Beispiel für einen Proof of Concept (PoC)

Maximilian Schneider

Wenn es um die effiziente Verarbeitung von Dokumenten und unstrukturiertem Text geht, kann künstliche Intelligenz (KI) einen enormen Mehrwert bieten. In diesem Blogbeitrag stellen wir Ihnen einen Proof of Concept (PoC) für die Implementierung eines KI-gestützten Systems zur Dokumentenverarbeitung mit Konfuzio vor.

Was ist ein Proof of Concept (PoC)?

Ein Proof of Concept ist eine praktische Demonstration, die zeigt, dass eine Idee, ein Projekt oder ein System wie beabsichtigt funktionieren kann. Ein PoC kann dazu dienen, die Machbarkeit und den potenziellen Nutzen einer neuen Technologie zu zeigen, bevor größere Investitionen getätigt werden. Es ist ein wichtiger Schritt, um Risiken zu minimieren und das Vertrauen in die Technologie zu stärken. Weitere Informationen finden Sie in einem separaten Beitrag: Was ist ein Proof of Concept?

Welche Vorteile bietet ein PoC?

In der digitalen Geschäftswelt ist die Beherrschung unstrukturierter Daten oft entscheidend. Hier bietet Konfuzio, eine spezialisierte KI-Lösung, neue Perspektiven. Ein Proof of Concept (PoC) mit Konfuzio ist nicht nur eine sichere Strategie, um die Technologie auf Herz und Nieren zu prüfen, sondern eröffnet auch einen klaren Blick auf Mehrwerte und Potenziale der künstlichen Intelligenz im fachlichen Kontext.

Noch mehr als das, könnte sich Ihr Unternehmen durch den frühzeitigen Einsatz von Konfuzio als technologischer Vorreiter positionieren, der stets am Puls der Innovation bleibt. Und das ist erst der Anfang: Konfuzio ermöglicht regulatorische Anforderungen zu meistern und Ihre Datensicherheit bei der Nutzung von KI auf ein neues Level zu heben.

Mit einem PoC erhalten Sie nicht nur einen Einblick in die Fähigkeiten von Konfuzio, sondern auch eine solide Grundlage für die Entscheidungsfindung über seine Rolle in der Zukunft Ihres Unternehmens. Mit Konfuzio eröffnen Sie eine Welt der Möglichkeiten – sind Sie bereit, sie zu erkunden?

Der PoC-Prozess mit Konfuzio

Bei der Beauftragung eines PoC mit Konfuzio durchlaufen Sie gemeinsam mit unserem Expertenteam folgenden strukturierten Prozess:

AI Proof-of-Concept (PoC) Plan2023-07-022023-07-092023-07-162023-07-232023-07-302023-08-062023-08-132023-08-202023-08-272023-09-032023-09-102023-09-172023-09-24Requirement Analysis Success Criteria Data Collection for Training Test Plan Creation Data Analysis Data Security Analysis Operation Setup of the AI Model Training Model Adjustment Test Execution and Evaluation Presentation of Results Review and Adjustment of the PoC Plans Use CaseData Collection and AnalysisData Security Analysis and Operation SetupModel Training and AdjustmentTesting and EvaluationPoC CompletionAI Proof-of-Concept (PoC) Plan
  1. Anwendungsfalldiskussion: Zunächst verstehen wir Ihre spezifischen Anforderungen und den gewünschten Anwendungsfall für den PoC. Dies könnte beispielsweise die Analyse von Vertragsdokumenten, Kreditanträgen oder anderen unstrukturierten Texten sein.
  2. Definition von Erfolgskriterien: Vor dem Start des PoC legen wir Erfolgskriterien fest, die dazu dienen, die Leistung und den Nutzen des KI-Systems zu bewerten. Diese könnten beispielsweise die Genauigkeit der Extraktion, die Geschwindigkeit der Verarbeitung oder andere spezifische Messgrößen sein.
  3. Datensammlung und -analyse: Wir identifizieren und sammeln gemeinsam relevante Beispieldaten, um das Konfuzio-System zu trainieren und zu evaluieren. Diese könnten aus bestehenden Dokumenten in Ihrer Organisation stammen oder speziell für den PoC erstellt werden.
  4. Datensicherheitsanalyse: Daten sind das Herzstück jedes KI-Systems. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass wir sicherstellen, dass Ihre Daten während des gesamten PoC sicher sind. In dieser Phase analysieren wir die Anforderungen an die Datensicherheit, implementieren geeignete Sicherheitsmaßnahmen und stellen sicher, dass alle Aktivitäten den Datenschutzgesetzen entsprechen.
  5. Betriebssetup der KI: Sobald wir bestätigt haben, dass das KI-System effektiv arbeitet und die Datensicherheit gewährleistet ist, richten wir das System für den Betrieb ein. Dies beinhaltet die Einrichtung der erforderlichen Infrastruktur, das Aufstellen von Betriebs- und Wartungsverfahren und die Schulung Ihres Teams im Umgang mit dem System.
  6. Modelltraining und -anpassung: Unsere Data Scientists verwenden die gesammelten Daten, um spezifische KI-Modelle für Ihre Anforderungen zu trainieren. Dabei passen wir das System an die Struktur und die Extraktionsbedürfnisse der relevanten Dokumente an, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.
  7. Testing und Bewertung: Im PoC evaluieren wir das System mit einer repräsentativen Menge an Testdaten und bewerten die Extraktionsgenauigkeit sowie den Arbeitsfluss. Ihr Feedback während dieser Phase ist entscheidend, um das System weiter zu verbessern und an Ihre Anforderungen anzupassen.
  8. PoC-Abschluss und Präsentation der Ergebnisse: Nach dem Testen und Bewerten des KI-Systems dokumentieren und präsentieren wir die Ergebnisse. Diese umfassen eine Analyse der Leistung des Systems hinsichtlich der festgelegten Erfolgskriterien sowie Empfehlungen für die nächste Phase.

Durch diesen strukturierten Ansatz können wir sicherstellen, dass der PoC Ihre spezifischen Anforderungen erfüllt und Ihnen einen klaren Einblick in die Möglichkeiten und Vorteile der KI-gestützten Dokumentenverarbeitung mit Konfuzio bietet.

Technische Machbarkeit vs. Fachliche Wertigkeit

Bei der Evaluierung und Planung eines KI-Projekts ist es unerlässlich, sowohl die technische Machbarkeit als auch die fachliche Wertigkeit der vorgeschlagenen Anwendungsfälle zu berücksichtigen. Während die technische Machbarkeit sich auf die technologischen und operativen Herausforderungen konzentriert, die überwunden werden müssen, um das System zu implementieren und zu betreiben, konzentriert sich die fachliche Wertigkeit auf den Nutzen und den Wert, den das System für das Unternehmen und seine Kunden generieren kann.

Technische Machbarkeit und fachliche Wertigkeit sind zwei Seiten derselben Medaille und sollten immer im Gleichgewicht gehalten werden. Eine hohe technische Machbarkeit, beispielsweise durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle, bedeutet nicht zwangsläufig einen hohen fachlichen Nutzen, wenn die gelösten Probleme oder Aufgaben für das Unternehmen von geringer Bedeutung sind. Ebenso kann ein Anwendungsfall mit hohem fachlichen Nutzen, wie beispielsweise die Verbesserung der Kundenzufriedenheit, seine volle Wirkung verfehlen, wenn die technische Machbarkeit nicht gegeben ist.

Deshalb ist es bei der Erstellung eines PoC mit Konfuzio von entscheidender Bedeutung, dass wir eng mit unseren Kunden zusammenarbeiten, um sowohl die technische Machbarkeit als auch die fachliche Wertigkeit jedes Anwendungsfalls zu verstehen und zu bewerten. Unser Ziel ist es, ein Gleichgewicht zwischen diesen beiden Aspekten zu finden, das es uns ermöglicht, ein KI-System zu entwickeln und zu implementieren, das sowohl technisch leistungsfähig als auch fachlich wertvoll ist.

PoC Beispiele und Anwendungsfälle

Die Künstliche Intelligenz (KI) hat inzwischen Einzug in zahlreiche Branchen gefunden, indem sie unstrukturierte Daten verwertbar macht. Konfuzio, eine fortschrittliche KI-Lösung, nutzt dabei Algorithmen zur Textanalyse und Dokumentenverarbeitung, um in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, dem Einzelhandel, der Transport- und Logistikbranche sowie im Energiesektor Mehrwerte zu schaffen. Im Folgenden beleuchten wir exemplarisch, wie Konfuzio diese Branchen revolutioniert und welchen Nutzen Sie daraus ziehen können.

In der Gesundheitsbranche ermöglicht die NLP- und NLU-Komponente von Konfuzio eine tiefgreifende Analyse medizinischer Berichte. Durch den Einsatz von Transformer-basierten Algorithmen wie BERT können klinische Texte besser verstanden und relevante Informationen für die Diagnose und Therapieplanung extrahiert werden.

Im Finanzsektor, insbesondere im Bereich der Betrugserkennung, können tiefe Lernmethoden wie LSTM (Long Short Term Memory) zur Sequenzerkennung und Anomalieerkennung eingesetzt werden. Sie helfen dabei, ungewöhnliche Muster in unstrukturierten Texten und Transaktionsdaten zu identifizieren und so potenziellen Betrug zu erkennen.

In den Bereichen Maklerpools, Versicherungen und Rückversicherungen bietet die KI von Konfuzio durch den Einsatz von NLP- und NLU-Algorithmen sowie fortschrittlichen maschinellen Lernverfahren signifikante Vorteile. Transformer-basierte Modelle wie BERT und GPT erlauben eine tiefgreifende Analyse und Interpretation von komplexen Versicherungsdokumenten, Schadensberichten und vertragsrelevanten Texten. Sie helfen Maklerpools, Informationen schnell und effizient zu extrahieren und zu verarbeiten. Versicherungsgesellschaften profitieren von automatisierter und präziser Risikobewertung durch die Anwendung von Klassifizierungsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVMs) oder Entscheidungsbäumen. In der Rückversicherung ermöglichen Deep Learning Algorithmen, insbesondere LSTM, die Analyse großer, sequenzieller Datensätze und unterstützen so die Identifikation von Schadensmustern und Risikoprofilen. Konfuzio stellt in diesen Kontexten eine Schlüssellösung dar, um die Effizienz zu steigern und den Umgang mit unstrukturierten Daten zu optimieren.

Für den Einzelhandel nutzt Konfuzio NLP und Deep Learning Algorithmen zur Textklassifikation und Sentiment-Analyse. Durch die Analyse von Kundenfeedback und Produktbewertungen kann Konfuzio ein tiefgreifendes Verständnis der Kundenpräferenzen entwickeln und personalisierte Produktempfehlungen generieren.

Im Bereich Transport und Logistik wird Computer Vision zusammen mit NLP eingesetzt, um Informationen aus unterschiedlichen Dokumententypen zu extrahieren und zu verarbeiten. Durch den Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Dokumentenklassifikation und Transformer-Modellen zur Textextraktion können relevante Informationen aus Frachtbriefen oder Lieferanweisungen effizient gewonnen werden.

Im Energiesektor ist die Kombination aus NLP für die Analyse von Textberichten und Time-Series Forecasting Algorithmen wie LSTM oder ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) besonders relevant. Mit diesen Methoden kann Konfuzio Prognosen für Energieverbrauch und -produktion erstellen und dazu beitragen, den Betrieb des Stromnetzes zu optimieren.

In all diesen Szenarien setzt Konfuzio auf die Kombination aus NLP, NLU, Computer Vision und generativen KI-Algorithmen, um unstrukturierte Daten in wertvolle Informationen umzuwandeln und branchenspezifische Herausforderungen zu lösen.

Weitere Informationen zu einem KI PoC

Wenn Sie mehr über den Prozess der PoC-Erstellung erfahren möchten oder an einer Zusammenarbeit mit Konfuzio zur Verbesserung Ihrer Dokumentenverarbeitung interessiert sind, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Wir freuen uns darauf, Ihre Anforderungen genauer zu besprechen und einen maßgeschneiderten PoC für Sie aufzusetzen.

Über mich

Weitere Artikel

Vision AI: Funktionsweise, Anwendungsgebiete und Herausforderungen

Im datengetriebenen Alltag stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Datenmengen effizient auszuwerten – und so wichtige Erkenntnisse für ihr Business...

Zum Artikel
Business Innovation

Business Innovation: Planbar langfristiger Unternehmenserfolg

In einer Welt, die von Megatrends wie Digitalisierung und Individualisierung geprägt ist, müssen Unternehmen ständig ihre Geschäftsmodelle hinterfragen, um erfolgreich...

Zum Artikel
Automatisierte Auftragserfassung

Automatisierte Auftragserfassung mit KI-Software

In der schnelllebigen Geschäftswelt ist Zeit bekanntlich Geld. Unternehmen sind daher stets auf der Suche nach Möglichkeiten, ihre internen Prozesse...

Zum Artikel
Arrow-up