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DataSpark - Services
Wir schaffen echten Mehrwert
durch Künstliche Intelligenz.
DataSpark hilft Ihnen dabei, die richtigen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen zu identifizieren und diese schnell und risikominimal umzusetzen. In kurzen Sprint-Zyklen entwickeln wir Ihre Use Cases vom funktionierenden KI-Prototypen zum finalen Produkt. Das erreichen wir mit innovativen Tools und Technologien für Datenanalyse, Automation sowie maschinelles Lernen in Kombination mit unserem selbst entwickelten Vorgehensmodell für "schlanke" KI-Projekte: Lean AI.
Advanced Analytics
In einem zunehmend kompetitiven Marktumfeld ist es von zentraler Bedeutung für Unternehmen, die Bedürfnisse von Kunden und Geschäftspartnern zu antizipieren und dem Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein. Um die dafür notwendigen Erkenntnisse zu gewinnen, nutzen wir Analyseverfahren auf Basis von maschinellem Lernen und wenden diese auf bekannte sowie bisher unerschlossene Datenquellen an.
Intelligent Automation
Klassisches RPA (Robotic Process Automation) lässt sich schnell für einfache Aufgaben umsetzen. Geht es aber um komplexere Prozesse, wie z.B. Kreditentscheidungen, ist der Einsatz von maschinellem Lernen erforderlich und auch die Interaktion des Roboters mit dem Menschen muss Berücksichtigung finden. Hier setzen wir mit unserer KI-Kompetenz an und realisieren anspruchsvolle RPA-Lösungen.
Unsere Mission
Wir unterstützen Unternehmen dabei,
künstliche Intelligenz einfacher und schneller als
bisher anzuwenden und wertbringend zu nutzen.
Katarina Kunz, Engagement Manager
Company
Experts in Data and AI
Bei DataSpark zu arbeiten heißt, aktiv Zukunft zu gestalten: die wettbewerbsfähige Zukunft unserer Kunden und die eigene Zukunft als Mitarbeiter*in im Bereich der Schlüsseltechnologien des 21. Jahr-hunderts. Namhafte Kunden aus unterschiedlichen Branchen setzen bereits erfolgreich auf die Beratungs- und Entwicklungsleistungen von DataSpark, um echten Mehrwert aus Daten und KI zu erzeugen.
Kunden
"Die Berater von DataSpark haben unsere fachlichen Problemstellungen in strukturierten Workshops verinnerlicht. Basierend auf den zur Verfügung gestellten Daten konnten sie direkt passende digitale, analytische Lösungsansätze entwickeln und verständlich präsentieren. Insgesamt haben die Projektergebnisse von DataSpark unseren Fachbereich davon überzeugt, dass maschinelles Lernen und Advanced Analytics in Kombination mit einem 'schlanken Vorgehen' einen erheblichen Mehrwert bringen kann."
Dr. Bernhard Steinmetz, Abteilungsleiter
BASF Coatings GmbH
Projekte und Use Cases
Vorhersage des
Customer Lifetime Value
Viele Einzelhändler, allen voran Online-Retailer, verwenden bereits datengesteuerte Ansätze, um Kunden zu segmentieren, die zu einem höheren Gesamtwert führen. Mit Hilfe von maschinellem Lernen kann ein viel genauerer Ansatz gewählt werden, um den zukünftigen Wert bestimmter, individueller Kunden abzuschätzen. Diese Zahl kann dann auf in die Entscheidungsfindung eingebunden werden, um sicherzustellen, dass die kurzfristigen Kosten gegen den Wert einer langfristigen Kundenbeziehung abgewogen werden.
Intelligente
Dokumentenverarbeitung
Über 80 % aller Geschäftsdaten sind in unstrukturierte Formate wie papierhafte Dokumente, E-Mails, Bilder und PDF-Dokumente eingebettet. Die intelligente Extraktion und Strukturierung von Informationen aus diesen Quellen ist das Tor zur Automatisierung des Löwenanteils von Geschäfts-prozessen, die heute auf manuellen Eingaben und Eingriffen beruhen. So kann z.B. der Procure-to-Pay-Prozess in einem Fertigungsbetrieb von Bestellung über Lieferschein und Rechnung bis zur Zahlung automatisiert werden.
Erkennung betrügerischer
Schadenmeldungen
Der jährliche Schaden durch Versicherungsbetrug beläuft sich allein im Kfz-Bereich auf rund 5 Milliarden Euro. Zeitgemäße Methoden des maschinellen Lernens ermöglichen, automatisiert betrügerische Schadensmeldungen zu erkennen. Durch die Kombination von strukturierten und unstrukturierten Daten (multimodales Lernen) lässt sich die Vorhersagegenauigkeit solcher Methoden signifikant erhöhen. Der Einsatz solcher Technologien spart einerseits Verlust- und Regulierungskosten und fördert andererseits durch kurze Bearbeitungszeiten die Kundenzufriedenheit.
Churn Prevention mit Hilfe von Next Best Actions
Das frühzeitige Erkennen von Kunden mit dem Risiko einer vorzeitigen Abwanderung eröffnet die Möglichkeit, rechtzeitig effektive Handlungen mit dem Ziel der Kundenbindung einzuleiten. Hierzu wird ein KI- Modell für die Vorhersage der Kundenabwanderung trainiert und in einen RPA-Roboter integriert, welcher auf dieser Basis eine Entscheidung für die passende Kundenbindungsmaßnahme auslöst. Durch den Einsatz dieser Lösung kann ein Kredit- institut die Kündigungsrate bei bevorstehender Pro- longation um mehrere Prozentpunkte reduzieren.
Partner
Innovative Technologien und Partner für Analytics und Robotics
Als unabhängiger Beratungs- und Entwicklungsdienstleister unterstützen wir Sie gerne bei der Auswahl der geeigneten Tools und Technologien.
Dabei können wir auf unsere langjährige Erfahrung sowie bestehende Partnerschaften mit den laut Gartner Magic Quadrant führenden Anbietern für Data Analytics, Robotic Process Automation und KI zurückgreifen. Darüber hinaus beherrschen unsere Mitarbeiter*innen den Umgang mit etablierten Open- Source-Technologien genauso wie mit kommerzielle Produkten und Plattformen.
