keine Ähnlichkeitswerte. Die beiden Ansätze ergänzen sich.

Immer aktuell, nie veraltet

KI, die aus dem Batch-Job der letzten Woche abruft, gibt selbstsicher falsche Antworten. Tilores löst neue Datensätze in unter 300 ms auf und aktualisiert den Entitätsgraphen in Echtzeit – damit jede Anfrage aktuelle Wahrheit zurückgibt, egal ob Ihr Agent einen Lieferantenrisiko-Score oder die Betrugshistorie eines Kunden prüft.

Nachvollziehbar, damit Ihre KI sich erklären kann

Jede Entitätsverknüpfung ist explizit und nachvollziehbar. Wenn ein Regulierer fragt, warum Ihre KI diese Entität markiert oder diesen Abgleich aufgelöst hat, können Sie genau zeigen, welche Datensätze verknüpft wurden und warum. Keine Black Box. Kein „Das Modell hat entschieden."

Kundenreferenz

Wie Exiger 110 Millionen Unternehmenseinträge auflöste – und ihre KI darauf aufbaute

Exiger ist führend im Bereich Supply-Chain-Risiko und Compliance – vertraut von mehr als 150 Fortune-500-Unternehmen und über 60 Bundesbehörden. Um die globalen Lieferketten zuverlässig zu kartieren, mussten sie zunächst mehr als 110 Millionen Unternehmenseinträge aus 16 verschiedenen Datenquellen – von sauberen Unternehmensregistern bis hin zu detailreichen globalen Versand- und Zolldaten – zu einem einheitlichen Entitätsgraphen zusammenführen.

Sie evaluierten Tilores über zwei Monate in einem strukturierten Benchmark gegen mehrere Alternativen. Tilores gewann bei den am schwierigsten zu matchenden Daten: globale Versand- und Zolldaten, die konkurrierende Lösungen nicht zuverlässig auflösen konnten. Heute ist Tilores die Entity-Schicht unter Exigers KI-gestützter Supply-Chain-Intelligence.

Simon Baker
"It needs to scale, it needs to have low latency, it needs to handle hundreds of millions of company records reliably. And it needs to be as close as possible to a living system - it can't be a static system."
Simon Baker, SVP of AI Products & Supply Chain Intelligence, Exiger
Zur vollständigen Fallstudie →
Exiger in Zahlen
110M+
Quelldatensätze
60M
Entity-Cluster
16+
Datenquellen
<24h
Erstaufnahme
100ms
Abfragelatenz
Warum Tilores

Warum Tilores, nicht die Alternativen

Bereits evaluiert
Vektordatenbanken (Pinecone, Weaviate, pgvector)
Tilores-Vorteil
Vektordatenbanken antworten auf „Welche Dokumente sind ähnlich?" Tilores antwortet auf „Wer ist diese Entität, über alle meine Systeme hinweg?" Für KI, die über reale Personen und Unternehmen urteilen muss, braucht man Entity Resolution, keine Embeddings. Beides ist komplementär.
Bereits evaluiert
Inhouse-Entwicklung
Tilores-Vorteil
Schnellere Inbetriebnahme, kein Wartungsaufwand, skaliert über die 1-Mio.-Entitäten-Mauer, an der die meisten Eigenentwicklungen scheitern. Ihre Ingenieure konzentrieren sich auf Ihr Produkt, nicht auf Entity-Matching-Infrastruktur.
Bereits evaluiert
Dublettenerkennung auf Elasticsearch aufsetzen
Tilores-Vorteil
Tilores ist für Entity Resolution gebaut, nicht für Suche. Konsistente Entitätsgraphen, keine Best-Effort-Matches. Keine rekursiven Suchprobleme bei Skalierung.
Bereits evaluiert
MDM-Plattformen
Tilores-Vorteil
Tilores liegt als Schicht in Ihrem Stack, nicht als Plattform, um die Sie alles neu aufbauen. Echtzeit, nicht Batch. GraphQL-nativ. Schneller einsatzbereit.
Bereits evaluiert
Andere ER-Anbieter
Tilores-Vorteil
Konfigurierbarere Matching-Regeln. Echtzeit-Architektur. Eine Plattform für Risiko, Customer 360 und KI – nicht nur Compliance.

In direkten Vergleichen hat Tilores bei den schwierigsten Daten gewonnen – verrauschte, unvollständige, mehrsprachige Datensätze, die keine andere Lösung zuverlässig matchen konnte.

Das Team

Ein Team an Ihrer Seite

Gute Entity Resolution zu implementieren ist technische Arbeit. Die Teams, die mit Tilores erfolgreich sind, kaufen nicht einfach die Software und verschwinden – sie arbeiten eng mit unseren Ingenieuren zusammen, um die Matching-Regeln für ihre Daten richtig zu konfigurieren. Unser Team arbeitet standardmäßig so.

"The Tilores team is one of the most professional teams I've ever worked with in my professional career. They were 100% supportive. They really were part of our team - it felt like a family. They are highly accessible, very professional. They can have discussions at a very pedantic technical level and they're more than capable of explaining things at a business level when needed."
Simon Baker
Simon Baker
SVP of AI Products & Supply Chain Intelligence, Exiger
"Tilores gives you a lot of control over the matching rules and a lot of explainability over the results, and lets you work at a scale that would be hard to manage internally. Tilores allows for rapid time to value and a lower cost of ownership in the long term."
Alexandre Halley
Alexandre Halley
Data Director, Inato
"Accurate supplier data matching and normalization are essential foundations for meaningful data exchange in our ecosystem. Tilores' expertise in entity resolution aligns perfectly with our commitment to providing companies with the technical infrastructure they need to collaborate effectively while maintaining data sovereignty."
EW
Erik Wiegert
Head of Product & Release Management, Cofinity-X

Die meisten Integrationen sind in wenigen Wochen produktiv.

Erleben Sie, was aufgelöste Entitätsdaten für Ihr Unternehmen und Ihre KI leisten.

Ob Sie KI-Anwendungen entwickeln, die verlässliche Entitätsdaten benötigen, oder Entity Resolution evaluieren – der schnellste Weg herauszufinden, ob Tilores passt, ist, es mit Ihren Daten zu sehen.

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Live-Testumgebung. Keine Kreditkarte erforderlich.

Eingesetzt von Teams bei Exiger, Inato, Grover, Cofinity-X und anderen.