nwSCAN – Das Pinboard, das sich selbst aufbaut
Text rein – Evidenzgraph, Timeline und Detektor-Hinweise raus.
Komplexe, unstrukturierte Daten – einfach reinwerfen. nwSCAN erkennt automatisch Entitäten, Beziehungen und Kommunikationsereignisse, baut den Graphen und markiert auffällige Muster direkt an Knoten und Verbindungen. Jeder Hinweis bleibt bis zum Originalsatz nachvollziehbar.
* Referenzlauf: 980.802 Wörter, Python 3.12, CPU-only, ohne GPU und ohne LLM.
Für alle, die komplexe Texte verstehen müssen.
Ohne Vorkenntnisse – einfach Text rein, Graph raus.
Strafverfolgung & Nachrichtendienste
- Wer war wann wo mit wem?
- TKÜ-Protokolle, Vernehmungen, Chat-Exporte – in Minuten durchsucht.
- 980.802 Wörter in 4 Minuten 16 Sekunden
Versicherungsbetrug & Schadensanalyse
- Dieselbe IBAN in drei Schadensfällen – nwSCAN zeigt die Verbindung.
- Strukturelle Muster über Hunderte Akten – automatisch, mit Beleg.
Abrechnungsbetrug & Gesundheitswesen
- Phantomleistungen, Doppelabrechnungen – Muster erkennen.
- Patientenakten auf auffällige Häufungen prüfen.
HR-Fraud & Bewerbungsanalyse
- Lebensläufe auf Widersprüche und Inkonsistenzen prüfen.
- Ghost-Bewerber und nicht existente Referenzpersonen identifizieren.
Investigativjournalismus & Recherche
- Whistleblower-Leaks, Briefkastenfirmen – Verbindungen sichtbar machen.
- Rechercheergebnisse als interaktiver Graph – ohne Programmierkenntnisse.
Compliance, AML & Interne Revision
- Geldwäschenetzwerke in Kontoauszügen und Vertragsunterlagen aufdecken.
- Jeder Befund mit Originalbeleg – revisionssicher.
980.802 Wörter. 256,5 Sekunden. CPU-only.
Referenzlauf: Der nwSCAN-Referenzbenchmark verarbeitet 980.802 Wörter inklusive vollständiger Analysepipeline in 256,528 Sekunden.
Was nwSCAN kann
Entitäten erkennen
18 Entity-Typen – direkt aus dem Text, ohne Training
- Regelbasiert – keine Trainingsdaten
- Overlap-Resolution
- Normalisierung für konsistentes Matching
- IBAN‑Prüfung nach ISO 13616
Verbindungen gewichten
Drei Ebenen, drei Gewichte. Jede Verbindung mit Originalsatz als Beleg.
- Satz – starkes Signal (×3)
- Absatz – mittleres Signal (×2)
- Dokument – schwaches Signal (×1)
Graph verstehen
Klick auf jede Verbindung zeigt den Originalsatz.
- Filter nach Entitätstyp
- Kante → Originalbeleg
- Knoten → alle Vorkommen
Detektor-Meinungen
Elf spezialisierte Detektoren prüfen aus unterschiedlichen Blickwinkeln.
- Hinweise statt Blackbox-Urteile
- Schweregrad, Konfidenz und Begründung
Findings im Graphen
Detektor-Hinweise direkt an betroffenen Personen und Objekten.
- Warnringe an Knoten
- Detektor-Overlays auf Kanten
Persistente Fallanalyse
Dokumente, Graph, Ereignisse und Findings als Analyse-Snapshot.
- Fall öffnen und exakt wiederherstellen
- Raw JSON für forensische Prüfung
Elf Detektoren. Ein gemeinsames Lagebild.
Spezialisierte Detektoren prüfen zeitliche, finanzielle, organisatorische und kommunikative Muster.
CaseAnalysisOrchestrator
Zentraler Analyseablauf koordiniert Graph Builder, Event Detection, Detektoren und Constraints.
- Einheitliches Ergebnis für UI und API
- Findings automatisch an Nodes und Edges
Logikprüfung
Formale Regeln prüfen, ob zeitliche und logische Aussagen gemeinsam erfüllbar sind.
So einfach funktioniert es
1. Text rein
PDF, Word, TXT, Chat-Export – alles, was Text enthält.
2. Graph & Timeline
Entitäten, Beziehungen und Kommunikationsereignisse extrahieren.
3. Detektoren prüfen
Elf Detektoren und formale Constraints suchen nach Mustern.
4. Findings untersuchen
Klick auf Finding fokussiert betroffene Knoten und Belegsätze.
Das Ermittler-Dashboard
Alle Entitäten, Verbindungen, Ereignisse und Detektor-Hinweise – auf einem Bildschirm.
Evidenzgraph
Interaktiver Graph mit allen Entitäten und Beziehungen.
Findings & Detektor-Meinungen
Warnringe, Kanten-Overlays und Findings-Sidebar.
Finding-Fokus
Ein Klick hebt alle betroffenen Knoten und Kanten hervor.
Swim-Lane-Timeline
Kommunikations-Ereignisse als Zeitachse pro Teilnehmer.
Filter & Suche
Filtern nach Entity‑Typ, Event-Typ oder Kantenstärke.
Beleg für jede Verbindung
Jede Verbindung hat einen Originalsatz als Beleg.
Statistik & Rohdaten
Nodes, Edges, Events und vollständiges JSON.
Batch‑Verarbeitung
Hunderte Dokumente auf einmal – ein Lauf, ein Graph.
Heatmap
Aktivitätsverteilung über Wochentag × Stunde.
Aus Daten wird Analyse.
Mehr als ein Dashboard: eine interaktive Arbeitsumgebung für Analysten.
A
B
objekt
C
D
Interaktive Inspector-Fenster
Frei verschiebbare Analysefenster für Personen, Organisationen, Orte.
Analyst Lens
Fokus-Radien und visuelle Priorisierung reduzieren Ablenkung.
Objektvergleich
Gemeinsame Kontakte, Dokumente und Ereignisse direkt gegenüberstellen.
Belegorientierte Analyse
Von jedem Knoten zurück zum Dokument, Absatz und Originalsatz.
Was nwSCAN auszeichnet
Einfach. Deterministisch. Sicher. Ohne Vorkenntnisse.
„Das Pinboard, das sich selbst aufbaut."
980.802 Wörter in 4 Minuten 16 Sekunden – das ist der Unterschied zwischen Wochen manueller Sichtung und einer Analyse, die noch am selben Tag Ergebnisse liefert.
Sicherheit & Gerichtsverwertbarkeit
🔒 Offline‑Betrieb
Läuft auf Ihrer Infrastruktur – Air‑Gapped möglich.
⚖️ Auditierbar
Jede Verbindung hat einen Beleg‑Satz. SHA256‑Hash‑Kette.
📋 DSGVO-orientiert
Forensic‑Mode: Minimierte Persistenz.
🛡️ Deterministisch
Gleicher Text → identischer Graph. 100% reproduzierbar.
🔐 On‑Premise
Air‑Gapped Deployment möglich. Keine Telemetrie.
📊 EU AI Act - orientiert
Kein LLM, keine generative KI. Regelbasierte Detektoren.
🔬 Forensische Prüfung
Vollständiger Audit‑Trail mit SHA256‑Verifikation.
💡 Ressourcenschonend
Kein GPU erforderlich – läuft rein auf CPU.
Proof-of-Concept in 2 Wochen
Bringen Sie Ihre eigenen Dokumente. Wir zeigen, was nwSCAN darin findet.
Evaluation anfragen →Betriebsvoraussetzungen
- Ubuntu/Debian oder vergleichbare Linux‑Distribution
- Python 3.12 + FastAPI
- Läuft auf jeder Linux‑Umgebung – vom Notebook bis zum Rechenzentrum
- Keine Cloud‑Anbindung erforderlich
- Kein GPU erforderlich – läuft rein auf CPU
- Kein LLM notwendig – deterministische Regel‑Logik
- Referenz-Benchmark – 980.802 Wörter in 256,528 Sekunden