Shortfacts - April 2019

Optimierung von Geschäftspartnerdaten

Das Start-up recogn.ai entwickelte im Auftrag von Uniserv eine lernfähige maschinelle Lösung. Diese kann unstrukturierte und semistrukturierte Geschäftspartnerdaten aus verschiedenen unternehmens­internen und externen Quellen zusammenführen – und darauf aufbauend einen Mehrwert aus den Daten generieren. Bisher ist dies Unternehmen nicht oder nur sehr aufwändig möglich. Oft erfolgen die Datenaufbereitung und Zusammenführung noch manuell. Um Organisationen diese Aufgabe zu erleichtern, setzt das Start-up verschiedene Technologien der künstlichen Intelligenz ein und in ihrem Teilgebiet, dem maschinellen Lernen. Die Lösung von recogn.ai setzt auf eine Kombination aus verschiedenen neuronalen Netzwerken. Diese sind darauf spezialisiert, Text und semistrukturierte Daten zu verarbeiten. Hinzu kommen Cloud- und Such-­Technologien für maschinelles Lernen sowie Datenerfassung und Datenexploration. Auf diese Weise gelingt es der Technologie, selbst unstrukturierte Geschäftspartnerdatensätze unter anderem für Marketingmaßnahmen nutzbar zu machen. Der gefundene Ansatz von recogn.ai bietet genügend Flexibilität, um neuronale Netze für das Datenmanagement auf Basis von Unternehmensdaten zu trainieren. Die Lösung kann auch durch das Feedback von Mitarbeitern lernen, die keine Datenexperten sind. Dies lässt Unternehmen unabhängig von externen Data Scientists agieren. Das Start-up will nun seine Lösung gemeinsam mit Uniserv erweitern.