Glossar

Was sind KI-Services? Vorgefertigte KI-Funktionen für intelligente Automatisierung

KI-Services (Künstliche Intelligenz-Services) sind cloudbasierte oder On-Premise-Dienste, die Unternehmen und Entwicklern ermöglichen, KI-Technologien ohne tiefgehende eigene Forschung oder Entwicklung zu nutzen. Sie bieten vorgefertigte KI-Funktionen, die über APIs oder Software-Schnittstellen integriert werden können.

Arten von KI-Services

Diese KI-Services ermöglichen Unternehmen, ihre Prozesse effizienter zu gestalten, Kunden besser zu bedienen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen – oft ohne tiefgehende KI-Expertise im eigenen Team.

Sprachverarbeitung (NLP – Natural Language Processing)

Textanalyse, Sentiment-Analyse,
Übersetzungen
Beispiele: Google Cloud Natural Language, AWS Comprehend, IBM Watson NLP

Spracherkennung & Sprachsynthese

Umwandlung von Sprache in Text und umgekehrt
Beispiele: Google Speech-to-Text, Amazon Polly, Microsoft Azure Speech

Bilderkennung & Computer Vision

Objekterkennung, Gesichtserkennung, Texterkennung(OCR)
Beispiele: AWS Rekognition, Google Vision AI, OpenCV

Maschinelles Lernen & Modell-Training

Bereitstellung von Plattformen zur Entwicklung eigener KI-Modelle
Beispiele: TensorFlow, PyTorch, AWS SageMaker, Google AutoML

Empfehlungssysteme

Personalisierte Vorschläge basierend auf Nutzerdaten
Beispiele: Amazon Personalize, Google Recommendations AI

Automatisierung & RPA (Robotic Process Automation)

Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI
Beispiele: UiPath, Automation Anywhere, Microsoft Power Automate

Maschinelles Lernen & Modell-Training

Automatisierte Kundenkommunikation
Beispiele: Dialogflow, Amazon Lex, IBM Watson Assistant, DookuSense

Diese KI-Services nutzt der MDM Booster

Der MDM Booster nutzt verschiedene KI-gestützte Services, um das Stammdatenmanagement zu optimieren und zu automatisieren. Hier sind die wichtigsten KI-Funktionen:

1. Dublettenerkennung & Datenbereinigung (Computer Vision & NLP)

  • Erkennung und Entfernung von Dubletten mithilfe künstlicher Intelligenz
  • Automatische Korrektur fehlerhafter, unvollständiger oder inkonsistenter Stammdaten
  • Standardisierung von Datenformaten (z. B. Adressen, Namen, Artikelnummern)

2. Automatische Datenklassifikation (Machine Learning & NLP)

  • Identifikation von Datenmustern und Strukturen zur Kategorisierung von Stammdaten
  • Klassifizierung von Kundendaten, Lieferantendaten oder Artikelstammdaten
  • Verbesserung der Suchbarkeit und Analyse von Stammdaten

3. Datenanreicherung (KI-gestützte Entscheidungsunterstützung)

  • Ergänzung fehlender Informationen durch intelligente Datenverknüpfung
  • Automatische Datenvalidierung gegen externe Quellen oder Unternehmensrichtlinien

4. Automatisierte Datenzusammenführung (Entity Resolution & Matching-Algorithmen)

  • Zusammenführung von inkonsistenten oder mehrfach vorhandenen Stammdatensätzen
  • Erkennung von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Datenquellen

5. Prozessautomatisierung & Echtzeit-Monitoring (RPA & KI-gestützte Workflows)

  • Automatisierung von Stammdatenprozessen wie Neuanlage, Pflege und Migration
  • Überwachung und Echtzeit-Optimierung der Datenqualität

6. Unterstützung bei Datenmigrationen (Data Intelligence & Predictive Analytics)

  • Optimierung und Beschleunigung von Migrationen, z. B. zu SAP HANA oder Dynamics 365
  • Reduktion der Projektdauer um bis zu 80 Prozent durch intelligente Automatisierung

Der MDM Booster kombiniert verschiedene KI-Services, um Datenqualität, Konsistenz und Automatisierung im Stammdatenmanagement zu verbessern.

 

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