Hopp til hovedinnhold

Case studies

Tre illustrative scenarier som viser hvordan LexiCo-plattformen kan redusere AI-kostnader og gi kontroll over dataflyten. Tallene under er modellerte estimater basert på vår metodikk.

Illustrative scenarier Disse eksemplene er modellerte, ikke faktiske kundehistorier. Navn, tall og situasjoner er konstruert for å illustrere typiske bruksmønstre. Se /benchmarks for metodikken bak beregningene.

Scenario 1: finansielt selskap

Bank eller forsikringsselskap med krav til datalokasjon i Norge/EøS

Utfordring

Et mellomstort finansselskap ønsker å bruke AI til å klassifisere kundehenvendelser og generere utkast til svar. Finanstilsynet og intern compliance krever at kundedata ikke forlater EøS, og at all AI-bruk er loggført og reviderbar.

LexiCo-løsning

  • LexiSaaS proxy rutet gjennom europeisk datasenter med full audit log
  • STONE-kompresjon på historikk og policy-dokumenter i systemprompten
  • Per-bruker API-nøkler med kvote og rolletilgang for etterprøving
  • Automatisk PII-maskering før forespørsel sendes til modellen

Modellert resultat

~60 %
redusert tokenforbruk
100 %
data i EøS, full audit
~3 mnd
tid til produksjon

Basert på et referansetilfelle med 500 000 forespørsler per måned og blandet prompt-mønster.

Scenario 2: offentlig etat

Kommune eller statlig direktorat med GDPR og arkivlovgivning

Utfordring

En offentlig etat vil bruke generativ AI til saksbehandlingsstøtte og automatisk sammendrag av lange dokumenter. GDPR, offentleglova og Riksarkivarens krav gjør at de må ha full sporbarhet og rett til innsyn i hva som er sendt til AI-modellen.

LexiCo-løsning

  • Hostet proxy med 14-dagers forespørselslogg for innsyns- og klagebehandling
  • STONE-kompresjon for lange saksmapper — holder kontekst under modellgrense
  • DPA (databehandleravtale) basert på SSBs mal
  • Rolle- og avdelingsbasert tilgangsstyring med detaljert revisjonshistorikk

Modellert resultat

~70 %
mindre tid på rutinesaker
GDPR
reviderbar AI-bruk
0
data ut av Norge

Tidsbesparelse er basert på saksbehandleres egenrapportering i lignende prosjekter.

Scenario 3: konsulentbyrå

Advokat-, revisjons- eller teknologirådgivning med høy AI-bruk per ansatt

Utfordring

Et konsulentbyrå med 120 ansatte bruker ChatGPT, Claude og Gemini om hverandre. Ingen har oversikt over kostnad eller hvilke klienter som bruker hva. Noen ansatte betaler selv; andre på firmakort. Ledelsen vil samle alt under én styrt inngang uten å bremse produktivitet.

LexiCo-løsning

  • Én proxy-nøkkel per ansatt med kostnadssporing på klientnivå
  • STONE-kompresjon på kontraktgjennomganger og lange dokumentanalyser
  • Fritt modellvalg bak samme API — ingen vendor lock-in for teamet
  • Månedlig fakturering med kostnad per klient/prosjekt som kan viderefaktureres

Modellert resultat

~50 %
lavere total AI-kostnad
1
faktura i stedet for 5+
100 %
kostnad per klient sporbart

Kostnadsreduksjon antar at ~60 % av forespørslene er egnet for STONE-kompresjon.

Ditt scenario passer ikke helt?

Vi setter opp en pilot tilpasset dine workloads og måler faktisk effekt mot nåværende løsning. Du betaler først når resultatene er verifisert.