Smarte Lösungen aus Österreich

Smarte Lösungen aus Österreich

Selbstlernende Systeme und die Unterstützung des Menschen durch intelligente IT-Prozesse und Systeme: Was sich auf dem ­langen Weg zu künstlicher Intelligenz bereits heute bei österreichischen Unternehmen tut. Die besten Projekte und Services aus unterschiedlichsten Bereichen.

Raiffeisen: Optimierung des Kundenservices

Die Raiffeisen Digital GmbH bastelt derzeit an einer neuen Generation unterstützender Systeme in der Kundenberatung und Betrugserkennung. Die Bereiche »Consumer Analystics« und »Fraud Detection« stehen im Fokus von Marcus Presich, Analytik Hub Lead, und seines Teams: »Wir beschäftigen uns derzeit in einer Testphase mit einfacheren Anwendungsfällen, etwa um Prognosen für geeignete Angebote und Produkte für bestimmte Kundengruppen mittels Machine Learning treffen zu können.«

Für Presich liegt ein besonderer Reiz in Systemen, die in »Echtzeit« BeraterInnen und KundInnen unterstützen, etwa in der Finanzierungsberatung. Datenschutz und Privatsphäre sind für das Raiffeisen-Entwicklungsteam dabei oberste Priorität. Die »Recommendation-Engines«, die es bisher auf Ebene eher starrer Parameter bereits gab, werden nun an neuronale Netze angedockt, um diese laufend verbessern zu können.

Eine wesentliche Frage für den Experten ist die Wirtschaftlichkeit der neuen Lösungen – und ob die Services am Markt verfügbarer KI-Plattformen generell einen Mehrwert für Raiffeisen bieten. »Uns geht es dabei sicherlich nicht um die Ablöse des Menschen, denn die KundInnen wollen weiterhin persönlich Kontakt zu Bank-MitarbeiterInnen haben. Wir sehen aber großes Potenzial für die Unterstützung am Arbeitsplatz«, betont Presich.

Magenta: Virtuelle Assistentin

Bild oben: Die erfolgreiche Crew hinter Tinka: Bernhard Rathmayr, Head of eService & Innovation, Nadine Killmeyer, Tinka Produkt Managerin, Daniel ­Krüger, AI-Experte und Tinka-Projektleiter. (c) Magenta

Ein Prestigeprojekt des Deutschen Telekom und ihrer Österreich-Mobilfunktochter Magenta (ehemals T-Mobile) ist seit 2014 der auf künstlicher Intelligenz basierende Chatbot TINKA. Seit bereits fünf Jahren berät der freundliche Avatar KundInnen auf der Website und in der App. Monatlich werden rund 120.000 Fragen, die von 50.000 Kunden gestellt werden, abgewickelt. Tinka wurde im Vorjahr aufgrund der hohen Servicequalität im Rahmen einer Studie zum besten Chatbot aller DAX-Konzerne gekürt. Bewertet wurden das Gesprächsverhalten und die Bedienbarkeit.

Mit einem Erfüllungsgrad von knapp 70 % ging Tinka als Siegerin hervor. Die hohe Umsetzungsqualität wird auch von der heimischen KI-Szene bestätigt. Grundsätzlich konnte Tinka von jeher sehr gut mit kurzen, präzise formulierten Anfragen umgehen. Eine Eingabe wie »Rechnung Frage« verstand sie beispielsweise immer schon problemlos. Mittels künstlicher Intelligenz kann sie nun nicht nur auf Keywords reagieren, sondern analysiert die Absicht des Users hinter einer Frage, so etwa die Anfrage »Wie kann ich die SIM-Karte in mein Huawei P20 Pro einlegen?«.

Der Avatar von Tinka stellt eine magentafarbene Flüssigkeit innerhalb einer Glaskugel dar, die sich ständig in Bewegung befindet. Tinka soll damit Dynamik sowie Anpassungsfähigkeit verkörpern und trotz ihres nichtmenschlichen Aussehens Lebendigkeit ausstrahlen.

Mostly AI: Training mit synthetischen Daten



Bild: Das Mostly AI-Team vollzieht die Quadratur des Kreises, in dem DSGVO-konform künstliche Datensätze erzeugt werden, die personenbezogenen Daten gleichen. (c) Mostly AI

Das Wiener Jungunternehmen Mostly AI möchte eines der großen Probleme lösen, vor dem viele Unternehmen stehen: Die Datennutzung für AI und Big Data mit den Anforderungen der DSGVO und dem Schutz der Privatsphäre des Einzelnen unter einen Hut zu bringen. Die Softwarelösung ermöglicht, synthetische Kundendaten zu generieren, die absolut realistisch sind aber doch vollkommen anonym. „Mostly Generate“ ist in der Lage, automatisiert aus jeglichem strukturierten Echtdatensatz wie etwa CRM-Daten, Finanztransaktionsdaten, Gesundheitsdaten, oder IoT-Daten realistische und statistisch repräsentative synthetische Daten zu erzeugen. Wird die Software in Betrieb genommen, trainiert sie zunächst mit einem Originaldatensatz und erlernt automatisiert alle Strukturen, Korrelationen und zeitlichen Abhängigkeiten. Ist das Training abgeschlossen, kann die Software auf Basis der gelernten Zusammenhänge eine beliebige Anzahl an synthetischen Daten generieren. Die Anwendungsbereiche für synthetische Daten sind mannigfaltig: KI-Training, digitale Produktentwicklung und vieles mehr.

AVL: KI für Fahrzeuge und Hersteller

Digitalisierung, Connectivity, Autonomes Fahren, Shared Mobility – diese globalen Trends der Automobilindustrie produzieren eine riesige Menge von Daten. Bereits vor mehreren Jahren wurde bei AVL eine firmenweite Arbeitsgruppe zum Thema Data Intelligence gegründet, um Anwendungen in dem Umfeld von Data Analytics, Big Data und künstlicher Intelligenz zu identifizieren. Derzeit beschäftigen die Motorenspezialisten mehr als 100 EntwicklerInnen auf dem Gebiet Data Analytics in Forschungszentren in Indien, Zagreb und Graz. Big Data und künstliche Intelligenz führen einerseits zur Effizienzsteigerung bestehender Abläufe, andererseits eröffnen sie neue Geschäftsfelder und Geschäftsmodelle.

So unterstützt AVL mit maschinellem Lernen die Entwicklung von Antriebstrang und Fahrzeugen sowie intelligenten Funktionen für autonomes Fahren. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz soll nun den Autoherstellern geholfen werden, Probleme in den Fahrzeugen vorherzusagen, bevor diese auftreten – und auf Basis der Fehlerprognosen auch gleich die richtigen Ersatzteile an die nächstgelegene Werkstätte zu versenden.

McDonald’s: Symbiose von Mensch und KI

Bild oben: Einsatz der AI-Plattform »G.A.I.A« bei McDonald's. Am Ende entscheidet nicht die AI, ob der Bewerber den Job bekommt, sondern ein Mensch. (c) McDonalds

McDonald’s Österreich verzeichnet in seinen 196 Restaurants rund 60.000 Bewerbungen pro Jahr – das birgt recht viel Optimierungspotenzial, um den Prozess für Bewerber ebenso wie für die Recruiter effizienter zu gestalten.

Das Unternehmen hat sich entschieden, eine Lösung des Grazer Unternehmens Leftshift One zu nutzen, bei dem die Skills des Bewerbers in einem Chat standardisiert abgefragt werden. Bei dieser Conversational AI wird ein erster Eindruck davon generiert, wie gut der Bewerber zum ausgeschriebenen Job passt. Die Lösung von Leftshift One wird in allen österreichischen McDonald’s-Restaurants genutzt und brachte den Partnern beim HR Award 2019 den ersten Platz in der Kategorie »Tools & Services« ein.

Durch die KI-Lösung sollen die HR-MitarbeiterInnen entlastet und auch in ihrer Entscheidungsfindung unterstützt werden. Die KI agiert dabei im Sinne einer symbiotischen ethischen künstlichen Intelligenz als reiner Unterstützer. Die finale Entscheidung obliegt immer dem menschlichen Mitarbeiter.

SVA: Malta, Robert und Fritz

Insgesamt acht unterschiedliche Einsatzgebiete von künstlicher Intelligenz gibt es derzeit in der SVA. Im Zuge des Digitalisierungs- und Transformationsprozesses SVA2020 wurde das erste KI-Projekt MALTA gestartet. MALTA steht für »Machine Learning Text Analyzer« und hat das Ziel, die gesamte Eingangspost, die via Mail, Fax oder Brief die SVA erreicht, automatisiert zu verarbeiten. Der erste Schritt ist die Scan-Daten-Analyse: Bestimmte Informationen wie etwa die Versicherungsnummer werden automatisch gelesen.

Der zweite Schritt ist die Beschlagwortung. Hier können die Schriftstücke den richtigen Fachbereichen zugeordnet werden. Dieser Vorgang erfolgt binnen Sekunden. MALTA beschlagwortet heute bereits rund 95 % der Eingangspost mit dem richtigen Fachbereich und 75 % mit dem korrekten Prozess. Neben Malta unterstützt »Robert«, der robotische Assistent, die SVA-Mitarbeiter bei monotonen Prozessbearbeitungen und der SVA-Chatbot »Fritz« beantwortet rund um die Uhr Fragen der Kunden auf der Website svagw.at.

So werden, besonders außerhalb der Öffnungszeiten, bereits rund 250 Konversationen pro Tag von Fritz geführt. Zudem unterstützt der Kollege Roboter die Mitarbeiter und Ärzte im SVA-Prüfservice, in der Bearbeitung von Bewilligungen, er hilft bei der optimalen Beratung im Krankenstand und bei der automatischen Umschlüsselung von Text auf normierte EU-weite Diagnose-Codes. Damit werden Verwaltungstätigkeiten automatisiert, Serviceprozesse verbessert und Mitarbeiter für die vertiefte persönliche Beratung freigespielt – dem Motto folgend »Menschen statt Akten«.

Cortical.io: Verstehen menschlicher Sprache

Bild oben: Francisco Webber, Cortical.io, ist einer der Shootingstars der KI-Szene, die von Wien aus den Weltmarkt erobern wollen. (c)photo-simonis.com

Das Wiener Start-up Cortical.io hat ein Natural Language Processing-System entwickelt, das Computern dabei hilft, natürliche menschliche Sprache zu verstehen. »Cortical.io Contract Intelligence« ermöglicht Unternehmen, Schlüsselinformation aus Tausenden von komplexen Verträgen, die nicht einheitlich formuliert sind und verschiedene Sprachen verwenden, zu erfassen. Die Lösung übertrifft andere KI-basierte Extraktionstechnologien durch ein extrem hohes Maß an »Precision« (Genauigkeit) und »Recall« (Trefferquote).

Eines der Erfolgsgeheimnisse von CEO Francisco Webber und seinem Team liegt in dem semantischen Algorithmus, der auf neurowissenschaftlicher Forschung basiert. Die patentierte Technologie analysiert nicht nur die Bedeutung von Schlüsselwörtern, sondern auch von ganzen Sätzen und längeren Textpassagen. So haben beispielsweise die beiden Sätze »Wir haben den Deal abgeschlossen« und »Der Vertrag wurde unterzeichnet« eine ähnliche Bedeutung, verwenden aber völlig andere Wörter; Cortical.io Contract Intelligence erkennt diese Ähnlichkeit. Alles, was benötigt wird, um Informationen aus neuen Vertragstypen zu extrahieren, sind 50 Musterverträge. Bei einer großen Wirtschaftsprüfungsgesellschaft konnte so die Überprüfungszeit von Leasingverträgen um 80 % reduziert werden.

»Unser Ziel ist es, den breiten Einsatz von KI-Lösungen zu ermöglichen, damit Geschäftsprozesse automatisiert werden und anspruchsvolle Anwendungsfälle, die vom Verständnis und der Entscheidungsfindung eines Menschen abhängen, gelöst werden können«, so Francisco Webber.

BWT: Persönliches Lieblingswasser

Wasser ist unser wichtigstes Lebenselixier und dadurch ein fixer Bestandteil jeden Tages. BWT, Europas führender Hersteller von Systemen zur Wasseraufbereitung, geht mit dem Puls der Zeit und serviert gemeinsam mit Microsoft und dem Implementierungspartner Zühlke Engineering jedem sein persönliches Lieblingswasser. Das österreichische Unternehmen hat heuer einen Prototyp des smarten Wasserspenders »AQA drink Pro 20i« vorgestellt.

Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz bedient der Wasserspender automatisch die ganz persönlichen Vorlieben registrierter NutzerInnen. Mittels Gesichtserkennung, basierend auf Microsoft Cognitive Services, erkennt der Wasserspender NutzerInnen und lernt dank Machine Learning ihre Präferenzen und präferierte Wasserart. Sobald die jeweilige Person erkannt wurde, erfolgt die Wasserfilterung und Aufbereitung ganz nach ihrem Geschmack.

RHI Magnesita: Feuerfest 4.0

Eine effizientere und damit vorausschauende Wartung zählt zu den Kernkomponenten der Wartung in der Industrie 4.0. Dabei setzt RHI Magnesita, der Weltmarktführer bei Feuerfeststoffen, auf Predictive Maintenance. Gemeinsam mit Microsoft wurde heuer eine gemeinsam entwickelte Lösung vorgestellt, die Kameras, künstliche Intelligenz und Machine Learning einsetzt, um die Abnutzung von Feuerfeststoffen zu erkennen und dadurch die optimalen Wartungszeitpunkte festzulegen.

»Wir investieren jährlich 70 Millionen Euro in Forschung und Entwicklung. Die Erkenntnisse fließen in die Qualität unserer Produkte, wovon unsere Kunden wiederum profitieren«, sagt RHI Magnesita-CEO Stefan Borgas. Das Ergebnis der gemeinsamen Arbeit heißt APO – »Automated Process Optimization«. Der Einsatz von Kameras, die die feuerfesten Produkte scannen, ermöglicht mit Hilfe von künstlicher Intelligenz frühzeitig, sich auf eine Wartung vorzubereiten und erspart unnötige Stillstandzeiten. RHI Magnesita steht dann mit den neuen Steinen quasi schon vor der Tür, wenn diese dabei sind, den Geist aufzugeben.

Doka: Bautools

Bild oben: Baustellen werden zunehmend digital, die Abläufe automatisiert. (c)Doka

Auf BIM (»Building Information Modeling«) aufbauend, kommen neue digitale Lösungen auf dem Markt, wie etwa smarte Tools, die Doka zusammen mit Kunden entwickelt hat. Das Start-up Contakt, eine Tochter der Umdasch Group Ventures, ermöglicht Live-Felddaten der Baustelle, die der Polier oder Vorarbeiter und andererseits Sensoren an der Schalung liefern. Diese werden in der Contakt-Plattform gesammelt und später als Ist-Daten ins BIM-Modell gespielt.

Darüber hinaus ermöglicht Contakt eine digitale und in der Folge klar strukturierte Taktplanung, bei der Arbeitsschritte flexibel an die realen Gegebenheiten angepasst und Aufgaben gezielt an die betreffenden Personen zugewiesen werden können. Über Contakt werden am Desktop die Takte anhand des BIM-Modells geplant. Der Polier oder Vorarbeiter bestätigt die Angaben, bekommt dann die Information zu den einzelnen Aufgaben und Zuständigkeiten auf sein Smartphone und kann so jederzeit abgleichen, wie gut sein Team vorankommt oder wo es vielleicht hakt.

AIT: Erkennung von Straftätern

Bild: (c)AIT

Strafverfolgungsbehörden müssen im Anlassfall eine Bilderflut aus dem öffentlichen Raum in Verbindung mit den Aufnahmen privater Personen auswerten. Um Polizeibehörden die Untersuchungen nach beispielsweise Anschlägen zu erleichtern, wurde bereits 2017 das europäische Forschungsprojekt VICTORIA (»Video Analysis for Investigation of Criminal and Terrorist Activities«) gestartet. Das AIT zeigt als Konsortialpartner für die Entwicklung von Analysemodulen verantwortlich. Die ÖsterreicherInnen bringen ihre Videotechnologie-Kenntnisse mit Big Data Science und Machine Learning ein.

Mit dieser speziellen forensischen Plattform können sehr große und unstrukturierte Rohdatenströme, wie beispielsweise aus Videos, Bildern, Tonaufnahmen oder Dokumenten, gefiltert, sortiert und automatisch vorannotiert werden, damit untersuchende Beamte sehr effizient eine digitale Ermittlungsakte erstellen können. »Damit leisten wir einen wichtigen Beitrag im Kampf gegen den Terrorismus«, streicht Helmut Leopold, Head of Center for Digital Safety & Security AIT, die industriepolitische Bedeutung der Entwicklungsarbeit für die europäische Sicherheitswirtschaft heraus.

Last modified onDonnerstag, 28 November 2019 15:20
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