Künstliche Intelligenz (KI)

In jedem wettbewerbsorientierten Unternehmensumfeld ist die Notwendigkeit, ständig Innovationen vorzunehmen, zu lernen und sich anzupassen ein entscheidender Erfolgsfaktor.

Wir haben erkannt, dass künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) Bereiche darstellen, die für die Bewältigung bestehender und zukünftiger Herausforderungen der Industrie eine Schlüsselrolle einnehmen. In diesem Zusammenhang gibt es zwei bedeutende Aufgaben im Hinblick auf kritische Systeme, deren Bewältigung mit traditionellen Ansätzen immer schwieriger wird und für die Methoden der künstlichen Intelligenz sehr viel besser geeignet sind.


Bei der ersten Aufgabe geht es darum, Daten und Informationen auf intelligentere Art und Weise analysieren zu können, um präzisere, objektivere und vorausschauende Erkenntnisse zu ermöglichen und mit solchen Informationen effektiver argumentieren zu können. Dies ermöglicht Anwendern ein besseres Management von Systemen mit immer größeren Mengen an Daten und Informationen, wozu Menschen allein nicht so gut in der Lage sind.


Hier bieten mehrere Bereiche unseres Know-hows hinsichtlich künstlicher Intelligenz wertvolle Unterstützung:

  • Maschinelles Lernen und Data Mining
  • Verarbeitung natürlicher Sprache (engl.: natural language processing, NLP) und Text Mining (TM)
  • Wissensrepräsentation und -verarbeitung (Ontologien)
  • Fallbasiertes Schließen (engl.: case-based reasoning, CBR)


Den zweiten Schwerpunkt bildet das Auffinden von Informationen. Einige aktuelle Studien deuten darauf hin, dass wir mindestens 25 % unserer Zeit darauf verwenden, nach Informationen zu suchen. In einer datenintensiven und zunehmend vernetzten Welt, in der uns immer größere Mengen an Informationen zur Verfügung stehen, stellt dies eine bedeutende Herausforderung dar, die es zu bewältigen gilt. Dies gilt umso mehr im Hinblick auf kritische Systeme, wo es von entscheidender Bedeutung ist, die richtigen Informationen zur richtigen Zeit zu finden.


Zur Bewältigung dieser Herausforderungen verfügen wir über Fachwissen in folgenden Bereichen:

  • Verarbeitung natürlicher Sprache für die Beantwortung von Fragen (engl.: question answering, QA) und Chatbots
  • Wissensrepräsentation und -verarbeitung (Ontologien) für das Durchsuchen von Informationen
  • Information Retrieval und semantische Suchsysteme
  • Empfehlungssysteme

AI

Critical Software Image
Analytik-Chatbots

Berichte und Dashboards nach Bedarf


Mit dem von uns entwickelten Chatbot-Analytiksystem können nach Bedarf komplexe geschäftliche Fragen durch schnelles Erfassen genau der Art von Informationen und Leistungskennzahlen (KPIs) beantwortet werden, die Führungskräfte und leitende Angestellte benötigen. Unser System kann in mehrere verschiedene Kommunikationskanäle wie z. B. Skype und Windows Messenger integriert werden. Da es vollständig an die Kundenanforderungen angepasst werden kann, kann es in diverse Datenquellen eingebunden werden, ist vollständig skalierbar und zeichnet sich durch einfache Einrichtung und Wartung aus.

Natürlichsprachliche Suche für Business Intelligence

Zugang zu Geschäftsinformationen – so einfach wie durch simples Nachfragen


Die Fähigkeit, aktuelle Leistungskennzahlen (KPIs) und auf Anfrage Antworten auf die täglichen Geschäftsfragen bereitstellen zu können ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für moderne Unternehmen und Organisationen. Wir bieten eine Lösung mit natürlichsprachlicher (engl.: natural language, NL) Suche für Business Intelligence (BI), bei der intuitive Sprach- und Textanfragen miteinander kombiniert werden, so dass die Anwender Daten abfragen und Fragen zu Informationen stellen können, die für ihr Unternehmen relevant sind.


Unsere Lösung kann in mehrere verschiedene Datenquellen eingebunden werden, ohne dass die Daten vorher in einen einzigen Zugangspunkt importiert werden müssen. Über die intuitive und leicht verständliche Benutzeroberfläche werden Unternehmen unmittelbar mit den richtigen Informationen zur richtigen Zeit versorgt – ob beim Kundentermin vor Ort, während Vorstandssitzungen oder beim Arbeiten unterwegs.

IRPA: Intelligente robotergesteuerte Prozessautomatisierung

Eine neue Dimension der Geschäftsautomatisierung


Durch die fortschreitende Automatisierung von Geschäftsprozessen wird eine immer höhere Effizienz erreicht. Dies ermöglicht es den Menschen, ihre Zeit produktiver für Aufgaben zu nutzen, die ihnen mehr liegen. Dennoch wird die Art der heutzutage von den Unternehmen eingesetzten Prozessautomatisierungstechnologien immer gebräuchlicher, so dass moderne Unternehmen bereits nach der nächsten innovativen Lösung Ausschau halten, durch die sie sich von der Konkurrenz absetzen können. Zu diesen Innovationen gehören maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz (KI) und Cognitive Computing (CC), die durch das Bereitstellen von ‚Softwarerobotern‘ – die wie höchst effiziente Menschen funktionieren – eine neue Dimension der Automatisierung versprechen. Mit diesen Technologien können zahlreiche Geschäftsprozesse gleichzeitig durchgeführt sowie mehr allgemeine Aufgaben und Zusammenhänge bearbeitet werden als je zuvor.


Wir bieten eine Auswahl von Dienstleistungen, bei denen Technologien der intelligenten robotergestützten Prozessautomatisierung (engl.: intelligent robot process automation, iRPA) eingesetzt werden. Diese Dienstleistungen reichen von einer Bewertung der Ausgangslage hinsichtlich bestehender Prozesse in einem Unternehmen bis zur umfassenden Entwicklung und Implementierung einer vollständigen iRPA-Strategie.

Data Science – Studien und Lösungen

Machen Sie Daten zum Antrieb Ihres Geschäftserfolgs


In den meisten Unternehmen sind riesige Mengen historischer Daten über zahlreiche Systeme hinweg gespeichert. Diese Daten werden jedoch oft nicht ausreichend genutzt oder sind in veralteten Systemen ‚gefangen‘, so dass die Unternehmen sie nicht in vollem Umfang nutzen können. Die sinnvolle Nutzung von über mehrere Systeme hinweg gespeicherten Kundeninformationen ist etwas, von dem alle internen Abteilungen eines Unternehmens profitieren könnten, um Dienstleistungen zu verbessern und Gewinne zu maximieren. Meistens wird das Potenzial dieser Daten jedoch verschwendet, was zu einer suboptimalen Performance des Unternehmens führt.


Unser Know-how umfasst die Analyse von Daten durch Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um besser bestimmen zu können, wie diese Daten sinnvoller und effizienter genutzt werden können. Weitere Dienstleistungen beinhalten z. B. das Definieren und Implementieren von Data-Science-Methoden für spezifische Unternehmensaufgaben (einschließlich aller erforderlichen Schulungen), das Entwickeln spezifischer Algorithmen und Methoden zur Bewältigung definierter Herausforderungen bei der Datenanalyse, sowie das Implementieren von Data-Mining-Lösungen, die eine effiziente Datenanalyse ermöglichen.

Extraktion und Transformation von Informationen

Erschließen Sie das Potenzial der in Dokumenten enthaltenen Informationen


In einem typischen Unternehmen sind etwa 80 % der Informationen auf unstrukturierte Art und Weise über eine Vielzahl von Dokumenten, Präsentationen, E-Mails, Chat-Konversationen usw. hinweg gespeichert. Da zahlreiche Unternehmen heutzutage unter einer Informationsüberflutung leiden, stellt das Auffinden nützlicher und aufgabenorientierter Informationen aus der gewaltigen Menge ausgetauschter Sprachnachrichten und -aufzeichnungen oftmals eine überwältigende Aufgabe dar. Daher ist es nicht überraschend, dass Mitarbeiter – selbst nach vorsichtiger Schätzung – mindestens 25 % ihrer Zeit mit dem Versuch verbringen, bestimmte Informationen herauszusuchen.


Unser Know-how im Hinblick auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hat das Potenzial, hier Abhilfe zu schaffen. Dazu bieten wir folgende Leistungen:

Text Mining und Verarbeitung natürlicher Sprache, um Informationen aus unstrukturierten Quellen zu extrahieren und sie in strukturierte Informationen umzuwandeln, die von Computern verarbeitet werden können, so dass auch Menschen diese Informationen effizienter nutzen können. Ein Beispiel in diesem Zusammenhang ist das automatische Kategorisieren von Dokumenten nach Themen, wodurch die Dokumente in abstrakten Suchvorgängen leichter gefunden werden können.

Einsatz von modernsten Methoden hinsichtlich semantischer Suche und der Beantwortung von Fragen (QA), um den Anwendern korrekte, präzise und prägnante Antworten auf ihre Suchanfragen und Fragen bereitzustellen. Dies stellt eine bedeutende Verbesserung gegenüber der Möglichkeit dar, den Anwendern lediglich große Mengen von Links oder Dokumenten zur Verfügung zu stellen, was diese dann vor die Aufgabe stellt, eine spezifische Antwort oder Information herauszusuchen.

Einsatz von Empfehlungssystemen, um Anwender durch proaktives Vorschlagen von Informationen zu unterstützen, die bei der Bearbeitung von Aufgaben ggf. hilfreich sein könnten.

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