Ein KI-Entwicklungsteam baut vier Produkte, jedes mit eigenem Namen: Carrier AI in Betreibernetzen, die Plattform BroadNet AI in der Infrastruktur von Unternehmen, DialerBee für ausgehende Anrufe und Smart Waiter in Restaurants. Die ersten drei teilen dieselbe Betrugserkennung, dieselbe mehrsprachige Sprachverarbeitung und denselben kontinuierlichen Lernkreislauf.
Trainiert mit Telemetriedaten von täglich über 300 Mio. Nachrichten in einem realen Netz – kein generischer Datensatz. Speziell für die MENA-Region entwickelt.
Die KI-Produktübersicht
Ein KI-Entwicklungsteam, vier Produkte, jedes mit eigenem Namen, eigener Seite und eigenen Käufern: Carrier AI für Betreibernetze und BroadNet AI für Unternehmen sind getrennte Produkte.
Betrugsbewertung, intelligentes Routing und mehrsprachige Intelligenz, trainiert mit realen Telemetriedaten von Mobilfunkanbietern – dieselben Modelle, die monatlich Milliarden von Nachrichten schützen.
Drei Einsatzflächen
Drei Bereiche des Gehirns. Jede Oberfläche hat ihre eigene Tiefenebene. Dies ist die Karte.
Maschinelles Lernen in Carrier-Qualität läuft mit Leitungsgeschwindigkeit vor den SMSCs und Signalisierungsfirewalls der Betreiber. Betrugserkennung, intelligentes Routing, Anomalien der Absender-ID, Verhalten von SIM-Boxen, Absichtsklassifizierung im bidirektionalen Datenverkehr – alles in derselben Auswertungs-Engine, trainiert mit den vom Betreiber selbst definierten Referenzdaten.
Proprietäre Graph-ML-Technologie, autonome Agenten mit persistentem Speicher, MCP-Tool-Nutzung und Multiagenten-Orchestrierung. Sprach-, Chat- und Bildverarbeitung in einer einzigen Laufzeitumgebung. Bereitstellung innerhalb von 21 Tagen nach Ihren Vorgaben – SaaS, Private Cloud, On-Premise oder Air-Gap.
Mehrsprachiger KI-gestützter Outbound-Dialer für BPOs, Inkassounternehmen, Telekommunikations-Reseller und regulierte Contact Center. Sprachsensitive KI-basierte Anrufsteuerung in 12 Sprachen, BYOC-SIP-Routing, WebRTC-Agenten und Compliance-Funktionen für TCPA, DSGVO, TDRA und CST.
Das gemeinsame Gehirn
Das sind die Modelle. Wo jedes einzelne ausgeführt wird, hängt von der Oberfläche ab – aber es handelt sich um denselben Code, dieselbe Trainingspipeline, dieselbe kontinuierliche Lernschleife.
Transkriptbasierte Klassifizierung mit Agenten-Feedbackschleifen und mandantenbezogener Optimierung. Dieselbe Engine bewertet Graustufenartefakte am SMSC-Rand, kennzeichnet AIT mit unmöglicher Kadenz innerhalb der Messaging-Oberfläche und entscheidet, ob ein ausgehender Anruf einen Mitarbeiter oder eine Voicemail erreicht.
Native Modelle in Englisch, Arabisch (Golfregion/Levante/Ägyptisch/Maghreb), Spanisch (Lateinamerika + EU), Französisch, Italienisch, Deutsch, Türkisch, Hindi, Urdu und weiteren Sprachen. Dialekt- und slangbewusst, trainiert mit realen Telemetriedaten aus der MENA-Region anstatt mit generischen westlichen Datensätzen.
Graphbasierte maschinelle Lernverfahren und abfragegestützte Schlussfolgerungen auf Basis des Kundenkorpus. Selbstprüfung auf Fehlinterpretationen. Dieselbe Engine beantwortet Anfragen an den Unternehmenssupport, klassifiziert Reklamationen von Mitarbeitern oder bewertet die Stimmungsentwicklung von Dialer-Kampagnen.
Autonome Agenten mit permanentem Speicher und MCP-Tool-Nutzung erstellen Tickets, aktualisieren Datensätze, vereinbaren Termine, entwerfen Angebote und übergeben diese bei Bedarf an Mitarbeiter. Netzbetreiber nutzen dasselbe Framework für die Workflows der Analysten.
Klassifizierung in Sekundenbruchteilen bei Leitungsgeschwindigkeit. Entscheidungen von Unternehmensagenten in Sekundenbruchteilen. AMD-Erkennung unter einer Sekunde. Alles auf derselben Verarbeitungsebene.
Tägliche Aktualisierung anhand der individuellen Daten des Betreibers/Unternehmens/Mandanten. Analystenüberschreibungen fließen in das Modell von morgen ein. Jede Modellversion kann über das Dashboard fixiert oder abgelehnt werden. Statische Regelpakete wurden vor Jahren abgeschafft.
Warum integriert?
Sie können eine Carrier-Firewall von einem Anbieter, eine Enterprise-KI-Plattform von einem zweiten und einen Outbound-Dialer von einem dritten Anbieter beziehen. Wir haben das Beschaffungsdokument gesehen. Hier ist, was dabei verloren geht:
Betrugsmuster im Datenverkehr von Mobilfunkanbietern fließen in den Kontext von Unternehmensagenten ein. Klassifikatoren für die Kundenserviceabsicht verbessern das Timing ausgehender Nachrichten des Dialers. Drei Anbieter können keine Signale zwischen verschiedenen Plattformen austauschen; ein Entwicklerteam kann dies.
Modellversionierung, Trainingsintervalle, A/B-Tests, Prüfprotokolle, Driftüberwachung – alles auf derselben Ebene. Drei Anbieter kaufen, drei MLOps-Stacks ausliefern; BroadNet kaufen, nur einen ausliefern.
DSGVO + VAE-Datenschutzgesetz + KSA-Datenschutzgesetz + TDRA + CST + NTRA + TRC – einmalig an der Datenebene durchgesetzt, nicht dreimal an drei Integrationspunkten. Die Vorgehensweise beim Audit-Log ist einheitlich.
Ein neuartiges Smishing-Muster, das von der Betreiber-Firewall erkannt wurde, verbessert im selben Trainingszyklus sowohl die eingehende Anrufklassifizierung des Unternehmens als auch die Spam-Erkennung des Dialers. Ein Vorfall, drei Schutzebenen.
KI-Governance
Bei Carrier-Implementierungen verbleibt die Lösung innerhalb der Datenebene des Betreibers. Enterprise-Implementierungen erfolgen als SaaS, in einer Private Cloud, On-Premise oder isoliert – der Kunde wählt die passende Lösung. DialerBee-Mandantendaten sind mandantenspezifisch isoliert.
Jede Modellentscheidung wird mit Eingabe-Fingerabdruck, Modellversion, Konfidenzwert und nachfolgender Aktion protokolliert. Für regulierte Branchen ist eine siebenjährige Aufbewahrungsfrist verfügbar.
Compliance-konforme Kontrollmechanismen in allen Frameworks, die die Kundenbasis von BroadNet nutzt. Einheitliche Vorgehensweise auf allen drei Plattformen.
Abwehrmechanismen gegen die Eingabeaufforderung, Ausgabefilterung, Bereinigung sensibler Daten und der Rest der LLM-spezifischen OWASP-Disziplin werden auf die gesamte Unternehmens- und Dialer-Oberfläche angewendet.
SMS-Firewall gegen Betrug, eingesetzt in den Netzen der Betreiber. e& Egypt ist die namentlich genannte Fallstudie.
Lesen Sie die Fallstudie.Graph ML + Agenten-Framework + Wissensdatenbank, einsetzbar SaaS, Private Cloud, On-Premise oder Air-Gap innerhalb von 21 Tagen Unternehmenszeit.
PlattformdetailsMehrsprachige AMD-Lösung für Englisch, Arabisch, Spanisch, Französisch, Italienisch, Deutsch, Türkisch, Hindi und Urdu. BYOC SIP, WebRTC Agenten, mandantenfähige White-Label-Lösung.
Details zu DialerBeeHäufig gestellte Fragen (FAQ)
Ein KI-Entwicklungsteam, eine gemeinsame Codebasis für die Modelle. Drei Einsatzbereiche mit eigenen kommerziellen Strukturen: Carrier AI in Betreibernetzen, die Unternehmensplattform BroadNet AI in der Infrastruktur des Kunden (auch unter broadnet.ai) und ausgehende Sprachanrufe mit DialerBee. Smart Waiter für Restaurants ist ein viertes Produkt desselben Teams. Sie können eines davon oder alle kaufen; die Grundlage ist dieselbe.
Ja. Jede Plattform ist eigenständig. Enterprise AI läuft als SaaS, in der Private Cloud, On-Premise oder abgeschottet – eine Telekommunikationsverbindung ist nicht erforderlich. DialerBee nutzt BYOC SIP – Sie können jeden beliebigen Anbieter verwenden, nicht nur BroadNet.
Betreiberseite: Die eigenen, gekennzeichneten Referenzdaten des Betreibers (Streitfälle mit Regulierungsbehörden, Beschwerdewarteschlangen, Empfehlungen der Regulierungsbehörde) werden mit anonymisierten globalen Daten kombiniert. Unternehmen: Der eigene Kundenbestand mit der eigenen Wissensdatenbank des Kunden. DialerBee: Agentenkorrekturen fließen in die mandantenbezogene Optimierung ein. Kein Datenleck zwischen Kunden – genau das ist die Firewall, die die integrierte Architektur schützen soll.
MENA-nativ, weltweit im Einsatz. Das Modell wurde mit MENA-nativen Telemetriedaten trainiert (da BroadNet dort die größte Datentiefe aufweist), funktioniert aber in allen von BroadNet abgedeckten Märkten – EU, Amerika, Asien-Pazifik. Die Dialektabdeckung ist das Alleinstellungsmerkmal, das kein anderer Anbieter in diesem Bereich bietet.
broadnet.ai ist die Produktseite für die Enterprise-KI-Oberfläche – mit ausführlicher technischer Dokumentation, Demos der Wissensdatenbank, Testumgebungen für das Agenten-Framework und Integrationsleitfäden. Unter /platforms/broadnet-ai finden Sie die Übersicht; broadnet.ai bietet detaillierte Informationen.
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