Intelligent Daten auswerten
Im Rahmen der Digitalisierung häufen Unternehmen immer mehr Wissen in den verschiedenen Programmen, Datenbanken, Archiven an. Informationen, die entsprechend verknüpft, analysiert und aufbereitet reale Wettbewerbsvorteile generieren.
Durch den Einsatz von intelligenten Tools kann der betriebswirtschaftliche Aufwand der durch die tägliche Suche der Mitarbeiter nach Daten und Fakten verursacht wird, langfristig reduziert und Mitarbeiter in ihrem Arbeitsalltag unterstützt werden.
Insight Engines nutzen Methoden der Künstlichen Intelligenz, Machine- und Deep Learning, um das bestehende Unternehmenswissen zu erfassen, Fakten zu extrahieren und Korrelationen zwischen den einzelnen Informationen aufzuzeigen, um so ein Gesamtbild vermitteln zu können.
Fragen mit „wann“, „wer“, „wo“ bis hin zu „warum“ können mithilfe von Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA) bereits beantwortet werden. Diese Technologien sind in der Lage sowohl strukturierte Metadaten als auch unstrukturierte Daten wie beispielsweise Textinhalte richtig zu analysieren und zu verstehen, dadurch erfassen sie die menschliche Sprache und können den Bedarf des Anwenders korrekt ermitteln.
Das Resultat daraus ist keine endlose Auflistung von möglichen Treffern, sondern Ergebnisse, welche die tatsächliche abgefragte Information beinhalten, erweitert um kontextspezifische Zusatzinformationen.
Die Ergebnisse der Suchabfragen werden in einer schnell zugreifbaren und für diese Anwendungsfälle optimierten Wissensdatenbank, einem sogenannten Index zusammengefasst. Dadurch werden keine Duplikate der Informationen produziert, die Daten können an ihrem ursprünglichen Speicherort verweilen, stehen aber dennoch in ihrer Gesamtheit über den Index zur Verfügung. Anwender können mit der Vorschaufunktion schneller durch die Treffer navigieren und müssen nicht mehr einzelne Anwendungen und Programme öffnen, um sie nach den gewünschten Informationen zu durchsuchen.
Durch die starke Verknüpfung zwischen den einzelnen Anwendungen, Abteilungen, Ebenen und Business Units wird ermöglicht, dass benötigte Daten zur rechten Zeit, von der richtigen Person (mit den entsprechenden Zugriffsrechten) im korrekten Kontext aufgerufen und verarbeitet werden können. So werden interne Suchprozesse sowie die Informationsbereitstellung beschleunigt und optimiert und Mitarbeiter können ihre Arbeit effizienter verrichten, anstatt Stunden in die Suche nach Informationen aus unterschiedlichen Anwendungen, Abteilungen etc. zu investieren.
Zuletzt erschienen
AI Agents Need Job Descriptions Too
When someone starts a new job, they need more than a company login and access to a few applications. They need to understand their responsibilities, the decisions they are authorized to make, the tools they should use, and when to involve someone else.AI agents need the same clarity.
Personalization and Role-Based AI Experiences are the Next Enterprise AI Battleground
Enterprise AI is entering a more consequential phase. The market is no longer satisfied with generic assistants that can summarize documents, draft emails or answer broad questions with equal confidence for everyone in the company.