Künstliche Intelligenz

KI – ein Game Changer auf allen Ebenen. Ein Satz, der allen, die sich mit dem Thema Künstliche Intelligenz beschäftigen, aus den Medien sicherlich bekannt ist. Doch was hat es nun mit Künstlicher Intelligenz auf sich und weshalb lohnt es sich für die Unternehmensverantwortlichen, sich mit dem Gebrauch Künstlicher Intelligenz im eigenen Betrieb auseinanderzusetzen? Welchen Mehrwert schöpfen sie aus dem Einsatz von KI und an welchen Stellen stößt diese wegweisende Technologie an ihre Grenzen? Diesen Fragen gehen wir auf den Grund. Denn zahlreiche Unternehmen haben das Potenzial von KI längst erkannt. Sie nutzen leistungsfähige KI-Ansätze mittlerweile beispielsweise für die Prozessoptimierung, Digitalisierung und Automatisierung ihrer Servicebereiche oder für die Entwicklung neuer Produkte. Dabei sind diese KI-Technologien weit mehr als eine Spielart: Unternehmen, die davor zurückschrecken, drohen ins Hintertreffen zu geraten.

Ausgeklügelte KI-Modelle nutzen zahlreiche Methoden

Künstliche Intelligenz lässt sich gut als ein Konzept von Maschinen verstehen, bei dem diese ähnlich zu Menschen argumentieren, planen, lernen und Sprache interpretieren. Experten prognostizieren zwar schon heute, dass Maschinen in naher Zukunft wohl nicht mit der menschlichen Intelligenz mithalten können, sich KI aber dennoch auf unseren Alltag auswirken und diesen verändern wird. Als Motor für KI fungiert die Technologie „Machine Learning“ (ML). Diese verfolgt das Ziel, Arbeit zu reduzieren und uns Menschen produktiver zu machen. Machine Learning ist aber bei Weitem nicht die einzige technische Entwicklung, die KI-Lösungen Wirklichkeit werden lässt. In KI-Modellen finden darüber hinaus noch weitere Methoden wie Natural Language Processing (NLP), Deep Learning (DL) oder Reinforement Learning (RL) Verwendung. Welche Technologie letztendlich zum Zuge kommt, bestimmt der jeweilige Use Case, den ein Unternehmen abbilden möchte.

Einsatzszenarien von KI schier unerschöpflich

Die Anwendungsmöglichkeiten und die Vorteile von KI sind vielfältig. KI lässt sich in der gesamten Wertschöpfungskette nutzen. Die Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz sind breit gefächert. Deshalb fokussieren wir uns beispielhaft auf das Customer Experience Management. In diesem Umfeld profitieren Sie unter anderem in folgenden Bereichen ganz besonders von KI:

• Lead Scoring im Verkaufsprozess: Bewerten Sie Ihre Leads künftig mit klar definierten KPIs (Key Performance Indikatoren). Je näher ein neuer Lead an bestehende Kunden mit Bestwert kommt, desto höher fällt die Bewertung des Leads aus. Künstliche Intelligenz eröffnet Ihnen hierbei ungeahnte Optionen. Im Vertrieb beschäftigen Sie sich nur mit Leads, die auch wirklich von „Nutzen“ für Sie sind. Nämlich ganz gezielt mit jenen, die Bestwerte aufweisen und aus diesem Grund besonders vielversprechend sind. Übervolle Verkaufspipelines gehören damit der Vergangenheit an. Ihre Pipeline wird im wahrsten Sinne des Wortes wertvoller und Sie können Ihre Verkaufsaktivitäten auf das Wesentliche fokussieren.
• Vorhersage von Cross- und Up-Selling-Potentialen im Verkaufsprozess: Sie antizipieren im Nu neue Verkaufschancen und erkennen im Voraus, was Sie Ihrem Kunden als Nächstes anbieten sollten. Auf der Basis ausgeklügelter KI-Technologie identifizieren Sie neue Chancen anhand historischer, ähnlicher Datensätze, noch bevor Ihr Kunde danach sucht.
• Mustererkennung im Marketing: Steigern Sie Ihre Conversions, indem Sie Zielgruppen aufgrund von Insights erzeugen. Wie das funktioniert? Indem Sie mittels KI gezielt Informationen zu den Interessen bereits konvertierender Online-Shop-Nutzer auswerten.
• Proaktiver Kundenservice: Erbringen Sie proaktive Services für Ihre Kunden, indem Sie mögliche Probleme vor ihnen erkennen und eine Eskalation vermeiden. So funktioniert Kundenbindung heute – mit Künstlicher Intelligenz.
• Automatisierte Entscheidungsfindung im Kundenservice: Erhöhen Sie die Kundenbindung durch automatisierte Entscheidungsfindung, die auf Vergangenheitswerten basiert. KI macht das möglich. Ihr Kunde erhält eine schnelle und treffsichere Antwort auf sein Kundenanliegen und Sie sparen sich viele manuelle Arbeitsschritte, Zeit und Geld.

• Avatarisierung mit KI und Deep Learning: Kundendialoge im Servicebereich oder beispielsweise Ansprachen eines Vorstands / CEO an all seine Kunden und Geschäftspartner sind rund um die Uhr möglich, an sieben Tagen in der Woche. Feste Arbeitszeiten kennt ein Avatar nicht. Vor diesem Hintergrund haben wir NEXOVI, unseren digitalen Videoberatungsassistenten entwickelt. Der Dialog mit dem künstlichen Gegenüber wirkt wie ein Gespräch mit einem echten Menschen. Möglich wird dies, in dem unsere Entwickler sämtliche Dialoge mittels Deep Learning sowie Conversational AI einteilen. Auf diese Weise entsteht ein Dialogstrukturbaum, welcher über Wahrscheinlichkeiten den Dialogweg sowie die Inhalte vorhersehen kann. Dadurch kann der neue digitale Avatar dem Nutzer ganz individuelle Angebote und Hilfestellungen geben und keine Beratungssequenz gleicht einer anderen. Künstliche Intelligenz unterstützt im Geschäftsalltag, hebt die Kundenbindung auf ein ganz neues Niveau und entlastet die Belegschaft – vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels ein schier unschlagbarer Wettbewerbsvorteil.
• Cloudbasiertes Tool zur intelligenten Verarbeitung von Dokumenten: Mit unserer Lösung für das Intelligent Document Processing (IDP) eben Sie den Weg zu digitalen, dokumentenbezogenen Workflows. Mittels IDP wandeln Sie gescannte Dokumente, etwa Ihre Rechnungen, Personalausweise, Gehaltsabrechnungen, PDF-Dateien oder auch Versicherungsverträge in kategorisierte und maschinenlesbare Formate um. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, diese Dokumente manuell zu transkribieren. Das Tool zeichnet sich durch eine benutzerfreundliche Oberfläche aus und lässt sich ohne tiefere IT-Skills bedienen. Die Extraktion von Informationen kann mittels IDP vollständig automatisiert ablaufen. Dazu kommen Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) wie Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Optical Character Recognition (OCR), Intelligent Character Recognition (ICR) und Workflow-Automatisierung zu Einsatz. Diese sorgen dafür, dass menschliche Fähigkeiten beim Identifizieren, Einordnen und Verarbeiten von Dokumenten nachgeahmt werden. Unsere IDP-Lösung kann aber noch mehr: Unerwünschte Störungen, Bildeffekte und Rotationen lassen sich einfach entfernen. Die verwendete OCR-Engine passen wir dabei exakt auf Ihre Bedürfnisse an. Und auch die Richtigkeit von ausgelesenen Daten wie Adressen überprüft unsere IDP-Lösung zuverlässig. Über ein flexible API lässt sie sich überdies ohne großen Aufwand in Ihre bestehende IT-Infrastruktur integrieren. Darüber hinaus lassen sich Dokumente automatisch aus diversen Quellen wie Dropbox oder GoogleDrive importieren. Übrigens ist unsere IDP-Lösung POC-Ready. Wir stellen Ihnen gerne zeitnah ein Demosystem zur Verfügung!

Wo sich der Einsatz von KI besonders lohnt

Unser KI-Partnernetzwerk spricht für sich

Wir verstehen uns als Implementierungs- und Integrationsspezialisten und verfügen über zahlreiche KI-Spezialisten, Data Scientist, Business Analysten, Requirements und Data Engineers sowie erfahrene Projekt-Manager. Bei der erfolgreichen Umsetzung von KI-Projekten und KI-gestützten Services setzen wir auf die Produkte namhafter Partner und ein eng verzahntes Netzwerk. Dabei orientieren wir uns ganz individuell an Ihren Anforderungen, da wir Sie stets herstellerunabhängig beraten und die passende KI-Lösung für Sie einführen, produktiv setzen und Ihre bisherige IT-Landschaft gezielt erweitern. Dabei steht für uns immer die Qualität und Zuverlässigkeit im Vordergrund: Gemeinsam mit Ihnen analysieren wir beispielsweise, ob Daten in ausreichender Qualität und Quantität verfügbar sind und wie das KI-System am besten in die bestehende Anwendungsarchitektur integriert werden kann.

Damit Sie Ihr KI-System auch nachhaltig betreiben können, müssen Sie es kontinuierlich aktualisieren und nachjustieren. Alleine die Menge an neuen Daten, die täglich in Ihrem Geschäftsbetrieb anfallen, machen dies nötig. Denn diese können verwendet werden, um das KI-Modell durch kontinuierliches Lernen zu verbessern. All dies erfordert Prozesse und Werkzeuge, die weit über die bloße Erstellung einer KI-Lösung hinausgehen. Dabei bedienen wir uns moderner KI-Tools Dazu zählt beispielsweise TensorFlow, ein Framework zur datenstromorientierten Programmierung, welches wir insbesondere im ML-Umfeld nutzen oder auch PyTorch, eine auf Maschinelles Lernen ausgerichtete Open-Source-Programmbibliothek für die Programmiersprache Python.

Profitieren Sie von unseren erfolgreichen Partnerschaften im KI-Umfeld. Diese können sich sehen lassen. Mit den folgenden Anbietern arbeiten wir vertrauensvoll zusammen und mit jeder der hier vorgestellten Lösungen sitzen Sie in puncto KI in der ersten Reihe:

Laden Sie sich unser KI-Whitepaper herunter!

Um Ihnen weitere, vertiefende Einblicke in das Thema „KI“ zu geben, empfehlen wir Ihnen unser Whitepaper mit dem Titel „Künstliche Intelligenz in der Unternehmenswelt von heute“. Hier erfahren Sie, wie Sie mit KI immer einen Schritt voraus sind. Zum Download klicken Sie einfach hier:

Wie wir eine KI-Lösung einführen

Die Einführung einer KI-Lösung hat bei uns Methode und Sie als Kunde sind von Anfang an in diesen Prozess aktiv eingebunden. Gemeinsam durchlaufen wir bei der Implementierung einer KI-Standardlösung in der Regel vier Schritte, die wir Ihnen im Schaubild darstellen.

Wir kennen uns aber auch bestens damit aus, eine individuelle, auf Ihre Anforderungen zugeschnittene KI-Lösung zu konzipieren und zu implementieren. In einem solchen Fall greifen wir auf CRISP-DM, einem einheitlichen Standard für die Entwicklung von Data Mining, zurück. Dieser Standard unterstützt erprobt bei der Strukturierung von Data-Mining- oder Machine-Learning-Projekten und hilft vor allem dabei in enger Abstimmung mit Ihnen den Data Mining Prozess genauer zu erklären sowie diesen in Ihre Unternehmensprozesse einzubinden.

Das volle Potenzial von OCR erkennen und ausschöpfen

OCR oder optische Zeichenerkennung wird auch als Texterkennung oder Textextraktion bezeichnet. OCR-Techniken basieren auf maschinellem Lernen, um gedruckten oder handschriftlichen Text aus Bildern, beispielsweise Postern, Straßenschildern oder Produktbeschriftungen sowie aus Dokumenten, etwa Artikeln, Berichten, Formularen und Rechnungen, zu extrahieren. Unternehmen setzen OCR-Tools in der Regel ein, um Texte zu identifizieren, Geschäftsdokumente nach Themen zu klassifizieren oder Schlüssel-Wert-Paare innerhalb von Dokumenten zu erhalten. Dadurch wird die Notwendigkeit der manuellen Dateneingabe beseitigt oder deutlich verringert. Basierend auf OCR-Ergebnissen entwickeln andere Technologieanbieter Anwendungen wie die Dokumentenautomatisierung.

Best-Practice: IDP-Tool aus dem Hause PTA

Unsere KI-Spezialisten haben ein spezielles Tool zur automatischen Extraktion von Informationen aus Dokumenten entwickelt (IDP: Intelligent Document Processing). Die verwendeten KI-Funktionalitäten bauen dabei auf einer OCR-Engine auf, die Informationen zur Struktur, Schlüsselwerte sowie Entitäten auslesen kann. Eine genaue Texterkennung ist hierbei von entscheidender Bedeutung, damit eines solche IDP-Lösung zuverlässig arbeitet.

Wir haben deshalb die Performance von vier OCR-Tools manuell getestet und bewertet. Es handelt sich dabei um:

• Microsoft Azure OCR,
• Google Dokument AI,
• Salesforce OCR sowie
• Tesseract OCR (Open Source).

Die Methodik: Was wir getestet haben

Im Rahmen unseres Leistungstests sind wir der grundsätzlichen Frage nachgegangen, wie OCR und die intelligente Dokumentverarbeitung (IDP) überhaupt zusammenhängen. Die intelligente Dokumentverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP) verwendet OCR als grundlegende Technologie. Um darüber hinaus Informationen zu Struktur, Schlüsselwerten, Entitäten zu extrahieren, läuft die Formularerkennung mittels maschinellem Lernen ab, das wiederum auf einem KI-Dienst basiert. Genau das haben wir in diesem Kontext näher durchgeführt und getestet:

Formularerkennung

Die Formularerkennung enthält als OCR-Engine eine für Dokumente optimierte Version des Read-Modells. Die komplexeren Aufgaben sind durch andere Modelle zu lösen. Darüber hinaus ist in diesem Kontext von vordefinierten Modellen die Rede. Die Auswahl des passenden Modells hängt dabei vom Typ des zu analysierenden Dokuments ab. Die Formularerkennung unterstützt derzeit folgende vordefinierten Modelle:

• Read-Modell (Lesen): Extrahieren von Textzeilen, Wörtern sowie deren Positionen, erkannte Sprachen und Handschrift, sofern erkannt, aus Dokumenten (PDF, TIFF) und Bildern (JPG, PNG, BMP). Das Lesen-Modell ist auch das grundlegende Modell für die anderen Modelle.
• Layout-Modell: Extrahieren von Text, Tabellen, Auswahlmarkierungen und Strukturinformationen aus Dokumenten (PDF, TIFF) sowie Bildern (JPG, PNG, BMP).
• Allgemeines Dokument: Extrahieren von Text, Tabellen, Strukturen, Schlüssel-Wert-Paaren und benannten Entitäten.
• W-2-Modell: Extrahieren von Text und wichtigen Informationen aus W-2-Steuerformularen.
• Rechnung: Extrahieren von Text, Auswahlmarkierungen, Tabellen, Schlüssel-Wert-Paaren und wichtigen Informationen aus Rechnungen.
• Beleg: Extrahieren von Text und wichtigen Informationen aus Belegen.
• Ausweisdokument: Extrahieren von Text und wichtigen Informationen aus Führerscheinen und Reisepässen.
• Visitenkarte: Extrahieren von Text und wichtigen Informationen aus Visitenkarten.

Neben der Nutzung vordefinierter Modelle, bietet die Formularerkennung auch die Möglichkeit, benutzerdefinierte Modelle zu konfigurieren.

Eine Auswahl unserer KI-Referenzen