Daten mit KI extrahieren – Automatische Informationsextraktion mit dem MDM Booster

Daten mit KI extrahieren hilft Unternehmen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten automatisch zu gewinnen. Der MDM Booster kombiniert semantisches Textverstehen mit der Identifikation, Klassifikation und Extraktion von Personen, Organisationen, Orten und weiteren Schlüsselbegriffen. So lassen sich Daten effizient strukturieren, manuelle Copy-&-Paste-Aufgaben vermeiden und Inhalte schnell für weitere Geschäftsprozesse nutzbar machen.

KI-Funktion testen

Named Entity Recognition (NER) und semantisches Textverstehen

Named Entity Recognition (NER) ist eine KI-Technologie, die bestimmte Begriffe in einem Text automatisch erkennt und klassifiziert. Dazu gehören Personennamen, Orte, Unternehmen oder Datumsangaben. Im Rahmen der KI-gestützten Datenextraktion bildet NER die Grundlage, um strukturierte Informationen aus unstrukturierten Texten zu gewinnen.

Semantisches Textverstehen geht darüber hinaus und analysiert nicht nur einzelne Begriffe, sondern auch deren Bedeutung im Kontext. Dadurch versteht die KI Zusammenhänge und Beziehungen zwischen Wörtern und kann Texte intelligent interpretieren und Daten extrahieren.

Beispiel:
Ein System liest den Satz „Apple wurde 1976 von Steve Jobs gegründet.“

NER erkennt: „Apple“ (Unternehmen), „1976“ (Datum), „Steve Jobs“ (Person)
Semantisches Verstehen erkennt zusätzlich: „Apple“ ist kein Obst, sondern eine Firma, und „Steve Jobs“ ist der Gründer.

Praxisbeispiel: Automatisierte Analyse von Kundenfeedback – effizient Daten extrahieren mit KI-gestütztem Textverstehen

Ein E-Commerce-Unternehmen erhält täglich hunderte Kundenbewertungen und Support-Anfragen per E-Mail, Chat und Social Media. Diese enthalten wertvolle Informationen über Kundenzufriedenheit, Produktqualität und mögliche Probleme. Um diese Daten gezielt zu extrahieren, setzt das Unternehmen auf semantisches Textverstehen mit künstlicher Intelligenz.

Herausforderung: Relevante Daten aus unstrukturiertem Feedback extrahieren

Kundenanfragen liegen in unstrukturierter Form vor (E-Mails, Rezensionen, Support-Tickets).
Manuelle Analyse der Texte relativ zeitaufwendig und ineffizient.
Fehlende Strukturierung erschwert die Identifizierung von Trends und häufigen Problemen, da sich relevante Daten nicht effizient extrahieren lassen.

Lösung: KI-gestützte Named Entity Recognition (NER) und Semantisches Textverstehen

Das Unternehmen setzt eine KI-Lösung ein, die automatisch relevante Begriffe und deren Bedeutung im Kontext erkennt, um gezielt Daten zu extrahieren.

So funktioniert es:

NER identifiziert wichtige Begriffe wie Produktnamen, Kundennamen, Kaufdatum, Beschwerdegrund oder Fehlerbeschreibung
Informationen werden in die Felder des Ticket- oder CRM-Systems übertragen

Ergebnis: Automatisiert Daten extrahieren und Supportprozesse optimieren

✔ Entlastung der Experten – Informationen werden automatisch erkannt, Daten extrahiert und dem Support-Team strukturiert zur Verfügung gestellt
✔ Homogenisierung der Informationen – Tippfehler oder Varianten werden homogenisiert und ermöglichen so eine einfachere Zuordnung
✔ Sprachübergreifende Verarbeitung – Das KI-Modell kann einfach und schnell für wenige bekannte Begriffe oder Spezialwissen trainiert werden, um noch gezielter Daten zu extrahieren

Dank der automatisierten Textanalyse mit KI kann das Unternehmen die Kundenzufriedenheit steigern, Trends besser erkennen und seine Produkte und Services optimieren.

Typische Beispiele für Semantisches Textverstehen und Named Entity Recognition (NER)

Duplikate erkennt der MDM Booster problemlos innerhalb einer oder einer Vielzahl von Datenquellen aus unterschiedlichen Systemen.

Einsatzgebiet: Kundenservice, Produktmanagement, Marketing

Automatisierte Verarbeitung von E-Mails, Chatverläufen und Bewertungen, um Kundenzufriedenheit und häufige Probleme zu erkennen.
Automatische Themenanalyse (z. B. „Produktfehler“, „Versandverzögerung“).
Extraktion relevanter Entitäten wie Produktnamen, Kundenstandorte oder Servicezeiten.

Beispiel:
Eine E-Mail mit „Mein iPhone 13 hat einen Defekt und die Garantie ist abgelaufen“ wird automatisch analysiert:

NER erkennt: „iPhone 13“ als Produkt, „Garantie“ als Vertragsbezug
Semantisches Verstehen erkennt: Bei dieser Störungsmeldung handelt sich um keinen Garantiefall

Einsatzgebiet: Compliance, Rechtsabteilungen, Vertragsmanagement

Automatische Erkennung von Parteien, Fristen, Vertragsgegenständen und Zahlungsbedingungen.
Semantische Analyse zur Bewertung von Risiken und Verpflichtungen.
Vergleich ähnlicher Klauseln in Verträgen zur Konsistenzprüfung.

Beispiel:
Ein Unternehmen verarbeitet eine Vielzahl von Wartungsverträgen. Ein KI-System soll erkennen, bei welchem Kunden Wartungen durchzuführen sind und ob im Fall eines Garantieanspruchs die Bedingungen erfüllt wurden.

Einsatzgebiet: Medien, Marktanalysen, Reputationsmanagement

Erkennung von Personen, Unternehmen, Orten und Ereignissen in Nachrichtenquellen.
Semantische Verknüpfung, um Zusammenhänge und Trends zu erkennen.
Automatische Kategorisierung von Themen für gezielte Berichterstattung.

Beispiel:
Ein Nachrichtenportal analysiert täglich hunderte Artikel. Die KI erkennt automatisch, wenn ein Unternehmen mit einer Kontroverse in Verbindung gebracht wird und alarmiert die Redaktion.

Einsatzgebiet: Gesundheitswesen, Pharma, Forschung

Extraktion von Diagnosen, Medikamenten, Behandlungsmethoden und Studienergebnissen.
Automatische Kategorisierung medizinischer Berichte nach Symptomen und Erkrankungen.
Unterstützung bei der automatisierten Patientenakte-Analyse.

Beispiel:
Ein Krankenhaus scannt Arztberichte. Die KI erkennt automatisch die Begriffe „Diabetes Typ 2“ und „Metformin“ und ordnet diese den Feldern innerhalb des Patienteninformationssystems zu.

Einsatzgebiet: Marketing, Marktforschung, Trendanalysen

Identifikation von Unternehmen, Marken und Influencern in Social-Media-Posts.
Sentiment-Analyse zur Erkennung von positiven und negativen Trends.
Automatische Einordnung von Themen in Produktkategorien oder Marktsegmente.

Beispiel:
Ein Unternehmen möchte wissen, wie Kunden über eine neue Produktlinie denken. Die KI analysiert Social-Media-Posts und erkennt, über welche Produkte, Ereignisse und Unternehmen gesprochen wird.

Einsatzgebiet: Einkauf, Logistik, E-Commerce

Automatische Extraktion von Produktinformationen aus Produktbildern, wie z.B. Volumen, Produktname oder Inhaltsstoffe
Extraktion von Produktinformationen aus Produktbeschreibungen innerhalb von Excel-Dateien, die Lieferanten bereitgestellt haben
Identifikation und Extraktion von Informationen aus öffentlichen Quellen, wie z.B. Webseiten, Vorschriften oder Datenbanken

Beispiel:
Ein E-Commerce-Unternehmen nutzt KI, um aus Produktbeschreibungen automatisch Markennamen, technische Spezifikationen und Kategorien zu extrahieren.

Hauptmerkmale NER und semantisches Textverstehen

Automatisierte Informationsextraktion

Der MDM Booster identifiziert und extrahiert automatisch wichtige Daten wie Adressen, Organisationen, Abmessungen, Liefertermine oder Rechnungsnummern aus E-Mails und Dokumenten.

Zuordnung in Echtzeit

Mittels individuell trainierter KI-Modelle werden Daten automatisiert zugeordnet – selbst für Spezialwissen, wie z.B. Abkürzungen, Strukturformeln oder seltene Sprachen.

Konfidenz

Die KI-Lösung MDM Booster liefert Ihnen zu jedem einzelnen Feld, dass extrahiert wurde, Informationen zur Verlässlichkeit (der Konfidenz) mit. Anwender können über die Konfidenz schnell und einfach entscheiden, ob eine Einzelfallprüfung oder eine automatisierte Weiterverarbeitung erfolgen soll.

Multilinguale Verarbeitung: Mit der KI-Plattform MDM Booster lassen sich effizient, einfach und schnell KI-Modelle für eine Vielzahl von Sprachen trainieren.

MDM Booster

Automatisierte Textanalyse mit Künstlicher Intelligenz

Der MDM Booster ermöglicht eine automatisierte und präzise Analyse von Texten, um Schlüsselbegriffe, Entitäten und Zusammenhänge zuverlässig zu identifizieren und zu extrahieren. Mittels Künstlicher Intelligenz (KI) erkennt das System relevante Begriffe für eine Vielzahl von Anwendungsbereichen, wie z.B. dem Kundenservice, der Verwaltung von Verträgen oder der Stamdatenverwaltung.

7 Tage kostenlos testen

Nahtlose Integration und maßgeschneiderte Modelle

Dank offener Standards und einer Vielzahl von Schnittstellen (APIs) lässt sich der MDM Booster problemlos in bestehende MDM-, ERP-, PIM- oder CRM-Systeme integrieren. Unterstützt werden Standardformate wie z.B. SQL, CSV, Excel, OpenAPI und S3, sodass eine reibungslose Weiterverarbeitung über Systemgrenzen hinweg problemlos möglich ist.

Individuelle KI-Modelle für maßgeschneiderte Texterkennung
Der MDM Booster erlaubt das Training individueller KI-Modelle, die speziell auf unternehmensspezifische Anforderungen zugeschnitten sind – ohne jegliche KI-Expertise. Die Experten aus dem Produkt- und Prozessbereich werden so in die Lage versetzt, ihre eigenen KI-Modelle zu trainieren und Innovation in Ihrem Unternehmen voranzutreiben.

Mit der KI-gestützten Textanalyse des MDM Boosters sparen Unternehmen Zeit, erhöhen die Datenqualität und nutzen ihre Textdaten effizient für optimierte Prozesse.

Anwendungsfälle für NER und semantisches Textverstehen

Support-Tickets

Bei Support-Tickets, E-Mails oder Kundenanfragen kann semantisches Textverstehen dabei helfen, Anliegen präzise zu verstehen, zu kategorisieren und die Informationen optimal für die Experten vorzustrukturieren.

Verträge & rechtliche Dokumente

Insbesondere bei rechtlich relevanten Dokumenten ist eine exakte Interpretation der Inhalte wichtig. Trainieren Sie mit dem MDM Booster individuelle KI-Modelle für die automatisierte Erkennung und Extraktion von Vertragsbedingungen, Fristen, Haftungsausschlüsse oder Ansprechpartnern.

Kundenservice

Kundenanfragen liegen oftmals in schriftlicher Form vor. Verarbeiten Sie mit der KI-Lösung MDM Booster automatisiert Tickets oder Anfragen und generieren Sie passende Vorschläge für nachfolgende Handlungen.

Demo Termin

Lernen Sie den MDM Booster im Kontext semantsiches Textverstehen und Erkennung von Eigennamen kennen. Unternehmen erhalten mit dem MDM Booster eine leistungsfähige KI-Software, mit der sich Texte automatisiert verarbeiten, Informationen extrahieren und Funktionen wie semantisches Textverstehen optimal umsetzen lassen.

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