Einfluss von KI-gestütztem Text Mining für den Geschäftserfolg

Im privaten Bereich gehören Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz (KI) mittlerweile zum Alltag: Spracherkennungsprogramme wie Siri, digitale Assistenten wie Alexa oder Smart Home-Apps sind nur einige davon. Auch für Unternehmen bietet der Einsatz von KI großes Potential, um die Arbeitsabläufe zu verbessern, die Effizienz zu steigern, mehr Umsatz zu generieren und somit wettbewerbsfähiger zu werden. Doch viele Unternehmen stehen vor der Frage, welche konkreten Möglichkeiten die Nutzung von KI ihrem Geschäft bietet und wie sie die Vorteile auf den Unternehmensalltag übertragen können.

Dabei liegt das Rohmaterial für einen breiten KI-Einsatz in den Unternehmen in Form von Big Data bereits vor. Laut einer Studie von IBM sind geschäftsrelevante Informationen unstrukturiert und in großen Datenmengen verborgen.

„80 % der weltweit anfallenden Daten sind immer noch unstrukturiert und können nicht automatisch ausgewertet werden.“

IBM-Studie, 2019

Täglich kommen zudem neue Textdokumente hinzu, die mithilfe der klassischen IT schwer verarbeitet werden können. Die Sicherstellung der Datenqualität ist deswegen von besonderer Bedeutung. Insbesondere im Hinblick auf die kontinuierlich wachsenden hohen Datenvolumina rückt somit die Analyse unstrukturierter Daten verstärkt in den Fokus, um die verborgenen relevanten Informationen aufzudecken und übersichtlich darzustellen. Die abgeleiteten Erkenntnisse aus der Analyse und Aufbereitung der Big Data dienen dabei als Grundlage für kontinuierliche Verbesserungsprozesse mit direktem Geschäftsnutzen für Unternehmen. Eine geeignete Schlüsseltechnologie ist das sogenannte „Text Mining“.

Text Mining ist eine Technologie der KI, die mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) den freien bzw. unstrukturierten Text in Dokumenten und Datenbanken in normalisierte, strukturierte Daten umwandelt. Die Verwendung von KI-gestütztem Text Mining hat in den letzten Jahren stark zugenommen, da sich die verfügbaren unstrukturierten Informationen sowohl in ihrer Relevanz als auch in ihrer Menge exponentiell angestiegen sind. Für Unternehmen kann die Verarbeitung natürlicher Sprache dazu beitragen, Bedeutungszusammenhänge in Texten zu erkennen und automatisch zu verarbeiten, um datengesteuerte Entscheidungen zur Geschäftsoptimierung zu treffen.

In der Praxis nutzen Unternehmen diese KI-basierte Technik für eine Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben. Zu den möglichen Anwendungsgebieten zählen zum Beispiel die Erfassung und Bewertung von Stammdaten, Gruppierung von Dokumenten in unterschiedliche Kategorien, Generierung von Buchungssätzen auf Basis eingelesener Belege oder die Prüfung aktueller Newsfeeds.

Ein weiterer wichtiger Use Case ist der Einsatz von Chatbots, mit der durch den Einsatz von KI Online-Chat-Kommunikationen geführt werden können, ohne dass ein direkter Kontakt zu einem Mitarbeiter hergestellt werden muss. So ist es möglich, gängige Serviceanfragen durch die KI autonom zu lösen, womit der Kundenservice erheblich entlastet wird.

Anwendungsbeispiele zum KI-gestützten Text Mining

Die folgenden Text Mining-Beispiele zeigen, wie sich die praktische Anwendung unstrukturierter Datenverwaltungstechniken auf die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen auswirken kann.

Kundendienst

Sowohl Text Mining als auch die Verarbeitung natürlicher Sprache sind häufige Anwendungen in der Kundenbetreuung, um die Customer Experience zu verbessern. Dabei werden verschiedene Datenquellen wie Umfragen, Trouble Tickets und Informationen aus Kundenanrufen genutzt, um die Qualität, Effektivität und Geschwindigkeit bei der Problemlösung zu verbessern. Mithilfe von Text Mining kann so eine schnelle, automatisierte Reaktionszeit auf Kundenanliegen erreicht werden, wodurch die Abhängigkeit von Call-Center-Agenten bei der Problemlösung drastisch reduziert wird.

Risikomanagement

Unabhängig von der Branche ist eine unzureichende Risikoanalyse eine der häufigsten Gründe für Störungen und Ausfälle im Betrieb. Die Anwendung von automatisierter Textverarbeitung eignet sich daher in allen Branchen und Bereichen, in denen Risiken zu managen sind. Mithilfe von Text Mining können selbst größte Datenmengen mit tausenden Textdateien im Petabyte-Umfang analysiert werden und sorgen so für eine Risikominderung dank einer verbesserten Datenbasis. Das ist insbesondere bei der Verarbeitung von Finanzdaten sehr vorteilhaft, um beispielsweise Zahlungsfähigkeiten besser abschätzen zu können.

Prävention von Cyber-Kriminalität

Die Anonymität des Internets und die große Anzahl an Kommunikationsdiensten, die über das Internet betrieben werden, tragen zum erhöhten Risiko internetbasierter Straftaten bei. Hier erleichtern Text Mining-Intelligence und Anti-Kriminalitäts-Anwendungen die Prävention von Cyber-Kriminalität für Unternehmen, Strafverfolgungsbehörden oder Geheimdienste.

Online Marketing

Digitale Werbung ist ein neues und wachsendes Anwendungsgebiet von Text Mining. Im Vergleich zum traditionellen Cookie-basierten Ansatz, wo Informationen aus dem Browsing-Verlauf gezogen werden, bietet kontextbezogene Werbung eine höhere Genauigkeit. Alle Textinformationen können auf einer Seite verarbeitet werden, die der Nutzer gerade betrachtet. Mithilfe der Textanalyse können diese nach Schlagwörtern und Themen durchsucht werden, die für das Schalten von Werbung relevant sind. Damit fällt es leichter, jedem Nutzer Werbung anzuzeigen, die für ihn gerade aktuell ist, wobei die Privatsphäre des Benutzers vollständig geschützt bleibt.

Spam-Filterung

Spam tritt in Form unerwünschter E-Mail-Nachrichten auf und sorgt sowohl für Nutzer als auch Internet-Provider für Ärgernis. Insbesondere für letztere entstehen hohe Kosten für die Filterung von Spam-Nachrichten. Die automatisierte Textanalyse hilft dabei, unnatürliche Sprache oder Inhalte mit geringem Wert zu erkennen.

Social Media

Social Media wird zunehmend von Unternehmen als wertvolle Quelle für die Markt- und Kundenanalyse erkannt. Die Menge und Struktur der Daten machen eine Verarbeitung jedoch oft schwierig.  Hier können automatisierte Prozesse entscheidende Vorteile bieten. Der Einsatz von Text Mining kann Unternehmen dabei helfen, die Kundenbedürfnisse zu analysieren und die Wahrnehmung ihrer Marke zu verstehen.

Fazit

Viele Unternehmen sitzen noch auf einem ungenutzten Berg von wertvollen Informationen. Dabei ist Wissen über Kunden, Märkte und Wettbewerber in der heutigen Informationsgesellschaft ein zunehmend bedeutender Erfolgsfaktor für Unternehmen. Durch Text Mining bzw. KI-gestützte Textanalyse und -verarbeitung können die relevanten Informationen, die in der Regel als unstrukturierte Daten vorliegen, zugänglich gemacht und für den Geschäftserfolg weiterverwertet werden.

Die mVISE AG besitzt das Know-how und die Expertise, um Sie im Umgang mit großen Datenmengen zu unterstützen und einen effizienten Weg zu finden, aus diesen Daten zu profitieren. Unsere Experten-Teams stehen für die Entwicklung von Lösungen in bedeutenden IT-Themen, mit dem Ziel, ihr etabliertes Geschäftsmodell zukunftssicher zu machen und gleichzeitig neue, profitable Geschäftsmodelle zu identifizieren. Gerne beraten wir Sie in einem unverbindlichen Gespräch.

Einfluss von KI-gestütztem Text Mining für den Geschäftserfolg

Im privaten Bereich gehören Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz (KI) mittlerweile zum Alltag: Spracherkennungsprogramme wie Siri, digitale Assistenten wie Alexa oder Smart Home-Apps sind nur einige davon. Auch für Unternehmen bietet der Einsatz von KI großes Potential, um die Arbeitsabläufe zu verbessern, die Effizienz zu steigern, mehr Umsatz zu generieren und somit wettbewerbsfähiger zu werden. Doch viele Unternehmen stehen vor der Frage, welche konkreten Möglichkeiten die Nutzung von KI ihrem Geschäft bietet und wie sie die Vorteile auf den Unternehmensalltag übertragen können.

Dabei liegt das Rohmaterial für einen breiten KI-Einsatz in den Unternehmen in Form von Big Data bereits vor. Laut einer Studie von IBM sind geschäftsrelevante Informationen unstrukturiert und in großen Datenmengen verborgen.

„80 % der weltweit anfallenden Daten sind immer noch unstrukturiert und können nicht automatisch ausgewertet werden.“

IBM-Studie, 2019

Täglich kommen zudem neue Textdokumente hinzu, die mithilfe der klassischen IT schwer verarbeitet werden können. Die Sicherstellung der Datenqualität ist deswegen von besonderer Bedeutung. Insbesondere im Hinblick auf die kontinuierlich wachsenden hohen Datenvolumina rückt somit die Analyse unstrukturierter Daten verstärkt in den Fokus, um die verborgenen relevanten Informationen aufzudecken und übersichtlich darzustellen. Die abgeleiteten Erkenntnisse aus der Analyse und Aufbereitung der Big Data dienen dabei als Grundlage für kontinuierliche Verbesserungsprozesse mit direktem Geschäftsnutzen für Unternehmen. Eine geeignete Schlüsseltechnologie ist das sogenannte „Text Mining“.

Text Mining ist eine Technologie der KI, die mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) den freien bzw. unstrukturierten Text in Dokumenten und Datenbanken in normalisierte, strukturierte Daten umwandelt. Die Verwendung von KI-gestütztem Text Mining hat in den letzten Jahren stark zugenommen, da sich die verfügbaren unstrukturierten Informationen sowohl in ihrer Relevanz als auch in ihrer Menge exponentiell angestiegen sind. Für Unternehmen kann die Verarbeitung natürlicher Sprache dazu beitragen, Bedeutungszusammenhänge in Texten zu erkennen und automatisch zu verarbeiten, um datengesteuerte Entscheidungen zur Geschäftsoptimierung zu treffen.

In der Praxis nutzen Unternehmen diese KI-basierte Technik für eine Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben. Zu den möglichen Anwendungsgebieten zählen zum Beispiel die Erfassung und Bewertung von Stammdaten, Gruppierung von Dokumenten in unterschiedliche Kategorien, Generierung von Buchungssätzen auf Basis eingelesener Belege oder die Prüfung aktueller Newsfeeds.

Ein weiterer wichtiger Use Case ist der Einsatz von Chatbots, mit der durch den Einsatz von KI Online-Chat-Kommunikationen geführt werden können, ohne dass ein direkter Kontakt zu einem Mitarbeiter hergestellt werden muss. So ist es möglich, gängige Serviceanfragen durch die KI autonom zu lösen, womit der Kundenservice erheblich entlastet wird.

Anwendungsbeispiele zum KI-gestützten Text Mining

Die folgenden Text Mining-Beispiele zeigen, wie sich die praktische Anwendung unstrukturierter Datenverwaltungstechniken auf die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen auswirken kann.

Kundendienst

Sowohl Text Mining als auch die Verarbeitung natürlicher Sprache sind häufige Anwendungen in der Kundenbetreuung, um die Customer Experience zu verbessern. Dabei werden verschiedene Datenquellen wie Umfragen, Trouble Tickets und Informationen aus Kundenanrufen genutzt, um die Qualität, Effektivität und Geschwindigkeit bei der Problemlösung zu verbessern. Mithilfe von Text Mining kann so eine schnelle, automatisierte Reaktionszeit auf Kundenanliegen erreicht werden, wodurch die Abhängigkeit von Call-Center-Agenten bei der Problemlösung drastisch reduziert wird.

Risikomanagement

Unabhängig von der Branche ist eine unzureichende Risikoanalyse eine der häufigsten Gründe für Störungen und Ausfälle im Betrieb. Die Anwendung von automatisierter Textverarbeitung eignet sich daher in allen Branchen und Bereichen, in denen Risiken zu managen sind. Mithilfe von Text Mining können selbst größte Datenmengen mit tausenden Textdateien im Petabyte-Umfang analysiert werden und sorgen so für eine Risikominderung dank einer verbesserten Datenbasis. Das ist insbesondere bei der Verarbeitung von Finanzdaten sehr vorteilhaft, um beispielsweise Zahlungsfähigkeiten besser abschätzen zu können.

Prävention von Cyber-Kriminalität

Die Anonymität des Internets und die große Anzahl an Kommunikationsdiensten, die über das Internet betrieben werden, tragen zum erhöhten Risiko internetbasierter Straftaten bei. Hier erleichtern Text Mining-Intelligence und Anti-Kriminalitäts-Anwendungen die Prävention von Cyber-Kriminalität für Unternehmen, Strafverfolgungsbehörden oder Geheimdienste.

Online Marketing

Digitale Werbung ist ein neues und wachsendes Anwendungsgebiet von Text Mining. Im Vergleich zum traditionellen Cookie-basierten Ansatz, wo Informationen aus dem Browsing-Verlauf gezogen werden, bietet kontextbezogene Werbung eine höhere Genauigkeit. Alle Textinformationen können auf einer Seite verarbeitet werden, die der Nutzer gerade betrachtet. Mithilfe der Textanalyse können diese nach Schlagwörtern und Themen durchsucht werden, die für das Schalten von Werbung relevant sind. Damit fällt es leichter, jedem Nutzer Werbung anzuzeigen, die für ihn gerade aktuell ist, wobei die Privatsphäre des Benutzers vollständig geschützt bleibt.

Spam-Filterung

Spam tritt in Form unerwünschter E-Mail-Nachrichten auf und sorgt sowohl für Nutzer als auch Internet-Provider für Ärgernis. Insbesondere für letztere entstehen hohe Kosten für die Filterung von Spam-Nachrichten. Die automatisierte Textanalyse hilft dabei, unnatürliche Sprache oder Inhalte mit geringem Wert zu erkennen.

Social Media

Social Media wird zunehmend von Unternehmen als wertvolle Quelle für die Markt- und Kundenanalyse erkannt. Die Menge und Struktur der Daten machen eine Verarbeitung jedoch oft schwierig.  Hier können automatisierte Prozesse entscheidende Vorteile bieten. Der Einsatz von Text Mining kann Unternehmen dabei helfen, die Kundenbedürfnisse zu analysieren und die Wahrnehmung ihrer Marke zu verstehen.

Fazit

Viele Unternehmen sitzen noch auf einem ungenutzten Berg von wertvollen Informationen. Dabei ist Wissen über Kunden, Märkte und Wettbewerber in der heutigen Informationsgesellschaft ein zunehmend bedeutender Erfolgsfaktor für Unternehmen. Durch Text Mining bzw. KI-gestützte Textanalyse und -verarbeitung können die relevanten Informationen, die in der Regel als unstrukturierte Daten vorliegen, zugänglich gemacht und für den Geschäftserfolg weiterverwertet werden.

Die mVISE AG besitzt das Know-how und die Expertise, um Sie im Umgang mit großen Datenmengen zu unterstützen und einen effizienten Weg zu finden, aus diesen Daten zu profitieren. Unsere Experten-Teams stehen für die Entwicklung von Lösungen in bedeutenden IT-Themen, mit dem Ziel, ihr etabliertes Geschäftsmodell zukunftssicher zu machen und gleichzeitig neue, profitable Geschäftsmodelle zu identifizieren. Gerne beraten wir Sie in einem unverbindlichen Gespräch.

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