Generative KI-Software-Entwicklung

Generierung realistischer elektronischer Patientenakten (EMRs)/medizinischer Gesundheitsakten (MHRs) für weitere medizinische Simulationen oder Personalschulungen ohne Datenschutzbedenken.

Verarbeitung großer Informationsmengen, um aussagekräftige oder wesentliche Teile zu extrahieren. Dies trägt zur Automatisierung des Gesundheitswesens bei, verringert den manuellen Aufwand für eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung oder Überwachung und ermöglicht die automatische Erstellung medizinischer Berichte.

Generierung von Verbindungen oder Codonsequenzen für die präklinische Forschung (Lab-in-the-Loop) auf der Grundlage bekannter Elastizitäten, Umgebungen und Targets mit Schwerpunkt auf Kostenoptimierung und breiterer Abdeckung.

Beschleunigung des Forschungsprozesses und Bereitstellung sicherer Testmöglichkeiten durch Generierung von Kombinationen von Faktoren und Pathogenen für weitere Simulationen unter Berücksichtigung von Anforderungen, Verteilungen und Wertebereichen.

Optimierung von Produktmerkmalen durch Generierung von Marketingbeschreibungen und ansprechenden Designs auf Basis aktueller Trends, um den Kundennutzen, den Wettbewerbsvorteil und die durchschnittliche Warenkorbgröße zu erhöhen.

Verbesserung von Kundensegmentmerkmalen und -kontrollen für weitere Simulationen und präzisere Kampagnen zur Steigerung der Kundenbindung und des SKU-Umsatzes.

KI im Marketing kann helfen, Botschaften für effiziente Werbung zu generieren und den Werbezyklus zu beschleunigen, um Konversionsraten und Markenbewusstsein zu steigern.

Sichere und personalisierte Kommunikation, die dem Kunden hilft, bessere Entscheidungen zu treffen, indem ihm die am besten geeigneten Waren und Dienstleistungen angeboten werden. Diese Empfehlungen können auf der Grundlage der gesammelten Konversationen weiter verbessert werden, was zu einer stärkeren Kundenbindung führt.

Abgleich von Daten auf der Grundlage eines semantischen Verständnisses von Kontoauszügen, Berichten und der Struktur der Aktiva und Passiva sowie Abgleich der Konsolidierung mit den gemeldeten Daten. Dies unterstützt die Automatisierung des Finanzwesens und ermöglicht die Beschleunigung von Prozessen und die Rationalisierung von Kreditentscheidungen bei gleichzeitiger Minimierung menschlicher Fehler.

Erleichterung der Kundenkommunikation für eine bessere Kundenbindung und Up-/Cross-Selling-Möglichkeiten unter Berücksichtigung historischer Informationen und aktueller Trends.

Automatisiertes Gen AI-Modul, das aktuelle Richtlinien und aufsichtsrechtliche Aktualisierungen versteht und Berichte erstellen kann. Das Ergebnis ist ein geringeres Risiko der Nichteinhaltung von Vorschriften und der damit verbundenen Strafen.

Überwachen und bewerten Sie Märkte mit einem LLM-basierten Agenten, der Anlageempfehlungen ausspricht und dabei hilft, höhere ESG-Punktzahlen und Renditen zu erzielen, indem neue Chancen und innovative Nischen wie Green Finance identifiziert werden.

LLM-basierte Agenten, die auf einem analytischen System aufbauen, können zusätzliche Marktdaten und Expertenmeinungen sammeln, um erweiterte Marktübersichten und Empfehlungen zu generieren, die Finanzinstituten helfen, ihre taktische und strategische Vision zu verbessern.

Verbesserung der Medien- und Inhaltsgenerierung auf der Grundlage der beliebtesten Themen oder sogar Begriffe unter Berücksichtigung der Vorlieben und Werbepläne des Nutzers.

Verkürzung der Postproduktionszeit auf der Grundlage multimodaler generativer Modelle (Text2Bild, Text2Video) mit geringeren Qualifikationshürden und der Möglichkeit, Rohmaterial einfach wiederzuverwenden.

Realistische computergenerierte Bilder (CGI), Text, Ton, Video und KI-generierte Kunst ermöglichen schnelles Prototyping und verkürzen die Markteinführungszeit für neue Produkte, insbesondere in den Bereichen Marketing, Spiele usw.

Reduzierung der Bearbeitungszeit und der Betriebskosten durch automatisierte Informationsbeschaffung und Unfallbegutachtung, automatisierte Informationsweitergabe und Zuweisung von Sachbearbeitern.

Anweisungsbasierte LLMs für Formulare und Datenanalyse von Versicherungsobjekten, Zuordnung von Eingaben zu Policen, um Risiken zu vermeiden und menschliche Fehler (Betrug) bei der Risikobewertung zu reduzieren.

Aufbau eines LLM-basierten Empfehlungssystems mit der Funktionalität, die Möglichkeiten und Einschränkungen von Versicherungspolicen mit erkannten Verbrauchs- und Bedarfsmustern zu kombinieren, um die Kundenbindung zu verbessern.

Erkennung von Risikomustern aus versicherten Merkmalen und dynamische Anpassung der Prämien auf der Grundlage von Kundengesprächen und unter Berücksichtigung traditioneller Risikoparameter.

Verbesserung des Kundenengagements im Produktverkauf und im Schadenmanagement (Reporting) durch sichere und verifizierte Adapter auf Basis von LLMs, um die Kosten im Kundenservice durch 24/7-Support zu senken.

Aufbau von Konversationsschnittstellen zu bestehenden ERP-Daten, DWHs, Dashboards und prädiktiven Analysemodulen für schnellere Entscheidungsfindung und effektives Schwachstellenmanagement.

Ein WMS (Warehouse Management System), das Informationen aus verschiedenen Quellen integriert und die Prozesssteuerung erleichtert, indem es dem Personal in Echtzeit Handlungsvorschläge unterbreitet. Dieses Tool erfordert keine speziellen Kenntnisse und kann eine Schnittstelle in natürlicher Sprache (benutzerdefinierte LLM) enthalten, um zusätzliche Automatisierung zu ermöglichen und menschliche Fehler zu reduzieren.

Abrufen und Zusammenfassen von Informationen aus verschiedenen Zollformularen, Versandpapieren, Rechnungen und anderen unstrukturierten Dokumenten, um Prozesse zu beschleunigen und manuelle Arbeit zu reduzieren.

Automatische Erstellung von Kommunikationsvorlagen, E-Mails, Bestellungen und Berichten auf der Grundlage des Kapazitätsplanungssystems sowie Unterstützung des Kundensupports bei Versanddetails. KI-Chatbots können die Betriebskosten senken und die Antwortzeiten verkürzen.

Automatische Überwachung öffentlicher Daten zu Wetter, Preisen, Trends und Eigenschaften von Lieferanten sowie Analyse neuer Wettbewerber, um schnelle und effiziente Entscheidungen oder Strategieanpassungen vorzuschlagen.

Einsatz einer konfigurierten Kette von LLM-basierten Agenten zur Verknüpfung verschiedener Prozesse (von der Kommunikation bis zur Bestellung oder Planung) und zur Erleichterung von Reaktionen und Entscheidungen, um Betriebsabläufe zu optimieren, Fehler zu vermeiden und die interne Effizienz zu steigern.

Anreicherung vorhandener Datensätze mit KI-generierten Mustern, Erzeugung künstlicher Umgebungen oder Kombination beliebiger Faktoren (elastizitätsbasiert) für schnellere In-Silico-Simulationen, Tests und weiteres ML-Modelltraining.

Generierung von Erscheinungsbildern oder dynamischen Benutzerschnittstellen für nahtlose Fernmanipulation oder virtuelles Mitarbeitertraining, um menschliche Fehler zu reduzieren, Automatisierung einzuführen und die Wissensspeicherung zu verbessern.

Anreicherung vorhandener Prototypendatensätze mit KI-generierten Objekten und Netzen auf der Grundlage vorhandener Anforderungen, um die Modellierungs- und Prototypingzeiten zu verkürzen und die Konformität und Standardisierung von 3D-Objekten zu gewährleisten.

Einsatz von LLM-basierten Agenten zur automatisierten Suche, Filterung und Klassifizierung von Lieferanteninformationen auf der Grundlage von Nützlichkeit und vordefinierten Bedingungen. Auf diese Weise können Unternehmen Verhandlungen und die Vorbereitung von Ausschreibungen erleichtern und die interne Effizienz steigern.

Beschleunigung von Design und Prototyping unter Berücksichtigung exogener Risiken (Seismik, menschliches Versagen) und Kosteneffizienz (Standort, Größe, I/O, etc.) mit modernen multimodalen Ansätzen.

Automatisierung des Beschaffungsprozesses, einschließlich Verhandlungen und Rechnungsstellung, mit SOTA-gesicherten LLMs zur Beschleunigung operativer Aktivitäten und zur Reduzierung von Leerlaufzeiten und Verzögerungen durch menschliches Versagen.