AI. Innovation. Alles dazwischen.

Die auch als dynamische Preisgestaltung oder Demand Pricing bezeichnete Preisoptimierung ermöglicht Unternehmen die Optimierung von Preisabschlägen. Optimale Abschläge minimieren die Kannibalisierung und maximieren gleichzeitig den Umsatz. Dynamische Preise sind eine der einfachsten Transformationen, die ein Unternehmen erreichen kann. Sie wirken sich direkt auf das Endergebnis aus und können innerhalb weniger Tage eingeführt werden.

Indem Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Waren hergestellt werden, die typischerweise zusammen bestellt werden, kann Kommissionszeiten drastisch reduziert werden.

Empfehlungssystem nutzen Kundendaten, um Kunden mit personalisierten Empfehlungen per E-Mail, Website-Suche oder über andere Kanäle zu halten und zu verbessern.

Damit Fehlfunktionen oder schlechte Wartung nicht zu teuren Ausfallzeiten führen, prognostiziert ein Algorithmus das Risiko eines Geräteausfalls und die Notwendigkeit einer Wartung.

AI kann Servicefälle voraussagen und damit die Genauigkeit bei der Planung von Service und Wartung erhöhen.

Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Ihre Bestands- und Lieferkettenoptimierung auf die nächste Stufe zu heben

Vorhersage des Energiebedarfs und Steuerung der Energieproduktion.

Durch den Einsatz von Entitäts- und Stimmungsanalyse können E-Mails automatisch klassifiziert werden, wodurch bis zu 40% weniger manuelle Arbeit notwendig ist.

Unternehmen können mit Hilfe von Chatbots eine Art dynamischere FAQ Seite erstellen oder sie intern als Werkzeug zur Produktivitätssteigerung der eigenen Mitarbeiter nutzen.

Finanzielles Risiko-Scoring

Automatisierte Beobachtung von Nebenwirkungsclustern in Patientenfeedbacks, Foren oder EHRs, z. B. nach Launch eines neuen Medikaments.

Extraktion relevanter Infos aus E-Mails, Formularen oder Fotos zur Vorqualifizierung von Haftpflicht- und Kaskoschäden.

NLP analysiert Arztbriefe und Klinikberichte auf Klarheit, Risiken und medikamentöse Hinweise für eine strukturiertere Kommunikation mit Patient:innen.

Machine Learning klassifiziert Krankenhausfälle für Abrechnung und Qualitätssicherung schneller, nachvollziehbar und auditfähig.

Automatisiertes Durchsuchen und Zusammenfassen tausender Studien zu Proteinverhalten, Rezeptorwirkung oder Metabolisierung.

Automatisches Auslesen, Zuordnen und Weiterverarbeiten von Lieferscheinen, Frachtbriefen und Rechnungen.

Nach Leufkens et al. (2012) werden bei typischen Koloskopie-Screenings 22 % - 28 % der Polypen und 20 % - 24 % der Adenome übersehen. Durch maschinelles Lernen kann das 2D-Livebild der Koloskopie in ein 3D-Modell des Dickdarms rekonstruiert werden, in dem Segmente hervorgehoben werden, die einer zusätzlichen Abdeckung bedürfen.

Vorhersagemodelle für Bettenauslastung, Notaufnahmezahlen oder personalintensive Leistungen verbessern Planung & Schichtsteuerung.

Frühzeitige Identifikation von Verzögerungen, Engpässen oder Dateninkonsistenzen mit Hilfe von überwachten und unüberwachten Lernverfahren.

Risikoanalyse und dynamische Entwicklungen im Anlage- und Kapitalmarktbereich – mit Hilfe von Vorhersagemodellen auf tagesaktuellen Parametern.

Computer Vision zur Identifikation und Klassifikation von Paketen, Paletten oder beschädigten Einheiten.