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Wie kann Esker Synergy Transformer die Datenerfassung bei Bestellungen verbessern?

10/9/24
Kerstin Hanning

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Die Datenerfassung von Bestellungen und deren Eingabe in das ERP sind auf die Dauer gesehen repetitive und manuelle Aufgaben, die bis zu 50 % der Zeit der Kundenserviceteams in Anspruch nehmen und sie daran hindert, Mehrwert zu schaffen. Esker ist sich dieses Problems bewusst und automatisiert seit fast zwei Jahrzehnten diese Aufgaben, um die Arbeit der Abteilungen zu vereinfachen. Kürzlich hat das Unternehmen mit der Einführung von Esker Synergy Transformer, einer KI-basierten Funktionalität, einen weiteren Schritt gemacht, um die Auftragsverarbeitung weiter zu optimieren.

Die Integration von KI in die Lösungen von Esker ist nicht neu. Seit 12 Jahren setzt das Unternehmen auf Algorithmen und maschinelles Lernen, um die Datenerfassung von Bestellungen zu optimieren. 2018 setzte Esker mit Synergy Shared Network, seinem ersten Deep-Learning-Neuronalen Netzwerk mit Gesichtserkennung, einen Meilenstein. Ein Jahr später wurde das Synergy Neural Network mit Bi-LSTM-Architektur eingeführt, das in der Lage ist, den gesamten Kontext des Textes zu erfassen und die Eingabezeit für Bestelldaten um bis zu 91,66 % drastisch zu reduzieren, selbst bei neuen Bestellungen ohne vorheriges Lernen.
 

Esker Synergy Transformer ist speziell für Bestellungen trainiert

Diese neue KI-Version ähnelt den großen Sprachmodellen (LLM = Large Language Models), basierend auf der gleichen Technologie wie das beliebte ChatGPT. Es gibt jedoch große Unterschiede, die einen nicht unerheblichen Effizienzgewinn bieten.

Wir sind zu sehr daran gewöhnt, über ChatGPT zu sprechen, aber was bedeutet GPT genau? Es steht für Generative Pre-trained Transformer, ein KI-Modell, das sich der automatisierten Verarbeitung natürlicher Sprache widmet. Diese Transformer-Architektur, die vor etwa sieben Jahren von Google beschrieben wurde, ist eine Familie von neuronalen Netzwerken, die einen Fortschritt gegenüber traditionellen neuronalen Netzwerken darstellt.

Ohne in die technischen Details einzutauchen, sind Transformer in der Lage, Kontext zu lernen und Bedeutung in Beziehungen zu erkennen, die in sequenziellen Daten wie Wörtern in einem Text vorkommen. Anders ausgedrückt, sie können den Kontext und die Struktur des Textes viel effektiver verstehen als das Synergy Neural Network, das damals eine Revolution darstellte.

Was hat Esker getan, um noch mehr aus diesen Transformern herauszuholen? Das Modell wurde mit Daten trainiert, die speziell auf die Nuancen der Sprache von Bestellungen abgestimmt sind, was einerseits ein besseres Verständnis und andererseits eine schnellere und effizientere Datenerfassung von Bestellungen gewährleistet.
 

Nachhaltiger und effizienter

Darüber hinaus ist Esker sich der Probleme bewusst, die die aktuellen KI-Modelle mit sich bringen. Diese LLMs benötigen große Rechenleistung, viel Energie und Kühlungskapazitäten, insbesondere in der Trainingsphase, weniger dann in der Inferenzphase. Aus diesem Grund wurde das KI-Modell von Esker Synergy Transformer so entwickelt, dass es etwa 600 Mal kleiner ist als die größten LLMs. Folglich erfordert die Einführung dieser neuen Funktionalität keine großen Investitionen und ist zudem viel nachhaltiger und effizienter im Ressourcenverbrauch.

Bedeutet dieser Größenunterschied, dass die Leistung abnimmt? Keineswegs. Tatsächlich ist das Modell dank der Innovationen in seinem gesamten Design bis zu 6 % besser als das vorherige neuronale Netzwerkmodell von Esker Synergy, wodurch die Erkennungsrate auf über 92 % steigt. Jede Organisation kann von dieser hochmodernen KI profitieren, ohne groß Zeit und Ressourcen in die Suche, Bewertung, Testung und Verfeinerung alternativer Modelle investieren zu müssen.

Esker Synergy Transformer ist ein weiteres Beispiel für das Engagement von Esker für Innovation und dafür, wie das Unternehmen KI versteht, nämlich als unterstützendes Werkzeug und nicht als Ersatz, sowohl für den Kundenservice als auch für alle anderen Managementebenen in Unternehmen.
Esker Synergy Transformer ist Teil der Standardlösung für die Auftragsverarbeitung, sodass jeder neue Kunde von Anfang an davon profitiert; bestehende Kunden müssen lediglich ihre Lösung auf die neueste Version aktualisieren, um diese neue Funktionalität zu aktivieren.

Quelle: David Bollero, ¿Cómo Puede Esker Synergy Transformer Mejorar la Extracción de Datos de Pedidos?

Author Bio

Kerstin Hanning

Marketing Manager bei Esker Software GmbH | e-integration GmbH und verantwortlich für alles rund um Marketing, PR und Events.

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