Mit künstlicher Intelligenz Geschäftsprozesse transformieren

Unternehmen streben nach immer mehr Effizienz, optimierten Arbeitsabläufen und tragfähigen Geschäftsmodellen für die Zukunft. Der Fokus auf die Optimierung von Unternehmensprozessen nimmt kontinuierlich zu.

Um Geschäftsabläufe aber real zu verbessern wird Unternehmen viel abverlangt. Ein Umdenken und das Verlassen der eigenen Komfortzone sind notwendig, wenn eine echte Erneuerung, eine echte Transformation, herbeigeführt werden soll. Oftmals reicht es nur für den Weg des geringsten Widerstands und zu minimalen Prozessverbesserungen.

Wissen ist Macht

Die altbekannte Weisheit „Wissen ist Macht“ hat nicht an Bedeutung verloren. Im Gegenteil: Je mehr ein Unternehmen über die eigene Arbeitsweise, die Kunden, Lieferanten, Mitbewerber etc. Bescheid weiß, desto besser kann die Geschäftstätigkeit darauf abgestimmt und ein Vorsprung herausgearbeitet werden. Die benötigten Informationen dazu sind in den vorliegenden Unternehmensdaten vorhanden – sie müssen nur gefunden werden.

Um dieses existente, aber verborgene Wissen im Unternehmen zu bündeln und für Nutzer verfügbar zu machen, werden heute vermehrt auf künstlicher Intelligenz basierende Information Insight-Systeme eingesetzt. Sogenannte Insight Engines vereinen innovative Technologien, um die Bereitstellung von Informationen zu optimieren und ressourceneffizient zu gestalten. Sie unterstützen bei der qualitativen Aufbereitung von Big Data und ermöglichen so die gewinnbringende Nutzung der bereits vorhandenen Unternehmensdaten.

Die Insight Engine führt dafür Informationen aus den unterschiedlichen angebundenen Datenquellen zusammen. Bei einer Abfrage werden neben E-Mail-Programmen, Datenbanken, CRM-Systemen auch Cloudanwendungen, Archive, Social Media-Kanäle, das Intranet oder Fachanwendungen durchsucht. Kurz und gut – sämtliche Daten des Unternehmens werden in die Suche miteingebunden.

Insight Engines verfügen meist über einen Out-of-the-box Charakter, wodurch eine rasche Integration in die bestehende IT-Infrastruktur gewährleistet ist und teure sowie zeitintensive Projektphasen entfallen. Die verschiedenen Datenquellen werden mittels sogenannter Konnektoren angebunden. Viele Lösungen stellen hierfür alle relevanten Konnektoren für die verschiedensten Datenquellen bereit, um eine umfassende Suche zu ermöglichen.
 

Bild 1: Rasche Integration ins Unternehmen (Quelle Mindbreeze)

Die in den unterschiedlichen Quellen vorhandenen Daten können dann aufgerufen, analysiert und miteinander verknüpft werden. Die Insight Engine extrahiert die relevanten und kontextbezogenen Fakten, um sie dem Anwender als Ergebnisse zur Verfügung stellen zu können.

Dadurch können komplexe Zusammenhänge rasch erkannt, klar ersichtlich dargestellt und eine umfassende, sogenannte 360-Grad Sicht auf einen „Digital Twin“ ermöglicht werden. Ein immaterielles beziehungsweise materielles Objekt aus der realen Welt wird also digital repräsentiert und um aussagekräftiges Zusatzwissen erweitert. Konkret bedeutet das beispielsweise: Der Nutzer sucht nach Informationen zu einem bestimmten Bauteil einer Maschine. Das Bauteil als Suchbegriff stellt also die digitale Repräsentation, den digitalen Zwilling, dar. Erweitert um zusätzliche Informationen wie Konstruktionspläne des Bauteils aus dem CAD-Programm, Prüfberichte, Wartungsprotokolle, Lieferanten, Dokumente aus der Qualitätsprüfung etc. erhält der Nutzer, im Rahmen seiner individuellen Zugriffsrechte einen umfassenden personalisierten Überblick über dieses Bauteil.

Auch in anderen Abteilungen lassen sich wie im Beispiel so das gesamte im Unternehmen vorhandene Wissen besser nutzen und Geschäftsprozesse optimieren. Die Ergebnisse können unter anerdem auch als fundierte Entscheidungsgrundlagen etwa zur Weiterentwicklung von Prozessen und Geschäftsmodellen verwendet werden.

Das Verstehen von Anfragen

Insight Engines verstehen die menschliche Sprache. Künstlich intelligente Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA) ermöglichen, dass Suchabfragen intuitiv und in natürlicher Sprache abgegeben werden können. Mithilfe von NLP kann die menschliche Sprache korrekt übersetzt, verstanden und interpretiert werden, während sich mittels NLQA durch das linguistische Interpretieren der Anfrage der Bedarf des Anwenders korrekt feststellen lässt. Die vom Nutzer abgefragten Daten werden mittels semantischer Analysen mit kontextspezifischen Zusatzinformationen angereichert und als Treffer angezeigt. So erhalten die Benutzer anstelle von endlosen Ergebnislisten akkurate und ganz gezielte Antworten auf ihre Fragen übersichtlich dargestellt in in individuellen Dashboards.

Bild 2: 360-Grad-Sicht mit Natural Language Processing (Quelle Mindbreeze)

Mithilfe von Deep und Machine Learning ist die Insight Engine in der Lage, Ergebnisse zu kategorisieren. Diese selbstlernende und intelligente Technologie analysiert stetig die Arbeitsweisen der Anwender und lernt auf Basis von vergangenen Handlungen die Relevanz der Treffer. So unterscheidet die Insight Engine automatisiert zwischen wichtigen und unwichtigen Informationen und stellt jene relevanten und kontextspezifischen Fakten personalisiert sowie proaktiv zur Verfügung.

Insight Engines bieten eine Lösung für das gesamte Unternehmen und sind nicht auf einzelne Fachbereiche, Branchen oder Anwendungsfälle reduziert. Je nach Rolle und Bedürfnisse der einzelnen Wirtschaftszweige, Abteilungen und Nutzer werden die Ergebnisse sowie die Darstellungsweise individuell angepasst. So können Insight Engines heute bereits in vielen Unternehmen unterschiedlicher Branchen wie Luftfahrt, Telekommunikation, Banken, Versicherungen etc. eingesetzt werden. Durch sie können Mitarbeiter bei ihrer täglichen Arbeit unterstützt, die effiziente Bereitstellung von unternehmensinternen Daten gewährleistet und so optimierte Geschäftsabläufe ermöglicht werden.

Automatisierte Posteingangsklassifizierung

Insight Engines können ebenso für die automatisierte Klassifizierung von Dokumenten eingesetzt werden. Das ist vor allem von großem Nutzen in den Posteingangsstellen von Unternehmen. Da die Kommunikationswege in den letzten Jahren vielfältiger geworden sind, haben Unternehmen heute sowohl mit traditionellen Poststücken wie Brief, als auch mit einer Vielzahl an Eingangspost über Social Media, E-Mail etc. zu kämpfen. Zudem gelangen die Zuschriften in den verschiedensten Formaten (PDF, Microsoft-Office-Dokument usw.) ins Unternehmen. Dadurch entsteht ein enormer Mehraufwand bei der Zuteilung an die richtigen Mitarbeiter und Abteilungen.
Um die eingehenden Poststücke klassifizieren zu können, werden sie gescannt, bestimmte Informationen extrahiert, analysiert und mit bereits bekannten Dokumenten abgeglichen. Anhand vorab festgelegter Muster und Textkombinationen kann die Post dann an die entsprechende Fachabteilung weitergeleitet werden.

Bild 3: Datenextraktion aus Dokumenten zur Klassifizierung (Quelle Mindbreeze)

Fazit

Intelligente Lösungen wie Insight Engines bilden ein optimales Tool, um den sich durch die Entwicklungen unserer schnelllebigen Zeit ständig wandelnden Herausforderungen gerecht zu werden. Die intelligente Informationsverknüpfung über alle Abteilungen und Datenquellen hinweg ist für Unternehmen essentiell geworden, denn nur unter diesen Umständen, können wesentliche Wettbewerbsvorteile generiert, Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe transformiert sowie optimiert werden.

Daniel Fallmann, Gründer und CEO von Mindbreeze