semantha® hilft dabei, notwendige Rückstellungen genau zu bestimmen und so das Risiko in der Bilanz realistisch darzustellen. Das alles in einem Bruchteil der Zeit.
Rechtsklarheit auf Knopfdruck
Zinsanpassungsklauseln: Künstliche Intelligenz bringt Banken Klarheit über ihre Vertragslage
Die am häufigsten implementierten Use Cases im Finanzbereich.
Automatisierung Korrespondenz
In Deinem Unternehmen müssen jeden Tag Massen an Korrespondenzen verarbeitet und zugeteilt werden. Jedes Schreiben muss unter hohem Aufwand analysiert werden, bevor der nächste Schritt eingeleitet werden kann. Dabei ist eine Zuordnung bestimmter Kategorien durchaus möglich, aber das Problem: ähnliche Sachverhalte werden ganz unterschiedlich formuliert, was eine Automatisierung dieses Prozesses scheinbar unmöglich macht.
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Mit semantha® kannst Du eingehende Schreiben automatisch klassifizieren und zuordnen, ganz gleich wie diese formuliert sind und unabhängig von der Wortwahl.
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Mit unserer Datenextraktion kannst du relevante Datenpunkte ganz einfach aus Korrespondenzen extrahieren und weiterverarbeiten. Besonders hilfreich ist dabei die Kombination mit semanthas®
Dokumentenanalyse und -vergleich
In Deinem Unternehmen müssen regelmäßig und mit hohem manuellem Aufwand Dokumente überprüft werden. Dabei geht es meist um ähnliche Inhalte, auf die es bei der Prüfung ankommt. Das Problem: Jedes Dokument ist unterschiedlich formuliert und aufgebaut, was eine Automatisierung unmöglich macht.
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Semantic Analysis: In unserer Library kannst Du Inhalte definieren, auf welche neu eingehende Verträge untersucht werden sollen. semantha® findet die Passagen anhand der Bedeutung, unabhängig der Wortwahl und ganz ohne “Training” mit Euren Daten. So sind relevante Inhalte eines Vertrages schnell und effizient gefunden.
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Semantic Compare: Über unseren Compare, kannst Du bereits geprüfte Verträge mit neu eingehenden Verträgen abgleichen. semantha® zeigt Dir an, welche Inhalte übereinstimmen und welche Inhalte fehlen – out of the box und ohne aufwändiges Training mit Euren Daten.
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Version Compare: Darüber hinaus kannst Du über unseren Compare unterschiedliche Versionen eines Vertrages vergleichen. semantha® zeigt Dir an, welche Inhalte gleich geblieben sind und wo Bereiche verändert oder ganz entfernt wurden.
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Mit unserer Datenextraktion kannst du relevante Datenpunkte ganz einfach aus Dokumenten extrahieren und weiterverarbeiten. Besonders hilfreich ist dabei die Kombination mit semanthas® natürlichem Sprachverständnis, da sich so Datenpunkte in spezifischen Zusammenhängen finden und extrahieren lassen.
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Zuordnung von Lebensläufen und Stellenausschreibungen
Mit semantha® haben wir ein KI-Tool entwickelt, das die Schwächen der konventionellen Matching Tools überwindet. Die Anwendung vergleicht nicht, ob bestimmte Begriffe in Dokumenten vorkommen, sondern liest die Dokumente auf Bedeutungsebene. Und das innerhalb weniger Augenblicke.
- Ranking von Top-Bewerbern auf Knopfdruck
- Übersicht der besten internen Kandidaten für beliebige Skills
- Objektivere Auswahl von Kandidaten: Beschleunigung des Auswahlprozesses um bis zu 50%
- Mehr Zeit für Gespräche, um menschlichen Fit sicherzustellen
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Knowledge Management
In Deinem Unternehmen gibt es große Massen an unstrukturierten Textdokumenten. Es gehört zu den täglichen Herausforderungen diese Dokumente auf bestimmte Inhalte zu durchsuchen, wobei normale Suchfunktionen lediglich eine einfache “Schlagwortsuche” bieten, die nicht zu den gewünschten Ergebnissen führt. Dies ist insbesondere darauf zurückzuführen, dass zum einen nicht bekannt ist, wie ein Thema genau formuliert wurde und zum anderen sind gleiche Themen in den verschiedenen Dokumenten auch ganz unterschiedlich formuliert.
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Analyse und Vergleich von Massenklageschriften
In Deinem Unternehmen werden massenhaft Verfahren zum gleichen Thema bearbeitet. Trotz immer ähnlicher Vorträge in den Schriftsätzen und sich wiederholdenden Korrespondenzen mit Unternehmen, Versicherungen und Mandanten, müssen diese Dokumente unter hohem Aufwand gelesen und analysiert werden. Zwar lassen sich Inhalte durchaus in bestimmte Kategorien einteilen, aber das Problem: ähnliche Sachverhalte werden ganz unterschiedlich formuliert, was eine Automatisierung der Prozesse unmöglich erscheinen lässt.
Dabei erwiderst Du zahlreiche Schriftsätze wie beispielsweise Klagen oder Klageerwiderungen und stößt dabei immer wieder auf ähnliche Vorträge. In den meisten Fällen lassen sich Auszüge aus Erwiderungen, welche Du in der Vergangenheit erstellt hast, gut als Grundlage für den neuen Schriftsatz heranziehen. Jedoch ist die Klassifizierung der einzelnen Vorträge des neu eingegangenen Schriftsatzes die größte Herausforderung.
