- Automatische Datenextraktion durch künstliche Intelligenz_

Welche Vorteile bietet die automatische Datenextraktion für Unternehmen?

Die automatische Datenextraktion mit künstlicher Intelligenz (KI) aus E-Mails, Nachrichten und Dokumenten bietet eine Reihe von Vorteilen aus Unternehmenssicht:

• Zeit- und Kosten­ersparnis:
  Automatisierte Daten­extraktion kann den Zeitaufwand und die Kosten für manuelle Datenanalysen und -erfassung erheblich reduzieren. Viele Prozesse werden durch Automatisierung erst möglich.
• Intelligente Kunden­interaktionen:
  Mit der Fähigkeit, Informationen aus Texten wie E-Mails oder sozialen Medien zu extrahieren, können Unternehmen ihre Kunden besser verstehen und Anfragen sogar automatisiert beantworten. Zum Beispiel können Anfragen nach Angeboten für standardisierte Leistungen (etwa Druck­erzeugnisse oder Transporte) direkt vom System beantwortet werden oder als Auftrag in das Auftrags­system fließen.
• Verbesserte Genauigkeit:
  Menschliche Datenanalyse ist anfällig für Fehler, vor allem bei routinemäßigen, monotonen Aufgaben. KI-gestützte Daten­extraktion kann menschliche Fehler reduzieren und die Genauigkeit der extrahierten Informationen verbessern.
• Echtzeitanalyse:
  KI-Systeme können große Mengen an Text in Echtzeit analysieren, was besonders in dynamischen Geschäfts­bereichen nützlich sein kann, in denen eine schnelle Entscheidungs­findung wichtig ist.
• Skalierbarkeit:
  KI-Systeme können problemlos auf größere Datenmengen skaliert werden. Während eine manuelle Daten­extraktion bei großen Datenmengen unpraktikabel wird, kann ein KI-System mit zunehmender Datenmenge sogar besser funktionieren.
• Compliance und Risikomanagement:
  Durch die automatische Extraktion und Analyse von Daten aus Unternehmens­dokumenten kann die Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften überwacht und Risiken besser gemanagt werden.

Welche Herausforderungen birgt die automatische Datenextraktion mit Hilfe von KI?

Trotz dieser Vorteile sind bei der Implementierung solcher Systeme auch Herausforderungen zu berücksichtigen, wie beispiel­sweise Datenschutz und Sicherheit, die Qualität und Relevanz der extrahierten Daten und die Notwendigkeit, das System ständig zu überwachen und anzupassen, um sicherzustellen, dass es wie beabsichtigt funktioniert.

Wie funktioniert die Datenextraktion mit KI?

Die Daten­extraktion aus Texten mit ChatGPT, oder allgemein mit großen Sprach­modellen (Large Language Models, LLMs), basiert auf der Fähigkeit dieser Modelle, menschliche Sprache zu „verstehen“ und semantische Zusammenhänge in Texten zu erkennen. Im Kern handelt es sich dabei um eine automatisierte Textanalyse. Der grundlegende Prozess sieht wie folgt aus:

• Prompt-Erstellung:
  Die erste Stufe der Daten­extraktion besteht in der Erstellung eines sogenannten Prompts. Ein Prompt ist eine genaue Anweisung in natürlicher Sprache, die an das Modell gerichtet wird. Zum Beispiel könnte man ChatGPT bitten: „Wie viele Mitarbeiter sind in dem Unternehmen beschäftigt, das in diesem Bericht erwähnt wird?“ Diese Prompts sollten spezifisch und klar formuliert werden, da sie die Qualität der Ergebnisse stark beeinflussen.
• Datenverarbeitung:
  Nach der Eingabe des Prompts und des zu analysierenden Textes analysiert das Modell den Kontext und generiert eine Antwort. Das Modell extrahiert die relevanten Daten aus dem Text, indem es seine Fähigkeit zur semantischen Verarbeitung nutzt. Es handelt sich also nicht um eine einfache Schlüssel­wortsuche, sondern um eine tiefere Analyse der Textbedeutung.
• Kontextauswahl:
  Bei langen Texten, wie Geschäfts­berichten, die die maximale Textlänge einer Einzel­abfrage des Modells überschreiten, wird eine Technik namens „semantische Einbettung“ (Semantic Embedding) verwendet. Mit dieser Technik werden thematisch ähnliche Text­abschnitte ermittelt und nur diese relevanten Kontext­informationen an das Modell übergeben.
• Parsing und Formatierung:
  Nachdem ChatGPT eine Antwort geliefert hat, wird diese oft noch weiterverarbeitet, um sie in ein standardisiertes Format zu überführen, das von nachgelagerten Computer­systemen leichter verarbeitet werden kann. In manchen Fällen kann das Modell auch dazu gebracht werden, direkt im gewünschten Ausgabeformat zu antworten.

Wie kann cronn Unternehmen bei der automatischen Datenextraktion unterstützen?

Als Software­entwickler verfügt cronn über Erfahrungen aus hunderten Projekten und steht Kunden mit Rat und Tat zur Seite. Um eine automatisierte Daten­extraktion zu ermöglichen, geht cronn wie folgt vor:

Unsere Analysten und Software­entwickler

1. beraten Sie zum Einsatz, Nutzen und Kosten der Nutzung der LLMs
2. suchen für Sie das passende Sprach­modell heraus und beachten dabei Ihre individuellen Anforderungen
3. trainieren gegebenenfalls das Model für Ihren Einsatz­zweck (Finetuning)
4. programmieren die notwendigen Prompts, die für Daten­extraktion benötigt werden
5. erstellen einen maßgeschneiderten Service für Sie, der Nachrichten oder Dokumente entgegennimmt oder lädt und die gewünschten Informationen extrahiert
6. hosten diesen Service in der Cloud oder stellen ihn für die Integration in Ihrer IT-Landschaft (on-premises) zur Verfügung
7. unterstützen Sie bei der Integration des Services in bereits vorhandene Software
8. übernehmen die Pflege der Prompts und des Services, damit Sie von Aktualisierungen profitieren und sicherheits­kritische Updates verwenden können

Fazit

Die KI-gestützte Daten­extraktion aus E-Mails, Nachrichten und Dokumenten spart Zeit und entlastet das Personal. Sie eröffnet neue Analyse­möglichkeiten, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zugänglich waren.

Der Erfolg dabei beruht vor allem auf effektivem Prompt-Engineering und speziellen Textverarbeitungs­techniken. Der fortgeschrittene Ansatz zur Textanalyse kann in vielen Anwendungs­fällen nützlich sein, er birgt jedoch Einschränkungen hinsichtlich des Daten­schutzes und der Sicherheit.