Geschäftsproblem
Die Beschaffung verfügte über Daten, die große Mengen an unstrukturiertem Text enthielten, die schwer konsistent zu interpretieren waren, was die Automatisierung einschränkte und die Abhängigkeit von manuellem Fachwissen zunahm.
Ergriffene Maßnahmen
· Verwendet Fähigkeiten zum semantischen Abgleichum unformatierte Ausschreibungstexte zu interpretieren und zu strukturieren.
· Angewandtes Verständnis auf Dokument- und Textebene zur Unterstützung von Klassifikationsworkflows.
· Ermöglicht den algorithmischen Abgleich zwischen Freitexteinträgen und standardisierten Klassifikationsstrukturen, bei Bedarf mit menschlicher Validierung.
Erreichte Ergebnisse
· Verbesserte Interpretierbarkeit unstrukturierter Daten.
· Unterstützte Genauigkeit und Konsistenz der KI-gestützten Ausgabenklassifizierung.
· Geringere Abhängigkeit von manueller Interpretation bei wiederkehrenden Aktivitäten.
Frage zum Kontaktformular: Blockieren unstrukturierte Einkaufsdaten die Automatisierung?
