Enterprise AI für Ihr effizientes und effektives Business

Große Sprachmodelle (Large Language Models, kurz LLM) sind mächtige Werkzeuge innerhalb der Künstlichen Intelligenz (KI), aber sie repräsentieren nicht die gesamte Bandbreite der KI. Oft sind sie jedoch ein zentraler Bestandteil in komplexen KI-Systemen. Diese Modelle basieren auf umfangreichen neuronalen Netzwerken und werden mit riesigen Datenmengen trainiert, um Sprache zu verstehen, zu generieren und in Kontexten zu verwenden, die menschenähnliches Verständnis und Reaktionsvermögen zeigen.

LLMs oder alternative Deep Learning und Reinforcement Learning basierte Architekturen wie z. B. XLSTM, werden in verschiedenen Anwendungen genutzt, wie zum Beispiel in der automatisierten Kundenkommunikation, bei der Generierung von Inhalten, in der Analyse von Texten und in der Verbesserung von Übersetzungssoftware. Trotzdem umfassen KI-Systeme weit mehr als nur Sprachmodelle. Dazu gehören auch Bildverarbeitung, Entscheidungsfindung, maschinelles Lernen in anderen Kontexten (wie etwa bei der Analyse von Mustern in großen Datensätzen), autonome Systeme und mehr.

DATANOMIQ Enterprise AI Implementierung

Enterprise AI (Unternehmens-KI) bezieht sich auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in einem Unternehmenskontext, um Geschäftsprozesse zu optimieren, Entscheidungen zu unterstützen und Innovationen voranzutreiben.

DATANOMIQ bietet die Implementierung und kundenindividuelle Anpassung einer Vektordatenbank mit einem LLM (aller Anbieter, inklusive der Open Source Varianten) in einer Enterprise AI-Lösung und somit eine leistungsstarke und flexible Möglichkeit, große Mengen an Daten effizient zu verarbeiten, relevante Erkenntnisse zu gewinnen und hochwertige, kontextuelle Interaktionen zu ermöglichen. Dies fördert die betriebliche Effizienz, verbessert die Kundeninteraktion und unterstützt datengetriebene Entscheidungsprozesse.

 

 

Vektorisierung von Unternehmensdaten

Als Wissensspeicher der Enterprise AI dient eine Zusammenstellung von verschiedenen Datenbanken, wobei eine Vektordatenbank das Hauptelement darstellt. Eine Vektordatenbank speichert und verwaltet Daten in Form von hochdimensionalen Vektoren. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen, die semantische Ähnlichkeit oder Ähnlichkeitsvergleiche erfordern, wie z. B. bei der Suche nach ähnlichen Dokumenten, Bildern oder anderen Datenpunkten.

Durch die Interaktionsmöglichkeit eines LLMs mit einer Vektordatenbank kann die KI schneller und präziser auf Informationen zugreifen. Wenn eine Nutzeranfrage eingeht, kann das LLM die relevanten Vektoren aus der Vektordatenbank abfragen, die am ehesten mit der Anfrage übereinstimmen. Diese Vektoren werden dann genutzt, um kontextuell relevante Antworten oder Analysen zu generieren.

Nutzen und Anwendungen der Enterprise AI

Die Integration von LLMs in größere KI-Frameworks durch DATANOMIQ kombiniert verschiedene KI-Funktionen, bietet darüber hinaus beispielsweise zusätzliche Fähigkeiten wie die zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zur zielgerichteten Extraktion ganz bestimmter Informationen aus Tabellen und Dokumenten, die Bilderkennung oder die Sprachausgabe, was zu vielseitigen und leistungsfähigen Anwendungen führt.

Nachfolgende einige Anwendungsfälle, die sich mit Enterprise AI im Unternehmen realisieren lassen. In nahezu allen Implementierungen nutzen wir das jeweilige LLM nur für die Nutzerinteraktion und einfache Aufgaben. Wir kombinieren dieses jedoch mit speziell auf konkrete Probleme abgestellte, also zielgerichtet trainierte, prädiktive Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens zu einem Gesamtsystem der Enterprise AI.

Intelligente Suche und Wissensmanagement (Knowledge Bot)

• Anwendungsfall: Unternehmen können eine interne intelligente Suchmaschine einsetzen, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten durchforstet, um präzise Antworten auf Mitarbeiteranfragen zu liefern.
• Beschreibung: Durch die Verwendung eines LLMs, das auf eine Vektordatenbank zugreift, können Suchanfragen in natürlicher Sprache gestellt werden. Die Vektordatenbank hilft, relevante Dokumente, E-Mails, Präsentationen oder Datenbankeinträge basierend auf semantischer Ähnlichkeit schnell zu finden. Wir nutzen für die gezieltere Wissenszuführung in dieses KI-System bevorzugt zielgerichtete NLP-Extraktoren und eine Versionierungs-Policy, um nur das wirklich relevante Wissen im Unternehmen zu nutzen.
• Vorteil: Mitarbeiter können effizienter auf benötigte Informationen zugreifen, was Zeit spart und die Produktivität steigert. Besonders nützlich in großen Organisationen mit umfangreichen Wissensbeständen.

Kundensupport und Automatisierte Kundenbetreuung

• Anwendungsfall: Ein KI-gestützter Kundensupport-Agent, der personalisierte und kontextbezogene Antworten auf Kundenanfragen liefert.
• Beschreibung: Das LLM analysiert Kundenanfragen in natürlicher Sprache und greift auf eine Vektordatenbank zu, die frühere Interaktionen, häufig gestellte Fragen, Produkthandbücher und Wissensartikel enthält. Basierend auf der Ähnlichkeit der Anfrage mit bestehenden Daten generiert die KI eine präzise Antwort oder leitet die Anfrage an die richtige Abteilung weiter.
• Vorteil: Verbessert die Kundenzufriedenheit durch schnelle und präzise Antworten, reduziert die Belastung für menschliche Support-Mitarbeiter und senkt die Betriebskosten.

Personalisierte Marketing- und Verkaufsempfehlungen

• Anwendungsfall: Personalisierte Produkt- oder Dienstleistungsempfehlungen auf Grundlage des Kundenverhaltens und der Interaktionen.
• Beschreibung: Durch die Analyse von Kundeninteraktionen (z. B. Kaufhistorie, Website-Navigation, soziale Medien) mit einem LLM in Kombination mit einer Vektordatenbank kann das System relevante Empfehlungen erstellen, die auf dem individuellen Kundenprofil und den Interessen basieren. Mit speziell trainierten Prädiktoren für die Vorhersage des Cutomer Lifetime Values (CLV) oder der Kampagnen-Budgetierung (Attribution) kombiniert, wird dieses KI-System sehr wirkungsvoll einsetzbar.
• Vorteil: Erhöht die Konversionsraten, verbessert die Kundenerfahrung und fördert die Kundenbindung durch maßgeschneiderte Angebote.

Dokumentenzusammenfassung und Vertragsanalyse

• Anwendungsfall: Automatisierte Zusammenfassung von langen Dokumenten wie Verträgen, Berichten oder technischen Dokumentationen.
• Beschreibung: Das LLM kann lange Texte analysieren und die wichtigsten Informationen extrahieren und zusammenfassen. In Kombination mit einer Vektordatenbank, die ähnliche Dokumente speichert, können auch Vergleiche durchgeführt werden, um Abweichungen oder wichtige Klauseln hervorzuheben.
• Vorteil: Spart Zeit und reduziert Fehler bei der Überprüfung von Dokumenten, hilft bei der Einhaltung von Vorschriften und unterstützt die Rechtsabteilung oder das Management bei der schnellen Entscheidungsfindung.

Supply-Chain-Optimierung und Vorhersagen

• Anwendungsfall: Optimierung der Lieferkette und Vorhersage von Lieferengpässen oder Nachfrageänderungen.
• Beschreibung: Durch die Integration von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen (wie Logistiksystemen, Lieferantennetzwerken, Markttrends) in eine Vektordatenbank kann ein LLM Muster und Anomalien identifizieren, die auf potenzielle Probleme hinweisen. Das System kann auch historische Daten analysieren, um zukünftige Engpässe oder Nachfrageänderungen vorherzusagen. Die Vorhersage-Qualität steigern wir mit speziell für das Unternehmen trainierte Prädiktoren, z. B. um Lieferzeiten oder Kundennachfrage konkret vorherzusagen und dem Gesamtsystem zur Verfügung zu stellen.
• Vorteil: Erhöht die Effizienz der Lieferkette, senkt die Betriebskosten und verbessert die Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen.

Risiko- und Betrugserkennung

• Anwendungsfall: Erkennung von Betrug und Risikomanagement in Echtzeit, z.B. in der Finanzbranche oder bei Versicherungen.
• Beschreibung: Ein LLM analysiert Transaktionsdaten und Kommunikationsmuster (wie E-Mails oder Chats) und greift dabei auf eine Vektordatenbank zu, die bekannte Betrugsmuster oder Risikoprofile enthält. Dies ermöglicht die Identifizierung verdächtiger Aktivitäten oder Muster, die auf Betrug oder hohes Risiko hinweisen.
• Vorteil: Reduziert Verluste durch Betrug, verbessert die Einhaltung von Vorschriften und erhöht die Sicherheit von Transaktionen.

Produktentwicklung und Innovationsmanagement

• Anwendungsfall: Unterstützung bei der Produktentwicklung durch Analyse von Markttrends und Kundenfeedback.
• Beschreibung: Ein LLM kann Kundenfeedback, Produktbewertungen, Marktforschungsergebnisse und Patentdaten analysieren, die in einer Vektordatenbank gespeichert sind. Dies hilft, neue Produktideen zu generieren, Innovationspotenzial zu identifizieren und den Produktentwicklungsprozess zu beschleunigen.
• Vorteil: Fördert Innovation, reduziert die Zeit bis zur Markteinführung neuer Produkte und verbessert die Übereinstimmung von Produkten mit den Kundenbedürfnissen.

Compliance und Regulatorisches Monitoring

• Anwendungsfall: Automatisiertes Monitoring von regulatorischen Änderungen und Compliance-Anforderungen.
• Beschreibung: Das LLM analysiert regulatorische Dokumente, Gesetzestexte und Richtlinien, die in einer Vektordatenbank gespeichert sind, und erkennt relevante Änderungen, die für das Unternehmen wichtig sind. Es kann auch die Einhaltung interner Richtlinien durch Mitarbeiter oder Prozesse überwachen.
• Vorteil: Reduziert das Risiko von Verstößen gegen Vorschriften, unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen und minimiert die Kosten für Compliance-Management.