Sechs Entscheidungen, die dieses Produkt von einer Suchmaske trennen.

Wo die lokale Presse nicht frei berichten kann, ist ein leeres Suchergebnis kein Befund, sondern eine Lücke.

NegativeNewsSearch führt die Rangliste der Pressefreiheit mit und leitet daraus eine Suchentscheidung ab: Ab einem festgelegten Rang genügt die lokale Lane nicht mehr und es wird zusätzlich international recherchiert. Der zugrunde gelegte Rang und die tatsächlich gelaufenen Lanes stehen im Ergebnis. Damit können Sie im Prüfungsgespräch nicht nur zeigen, dass Sie gesucht haben, sondern auch, dass Sie die Belastbarkeit der Quelllage berücksichtigt haben. Uns ist kein zweiter Anbieter bekannt, der Pressefreiheit als steuernde Größe behandelt statt als Hintergrundwissen.

Die OR-Expansion kommt aus einem kuratierten Bestand — nicht aus einem Sprachmodell, das sich Schreibweisen ausdenkt.

Vor der Suche wird der Name gegen einen gepflegten Aliasbestand aufgelöst und als OR-Block gestellt. Das ist bewusst kein Modellaufruf: Ein Sprachmodell würde plausible Varianten erfinden, die es nie gab, und bei jedem Lauf leicht andere. Ein Screening, dessen Suchanfrage sich zwischen zwei Läufen ändert, ist nicht reproduzierbar — und damit im Prüfungsgespräch schwer zu verteidigen. Der Bestand deckt auch Namen in nicht-lateinischer Schrift ab, was in der Praxis der häufigste Grund für einen übersehenen Treffer ist.

Wir sehen die Frage, aber nicht, wer sie gestellt hat. Das ist keine Selbstverpflichtung, sondern eine Eigenschaft des Verfahrens.

Der Zugang läuft über blind signierte Token nach RFC 9474. Ihr System erzeugt die Token selbst und lässt sie vom Server in verblindeter Form signieren — der Server unterschreibt einen Wert, den er nie im Klartext sieht. Beim Einlösen prüft er seine eigene Signatur, hat aber keinen Datensatz, der die eingelöste Abfrage mit der Ausgabe verbindet. Warum das für eine Bank zählt: Schon die Tatsache, dass Sie einen bestimmten Namen prüfen, ist eine vertrauliche Information — über eine Kundenbeziehung, ein Übernahmeziel, eine angebahnte Geschäftsverbindung. Was davon dennoch sichtbar bleibt, steht offen auf der Datenschutzseite; wir halten die genaue Aussage für belastbarer als eine große.

Vier Dimensionen, Score 0 bis 3, Begründung aus dem Text, Quelle und Datum an jeder Aussage.

Die Analyse ist ausdrücklich darauf festgelegt, nichts zu verwenden, was nicht im Artikeltext steht — keine Ergänzungen, keine Spekulation, kein Vorwissen. Sie muss den Bezug zur gesuchten Partei benennen, auch wenn dieser gar nicht besteht, und offenlegen, wenn der Artikel unvollständig abrufbar war. Das Ergebnis ist damit über Fälle hinweg vergleichbar und dokumentiert seinen eigenen Zustandekommensweg mit: Suchanfrage, Varianten, Domains, Lanes, Trefferzahlen.

36 Monate themengefilterter Bestand — zusätzlich zu dem, was die Suche heute noch anzeigt.

Aktuelle Suchergebnisse sind ein Ausschnitt der Gegenwart; Berichterstattung, die zwei Jahre zurückliegt, ist oft nicht mehr auffindbar, obwohl sie für die Risikobeurteilung genau die relevante ist. Wir betreiben einen eigenen, fortlaufenden Spiegel des GDELT-Feeds, gefiltert auf 13 einschlägige Themen und als unveränderliche Tagesdateien abgelegt. Das ist auch ein Fairness-Argument gegenüber der Quelle: Ein einziger, sauber getakteter Abnehmer statt eines Dienstes, der bei jeder Anfrage neu herunterlädt.

Kein SDK, keine Kryptobibliothek, keine Laufzeitabhängigkeit im Produktivpfad.

Ein Token ist eine undurchsichtige Zeichenkette; der Besitz ist der Zugang. Ihre Anwendung schreibt sie in einen Header und ist fertig. Die gesamte Kryptografie steckt in einem monatlichen, offline ausgeführten Schritt, der ein Kontingent an Token erzeugt. Für die IT-Abteilung einer Bank ist das ein Beschaffungsargument: Es gibt keine Fremdbibliothek, die in den Produktivpfad wandert und dort ein Leben lang gepflegt und geprüft werden muss.