Der Zeitaufwand für eine manuelle Freigabe bzw. Veranlassung einer Kontrollablesung bei unplausiblen Ableseergebnissen ist immens und kann durch die Entwicklung eines "Software-Agenten" signifikant reduziert werden.

Zentraler Bestandteil unserer Lösung ist der Einsatz eines für diesen Sachverhalt angepassten maschinellen Lernalgorithmus. Der Software-Agent wird mit echten Daten aus dem Produktivsystem trainiert und ist nach der Trainingsphase in der Lage, einen wesentlichen Teil der unplausiblen Ableseergebnisse aus der SAP-Transaktion EL27 automatisch zu verarbeiten.

Die professionelle Analyse von Zeitreihen ist ein entscheidender Erfolgs- und Wettbewerbsfaktor. Mit KI-unterstützten Zeitreihenanalysen lassen sich z. B. Fragen hinsichtlich der Prognose finanzieller Kennzahlen (Umsatzprognose) und sicherer Abschätzung von Einspeisemengen aus der regenerativen Energieerzeugung beantworten.

Unsere Lösung besteht darin, dass ein künstliches neuronales Netz die darunter liegenden Zeitreihen analysiert und daraus neue Erkenntnisse gewinnen kann, die letztlich zur sicheren, belastbaren Aussagen führen.

Versorgungsunternehmen erhalten täglich eine erhebliche Anzahl an Kundenschreiben über viele Eingangskanäle (E-Mail, Fax, Post etc.). Deren Zuordnung zu Call Center, Service Center etc. und Bearbeitung geht mit einem immensen Verwaltungsaufwand einher. Die Mehrheit der Anliegen lässt sich hierbei auf die Oberkategorien Einzug, Auszug oder Abschlagsplanänderung (oder eine Kombination daraus) aufteilen. Eine automatisierte Zuordnung eingehender Korrespondenz zu internen Sachbearbeitern kann diesen Aufwand erheblich reduzieren.

Unsere Lösung besteht darin, dass ein künstliches neuronales Netz die Texte der Kundenschreiben analysiert und diese dann den relevanten Oberkategorien zuweist. Danach werden die Kundenschreiben zugeordnet und ohne weiteres Zutun eines Servicemitarbeiters automatisiert und fallabschließend bearbeitet.

Die Abwanderung von Kunden drückt die Marge und verursacht große Kosten bei der Wiedergewinnung. Unternehmen sind daher daran interessiert, Segmente dieser Kunden zu identifizieren, da der Preis für die Gewinnung eines neuen Kunden in der Regel höher ist als für die Erhaltung des Bestandskunden.   

Churn Prediction bietet mittels künstlicher Intelligenz die Möglichkeit, Kündigungsverhalten  frühzeitig zu erkennen, Kundenabwanderungen und deren Ursache zu analysieren, zu prognostizieren und proaktiv zu verhindern

Die korrekte Zuordnung eingehender Dokumente fordert Zeit und Ressourcen. Daher ist eine Lösung gefragt, die eine Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Dokumente ermöglicht und somit erheblich dazu beiträgt, die Effizienz Ihrer Prozesse und Mitarbeiter zu steigern.

Unsere Lösung besteht darin, mittels einer trainierten KI-Lösung einen individuellen Prototypen auszuprägen. Zur Verarbeitung, Analyse und Interpretation der natürlichen Sprache wird auf Basis der Datengrundlage kundenspezifisch ein leistungsstarker Lernalgorithmus ausgewählt. Hierbei stehen zwei Modellansätze zur Verfügung: Klassische Machine-Learning-Algorithmen mit TF-IDF Gewichtung oder Neuronale Netze in Form von Worteinbettungen. Damit können Geschäftsdokumente (E-Mail, Brief, PDF) automatisiert klassifiziert und verwaltet werden. Im weiteren Verlauf besteht optional die Möglichkeit der automatisierten Verarbeitung der klassifizierten Dokumente mit Robotic Process Automation (RPA)

IHRE VORTEILE
• Automatisierung des Klassifizierungsprozesses eines Dokuments
• Reduzierung der Kosten für die manuelle Dokumentverarbeitung
• Reduzierung menschlicher Fehler bei zunehmenden Dokumentenvolumen
• Steigerung der Effizienz und Qualität der Dokumentverarbeitung
• Effizientere Prozesse und verringerte Durchlaufzeiten
• Steigerung der Mitarbeitermotivation durch Reduzierung von Routineaufgaben