MRH Trowe wollte die manuelle Dokumentenprüfung und Datenextraktion automatisieren, um Zeit zu sparen und die Genauigkeit zu verbessern.
✔︎ Kürzere Überprüfungszeit
✔︎ Höhere Genauigkeit bei der Extraktion von Schlüsseldaten
MRH Trowe wollte die manuelle Dokumentenprüfung und Datenextraktion automatisieren, um Zeit zu sparen und die Genauigkeit zu verbessern.
✔︎ Kürzere Überprüfungszeit
✔︎ Höhere Genauigkeit bei der Extraktion von Schlüsseldaten
Die Bank of Ireland hatte das Ziel, ihre Rechtsprüfungsprozesse zu vereinfachen, indem sie mithilfe generativer KI auf AWS komplexe Dokumentenzusammenfassungen und Vertragsanalysen automatisierte.
✔︎ KI-gesteuerte Dokumentenzusammenfassung
✔︎ Sichere, skalierbare AWS-basierte Lösung
IMG ARENA musste seine Datenplattform modernisieren und skalieren, um Milliarden von Datenpunkten in Echtzeit zu verarbeiten und so eine schnellere Bereitstellung für Wett- und Medienpartner zu ermöglichen.
✔︎ Datenverarbeitung in Echtzeit und in großem Maßstab
✔︎ Cloud-native AWS-Analyseplattform
Foxintelligence musste seine E-Commerce-Analyseplattform verbessern, um große Mengen an Transaktionsdaten schneller und effizienter verarbeiten zu können.
✔︎ Skalierbare Cloud-Infrastruktur
✔︎ Echtzeit-Analysefunktionen
Immune Algorithmics musste seine KI-gesteuerte biomedizinische Forschungsplattform modernisieren, um große genomische Datensätze zu verarbeiten und die Krankheitsmodellierung zu beschleunigen.
✔︎ Cloud-optimierte KI-Workflows
✔︎ Schnellere Verarbeitung genomischer Daten
TextKernel wollte skalierbare, kosteneffiziente generative KI für das Parsen von Lebensläufen in großen Mengen erforschen, um die Genauigkeit zu verbessern und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken.
✔︎ 40% Kostenreduzierung
✔︎ 2× schnelleres CV-Parsing
Calm zielt darauf ab, personalisierte Inhaltsempfehlungen zu verbessern, indem es kontextbezogenes Wissen hinzufügt und die Genauigkeit durch KI und ML verbessert.
✔︎ 25 % genauere Empfehlungen
✔︎ 100%ige Erklärbarkeit der Vorschläge
MRH Trowe wollte die manuelle Dokumentenprüfung und Datenextraktion automatisieren, um Zeit zu sparen und die Genauigkeit zu verbessern.
✔︎ Kürzere Überprüfungszeit
✔︎ Höhere Genauigkeit bei der Extraktion von Schlüsseldaten
Nonacus musste komplexe genomische Sequenzierungsworkflows von Azure zu AWS migrieren, um die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu verbessern.
✔︎ 25-Tage-Migration abgeschlossen
✔︎ Maximierte Kosteneffizienz
Wir unterstützen Sie dabei, die vielversprechendsten Chancen zu identifizieren, Risiken in Ihrem ersten Projekt zu minimieren und ab dem ersten Tag messbare KI-Ergebnisse zu liefern.
Briefing
Eine 20-minütige Fokussession
Klarer Plan, Budget und Zeitplan für die Produktion
