Highlite – KI-gestützte Dokumentenanalyse

Nutzen Sie unser Tool Highlite zur KI-gestützten Analyse Ihrer Dokumente und finden Sie in wenigen Schritten relevante Stellen in Ihren Dokumenten – formatunabhängig, mit geringem Aufwand und einer hohen Skalierbarkeit.

Übersicht

Intelligente Dokumentenanalyse

Sie wollen relevante Informationen aus einer großen Menge an Dokumenten heraussuchen und übersichtlich darstellen? Mit gängigen Mitteln ist dies nur mit hohem manuellen und zeitlichen Aufwand möglich.

Vereinfachen Sie die Dokumentenanalyse: Künstliche Intelligenz in Form von Natural Language Processing (NLP) identifiziert relevante Textpassagen und Inhalte, hebt diese hervor, klassifiziert und extrahiert sie.

Hiervon profitiert beispielsweise das Aktuariat bei der AVB-Analyse im Migrationsprojekt: Highlite liefert alle relevanten Aspekte der Versicherungsbedingungen zum Beispiel zu einem spezifischen Geschäftsvorfall. Auf Basis dieser Auswertung kann das Aktuariat in die fachliche Analyse gehen und die Daten für das Zielsystem vorbereiten. 

Ihre Vorteile

Alle relevanten Aspekte auf einen Blick

Highlite ermöglicht Ihnen das Durchsuchen großer Datenmengen und die übersichtliche Darstellung wichtiger Informationen. Profitieren Sie darüber hinaus von folgenden Vorteilen: 

Zeit sparen

Strukturierte und komprimierte Darstellung relevanter Passagen

Hohe Präzision

Die hohe Präzision der Anwendung sorgt dafür, dass keine wichtigen Informationen verloren gehen.

Einfache Bedienung

Ohne Programmier- oder KI-Kenntnisse problemlose Bedienung möglich.

Konfigurierbar

Welche Klassen von Textabschnitten (z.B. Varianten einer Kündigungsklausel) für den Anwendungsfall relevant sind, definieren Sie – das Modell ist hochgradig anpassungsfähig.

Maximale Transparenz

Die menschlichen Experten behalten das letzte Wort.

Sicherer Betrieb

Umfassende Möglichkeiten des Monitorings und der Governance über schlankes Cloud-Hosting-System.

Konsistenz

Der Algorithmus bewertet Texte beständig und zuverlässig.

Unsere Leistungen

Highlite in Ihrem Unternehmen

Die Anpassung von Highlite beginnt mit einer PoC-Phase. Dadurch ist es möglich, sehr früh eine erste datengetriebene Einschätzung zu erlangen. Nach einer Go/No-Go Entscheidung wird die Analyse dann auf den gesamten Bestand Ihrer Dokumente ausgeweitet. Wir unterstützen Sie sowohl technologisch als auch im Bereich Projektmanagement:

  • Use-Case Identifizierung: Wie können wir NLP bei Ihnen gewinnorientiert einsetzen?
  • Aufbereitung der zu labelnden Daten
  • Unterstützung im Labeling-Prozess
  • Training der Algorithmen
  • Bereitstellung des Tools Highlite als Service und Applikation
  • Überwachung des bereitgestellten Modells
Ablauf

In fünf Schritten zur KI-gestützten Dokumentenanalyse

Bis die KI eine performante Unterstützung bietet, müssen Algorithmen trainiert werden. Aus den Policen werden, unter Verwendung moderner OCR-Techniken, Rohdaten extrahiert, die wiederum verschiedene Preprocessing-Schritte durchlaufen, bis sie schließlich zum Trainieren der Algorithmen verwendet werden.

Das Labeling bleibt in Ihrer Hand. Welche Klassen von Textabschnitten (z.B. Varianten einer Kündigungsklausel) für den Anwendungsfall relevant sind, definieren Sie. Die restlichen Schritte übernimmt Highlite:

1 EXTRACTION:

  • Einlesen verschiedener Dateiformate mittels OCR-Engine
  • Auflösen typischer Probleme (z.B. Wasserzeichen, Footer)

2. LABELING:

  • Labeln der Klassen/Arten von Textabschnitten, die für Anwendungsfall relevant sind
  • Klassifizieren der Trainingsdaten mit dem Fachbereich (Zuordnung der Textpassagen)

3. DATA-CLEANING:

  • Entfernen von Sonderzeichen & Stoppwörtern
  • Transformation der Wörter auf Grundform
  • Auflösung von Aufzählungen

4. ML-READY:

  • Überführen des Texts in numerische Form eines Vektorraumes
  • Verschiedene Möglichkeiten der numerischen Repräsentation

5. ML-CLASSIFICATION:

  • Auswahl von Algorithmen
  • Tuning von Hyperparametern
  • Evaluation resultierender Modelle
Podcast

Highlite im Einsatz: KI im Migrationsprojekt

Das manuelle Sichten der AVBs stellt im Migrationsprojekt eine Mammutaufgabe dar. Im enowa Podcast Insurance. Explorers. beleuchten unsere Kollegen Torsten Gillessen, Managing Partner bei enowa, und unsere KI-Experten Stefan Raab und Maximilian Lorenz, wie KI-gestützte Dokumentenanalyse den Arbeitsschritt effizienter gestaltet. 

Ich möchte Podigee-Inhalte aktivieren und stimme zu, dass externe Daten geladen werden (siehe Datenschutz).
One-Pager

One-Pager Highlite

Alle Eckpunkte rund um die KI-gestützte Textanalyse am Beispiel der AVB-Analyse finden Sie im One-Pager zusammengefasst.

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Matthias Müller
CSO und Managing Partner
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