Maßgeschneiderte Lösungen
Individuelle KI-Software rund um Ihre Prozesse, von der Idee bis zum Einsatz.
- Extraktion von Forderungsdaten (NER-Modell)
- Informationserfassung von Kundenformularen via OCR
- Grammatik-Optimierung für Speech-to-Text-Transkripte
- Feature-Extraktion und Scoring aus Freitext
Lösungen
Extraktion von Forderungsdaten (NER-Modell)
Unser NER-Modell extrahiert vertrauliche Informationen aus Daten von Versicherungsunternehmen und sorgt so für eine präzise und sichere Verarbeitung, die Inkassoprozesse optimiert und beschleunigt.
Mehr erfahrenInformationserfassung von Kundenformularen via OCR
Die OCR-Lösung (Optical Character Recognition) macht maschinenschriftliche und digitale Texte auf Kundenformularen lesbar und extrahiert Informationen, erkennt Unterschriften und prüft Pflichtfelder, für eine vollständige und korrekte Verarbeitung.
Mehr erfahrenGrammatik-Optimierung für Speech-to-Text-Transkripte
Das Projekt bringt Texte aus unserem Speech-to-Text-Modell in eine grammatikalisch korrekte, gut verständliche Form. So werden sie für Kundenservice- und Callcenter-Prozesse besser nutzbar.
Mehr erfahrenFeature-Extraktion und Scoring aus Freitext
Das NER-Modell extrahiert Merkmale aus Freitext zur Analyse und unterstützt künftige Entscheidungen, indem es detaillierte und präzise Einblicke in Daten liefert und relevante Muster sichtbar macht.
Mehr erfahrenKundenspezifische LLM-Entwicklungen
Entwicklung kundenspezifischer LLMs, die maßgeschneiderte Antworten liefern, Nutzerfragen automatisch beantworten und Kundenserviceprozesse effizienter machen. Die Modelle sind auf konkrete Anforderungen optimiert.
Mehr erfahrenTextzusammenfassungs-Modelle
Unsere Modelle, die von Nutzern und Mitarbeitern eingegebene Informationen zusammenfassen, machen große Datenmengen verständlich und heben schnell die wichtigsten Punkte hervor.
Mehr erfahrenErleben Sie es mit Ihren eigenen Inhalten
Starten Sie einen kostenlosen Test in der Klassifier-Web-App oder buchen Sie eine Demo, wir zeigen es Ihnen mit Ihren eigenen Daten.