DataSim simuliert ganze Bevölkerungen mit Einkommen, Ausgaben, Beziehungen und Lebensereignissen. Monat für Monat. Realistisch bis ins Detail.
Drei fundamentale Probleme, die kein herkömmliches Tool löst
FINMA, DSG und DSGVO verbieten Kundendaten in Testumgebungen. Anonymisierung dauert Wochen und zerstört genau die Zusammenhänge, die Sie brauchen.
Zufällige Namen, zufällige Beträge. Keine Haushalte, keine Arbeitgeber, keine Kausalität. Das Ergebnis: Modelle, die an der Realität vorbei trainieren.
Wie verändert eine Scheidung das Sparverhalten? Wie kaskadiert eine Entlassung durch einen Haushalt? Kein statischer Datensatz bildet das ab.
Kein Generator. Eine lebende Mikrowelt, in der simulierte Menschen arbeiten, konsumieren und Lebensentscheidungen treffen. Interaktiv wie eine Simulation, präzise wie ein Datensatz.
Jede Person hat 16 Interessen, 10 Wertvorstellungen, Gesundheit, Stress und einen Credit Score. Sie heiraten, trennen sich, wechseln Jobs und bekommen Kinder. Nicht zufällig, sondern weil ihre Persönlichkeit es nahelegt.
Demografische Verteilungen basieren auf aktuellen Erhebungen des BFS, SECO und kantonaler Statistikämter. Einkommensstrukturen, Beschäftigungsquoten und Haushaltsgrössen werden laufend mit öffentlichen Quellen, Markt- und Börsendaten abgeglichen. Alle Modellparameter sind kalibrierbar.
Gehälter am 25., Miete am 1., wöchentlich Migros und Coop, SBB-Abo, Pillar 3a. Ausgaben skalieren mit Einkommen und Interessen: Foodies essen öfter aus, Techies kaufen bei Digitec. Avaloq/Finnova-kompatible Struktur.
Ein KI-Agenten-System bewertet folgenschwere Situationen: Kündigen oder durchhalten? Scheidung oder Therapie? ETF oder Sparkonto? Die Entscheidung hängt von Werten, Stress, Finanzen und sozialem Umfeld ab. Jede Entscheidung wird begründet und protokolliert.
Ehepartner, Eltern, Kinder, Freunde, Kollegen. Beziehungsstärke von 0-100%. Freundschaften entstehen bei hoher Interessenkongruenz (>75% Match). Soziale Netzwerke beeinflussen Stress, Zufriedenheit und Entscheidungen.
Interaktive Demo mit 12 Personen oder produktionsreifer Datensatz mit einer halben Million. Bulk-SQL für Routineoperationen, KI-Agenten für Entscheidungslogik. PostgreSQL-gestützt, generiert in unter einer Minute.
Populationsgrösse, Geburts- und Heiratsraten, LLM-Budget. Alles einstellbar.
Personen, Haushalte, Firmen, Immobilien, Konten und Beziehungen entstehen kohärent.
Monatliche Ticks: Gehälter, Events, Transaktionen. KI trifft menschliche Entscheidungen.
CSV, JSON oder direkte PostgreSQL-Anbindung. Avaloq-kompatibles Schema.
Wie Schweizer Banken DataSim einsetzen
Core-Banking-Migrationen, Avaloq- und Finnova-Integrationen und Regressionstests mit produktionsrealistischen Daten. Ohne echte Kunden.
Bestehende Modelle gezielt testen: Betrüger in die Simulation einschleusen und prüfen, ob die Fraud Detection sie erkennt. Kaufinteressierte Kunden generieren und messen, ob das Propensity-Modell sie findet. Kontrollierte Szenarien für Scoring, Churn und Next-Best-Action.
Immobiliencrash, Rezession, Massenentlassungen: populationsweite Effekte simulieren und Policies vorab testen.
Sales-Teams, neue Mitarbeitende und Workshops mit realistischen, aber fiktiven Kundendaten betreiben.
Ihre Entwickler bekommen eine Datenbank, die sich wie echte Kunden verhält. Ohne einen einzigen echten Kunden darin. In vier Sprachen.
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