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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