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Die Spezialisten für Artificial Intelligence

Was passiert, wenn die mensch­liche Intelligenz der Exper­tInnen von Kapsch BusinessCom und Künst­liche Intelli­genz aufeinan­dertreffen? Richtig: effiziente Lösun­gen zur Arbeits­erleich­terung entstehen. Wir besitzen lang­jährige Erfah­rung mit KI-Anwen­dungen in diversen Bran­chen und sind Spezialist für den Um­gang mit unterschied­lichsten Daten. 

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Fokus auf drei KI-Spezial­bereiche

Zeit ist ganz unab­hängig von der Branche eine wichtige Ressource; Ein­sparungs­potenziale verschaf­fen Unter­nehmen also Wett­bewerbs­vorteile – oder retten gar Leben. Unsere Artificial-Intelligence-Lösun­gen helfen Ihnen in den drei entschei­denden Bereichen, auf die Kapsch BusinessCom sich in der Arbeit mit Künst­licher Intelligenz fokussiert:

  • Gesundheitswesen
  • Kundenbetreuung
  • Fertigung

„Die Transparenz der Ergeb­nisse hat bei uns obers­te Priorität! Wir wol­len, dass alle Betei­ligten das Projekt ver­stehen, um nach­haltig daran arbei­ten zu können. Wir verwen­den daher vor­rangig Open-Source-Werk­zeuge.“

Sinan Tankaz, Head of Artifical Intelligence bei Kapsch BusinessCom 
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Ein Gesundheitswesen mit mehr Zeit für Patien­tInnen

Im Gesundheits­wesen unter­stützt Künstliche Intelli­genz in Form eines Assistenz­systems. Dabei werden Verknüp­fungen zwischen medizi­nischen Daten, Infor­mationen aus Patienten­ge­sprächen und Befun­den hergestellt, die Menschen natur­gemäß lang­samer oder gar nicht erken­nen würden. Dadurch werden für das medizi­nische Fach­personal neue Zusammen­hänge erkennbar und Dia­gnosen können auf einer umfas­senderen Basis gestellt werden. Das treibt auch die medizi­nische Forschung voran. Auf lange Sicht werden intelli­gente Assistenz­systeme selbständig Vor­schläge für Dia­gnosen und Behand­lungen machen und den Alltag von ÄrztInnen viel­fach erleichtern. Die damit gewon­nene Zeit kann für die Opti­mierung der indi­viduel­len Betreu­ung verwendet werden.

Praxis­beispiel Gesund­heits­wesen

Praxis­beispiel Gesund­heits­wesen

Dr. Julia Baumgartner ist Ärztin in einem Salz­burger Kranken­haus. Jeden Tag sammelt sie bei Ge­sprächen, Unter­suchungen oder in Kranken­akten Infor­mationen über ihre Patien­tInnen. Dank des Einsatzes intelli­genter Assistenz­systeme hat sie endlich mehr Zeit für die per­sönli­che Betreu­ung ihrer Patien­tInnen.

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Bots erhöhen die Betreuungsqualität 

Hohe Betreuungs­qualität ist ein wichtiger Aspekt bei der Kunden­zufriedenheit. Der Arbeits­alltag in Call­centern ist meist hektisch und der Zeitauf­wand enorm, wenn es darum geht, Kunden­probleme zu erfas­sen und effizient zu lösen. Infor­mationen aus einem Gespräch hier, E-Mail-Verkehr und Verträge dort: Die Daten sind meist über mehrere Abtei­lungen und Medien verteilt. Die Omni­channel-Customer-Interaction-Lösung von Kapsch BusinessCom verschafft Mitarbei­terInnen mehr Zeit für die Problem­lösung. Telefon­anrufe werden von Voice­bots übernom­men, um Online-Anfragen kümmern sich Chatbots. Parallel dazu wird die Kunden­situation bereits analysiert und erste Lösungs­vorschläge werden präsen­tiert. Die Mitar­beite­rInnen gewin­nen Zeit, können sich auf das Wesent­liche konzentrieren und die opti­male persönliche Betreu­ung ihrer Kun­dInnen sicher­stellen.
 

Praxis­beispiel Kunden­betreu­ung

Praxis­beispiel Kunden­betreu­ung

Die Vorteile der Omni­channel-Customer-Interaction-Lösung durfte Daniela Ebner, Ange­stellte in einem Call­center in Wien, bereits kennen­lernen. Durch den Einsatz von Chat- und Voicebots kann sie sich voll und ganz der persön­lichen Kunden­betreuung zuwenden.

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Automatisierung von Prozessen in der Produktion 

Im Produktions­bereich über­nehmen Artificial-Intelligence-Lösungen die Überwa­chung komplet­ter Produktions­prozesse. Unregel­mäßigkeiten werden so deutlich schneller fest­gestellt; die opti­sche Über­prüfung aller produ­zierten Artikel ersetzt die stich­proben­artige Qualitäts­kontrolle. Opti­mierungs­potenziale einzel­ner Prozesse werden schneller erkannt und um­gesetzt: auch die Einsatz­planung der Maschinen erfolgt weit­gehend auto­matisiert.
 

Praxis­beispiel Produktion

Praxis­beispiel Produktion

An den KI-Lösungen von Kapsch BusinessCom hat auch Ing. Fritz Langer Gefal­len gefun­den. Seiner Arbeit als Werks­leiter in einem Stahl­betrieb in der Nähe von Linz kann er durch die Unter­stützung innova­tiver Kapsch-Lösungen wesent­lich entspann­ter nachgehen.

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KI-Vorhaben erfolgreich angehen

Das Erstgespräch zwischen unseren Kun­dInnen und Kapsch BusinessCom ist der Start­schuss für jedes erfolg­reiche KI-Projekt. Nach der Analyse­phase und dem Proto­typing steht der finalen Implemen­tierung individuell konzi­pierter Modelle nichts mehr im Weg.

1. Analytics Discovery Workshop
2. Proof-of-Concept-Phase

3. Operationalisierung
4. kontinuier­liche Verbes­serung

Immer flexibel bleiben: Der Verlauf von Artificial-Intelligence-Projekten ist nie voll­ständig vorher­sehbar; einzelne Variablen und Teil­ziele können sich im Laufe des Projektes verän­dern. Kapsch BusinessCom reagiert rasch und flexibel, diese enor­me Reaktions­fähigkeit führt letzt­endlich zu einer zufrie­denstel­lenden Lösung.

Analytics Baseline Phase Ziele P r ototyping Plattform Setup Data Sc r eening V isualisierung Modellentwicklung Evaluierung Statistische Auswertung Operationalisierung

Blick in die Zukunft

In Zukunft müssen sich Unter­nehmen ernst­hafter, konzen­trierter und fokus­sierter als bisher mit Künst­licher Intelli­genz auseinander­setzen: Wie sind neue KI-Technologien verwendbar, welche Techno­logien können welche konkre­ten Problem­stellungen bewältigen? Sicher ist: Für die jeweiligen Use Cases gibt es die ent­sprechen­den KI-Techno­logien; als Unter­stützung kom­men Explainable AI und AI Engineering zum Einsatz.

Mithilfe von Explainable AI werden Techno­logien samt ihren Resul­taten für alle Betei­ligten nachvoll­ziehbar gemacht. Die verständ­liche Dar­stellung entspre­chender Algo­rithmen und Software-Lösungen sorgt auch dafür, dass die Techno­logien nachhaltig verwendet werden können.

Durch die Formulierung einer AI-Engineering-Strategie werden Perfor­mance, Skalier­barkeit, Interpre­tierbarkeit und Verläss­lichkeit von KI-Modellen verbes­sert – bleiben diese Aspekte unberück­sichtigt, wird jedes Modell scheitern. Schenkt man der Skalier­barkeit jedoch schon beim Proto­typing die nötige Aufmerk­samkeit, entstehen robuste, verläss­liche und vor allem verständ­liche Modelle. 

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