Convit Globe

KI Assistant Solutions

Das Navigationssystem in der Datenflut: einfache Arbeitsabläufe der KI überlassen durch intelligente Bots für Kommunikations- und Retrieval-Workflows und mehr.

KI Assistant Solutions

Datenpotenziale gewinnbringend
nutzen – mit intelligenten Assistenten
für Kommunikation, Distribution,
Metadaten- und Content-Analyse. 

Künstliche Intelligenz ist der Schlüssel zur Aufbereitung und Analyse von Daten, das Navigationssystem durch teilweise unbekannte Datenräume. Convit ist auf Analyse- und Retrieval-Anwendungen spezialisiert, die Daten aus verschiedensten, strukturierten und unstrukturierten Quellen integrieren. Eine manuelle Aufarbeitung ist oftmals gar nicht möglich oder mit deutlich mehr Aufwand verbunden.

Unsere Algorithmen analysieren Datensätze und deren Relevanz über inhaltliche und Nutzer-generierte Faktoren. Fortgeschrittenere Dienste können sich selbst weiterentwickeln: Sie lernen durch Benutzerinteraktion oder übernehmen gleich einen Teil der Kommunikation mit dem Nutzer.

Das Spektrum der intelligenten Assistenten ist groß. Wir passen die Dienste dem Bedarf unserer Kunden genau an – vom einfachen Analysebaustein bis zum interaktiven KI Bot ist alles möglich.

Produktdetails

Verbessern Sie Ihre Informations- und Content-Workflows: durch Automatisierung, Assistance und Mining Services.

Jeder Anwendungsfall (Use Case) ist einzigartig: Ob Lernprobleme, Datenlage, Algorithmen – wichtig ist es, jeden einzelnen Fall individuell zu analysieren. Gemeinsam mit Ihrem Convit Experten finden Sie heraus, ob Ihr Use Case ein Lernproblem ist und welche Datenquellen Sie benötigen. Convit unterstützt Sie bei der Implementierung eines PoCs und übernimmt auf Wunsch die produktive Implementierung der Lern-, Klassifikations- und Retrieval-Workflows. Auf der Basis von Cassandra und Spark skalieren KI-Anwendungen für große Datenmengen.

Analytics ist der zentrale Baustein jeder Smart Data Application. Convit bietet adaptierbare Microservices im Bereich Textmining (z.B. Named Entity Recognition, Keyword Extraction) sowie Linking (z.B. Normdaten) und Spotting (z.B. Wikipedia Entitäten oder Entitäten aus Unternehmensdatenbanken) an, die sich nahtlos auf den integrierten Datenbestand anwenden lassen. Ziel ist es, die Qualität der Daten zu erhöhen und Verknüpfungen aufzudecken und nutzen zu können.

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