Künstliche Intelligenz und datenbasierte Automatisierung

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Digitalisierung und zunehmend verfügbare, umfassende Daten ermöglichen den Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz. Maschinelle Lernverfahren klassifizieren Anfragen, Fälle sowie Kundschaft und bilden die Basis für Systeme zur Entscheidungsunterstützung und Prozessoptimierung. Beratungsassistenz findet die passenden Produkte. Linguistische Verfahren analysieren Texte und Vorgänge. Selbstlernende Systeme sorgen für eine kontinuierliche Optimierung. Das Fraunhofer IAO berät Unternehmen im Hinblick auf die Frage, welche Lösungen sinnvoll sind, und entwickelt selbst zukunftsweisende Technologien.

Seminare

 

Open Lab Day

Open Lab Day

Beim Open Lab Day des KI-Fortschrittszentrum erfahren interessierte Unternehmen, was im Kontext Künstlicher Intelligenz möglich ist.

Onlineveranstaltung

DigitalDialoge

Wir bieten spannende Impulse zu Digitalisierungsthemen wie etwa Smart Services und Einstieg in die KI. Diskutieren Sie Ihre Fragen mit unseren Expertinnen und Experten.

Produkte und Leistungen

 

Technologie

Digitale Assistenten

Mit digitalen Assistenten zu mehr Kundennähe. Wir entwickeln ein digitales Assistenzsystem, das auf Ihre Bedürfnisse ausgerichtet ist.

Technologie

Künstliche Intelligenz und Automatisierung

Prozesse mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) optimieren und zukunftsfähig gestalten.

Technologie

ARPOS

Innerhalb des ARPOS-Service-Portals entwickelt das Fraunhofer IAO Lösungen für Prozessmanagement, wissensbasierte Bearbeitung und Workflows rund um das Thema Kfz-Schadenregulierung.

Technologie

Textverstehen

Sprachverarbeitung kann durch Künstliche Intelligenz (KI) verbessert werden. Wir unterstützen Sie dabei, natürliche Sprache durch KI in Textform zu überführen.

     

     

     

     

     

Technologie

Bessere Entscheidungen im Prozess mit KI

Treffen Sie auf Basis von Prozesserfahrungen und Process Mining mit Daten bessere Entscheidungen. 

Forschung und Projekte

 

Future Insurance Solutions

Mit dem Innovationsnetzwerk Future Insurance Solutions bietet das Fraunhofer IAO Versicherungsunternehmen die Möglichkeit, Expertenwissen aufzubauen und eigene Fragestellungen rund um Trends, Technologien und Start-ups sowie Datenstrategien und die Kundenberatung der Zukunft zu adressieren.

 

KI für die Bearbeitung von Kundenanfragen in der Medizintechnik

Eine schnelle und korrekte Bearbeitung von Kundenanfragen ist wichtiger Bestandteil eines effizienten Vertriebs und Kundensupports. Mit dem AI Innovation Seed »KI-gestützte Bearbeitung von Kundenanfragen in der Medizintechnik« haben Medizintechnik-Firmen die Möglichkeit, Potenziale künstlicher Intelligenz konkret zu evaluieren.

 

KI-Fortschrittszentrum »Lernende Systeme und Kognitive Robotik«

An der Schnittstelle zwischen Wirtschaft und exzellenter Forschung des Cyber Valley Konsortiums arbeitet das KI-Fortschrittszentrum daran, innovative KI-Anwendungen für die betriebliche Praxis zu entwickeln und damit die Potenziale von KI wirtschaftlich nutzbar zu machen.

 

Automatisierung in der Kfz-Schadenregulierung

Unter dem Dach des ARPOS-Service-Portals entwickelt das Fraunhofer IAO technologische Lösungen für Prozessmanagement, wissensbasierte Bearbeitung und elektronische Workflows rund um das Thema Kfz-Schadenregulierung.

 

Erkennung von intraoperativen Zwischenfällen in der Tiermedizin auf Basis von KI (ERIZT)

Im Projekt ERIZT untersucht das Fraunhofer IAO mit Forschungspartnern Einsatzpotenziale moderner KI-Methoden in der Veterinärmedizin, um OP-Zwischenfälle rechtzeitig zu erkennen.

 

CARMA2: Automatisiertes IT-Recruiting

Wie können mithilfe von KI die geeigneten IT-Spezialisten für ein Projekt gewonnen werden? In dem Quick Check wurden Ansätze untersucht, die anhand einer Projektausschreibung durch einen Abgleich mit möglichen Kandidatinnen und Kandidaten eine Vorhersage für die Qualifikation der Person zu einem Projekt zu treffen.

 

SmartAIwork

Ziel von SmartAIwork ist es, Chancen und Risiken aufzuzeigen, die sich durch Künstliche Intelligenz für die Sachbearbeitung in Deutschland ergeben. Im Rahmen des Projekts wird ein digitaler Werkzeugkasten mit praxisnahen Inhalten wie Fallstudien und Checklisten erarbeitet.

 

Innovationsnetzwerk Digitalisierung für Versicherungen

Mit dem Innovationsnetzwerk unterstützt das Fraunhofer IAO Versicherungen dabei, Potenziale der Digitalisierung zu erkennen, zu bewerten und bestmöglich zu nutzen. Schwerpunktthemen sind Prozesse, Künstliche Intelligenz und die erfolgreiche Umsetzung und Einführung von Innovationen. 

 

DafNe: Digitaler Außendienst-Assistent für Nebenzeitoptimierung

Dass KI vor allem für komplexe Arbeitsanforderungen und den effizienten Umgang mit Informationen geeignet ist, zeigen die Expert*innen am KI-Fortschrittszentrum: »DafNe« reagiert mit einem Integrationskonzept auf den komplexen Arbeitsalltag von Außendienstmitarbeitenden.

 

LEGANAS: Legal Analyzer and Assistant

Rechtsberater müssen regelmäßig große Mengen von juristischen Texten detailliert prüfen. »LEGANAS« erkennt relevante Passagen in juristischen Texten automatisch per KI, verknüpft sie und sorgt für erhebliche Zeitersparnis.

 

Digitale zweite Meinung in der Veterinärmedizin

Eine zweite Meinung im Krankheitsfall für tierische Patienten einzuholen, kann aus Zeit- und Kostengründen oft schwierig werden. Eine webbasierte Praxissoftware für die Veterinärmedizin soll Abhilfe schaffen und bei der Datenverwaltung und ein darauf basierendes KI-Modell bei der Diagnoseerstellung unterstützen.

 

KIAFaM: KI-basierte Assistenzfunktionen im Facility Management

Im Facility Management fallen große Mengen Prozessdaten an. Mit den Methoden des Process Mining lassen sich neue Einblicke in die bestehenden Abläufe gewinnen. Bei konsequenter Anwendung können die dabei gewonnenen Erkenntnisse für die kontinuierliche Prozessoptimierung genutzt werden.

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Publikation

Robotic Process Automation in Versicherungsunternehmen

Die Studie fasst Erfahrungen und Best Practices beim Einsatz von RPA zusammen.

 

Publikation

Cloudbasierte KI-Plattformen

Die Studie liefert Orientierung im Feld KI-Plattformen und für die Positionierung im Machine-Learning-as-a-Service-Umfeld ab.