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FÜR INDUSTRIE-CIOs · GITEX AI EUROPE BERLIN 2026

KI für HealthTech, FinTech, Smart Cities
5,99 €/Monat fest

104 kuratierte KI-Modelle (Claude 4.7, GPT-5, Gemini 3 Pro mit 10M Token Kontext, Llama 4, DeepSeek R1) über OpenAI-kompatible API. Für CIO/CTOs in deutschen Industrie-Konzernen (Pharma, Banken, Versicherungen, Kommunen) mit spezifischen HealthTech / FinTech / Smart Cities Anwendungsfällen.

GITEX AI EUROPE Berlin · 30 Juni - 1 Juli 2026 · HealthTech · FinTech · Smart Cities

7 Tage kostenlos · ohne Karte AVV/DPA herunterladen

3 Industrie-Sektoren mit Brainiall

🏥 HealthTech

Klinische Texterstellung mit Claude 4.7 (DSGVO-konforme Patientenakten-Klassifizierung). Anamnese-Strukturierung mit Gemini 3 Pro Long-Context. ICD-10/ICPC-2 Mapping. Fallback Modelle für Hochlast-Phasen.

💳 FinTech

KYC-Dokument-Analyse (Multi-Modell-Vergleich = höhere Robustheit). Risikoberichterstattung mit Long-Context. Compliance-Reporting in DE+EN. BaFin-Bausteine vorbereitet.

🏙️ Smart Cities

Mehrsprachige Bürger-Chatbots (DE/EN/TR/AR/PL — 95%+ Claude 4.7). Sentiment-Analyse aus Bürgereingaben. Mehrkanal-Kommunikation für Kommunalverwaltungen.

Modell-Empfehlung pro Industrie-Use-Case

Sektor / Use-Case Empfohlenes Modell Begründung
HealthTech: Anamnese-StrukturierungClaude 4.7 + Gemini 3 ProDE-Qualität + 10M Token Kontext für Patientenhistorie
HealthTech: Klinische TexterstellungClaude 4.795%+ DE-Qualität + Reasoning-Stärke
FinTech: KYC-Dokument-AnalyseGPT-5 Vision + Claude 4.7Multi-Modell = höhere Robustheit gegen Fehler
FinTech: RisikoberichteGemini 3 Pro10M Kontext = ganze Quartalsberichte in einem Call
Smart Cities: Bürger-ChatbotsClaude 4.795%+ Qualität DE/EN/TR/AR/PL
Smart Cities: Hochlast-SentimentDeepSeek R1, Llama 4Kostenoptimierte Hochlast-Verarbeitung
Cross-Sektor: Berichts-ÜbersetzungVoice Translate (alle Modelle)7 Sprachen automatisch DE/EN/FR/ES/IT/PT/AR

Industrie-Integration mit SAP S/4HANA

* SAP ABAP — Brainiall-API für medizinische Klassifizierung
DATA: lv_response TYPE string,
  lv_prompt TYPE string.
lv_prompt = 'Klassifiziere diesen Anamnese-Text nach ICD-10: ' && lv_input.
cl_http_client=>create_by_url(
  EXPORTING url = 'https://chat.brainiall.com/v1/chat/completions'
  IMPORTING client = lo_http_client).
lo_http_client->request->set_method('POST').
lo_http_client->request->set_header_field(name='Authorization' value='Bearer brnl-xxxxx').
lo_http_client->send().

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