# KI für Messaging-Infrastruktur

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Carrier AI · im Netz des Betreibers

Maschinelles Lernen zur Betrugserkennung, Routenoptimierung, Absichtsklassifizierung und Stimmungsanalyse für Messaging im großen Stil. Dieselben Modelle, die im BroadNet-Netzwerk laufen, sind jetzt als zusammensetzbare Dienste für die Betreiber und Unternehmen verfügbar, die dem Anbieter bereits vertrauen.

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Trainingskorpus

300M+

Tägliche Nachrichten mit realen Telemetriedaten des BroadNet-Netzwerks – in über 200 Ländern, über 1.000 direkten Betreiberverbindungen und 23 Jahren Verbindungsgeschichte.

**Schlussfolgerung S. 99**

<50 ms

**Sprachen**

16

**Serienmodelle**

6

**In Betrieb seit**

2003

Keine personenbezogenen Daten verlassen jemals den Kunden-Tenant. Modelle werden ausschließlich mit gehashten, aggregierten Netzwerkmerkmalen trainiert.

![Carrier-Grade KI innerhalb des Betreibernetzwerks](https://www.broadnet.me/marketing/generated/viz-ai.png)

KI für Netzbetreiber

## Maschinelles Lernen in Carrier-Qualität, innerhalb des Netzwerks.

Betrugserkennung bei Leitungsgeschwindigkeit, Routing-Optimierung und Bewertung von Absender-ID-Anomalien innerhalb von Betreibernetzen – trainiert mit Telemetriedaten von täglich über 300 Mio. Nachrichten.

200+

Länder

1,000+

Betreiberverbindungen

99.99%

SLA

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In der Agenten-Konsole

## Ein Modell löst ein Ticket — in der Sprache des Kunden.

Absichtserkennung, ein Live-Tool-Aufruf, eine RAG-Suche und eine gelöste Antwort — auf Arabisch und Englisch, aus einem einzigen Konversationsmodell. Unten eine anschauliche, anonymisierte Transkription.

- Kunde
- Tool-/RAG-Aufruf
- KI-Agent

broadnet-ai · agent-console

Beispiel · anonymisiert Sitzung

Sitzung: cx_7f21••• Modell: bn-convo-v4 · ar+en

erkannt: ar Absicht: order_status

مرحبًا، أين طلبي رقم ‎#12345؟

→ nlp.detect_lang() → "ar" · classify_intent() → order_status (0.98)

→ rag.retrieve(kb="orders", ref="#12345")

→ order_status(#12345)

← 200 OK { status:"out_for_delivery", eta:"18:30", courier:"•••••" }

Gelöst

طلبك ‎#12345 قيد التوصيل وسيصل اليوم قبل الساعة 6:30 مساءً.

erkannt: en Absicht: notify_subscribe

Thanks! Can you text me when the driver is close?

→ notify.subscribe(order="#12345", channel="sms", trigger="eta<10m")

← 202 Accepted { subscription:'sub_9f2c•••' }

Gelöst

Done — I'll text you when the driver is about 10 minutes away.

Anschauliches Beispiel — eine anonymisierte Beispiel-Transkription, keine Live-Kundensitzung.

Basierend auf echten BroadNet-Telemetriedaten

## Die Daten, die nur ein Mobilfunkanbieter einsehen kann.

Carrier AI wird mit denselben Netzwerksignalen trainiert, die BroadNet seit 2003 sammelt – DLRs, Routenlatenzen, Sender-ID-Verläufe und bidirektionale Gesprächsverläufe. Es handelt sich nicht um eine Benutzeroberfläche für ein öffentliches LLM, sondern um Modelle mit realen Daten.

Trainingskorpus

300M+

Nachrichten/Tag

Routing-Abdeckung

200+

Länder

Direktes DLR-Feedback

1,000+

Betreiberverbindungen

Verifizierte Referenzhistorie

23 Jahre

Telemetriedaten

Fähigkeiten

## Sechs Modelle. Alle werden heute noch produziert.

Jedes der unten aufgeführten Modelle ist aktuell im BroadNet-Netzwerk im Einsatz – um Betrug zu erkennen, Routen zu wählen und Absichten in den über 300 Mio. Nachrichten zu kennzeichnen, die wir täglich verarbeiten. Die gleichen Modelle stehen Betreibern und Unternehmen als Dienste über die Carrier AI API zur Verfügung.

Verwendet in SMS Firewall

### Bewertung ML Betrug

Betrugswahrscheinlichkeit im Subsekundenbereich für jede eingehende A2P-Nachricht. Erkennt SMS-Phishing, AIT, Grey-Route-Artefakte und Anomalien im Vertrauenswert, bevor sie den Abonnenten erreichen.

Verwendet in SMSC Gateway

### Intelligentes Routing

Ein Router mit Reinforcement Learning, der den optimalen Operatorpfad je nach Zielort, Tageszeit und Inhaltstyp auswählt. Er optimiert gleichzeitig Zustellung, Kosten und DLR-Genauigkeit.

**Routen/Sek. pro Knoten**

30,000

Verwendet in Sender ID Registry

### Erkennung Sender ID -Anomalien

Verhaltensbasiertes Fingerprinting alphanumerischer Absender. Erkennung von missbrauchten IDs, gefälschten Marken und ähnlichen Registrierungen, bevor diese das Vertrauen Ihrer Kunden schädigen.

**Coverage**

200+ ctry

Verwendet in Two-way messaging

### Absichtsklassifizierung

Mehrsprachige Intent-Tagging für eingehende Antworten – STOP, HILFE, Kauf, Support, Eskalation. Muttersprachler Englisch und Arabisch sowie 14 weitere Sprachen, optimiert für Geschäftskontexte im Nahen Osten und Nordafrika.

**Languages**

16

**Intents**

240+

Verwendet in Campaign analytics

### Stimmungsanalyse

Stimmungsanalyse auf Aspektebene in interaktiven Dialogen. Zeigt die Kampagnensegmente auf, die negative Reaktionen hervorgerufen haben, sodass Sie die Botschaft und nicht die Zielgruppe optimieren können.

**Aspects**

32

**Polarity**

5-class

**Latency**

<50ms

Verwendet in SMSC + voice firewall

### SIM-box und flash-call

Erkennung von Umsatzverlusten durch illegale Weiterleitungen auf Carrier-Niveau – SIM-Box-basierte Anrufe, Missbrauch von Flash-Anrufen und Umgehung von OTT-Diensten werden mit Leitungsgeschwindigkeit bewertet. Die Daten fließen in denselben A2P-Monetarisierungskreislauf ein, den die Firewall durchsetzt.

**Latency**

<20ms

Netzwerkintegration

## Die Modelle befinden sich innerhalb des Netzwerks, nicht daneben.

Modellentscheidungen werden in Echtzeit in die Routing-Ebene zurückgeschrieben – keine Batch-Verarbeitung, keine nächtlichen Neutrainings. Firewall, SMSC, WhatsApp, RCS und Sprachkonnektoren beziehen alle Inferenzdaten von denselben regionalen Clustern mit einer End-to-End-Latenz von p99 unter 50 ms.

1. Schicht 01 Edge Eingehende A2P-Verbindung / Zwei-Wege-Kommunikation Jede Nachricht, jedes Anrufereignis und jeder Webhook wird während der Übertragung mit Modellmerkmalen angereichert – Absenderreputation, Inhaltseinbettung, Routenverlauf.
2. Schicht 02 Models BroadNet KI-Inferenzebene Sechs Produktionsmodelle – Betrug, Routing, Anomalie, Absicht, Stimmung, Konversation – werden von regionalen Inferenzclustern mit einer p99-Latenz von <50ms bereitgestellt.
3. Schicht 03 Network SMS-Firewall · SMSC · WhatsApp · RCS · Sprachsteuerung Modellentscheidungen werden in Echtzeit in die Routing-Schicht zurückgeschrieben – keine externen Batch-Jobs, kein Engpass durch menschliche Eingriffe.

POST · api.broadnet.me · fraud scoring

live

```
{
  "msg_id":     "01HGN…7QF",
  "sender":     "MyBank",
  "destination":"+971 50 ••• 4567",
  "features": {
    "sender_age_d":     412,
    "route_dlr_truth":  0.998,
    "content_emb":      "<f32x768>"
  },
  "decision": { "label":"clean", "score":0.0021, "model":"fraud-v4.2" }
}
```

Daten-Governance

## Carrier-Grade AI bedeutet Datenverarbeitung auf Carrier-Niveau.

Carrier AI wird innerhalb eines regulierten Netzbetreibers entwickelt – nicht in einer Modellfabrik. Die gleichen Compliance-Richtlinien, die es uns ermöglichen, als lizenzierter Messaging-Anbieter in über 200 Ländern tätig zu sein, regeln jedes Byte, das die Modelle verarbeiten.

### Die Daten verbleiben in der Kundeninfrastruktur.

Personenbezogene Daten verlassen niemals Ihren Mandanten. Die Modelle werden mit gehashten, aggregierten Netzwerkfunktionen trainiert – niemals mit Nachrichtentexten, niemals mit Teilnehmerkennungen.

### Vollständige Modell-Audit-Protokolle

Jede Schlussfolgerung wird signiert und zusammen mit dem Merkmalsvektor, der Modellversion und der Entscheidung gespeichert. Exportierbar für Aufsichtsbehörden, interne Revision und Streitbeilegung.

### DSGVO · CCPA · HIPAA · ISO 27001

Carrier AI übernimmt die Zertifizierungen des Mutternetzwerks: ISO 27001:2022, ISO 9001:2015, ISO 22301 BCMS, SOC 2, sowie die Validierung nach NIST AI RMF und die Prüfung nach OWASP LLM Top 10.

- ISO 27001
- ISO 9001
- ISO 22301
- SOC 2
- GDPR
- NIST AI RMF

Hashed Feature Pipeline Signierte Inferenzprotokolle · Aufbewahrungsfrist: 7 Jahre Vor-Ort-/Regionalaufenthalte möglich

Carrier AI · technische Aufnahme

## Sprechen Sie mit KI-Ingenieuren.

Sagen Sie uns, wo Sie ein Modell einsetzen möchten – in Ihrer Firewall, in Ihrem Zwei-Wege-Verkehr oder vor Ihrer Support-Warteschlange. Ein KI-Ingenieur legt den Integrationsumfang fest, erstellt einen Benchmark anhand eines Ausschnitts Ihres realen Datenverkehrs und startet innerhalb von zwei Wochen ein Pilotprojekt.

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$ ai@broadnet.me · Pilot in zwei Wochen abgestimmt
