Entity-Resolution-Infrastruktur

Entity Intelligence
für KI-Systeme, die echte Entscheidungen treffen.

Wenn KI nicht zuverlässig identifizieren kann, mit wem sie es zu tun hat, scheitern Entscheidungen. Tilores löst Entity-Ambiguität auf Infrastrukturebene auf – entwickelt unter echtem Produktionsdruck, nicht für Demos.

Im AWS Marketplace verfügbar · Andere Hyperscaler und On-Premise ebenfalls unterstützt

Eingesetzt von KI-Teams, Risk-Teams und Data Engineers bei MediaPrint, Inato, Grover und Cofinity-X
MediaPrint MediaPrint Inato Inato Grover Grover Cofinity-X Cofinity-X
🇩🇪 Made in Germany

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.


Anwendungsfälle

Jeder Anwendungsfall, eine Plattform

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


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.

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."




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.

"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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