Fragebogen aus Upload, Ticket, Portal oder Bulk-Fragen klassifizieren.
AI Settings / Sprache / Datenschutz
Trust AI Agent Settings für junger.adfc.de
AI-Agent-Einstellungen für junger.adfc.de: 6 Agent-Modi, 6 Sprachregeln, 6 Modell-Datenschutzkontrollen, Score 100.
Diese öffentliche SaferPage-Seite ist ein AI-Agent-Blueprint. Sie ruft keine LLMs auf, sendet keine Kundendaten an Modellanbieter und erzeugt keine ungeprüften Live-Antworten.
Agent-Modi
Triage, Answer, Delegate und Red Flags getrennt freigeben
Antwortentwürfe aus freigegebenen Quellen erzeugen.
Fachexperten oder Gruppen für offene und markierte Fragen vorschlagen.
RFP- oder Vertragsrisiken markieren und an Legal/Compliance routen.
Antwortstil, Template-Paket und Exportvorgaben für RFPs steuern.
Besucherfragen, Dokumentensuche und Questionnaire-Self-Service beantworten.
Sprache
Deutschsprachige Betreiberansicht, Originalsprache und Exportregeln kontrollieren
Fragebogen in deutscher, englischer oder anderer Sprache erkennen und Sprache im Exportmanifest speichern.
DACH-Betreiber sehen Review, Hinweise und Datenschutz-Gates standardmäßig auf Deutsch.
Reviewer können zur englischen Arbeitsfassung wechseln, ohne die Originalsprache zu verlieren.
Änderungen in Arbeits- oder Originalsprache brauchen Versions- und Reviewer-Nachweis.
Excel kann Arbeitsansicht exportieren; Docx/PDF-Workflows bewahren Originalsprache oder markieren CSV-Sprache explizit.
Dokumente und Q&A in Deutsch, Englisch und weiteren Sprachen dürfen nur mit Quellenzitat und Produkt-Scope genutzt werden.
Antwort-Policies
Fallback, Disclaimer, Quellen und Confidence vor Live-Antworten festlegen
Wenn keine belegbare Antwort möglich ist, an Support oder Trust Owner verweisen.
Bei Besucher- oder CSV-Ausgaben klar kennzeichnen, dass wichtige Angaben geprüft werden müssen.
Minimal, Standard oder Detailliert je Zielgruppe und Fragebogenformat konfigurieren.
Curated Q&A, Dokumente, Past Answers und externe Quellen pro Modul freigeben oder sperren.
Nur hohe Confidence direkt als Review-ready markieren; unsichere Antworten flaggen.
Private, rechtliche, vertragliche oder unbelegte Fragen ablehnen oder routen.
Modell-Datenschutz
Provider-Verträge, Prompt-Minimierung und kundenbezogenes Lernen nachweisen
LLM-Provider erhalten keine dauerhafte Kundendatenspeicherung als Standardannahme.
Provider-Einsatz nur mit dokumentiertem ZDR- oder gleichwertigem Datenschutzvertrag.
Antworten dürfen nur kundenbezogenen Knowledge-Graph verbessern, nicht providerweite Modelle.
Client-IP, Browserprofil und Viewer-Identität nicht an Modellanbieter weitergeben.
Nur nötige Frage, ausgewählte Quellen und Scope-Metadaten an AI-Flow geben.
Modellfamilie, Zweck, Region, Vertrag und Opt-out-Status im Betreiber-Log führen.
Anteil der Antworten mit belastbarer Quelle und Zitat.
Anteil der Antworten, die wegen niedriger Confidence oder Konflikt in Review gehen.
Antwortsprache passt nicht zu Fragebogen-, Export- oder Zielgruppenregel.
Wie oft der Agent nicht antwortet und Support-/Owner-Pfad nutzt.
RFP-, Legal-, Privacy- oder Security-Risiken aus Triage und Review.
Anzahl blockierter Prompts wegen Personenbezug, Credential, Vertrag oder Rohdatei.
Guardrails