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Backoffice-Automatisierung

Entlastung der Mitarbeiter 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

Case Studies passend zu Backoffice-Automatisierung

Natural Language Processing

Rechtliche Überprüfung von Mietverträgen

Mit Hilfe verschiedener Methoden aus dem Bereich NLP entdeckt diese Software Fehler in Verträgen.
Unsere Lösung
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Natural Language Processing

Semantische Suche für die öffentliche Verwaltung

dida entwickelte einen KI-basierten Algorithmus zur Extraktion relevanter Informationen aus Behördendokumenten.
Unsere Lösung

Webinare passend zu Backoffice-Automatisierung

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

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.

Konrad Schultka

Machine Learning Scientist

Jona Welsch

Machine Learning Scientist