Just add digital to intelligent solutions__

Bei der Realisierung von Automatisierungslösungen mit RPA oder RDA sowie bei der Umsetzung von intelligenten Interfaces bedenken wir immer die Möglichkeiten, die KI-Komponenten bieten, um einen Prozess weiter zu vereinfachen oder die Nutzererfahrung durch KI-Services zu verbessern. Dabei setzen wir auf marktübliche Komponenten im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning und veredeln diese durch unsere Dienstleistungen und Lösungen. So entstehen einfach individuelle Mehrwerte durch die Umsetzung von Digitalisierungsprojekten mit Almato-KI bei einer gleichzeitig kurzen Time-to-Market durch erprobte Services.

KI-Services im Fachbereich für mehr Effizienz und Wettbewerbsvorteile__

Der Einsatz Künstlicher Intelligenzen steigert nicht nur die Effizienz von Prozessen und Workflows, sondern sorgt auch für Wettbewerbsvorteile bei der Ausgestaltung interner und externer Prozesse. So sind beispielsweise für verschiedenste Fachbereiche unterschiedliche Ansätze denkbar:

Projekt-Beispiel Service: Erweiterte Servicezeiten und Mitarbeiterentlastung

Vertrieb und Marketing

Die Ansprache von Kunden und die Kommunikation mit diesen, lässt sich mit diversen Vorhersage-Verfahren (Predictive KI) optimieren. So können etwa abwanderungswillige Kunden auf Basis von Mustern rechtzeitig erkannt und zur richtigen Zeit das richtige Angebot gemacht werden, um unter Einsatz von KI Churn Rates zu senken. Auf Basis eben dieser Muster kann die Kundenansprache kanalübergreifend in Vertrieb und Marketing durch maschinelles Lernen aus Verhaltensmustern optimiert und automatisch individualisiert werden.

Service

Sprach- und Texterkennung erleichtern und beschleunigen die Kommunikation. Neben dem Dispatching von Anfragen durch die Erkennung des Anliegens (Intent Recognition) übernehmen intelligente Agenten die Abarbeitung ganzer Anfragen. Als einer der häufigsten Einsatzszenarien für Künstliche Intelligenz im Service sind sicher Chatbots zu nennen.

 

Finanzwesen

Auch im Finanzbereich findet Künstliche Intelligenz Anwendung, um auf Basis von Mustern Handlungen abzuleiten oder Empfehlungen abzugeben. So können unter Zuhilfenahme großer Datenmengen und gelerntem Verhalten von der Künstlichen Intelligenz beispielsweise Risiken evaluiert, Tarife kalkuliert und Angebote besser auf Kunden von Banken und Versicherungen zugeschnitten werden.

IT

Vor allem im Kontext von kritischen IT-Systemen können prädiktive-KI-Verfahren eingesetzt werden, um ein verändertes Systemverhalten zu erkennen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Ein weiteres Anwendungsszenario ist der Einsatz von KI im IT Service Desk. So können Chatbots und ein Vorschlagswesen auf Basis einer Wissensdatenbank etabliert werden, um die Teams im IT-Support zu unterstützen.

Digital Enterprise: Alle Elemente zur digitalen Transformation von Almato
Projekt-Beispiel in Logistik und Einkauf: Effizienztreiber der Supply Chain

Einkauf und Logistik

Durch den Einsatz prädiktiver KI-Verfahren und der Nutzung bekannter Muster können ganze Lieferketten in Einkauf und Logistik oder einzelne Teilbereiche wie etwa Sortimente optimiert werden. So können Kaufverhalten und externe Rahmenbedingungen hinzugezogen werden, um die richtigen Produkte zu ordern, Preise anzupassen oder die Verwaltung von Beständen zu optimieren. Auf Basis bekannter Muster und unter Einbeziehung von externen Daten, wie etwa Verkehrsinformationen lassen sich Routen optimieren, Lieferengpässe vorhersagen und Wareneingang oder -ausgang optimieren.

Personal

Durch den Einsatz von Chatbots (intelligenten Chats) und Self-Service-Portalen mit einer automatisierten intelligenten Fallbearbeitung lassen sich die Aufwände im Personalwesen etwa im Auswahlprozess oder dem Mitarbeiter-Onboarding verschlanken.

Erzeugung und Annotation von Trainingsdaten für Künstliche Intelligenz

In vielen Projekten ist eine zentrale Herausforderung, auf eine ausreichende Datenmenge zurückgreifen zu können, um die entsprechende KI-Komponente zu trainieren. Hierzu setzt Almato unterschiedliche Tools und Komponenten ein, um eine ausreichende Datenbasis an Trainingsdaten zu erzeugen. So ist allein die Menge der Daten nicht entscheidend für ein effektives Training neuronaler Netze. Datenqualität, Präzision und Vielfalt kommt eine ebenso wichtige Rolle im maschinellen Lernen zu.

  • Daten erzeugen
  • Daten annotieren
  • Daten via „data augmentation“ multiplizieren
  • Training von Machine-Learning-Modellen

Wir verarbeiten in unseren AI-Lösungen Bilder, Videos, Texte und Sprache.

Objekterkennung

Die Almato Objekterkennung ist nicht nur in der Lage, Objekte gegeneinander abzugrenzen, sondern auch spezifische Objekttypen wie etwa Baureihen oder bestimmte Produktausprägungen zu erkennen. Durch eine intelligente Backend-Integration kann ein erkanntes Objekt mit Hintergrundinformationen wie etwa Komplementärprodukten, Lagerbeständen und Lieferzeiten oder möglichen Ersatzteilen angereichert werden. Die Almato Produkt-Erkennung (Object Recognition) ist spezialisiert auf die Erkennung technischer Produkte im 3D-Raum mit hohem Detailgrad. Insbesondere für die Identifikation technischer Produkte bietet die Objekterkennung vielseitige Einsatzszenarien etwa als Teil einer App oder als Trigger für RPA-Prozesse.  Ist die Erkennung nicht eindeutig, werden Confidence-Level eingesetzt, um die KI weiter zu trainieren, sollte der User eine der ausgegebenen Optionen bestätigen.

Upload-Filter

In vielen B2B-Projekten haben Nutzer die Möglichkeit, Inhalte hochzuladen und diese einer User-Community bereitzustellen. Dabei handelt es sich in der Regel um themenspezifische Bilder und Videos wie etwa in Immobilienportalen oder Onlinemarktplätzen für andere Gebrauchsgegenstände. Als Software-as-a-Service setzt Almato in derartigen Softwareentwicklungsprojekten eine KI ein, um anstößige Inhalte zu erkennen und einen Upload zu verhindern.

Texterkennung mit OCR (Optical Character Recognition)

In den Almato-Projekten setzen wir in Vorbereitung auf eine digitale Weiterverarbeitung von Daten, etwa einer automatisierten Prozessbearbeitung mit RPA, OCR-Technologie ein. So können mit OCR beispielsweise analoge Eingangspost oder analog erfasste Daten im Rahmen von Formularen oder Fragebögen „gelesen“ und der richtigen Task-Queue zugeordnet werden.

Weiterlesen – Intelligente Lösungen im Almato-Blog__

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Unser Team steht Ihnen gerne zum Thema Künstliche Intelligenz und Maschine Learning zur Verfügung. Schreiben Sie uns auf info@almato.com oder rufen Sie uns unter +49 7121 14787-0 an.