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Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) helfen Menschen und Unternehmen dabei, Schlüssel-/Kernziele zu erreichen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, kritische Entscheidungen zu treffen und spannende, neue und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Darüber hinaus kann KI intellektuelle Aufgaben wie Problemlösung, Wahrnehmung und Verständnis der menschlichen Kommunikation einschließlich der Gefühle ausführen.
KI verkürzt die Zeit für die Durchführung einer Aufgabe drastisch. Es ist hervorragend geeignet, um Multitasking zu ermöglichen, was die Arbeitsbelastung für vorhandene Ressourcen erleichtert und es den Menschen ermöglicht, kreativer zu sein. KI ermöglicht die Ausführung bisher komplexer Aufgaben ohne hohen Kostenaufwand. AI arbeitet 24×7 ohne Unterbrechung oder Pausen und hat keine Ausfallzeiten.
Es liefert eine Null-Fehler-Umgebung mit einer Genauigkeit von 98.1 % oder höher. Alle Daten stehen Ihnen im Handumdrehen zur Verfügung, sodass Sie die Anfrage Ihres Kunden in Minuten statt Tagen beantworten und ein umfassendes Feedback geben können.
Es macht einige der Dinge, die wir fragen - "Amazon Alexa".
Es macht Gesichtserkennung - "Apple steht vor ID-Software."
Es übersetzt - "Google Translate".
Es führt umfassende medizinische Diagnosen sehr genau durch - "Seine Verwendung zur Identifizierung von Hautkrebs"
Anwälte stellen gerne grundlegende Fragen, und wir müssen einige Zahlen eingeben, um zu veranschaulichen, warum künstliche Intelligenz Schritte in die Rechtsabteilung unternimmt.
Zwischen 2000 und 2017 passierten im Technologieuniversum drei kritische Dinge gleichzeitig.
Dokumentverstehen durch eine Person
Dokumentenverständnis durch KI und ML
Flexibilität und Information sind die neue Währung
Aufgrund kostenbeeinflussender Speicher- und Rechenleistung und anderer Vorteile. Bevor wir Dokumente – digitale Assets in die Cloud migrieren, stellen wir sicher, dass die Umgebung sicher ist und PCI DSS oder höher entspricht.
Jeder Benutzer kann seine gesamte Arbeit hochladen, Dokumente, mit denen er lange, in der Vergangenheit oder aktuell gearbeitet hat. Alles, was sie für relevant halten. Inklusive aller Belege. Diese Dokumente können in jedem Format PDF, Doc, JPG usw. vorliegen.
Mit Optical Character Recognition (OCR) können wir Daten aus Formularen, Tabellen und sogar Handschriften identifizieren, verstehen und extrahieren. Dieser Prozess ist automatisiert und wird ausgeführt, wenn ein neues Dokument hochgeladen wird. Text Extract verwendet maschinelles Lernen, um jedes Dokument, einschließlich Tabellen und anderer Daten, ohne manuellen Aufwand genau zu lesen und zu verarbeiten.
Durch die Verwendung von Natural-Language Processing (NLP) und Machine Learning können wir Informationen in unstrukturierten Daten aufdecken. Wir können kritische Elemente in Daten in Echtzeit automatisch und genau erkennen und identifizieren, einschließlich Referenzen, Sprachen, Phrasen, Personen, Orte und Stimmungen im Inhalt.
Manche Leute vertrauen der Maschine und den Systemen nur ungern – und wir verstehen und stimmen dieser Aussage zu. Schließlich benötigen einige Anwendungen für maschinelles Lernen eine menschliche Aufsicht, um die Genauigkeit bei sensiblen Daten sicherzustellen – um kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen. Wir überlassen nichts dem Zufall.
Hören Sie auf, in unstrukturierten Datenbeständen zu suchen, und finden Sie die richtigen Antworten auf Ihre Frage, wenn Sie sie brauchen. Erhalten Sie bessere Antworten im Voraus mit natürlicher Sprache. Künstliche Intelligenz liefert eine genaue Antwort aus einem Dokument, egal ob Textschnipsel, FAQ oder PDF.
80 % der Daten sind in den Organisationen unstrukturiert. Was bedeutet das? Daten sind überall verstreut, und niemand weiß, wo sie sich befinden und welche wichtigen Datensätze enthalten sind. Warum lassen wir so eine Verschwendung zu? Die Organisation hat in der Vergangenheit Zeit und Ressourcen aufgewendet, um Informationen zu sammeln. Mit KI und ML haben wir alle Daten jederzeit zur Hand.
Datenspeicherung ist billig geworden, eigentlich extrem billig. Anfangs behandelten Unternehmen die Cloud als Backup-Speicher, und jetzt mit immenser Computerleistung extrahieren und analysieren sie vergangene und aktuelle Daten. Überwältigende Ergebnisse geben ihnen einen Schub gegenüber der Konkurrenz.
Niemand kann 500,000 Dokumente überprüfen und verstehen; Mit innovativen Technologien wie Künstlicher Intelligenz und Machine Learning ist dies jedoch innerhalb von Stunden möglich.
Zeit ist unersetzlich und wird sehr oft mit mühsamer, sich wiederholender Arbeit verschwendet. Überlassen Sie den Menschen kreative Aufgaben; das, was wir gut können. Laut einer Forbes-Umfrage aus dem Jahr 2017 gaben 84 % der Führungskräfte an, dass KI und ML ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, weil ihre Mitarbeiter mehr Zeit und einfallsreicher sind.
Innovative Unternehmen nutzen die Vorteile von Cloud-Diensten, einschließlich künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, voll aus. ML kann vollautomatisiert von sich selbst lernen. Sobald es eingerichtet ist, vergessen Sie es; das ist sogar da. Sie konzentrieren sich auf Ihre tägliche Arbeit und profitieren von den Datenergebnissen. Automatisierung ist der Schlüssel zum Erfolg für jedes Unternehmen.
Mit Automation in the Cloud erreichen wir eine höhere Konsistenz und Datengenauigkeit. Dadurch werden potenzielle Fehler auf ein Minimum reduziert. Darüber hinaus werden Prozesse ohne externe Eingriffe gestrafft und konsistent. Dies ist das Ziel des Neugeschäfts.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielen wichtige Faktoren in der gesamten Lösung, da sie ständig aus den Datensätzen und sich selbst lernen und alle Diskrepanzen ausschließen, die sich möglicherweise auf die Qualität auswirken können.
Qualität wird durch durchgängige und automatisierte Prozesse erreicht. Diese beiden Schlüsselzutaten sind entscheidend, um Qualität auf allen Ebenen zu erreichen.
Für einen Menschen wäre es praktisch unmöglich, eine Million Punkte aus einem einzigen Dokument zu erfassen. Die Daten mussten kategorisiert, vereinfacht und eine durchschnittliche Baseline eingeführt werden.
KI und ML würden jeden einzelnen Punkt von einer Million einzeln behandeln. Nur dann würden viele Muster entstehen, die Informationen liefern, die Menschen so oft übersehen.
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