Vernetzte Gesellschaft: Digitaler Arbeitsplatz

Optimale Informationsbeschaffung durch Cognitive Search

Künstliche Intelligenz verändert die unternehmensweite Suche nach Informationen grundlegend. Enterprise-Search-Lösungen sind durch KI-Verfahren zunehmend in der Lage „mitzudenken“. Diese Cognitive-Search-Systeme verstehen auch die Absicht hinter einer Suche.

Der Nutzen:
Passgenaue und relevante Daten, die Mitarbeiter für ihre Arbeit benötigen, liegen schnellstmöglich vor.

 

Vielseitige Anwendungen von Cognitive Search

Hinter der Cognitive-Search-Lösung der IntraFind Software AG steht der iFinder5 elastic.

Der iFinder unterstützt zahlreiche Anwendungsszenarien, die über klassische Informationssuche hinausgehen – angefangen von Chatbots über die automatische Posteingangsklassifikation bis hin zur automatisierten Beobachtung von Märkten und Trends.

KI-Technologien für Enterprise Search und Content Analytics

Zur Analyse von großen Datenmengen und insbesondere zur intelligenten Suche kommt die hier dargestellte, von IntraFind selbst entwickelte KI-Suite für die Analyse von Texten und unstrukturierten Informationen zum Einsatz.

Wichtigste Features einer modernen Suche am Arbeitsplatz
  • Natural Language Processing:
    Cognitive-Search-Anwendungen können natürlichsprachliche Suchanfragen verarbeiten. Die Nutzer erhalten passende Ergebnisse zu kompletten Fragesätzen, die mit „wer“, „wie“, „was“, „wo“ oder „wann“ beginnen.
  • Cognitive Recommendations:
    Machine Learning optimiert die Reihenfolge der Suchergebnisse. Der Aufbau der Trefferlisten wird danach ausgerichtet, wie häufig die Kollegen aus derselben Abteilung bestimmte Suchergebnisse angeklickt haben.
  • Themen-Erkennung:
    Machine-Learning-Verfahren ermöglichen eine Tiefenanalyse von Texten und können dadurch Dokumente thematisch erfassen und bewerten. Auf dieser Grundlage lassen sich die Suchmaschinen um beliebige themenbasierte Suchfilter erweitern.
  • Semantische Netze:
    Auf Basis von Graphdatenbanken werden Beziehungen, Verknüpfungen und Hierarchien zu Suchergebnissen präsentiert. Damit lassen sich beispielsweise Experten für bestimmte Themen im Unternehmen leichter finden und in einem Knowledge-Graphen zusätzliche Informationen zur normalen Trefferliste einblenden.
  • Semantische Suche:
    Die Suchmaschine schlägt zu einer Sucheingabe automatisch weitere relevante Ergebnisse und Begriffe vor. Die Nutzer werden dadurch auf Informationen aufmerksam gemacht, an die sie bei ihrer Suche vielleicht noch gar nicht gedacht haben.
  • Entitäten-Erkennung:
    Regelbasierte Verfahren ermöglichen die Identifikation von Entitäten wie Personennamen, Produktbezeichnungen, Orten und sogar von ganzen Textklauseln. Damit lassen sich etwa kritische Stellen von Verträgen gezielt finden.
  • Suchprofile:
    Suchergebnisse können personenbezogen oder nutzergruppenspezifisch ausgegeben werden. Indem sich bestimmte Dokumente oder Dateitypen nach oben pushen lassen, steigt die Relevanz der Ergebnisse innerhalb einer Trefferliste.

So funktioniert Cognitive Search mit iFinder5 elastic

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