Kommentar von Dr. Gregor Joeris, SER Group

Cognitive Services und Content Analytics heben das Datengold

| Autor / Redakteur: Dr. Gregor Joeris / Nico Litzel

Der Autor: Dr. Gregor Joeris ist Chief Technology Officer der SER Group
Der Autor: Dr. Gregor Joeris ist Chief Technology Officer der SER Group (Bild: SER Group)

Für Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet sich ein weites Einsatzfeld in Unternehmen – von der Automatisierung von Routinetätigkeiten bis zur Optimierung des Kundenservices. Allerdings muss die Qualität der Daten stimmen, mit denen die KI gefüttert wird. Neue Content-Services-Plattformen integrieren KI im Kern der Software und ermöglichen damit eine intelligente Analyse und Nutzung aller Daten über das ganze Unternehmen.

Künstliche Intelligenz (KI) soll als Motor für die Digitalisierung wirken und künftig unseren Alltag durchdringen. Entscheidend ist hierbei immer die Qualität der zugrunde liegenden Daten, mit denen eine KI gefüttert wird. Content-Service-Plattformen helfen, die Datenqualität zu verbessern und auch unstrukturierte Daten nutzbar zu machen. So bündeln sie unter anderem Informationen aus unterschiedlichen Quellen, verhindern redundante Datenhaltung durch Deduplizierung, schaffen Ordung im Dokumentenbestand durch Versionierung und Metadaten und sorgen für ein umfassendes Lifecycle Management von Dokumenten. Damit bieten Content-Service-Plattformen die Voraussetzungen für einen nutzbringenden Einsatz von KI.

Ohne Datenqualität keine Intelligenz

Die Hype-Phase hat KI längst hinter sich gelassen. Laut einer aktuellen Studie von IDG Research nutzen inzwischen fast zwei Drittel der Unternehmen in Deutschland Maschinelles Lernen oder haben entsprechende Projekte gestartet. Da die wenigsten Firmen über einen riesigen Datenpool à la Facebook oder Google verfügen, benötigen sie statt Deep-Learning-Systemen Algorithmen, die aus überschaubaren Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse ziehen. Daten sollten jedoch immer um veraltete, triviale oder redundante Informationen bereinigt werden. Schlechte Datenqualität birgt immer die Gefahr, dass eine KI falsche Schlüsse zieht oder Muster falsch zuordnet – bekannt ist das Beispiel der Amazon Bilderkennung, die vor allem bei hellhäutigen Männern eine gute Trefferquote aufweist, während sie bei Frauen mit dunklerer Hautfarbe in drei von zehn Fällen falsch liegt. Aber auch im alltäglichen Schriftverkehr von Unternehmen können sich Tücken für eine KI auftun.

Verborgene Schätze in unstrukturierten Daten

Strukturierte Daten, die vor allem in Systemen wie ERP, CRM oder HR vorliegen, bereiten Unternehmen hierbei die geringsten Probleme. Sie lassen sich mit den Methoden des Maschinellen Lernens bereits sehr gut auswerten. Im Vergleich zum Menschen ist Software unschlagbar, wenn es darum geht, darin Muster zu erkennen.

Damit ist allerdings nur der kleinere Teil der in Unternehmen vorliegenden Daten abgedeckt. Rund 80 Prozent gehören zu den unstrukturierten Daten, die unter der Oberfläche schlummern und darauf warten, ans Licht zu kommen: Texte, Bilder, Audio- und Videodateien jeder Art, ob Excel-Tabellen, Word- und PDF-Dokumente, E-Mails, Notizen oder Protokolle. Ihre Analyse kann wertvolle Einblicke liefern – nicht zuletzt durch die Identifikation personenbezogener Daten, die DSGVO-Anforderungen unterliegen. Darüber hinaus kann Maschinelles Lernen verdeckte Risiken offenlegen: Etwa wenn die KI einen Vertrag findet, der Klauseln enthält, die nicht mehr gültig sind.

Es gehört zu den Anforderungen und Erwartungen an KI, solche verborgenen Datenschätze zu heben und nutzbar zu machen. Hierfür benötigt ein intelligentes und lernendes Informationsmanagement nicht nur KI: Entscheidend ist die Einbettung der Künstlichen Intelligenz in Enterprise Content Management (ECM) und Business Process Management (BPM), um Daten, Inhalte und Prozesse mit einem einheitlichen analytischen Ansatz in einer Content-Services-Plattform zu verbinden. So lässt sich Content Analytics in die Tat umsetzen.

80 % der Daten schlummern unter der Oberfläche.
80 % der Daten schlummern unter der Oberfläche. (Bild: SER Group)

Einsatzfelder für Content Analytics

Zu den bereits bewährten Einsatzfeldern von Machine Learning gehören in Unternehmen etwa die Verarbeitung, Klassifizierung und Verteilung von Eingangspost, E-Mails oder Rechnungen. Image-Analysen dienen dazu, Bilder zu klassifizieren oder Objekte in Fotos zu erkennen. Belege, die in Form von Scans oder Fotokopien vorliegen, lassen sich zudem anhand ihrer Layout-Merkmale sortieren. Die Layout-Klassifizierung erleichtert auch dem zuständigen Mitarbeiter die Arbeit, da sie automatisch den richtigen Workflow zur Weiterverarbeitung anstößt. Auch Routineaufgaben wie die Verschlagwortung entfallen, da Metadaten automatisch ergänzt werden. Generell lassen sich Durchlauf- und Reaktionszeiten von Prozessen – beispielsweise im Kundenservice – durch KI-Nutzung verbessern.

Auch bei der Analyse von Text leistet Content Analytics gute Dienste. Sind die Inhalte aus den verschiedenen Dateiformaten extrahiert und zur Auswertung aufbereitet, übernehmen die Verfahren des Text Minings. Hierbei gilt es, Suchanfragen in den richtigen Kontext einzuordnen und so die passenden Informationen bereitzustellen. So geben unter anderem die Metadaten Aufschluss darüber, um welche Inhalte es in einem Dokument oder einer Mail geht – ob ein Kunde beispielsweise Fragen zu einem Produkt oder einem bestimmten Vertrag hat.

Kundenfeedback automatisiert einschätzen und schnell reagieren

Darüber hinaus unterstützt die Textanalyse die genaue Klassifizierung von Inhalten. Durch die so genannnte „Sentiment Analysis“, lässt sich mithilfe von KI auch der emotionale Gehalt von Texten einschätzen, sodass etwa eine kritische Kundenmail mit Priorität behandelt und automatisch an den zuständigen Mitarbeiter weitergeleitet wird. Zudem kann eine KI auch selbstständig Aufgaben in einem Workflow ergänzen – oder bei Versicherungsfällen auf Anzeichen von Betrug hinweisen. Ist KI in ECM integriert, sind Content Analytics Services in der Lage, in Dokumenten Namen von Firmen, Orten und Personen sowie deren jeweilige Rollen wie Kunde oder Lieferant zu erkennen. Und auch bei Auswertungen von Chats und Social Media, wie sie etwa im Marketing vorgenommen werden, zeigen KI und Content Analytics ihr Potenzial.

Smart Learning: zielgerichtet und kontextbewusst

Um KI möglichst wirksam einzusetzen, empfiehlt sich eine Kombination aus lernenden und regelbasierten Verfahren. Dieser Ansatz entspricht eher Smart Learning als Deep Learning, das gewöhnlich mit sehr großen Datenmengen operiert. Doch müssen sich beispielsweise neue Belegarten auch anhand weniger Beispiele – und eines entsprechend kleinen Datensatzes – erkennen und analysieren lassen. Und bei Sonderfällen wie etwa Dokumentationen sicherheitskritischer Bereiche helfen explizite Regeln für die Klassifikation. In allen Fällen muss die jeweilige Entscheidung für den Anwender nachvollziehbar bleiben.

Durch die fortschreitende Integration von KI und ECM werden Unternehmen bessere Entscheidungen immer schneller treffen können – wenn dank KI-basierter Content Services Daten jeglicher Art automatisch einer Kundenakte, einem Projekt oder einem Serviceprozess zugordnet werden können und die Informationen an der richtigen Stelle pünktlich zur Verfügung stehen. Der Aufwand, um neue oder bearbeitete Dokumente abzulegen oder wiederzufinden, verringert sich deutlich. Prozesse werden effizienter und schneller.

Einheitliche Content Services statt isolierter Informationssilos

Immer noch ist in Unternehmen jedoch häufig zu beobachten, dass viele verschiedene Anwendungen für spezielle Anforderungen eingesetzt werden. Als Folge entsteht ein Wildwuchs von IT-Systemen mit teilweise chaotischen und isolierten Dateiablagen. Voneinander isolierte Ablagesysteme mit getrennten analytischen Services für Posteingang, E-Mail-Archiv, ECM-System erschweren die Content-Analyse erheblich und können nicht als zukunftsfähig gelten. Eine einheitliche Content-Services-Plattform mit einheitlichem Metadatenmanagement sowie ECM- und BPM-Systemen mit integrierter KI schafft hingegen die Basis für ein modernes Informations- und Prozessmanagement.

Nicht zuletzt profitieren die Mitarbeiter von einer einheitlichen und intelligenten Content-Services-Plattform. Ein solches System entlastet sie bei monotonen Routineaufgaben und hilft, Reaktionszeiten im Kundenservice zu verkürzen oder doppelte Arbeit zu vermeiden. Es kann darüber hinaus zum persönlichen Assistenten von Anwendern werden und etwa auf Basis von Textanalysen Tipps für einen geeigneten Experten geben, auf ähnliche oder ergänzende Inhalte hinweisen oder einen passenden Workflow empfehlen.

Eine einheitliche Content-Services-Plattform muss nicht nur alle Inhalte aus verschiedenen Quellen verwalten, sondern auch übergreifend analysieren können. Auf dieser Basis lassen sich die vielfältigsten An-wendungsfälle im Unternehmen unterstützen — von der Informationssuche über Prozessentscheidungen bis hin zur Risikoanalyse. So gewinnen Unternehmen aus dem bislang verborgenen Teil ihrer Daten zusätzlichen Nutzen.

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