Mineralis — KI-native Equity-Research für Mining-Aktien
Mineralis ist eine SaaS-Plattform für Investment-Research im globalen Mining- und Energie-Markt: jede gelistete Mining-Company der Welt bekommt ein selbst-aktualisierendes KI-Research-Profil mit Quellen-Beleg, Material-Events werden in Echtzeit detektiert und klassifiziert, und ein eigenes erklärbares Bewertungs-Framework (MAS-Score) ersetzt Black-Box-DCF. Positioniert als 'Bloomberg für Junior Miners' — die Tiefe und Coverage, die CapIQ/S&P (USD 30K/Jahr) bieten, mit KI-First-Architektur und transparentem Pricing.
Was Mineralis löst — der Coverage-Speed-Trust-Dreiklang
Investment-Research für Mining-Aktien ist ein klassisches Vendor-Lock-in-Spiel: S&P CapIQ und Bloomberg kosten USD 30'000+ pro Jahr und decken Junior Miners schlecht ab. Spezialisierte Tools (MineGPT, VRIFY) sind entweder reaktiv (nur Q&A auf hochgeladene Reports) oder sell-side-fokussiert (IR-Tool für die Companies selbst, nicht für den Investor). Niemand löst alle drei Probleme gleichzeitig: vollständige Coverage von ~5'000 globalen Mining/Energy-Companies inklusive Junior Miners, Echtzeit-Detection von Material-Events innerhalb von Minuten statt Tagen, und Source-Attribution für jeden Claim (KI-Halluzinationen sind tödlich bei Anlageentscheidungen). Mineralis ist genau dieser Coverage-Speed-Trust-Dreiklang.
MAS-Score — erklärbare Bewertung statt Black-Box-DCF
Statt einer DCF-Bewertung mit zwanzig Annahmen liefert Mineralis pro Company einen 0-100 Score, der aus acht aufklappbaren Sub-Scores entsteht: Geology (Erzqualität, 25 Prozent), Management (Track-Record, 15 Prozent), Jurisdiction (Country-Risk, 15 Prozent), Capital Structure (Cash, Burn-Rate, 15 Prozent), Stage (Exploration bis Produktion, 10 Prozent), Permitting (10 Prozent), Catalysts (5 Prozent) und Promotional Risk (5 Prozent negativ, Pump-and-Dump-Indikatoren). Jeder Sub-Score wird AI-generiert mit konkretem Quellen-Beleg erklärt — Seitenzahl im NI-43-101, Insider-Filing-Link, USGS-Vergleichsdaten. Die Score-Historie zeigt Entwicklung über Zeit; bei Material-Events erfolgt automatische Neu-Berechnung. Promotional-Risk-Sub-Score adressiert ein realer Mining-Problem: Pump-and-Dump-Patterns bei Junior-Stocks. Indikatoren: PR-Volumen-zu-Substanz-Ratio, Insider-Verkäufe nach positiven News, 'Inferred'-heavy Resources ohne Drilling-Programm, historische CEO-Track-Records.
Stand heute und Praxis-Beweis
Stand Mai 2026: Foundation komplett (Plan v1 Tasks 1-12 plus 15-17 von 22), Vertical Slice für die erste Company (Lundin Gold) — Daten-Pipeline für SEDAR+/EDGAR/ASX läuft, PDF-Parser ist TypeScript-nativ (unpdf, mit Page-Boundary-Preservation), Chunker plus Voyage-3-Embeddings indexieren in Qdrant, Hybrid-Search kombiniert semantische und strukturierte Treffer. Live-Service-abhängige Tasks (Stripe-Pricing, AI-Gateway-Production-Routing) sind deferred, bis Service-Accounts provisioniert sind. P1-Roadmap (Mining Core, ~500 Companies, 8-10 Wochen) ist in Umsetzung; P2 Oil und P3 Gas folgen gate-getriggert nach ARR-Schwelle oder klarem User-Feedback. Stack ist Next.js 16 plus Clerk, Drizzle ORM auf Neon Postgres (aws-eu-central-1) mit Row-Level-Security via tenant_id, Qdrant Cloud (eu-central-1) für Embeddings, Vercel-Functions auf fra1 — also: Server-Standort Europa, nDSG-konformer Aufbau, Stripe-USD für globale Investoren-Zielgruppe. Mineralis ist deshalb wichtig für unsere Beratung, weil es zeigt, wie eine vollständige KI-native Vertical-SaaS — Coverage-Pipeline, Real-Time-Event-Detection, Source-Attribution, eigenes Score-Framework — in einem fokussierten Sprint von der Spec zur produktiven Foundation kommt. Diese Architektur-Pattern bringen wir in Mandate ein, in denen Kunden eigene vertikale KI-Produkte planen.