Lizenz & Impressum
Versionsinformationen, verwendete Komponenten und rechtliche Angaben
CoKi – Die intelligente Compliance-Plattform
CoKi ist eine proprietäre Software-Lösung zur Unterstützung des Compliance-Managements in Finanzinstituten und Unternehmen. Die Software wird als On-Premise-Installation oder als gehostete Variante angeboten.
Lizenzumfang
- Nutzung auf einem dedizierten Server oder System
- Unbegrenzte Anzahl an Mandanten (gemäß individuellem Lizenzvertrag)
- Zugang zu allen Modulen der lizenzierten Edition
- Software-Updates während der Lizenzlaufzeit
- Support gemäß Service Level Agreement (SLA)
Lizenzbedingungen
- Die Software darf nicht ohne schriftliche Genehmigung des Rechteinhabers weitergegeben werden
- Reverse Engineering, Dekompilierung oder Disassemblierung ist untersagt
- Die Lizenz ist nicht übertragbar
- Backup-Kopien sind ausschließlich für Sicherungszwecke gestattet
Kontakt für Lizenzfragen
E-Mail: info@coki.info
Web: coki.info
Angaben gemäß § 5 TMG
Marc-Timo Brandenburger
Einzelunternehmung i. G.
Ulmenstr. 11
73635 Rudersberg
Kontakt
E-Mail: info@coki.info
Website: coki.info
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Marc-Timo Brandenburger, Ulmenstr. 11, 73635 Rudersberg
Haftungsausschluss
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Urheberrecht
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CoKi verwendet lokale KI-Modelle, die über Ollama bereitgestellt werden. Alle Modelle laufen vollständig lokal auf Ihrer Infrastruktur – keine Daten verlassen Ihr System.
CoKi-Professional-V2.0 (Basis: Qwen 2.5 14B)
- Basis-Modell: Qwen 2.5 14B Instruct – Alibaba Cloud
- Lizenz: Apache 2.0
- Fine-Tuning: LoRA-Training mit 1.052 Compliance-Trainingspaaren (DORA, MaRisk, DSGVO, GwG, BCM)
- Einsatz: Vorlagen, Berichte, Dokumentenanalyse, Compliance-Prüfungen
CoKi-Professional-Chat-V1.0 (Basis: Qwen 2.5 7B)
- Basis-Modell: Qwen 2.5 7B – Alibaba Cloud
- Lizenz: Apache 2.0
- Fine-Tuning: CoKi-spezifische Chat-Anpassung (58 Paare)
- Einsatz: Chat-Assistent, Zusammenfassungen, schnelle Antworten
MiniCPM-V
- Lizenz: Apache 2.0
- Einsatz: OCR-Texterkennung und Bildanalyse aus Dokumenten
Nomic Embed Text
- Lizenz: Apache 2.0 (nomic.ai)
- Einsatz: Dokumenten-Embeddings für semantische Suche