Audit – die Ankündigung sorgt in vielen Unternehmen für Angstschweiß auf der Stirn der Mitarbeitenden. Nicht, weil so viel im Argen liegt, sondern weil die Vorbereitung darauf unglaublich aufwendig ist: Haben wir alle Informationen, die wir brauchen? Oder fehlen uns wichtige Daten? Klassische Systeme können dabei nur das liefern, was wir suchen. Das bedeutet im Umkehrschluss: Die Frage bestimmt das Ergebnis. Aber wie soll man neben seinen täglichen Aufgaben noch aufwendige Recherche und Datenaufbereitung betreiben? Gar nicht! Denn das kann Knowledge Mining übernehmen.
Künstliche Intelligenz unterstützt die Suche in allen möglichen Datenpools und liefert relevante Inhalte. Und das nicht nur für Audits, sondern auch, wenn z.B. Vertragsverläufe oder die Effizienz des Kundensupports geprüft werden sollen.
Dank Knowledge Mining sehen Sie immer den aktuellen Stand des Wissens in Ihrem Unternehmen. Und können so an den richtigen Stellen ansetzen, um Abläufe zu verbessern.
Bei Knowledge Mining kommen mehrere KI-Tools, etwa Azure Cognitive Services, zum Einsatz. Sie durchsuchen Inhalte aus unterschiedlichen Quellen nach Mustern und passenden Matches und kuratieren Sie dann. So müssen sich Mitarbeitende nicht mehr durch Massen unsortierter Daten suchen.
Der Clou: die Validität und Verlässlichkeit automatischer Suchen sind besonders hoch.
KI stellt die gefundenen Inhalte direkt sinnvoll zusammen, gewichtet sie und ignoriert unsinnige Treffer. So kann direkt mit den Informationen weitergearbeitet werden.
Da KI nicht „blind“ sucht, sondern stetig dazulernt, liefert Knowledge Mining relevante Informationen. Kein Wust an Randinformationen, Wiederholungen und Zufallstreffern mehr, die die Aufarbeitung bisher so aufwendig macht.
Das Suchen und Sortieren von Inhalten nimmt mit am meisten Arbeitszeit in Anspruch. Kommen Sonderaufgaben wie Audits dazu, vervielfacht sich der Aufwand. Knowledge Mining sorgt hier für echte Entlastung und gibt Mitarbeitenden mehr Raum, sich ihren eigentlichen Aufgaben zu widmen.
Knowledge Mining ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz (KI). Dabei werden intelligente Services so kombiniert, dass schnell Wissen aus unübersichtlich großen Datenmengen extrahiert werden kann. Organisationen können so Informationen leichter nutzen und Beziehungen und Muster innerhalb ihrer Strukturen besser erkennen.
Künstliche Intelligenz (KI) hat gegenüber klassischen Data Mining-Systemen zwei große Vorteile: Sie sucht nicht „blind“ oder innerhalb starrer Vorgaben, sondern lernt stetig dazu. Dadurch erhöhen sich Validität und Reliabilität der Ergebnisse (Ergebnisschärfe). Knowledge Mining gruppiert das Wissen außerdem so, dass direkt damit gearbeitet werden kann. Dadurch entlastet es zum einen die Mitarbeitenden und erlaubt zum anderen, tiefe Erkenntnisse über das eigene Unternehmen zu gewinnen
Knowledge Mining findet in drei Schritten statt:
Erfahren Sie in sechs spannenden Videos, wie Sie mit künstlicher Intelligenz Ihre Unternehmenseffizienz nachhaltig steigern!
Unser Kern ist die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz. Unsere Fachleute arbeiten hierzu immer wieder mit Forschenden an Hochschulen zusammen. Zwei unserer aktuellen Forschungsprojekte zur Verbesserung von Arbeitsprozesse durch AI werden vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.
Damit Artificial Intelligence nachhaltig Mehrwerte bringt, braucht es auch AI-Wissen in den Unternehmen selbst. Mit unserer AI Academy helfen wir Ihnen deshalb, ein internes Kompetenzteam aufzubauen.
Mit unseren Mitarbeitenden genauso wie mit unseren Geschäftspartnern und Kunden. Durch die starke Bindung unserer Mitarbeitenden stellen wir sicher, dass Sie langfristig von den gleichen Ansprechpersonen betreut werden. Das wirkt sich positiv auf die Qualität unserer Beratungsdienstleistungen und unsere Geschäftsbeziehung aus.
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Ausgezeichnet. Wenn, dann machen wir es richtig! Nicht umsonst haben wir den Microsoft Gold und Solutions Partner Status sowie den SAP Gold Partner Status erreicht. Und unsere hervorragende Bonität wurde mehrfach von Creditreform bestätigt.
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