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Erfahren Sie, was wir für Sie in jeder Branche machen können und bekommen Sie Ideen für die Anwendung von KI in Ihrem Unternehmen sowie Projekte, die wir bereits abgeschlossen haben.

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Wir bieten regelmäßige Webinare zu verschiedenen Themen rund um Machine Learning

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Potentielle Anwendungsfälle in der Automatisierung von Workflows mit Machine Learning.

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Forschungsartikel, zu denen unsere Machine Learning Scientists als Autoren bzw. Ko-Autoren beigetragen haben.
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Back Office

Back Office

Entlastung der Mitarbeitenden von monotonen Aufgaben ohne Einbußen in der Bearbeitungsqualität

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Mit Machine Learning können Backoffice-Prozesse optimiert werden, indem:

Zeit und Ressourcen bei nicht wertschöpfenden Aufgaben eingespart werden, z. B. durch die automatische Zuordnung von Dokumenten oder Anfragen
Mitarbeiter und Kunden einfach und ohne zusätzliche menschliche Interaktion relevante Informationen zu ihrer Anfrage finden
die Zeitspanne zwischen Anfrage und Antwort reduziert und die Qualität des Kundenservices erhöht wird

Projekte in Back Office

Alle Projekte zeigen

Rechtliche Überprüfung von Mietverträgen

Mit Hilfe verschiedener Methoden aus dem Bereich NLP entdeckt unsere Software Fehler in Mietverträgen.

Semantische Suche für die öffentliche Verwaltung

Unser Algorithmus hilft Bürgern durch die Bürokratie einer Gewerbeanmeldung.

Automatische Überprüfung von Nebenkosten­abrechnungen

Unsere Software schützt Mieter vor überhöhten Nebenkosten­abrechnungen.

Extraktion numerischer Attribute aus Produktbeschreibungen

Automatisches Extrahieren von numerischen Attributen aus Produktbeschreibungen, um die bestehende Datenbank anzureichern.

Blog Posts in Back Office

Alle Blog Posts zeigen

20. Dezember

2021

Ethik im Natural Language Processing

24. Oktober

2021

GPT-3 und darüber hinaus - Teil 2: Schwächen und Gegenmittel

27. September

2021

GPT-3 und darüber hinaus - Teil 1: Das Grundrezept

21. Mai

2021

21 Fragen, die wir unseren Kunden stellen: Start eines erfolgreichen ML-Projekts

17. August

2020

Text aus PDF-Dateien extrahieren

2. Juli

2020

Mit BERT automatisiert Fragen beantworten (Teil 2)

30. März

2020

Die besten kostenlosen Labeling-Tools für NLP-Textannotationen

20. Januar

2020

Test von OCR-Scannern: die beste Software für Texterkennung

Use Cases in Back Office

Alle Use Cases zeigen

Automatische Fragen­beantwortung zu Lebens­läufen von Bewerbern

Extrahieren von Informationen aus Tabellen

Extraktion von Entitäten aus Rechnungen und Bestellungen in SAP

Identifizierung und Validierung von Vertragsklauseln

Klassifizierung von PDF Dokumenten

Klassifizierung von Support-Anfragen

Webinare in Back Office

Alle Webinare zeigen
Fand statt am 17. September 2020

Semantische Suche und Verstehen von natürlichem Text mit Neuronalen Netzen: BERT

In diesem Webinar erhalten Sie eine Einführung in die Anwendung von BERT für die semantische Suche anhand einer realen Fallstudie: Jedes Jahr interagieren Millionen von Bürgern mit Behörden und werden regelmäßig von der dort verwendeten Fachsprache überwältigt. Wir haben das BERT erfolgreich eingesetzt, um mit Hilfe von umgangssprachlichen Abfragen aus Regierungsdokumenten die richtige Antwort zu liefern - ohne dabei Fachbegriffe in den Abfragen verwenden zu müssen.

Dr. Konrad Schultka

Machine Learning Scientist

Jona Welsch

Machine Learning Project Lead

Details
Fand statt am 02. November 2020

Rekurrente neuronale Netze: Wie Computer lesen lernen

Das Webinar gibt eine Einführung in die Funktionsweise von RNNs und veranschaulicht deren Einsatz an einem Beispielprojekt aus dem Bereich der Legal Tech.

Fabian Gringel

Machine Learning Scientist

Details
Fand statt am 29. June 2021

NLP-Trend: Neuronale Sprachmodelle gewinnbringend in die Unternehmenspraxis integrieren

Nach einem Überblick über die Funktionsweise von neuronalen Sprachmodellen und Beispielen für deren Einsatzmöglichkeiten wird aufgezeigt, was zu beachten ist, um natürliche Sprachmodelle in der eigenen Unternehmenspraxis effektiv einzusetzen.

Konrad Mundinger

Machine Learning Scientist

Details

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