Insiders Technologies und Debeka stellen Cognitive Classification mit Deep Learning vor
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Fachkonferenz der Versicherungsforen Leipzig thematisiert die Möglichkeiten von KI und selbstlernenden Systemen in Versicherungen. Vortrag der Projektpartner zur Einführung von Cognitive Classification bei der Debeka.
(PresseBox) - Insiders Technologies, technologisch führender Anbieter von Software für Cognitive Process Automation, berichtet auf der Fachkonferenz „KI und selbstlernende Systeme in Versicherungen“ gemeinsam mit seinem Kunden Debeka über die Verarbeitung bildhafter Dokumente im Input Management mit einem neuen Verfahren. Erstmalig wurden dabei bild- und textbasierte Klassifizierer in einem integrierten Ansatz kombiniert. Die Ergebnisse sind beeindruckend und heben das Input Management der Versicherungsgruppe auf ein neues Level.
Unter dem Titel „Cognitive Classification – Automatisierte Bilderkennung mit Deep Learning Technologien“ stellen die Partner das gemeinsame Projekt auf der Konferenz vor. Seit vielen Jahren nutzt die Debeka die Lösungen von Insiders Technologies bereits sehr erfolgreich zur Spartentrennung, Klassifizierung und Verarbeitung von Eingangsdokumenten.
Dabei erwies sich die korrekte Erkennung bildhafter Eingangsdokumente wie Ausweise, Urkunden oder Fotos von Unfallschäden oder Immobilien für die rein textbasierten Klassifizierer als schwierig bis unmöglich. Einige dieser Dokumentklassen mussten folglich bisher vollständig manuell klassifiziert werden. So entstand die Idee, den klassischen Classifier um eine Bildklassifikation mit Deep Learning zu erweitern. Der neue Cognitive Classifier von Insiders verbindet die beiden Klassifikationsverfahren Text- und Bilderkennung intelligent und nahtlos miteinander.
„Wir haben hier gemeinsam mit unserem Partner Insiders Technologies am echten Use Case eine KI-Lösung zum Einsatz gebracht, die absolut am Puls der Zeit ist“, erklärt Marc Drewing, Gruppenleitung Inputmanagement beim Debeka Versicherungsverein a.G.. „Wir können unsere bewährten Prozesse jetzt noch effektiver nutzen und den Automatisierungsgrad weiter erhöhen.“
Der Cognitive Classifier von Insiders sorgt für einen enormen Automatisierungseffekt bei der Debeka: In der Sparte Bausparkasse, in der die meisten Bilder auflaufen, beträgt die Nacherfassungsquote nun weniger als 16 Prozent.
„Mit dem Cognitive Classifier steht nun eine universelle Lösung für die Klassifikation von Dokumenten und Fotos zur Verfügung, die alle bestehenden Ansätze in den Schatten stellt“, ergänzt Christian Bokelmann, Prokurist und Leiter Key Account Management bei Insiders Technologies. „Das Projekt stößt in der Branche bereits auf großes Interesse.“
Auf der Präsenzveranstaltung der Versicherungsforen Leipzig GmbH werden am 17. und 18. Mai 2022 in Leipzig Berichte und praktische Anwendungsbeispiele aus Versicherungshäusern und darüber hinaus zu den Themen KI, selbstlernende Systeme, maschinelles Lernen, automatisierte Entscheidungsfindung und Explainable AI präsentiert. Sie richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus den zentralen und dezentralen Bereichen von Versicherungsunternehmen, insbesondere in den Abteilungen IT, Prozessmanagement, Betriebsorganisation, Datenmanagement, Vertrieb und Marketing sowie Schaden.
Weitere Informationen zur Veranstaltung und die Möglichkeit zur Anmeldung gibt es hier:
https://www.versicherungsforen.net/veranstaltungen/fachkonferenz-ki-und-selbstlernende-systeme-2022
Weitere Informationen über den Hersteller intelligenter Software auf Basis von Künstlicher Intelligenz: https://www.insiders-technologies.de/
Insiders Technologies ist das erfolgreichste Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI). Das vielfach ausgezeichnete Produkthaus ist technologisch führender und marktetablierter Anbieter von KI-basierter Software für intelligente Prozessautomatisierung. Über 3.000 Unternehmen weltweit setzen für ihre Dokumentverarbeitung und Kundenkommunikation auf Insiders Produkte und Cloud-Services. https://www.insiders-technologies.com/
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Datum: 12.05.2022 - 11:12 Uhr
Sprache: Deutsch
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