Künstliche Intelligenz und Automatisierung

Herausforderung

Anwendungen auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) werden in den nächsten Jahren in vielen Unternehmen und Versicherungen Einzug halten. Damit gehen große Chancen und Herausforderungen einher. Unternehmen stehen vor der Frage, welche Lösungen basierend auf Künstlicher Intelligenz die Menschen bei ihrer Arbeit unterstützen, die Qualität der Prozesse erhöhen und Kosten reduzieren werden. KI kann beispielsweise unstrukturierte Daten zu strukturierten machen, die maschinell auswertbar sind. Große Datenmengen können schnell und automatisch ausgewertet werden, um damit Experten und Sachverständige bei schwierigen Entscheidungen datenbasiert zu unterstützen. Process Mining hilft dabei, Schwachstellen in Prozessen zu entdecken und zu beheben. Das Fraunhofer IAO will diese Chancen nutzbar machen.

Methodik

Je nach Anwendungsfall kommen kommen unterschiedlichste Verfahren der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Zum Beispiel können für die Unterstützung von Entscheidungen mit KI Verfahren wie wie SVM, Gradient Tree Boosting oder Neuronale Netze verwendet werden. Unternehmen kann Textverstehen durch KI erleichtert werden, indem Dokumente automatisch in die entsprechende Domäne einsortiert, die Seiten nach Seitentyp und Merkmale klassifiziert werden. Über diese Automatisierung werden die Prozesse beschleunigt und nachvollziehbar gemacht.

Nutzen

  • Bessere mit Daten unterstützte Entscheidungen
  • Mehr Effizienz und schnelleres Arbeiten
  • Compliance / Vorgaben einhalten im Unternehmen

Ergebnis

Das Fraunhofer IAO unterstützt Unternehmen und insbesondere Versicherungsunternehmen dabei, ihre Prozesse zu optimieren. So entwickelte das IAO unter anderem folgende KI-gestützte Anwendungen:

  • Das ARPOS Kfz-Portal prüft Kalkulationen für Kfz-Schadensfälle für Sachverständige.
  • Die Plattformen Textominado und KIKuKo analysieren Texte und extrahieren sowie klassifizieren automatisch Merkmale.
  • Der Prototyp zur KI-basierten Betrugserkennung REX prüft Dokumente zu Kfz- und Sachschadensfällen und identifiziert Auffälligkeiten und Hinweise in Bezug auf Betrug.

 

Referenzprojekte

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