Generative AI für Unternehmen

Profitieren Sie vom Potenzial Generativer KI. Konfuzio bietet innovative Lösungen für die Automatisierung und Optimierung von Unternehmensprozessen mit fortschrittlicher GenAI Technologie. Machen Sie sich die vielfältigen Vorteile der Generativen KI und weiterer Technologien zu Nutze, die Konfuzio einsetzt.

Mit KI neue Daten erzeugen.

Ist mit GenAI möglich.

Nutzen Sie die Konfuzio Software und Generative KI zur Klassifizierung, Bearbeitung, Analyse und Auswertung von strukturierten und unstrukturierten Daten in Dokumenten wie Rechnungen, Bestellungen und Formularen.

Unsere Anwendungen umfassen neben Generativer KI auch intelligente Optical Character Recognition (OCR), Natural Language Processing (NLP), Computer Vision und Machine Learning – trainiert auf über 100.000 Dokumenten.

Was ist Generative AI?

Generative AI, auch bekannt als generative künstliche Intelligenz (GenAI), ist eine Klasse von KI-Systemen, die eigenständig neue Daten und Inhalte erzeugen können. Diese fortschrittlichen Systeme generieren kreative Inhalte, die über das hinausgehen, was ihnen beigebracht wurde.

Mit Konfuzio können Unternehmen GenAI nutzen, um ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und innovative Produkte zu entwickeln.

Kreativität und Anpassungsfähigkeit

Generative KI-Modelle sind flexibel und passen sich verschiedenen Aufgaben und Anwendungen an.

Innovative Produkte und Dienstleistungen

Generative KI eröffnet neue Möglichkeiten für innovative Produkte und Dienstleistungen, die sich von der Konkurrenz abheben.

Kosteneffiziente Lösungen

Generative KI ermöglicht erhebliche Kosteneinsparungen durch Automatisierung, darunter auch kreative Prozesse.

Generative KI-Modelle basieren auf künstlichen neuronalen Netzwerken, die komplexe Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen erfassen können.

Wie funktioniert Generative AI?

Datenvorverarbeitung

Sammlung und Vorbereitung großer Datenmengen, um irrelevante Informationen zu entfernen und die Daten für das Modell zugänglich zu machen.

Netzwerkarchitektur

Einsatz komplexer neuronaler Netzwerkarchitekturen, wie z. B. Transformer, um räumliche und zeitliche Abhängigkeiten in den Daten zu erkennen.

Training

Anpassung der Gewichtungen in den neuronalen Netzwerken, um Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen.

Generierung neuer Inhalte

Nach dem Training erzeugt die KI eigenständig neue Inhalte, basierend auf den gelernten Mustern und dem Kontext der Trainingsdaten.