Wie Siemens die semantische Suche von Cortical.io einsetzte, um sein Know-how im Bereich Finanzen/Steuern besser zu erschließen
Der Kunde
Die Zielsetzung
Produktivitätssteigerung bei der Informationsbeschaffung über mehrere Wissensdatenbanken hinweg
Die Herausforderungen
- Das Unternehmen betreibt mehrere Intranet-Sites und Experten-Wissensdatenbanken für verschiedene Geschäftsbereiche und Abteilungen
- Diese Websites enthalten große Mengen unterschiedlicher, teilweise unstrukturierter Dokumente, die über Jahre hinweg erstellt wurden und schwer zu durchsuchen sind
- Aktuelle Suchlösungen unterstützen noch keine Abfragen in natürlicher Sprache
- Eine interne Studie ergab, dass etwa 60 % der Anfragen an das Financial Reporting Support Center mit den im Intranet verfügbaren Informationen hätten beantwortet werden können.
Die Cortical.io Lösung
Auf der Grundlage des patentierten Ansatzes von Cortical.io natural language understanding implementierte das Unternehmen die semantische Suche als Proof of Concept für die internen Siemens-Abteilungen, die für die Finanzberichterstattung sowie für Tax & Customs zuständig sind. Die Lösung
wurde mit domänenspezifischen Sprachmodellen in Englisch für Financial Reporting und in Deutsch für Tax & Customs trainiert
ermöglicht den Fachleuten die Überprüfung und Feinabstimmung der Suchergebnisse über ein Dashboard, das die semantische Ähnlichkeit zwischen Anfrage und Antwort anzeigt
kann Abfragen in natürlicher Sprache intelligent verarbeiten und dabei die Spezifität von Keywords nutzen
unterstützt den Endnutzer mit Informationen, die die KI-gestützten Suchergebnisse vollständig erklärbar machen
Die Ergebnisse
- Im Bereich Custom & Tax konnte Cortical.io die Trefferquote bei natürlichsprachlichen Abfragen, zusammengesetzten Begriffen und Keywords um 60 % steigern.
- Im Bereich Financial Reporting erreichte Cortical.io eine um 22 % höhere Genauigkeit als die bestehende nicht-semantische Suchmaschine und eine um 15 % höhere Genauigkeit als die zweitplatzierte Lösung.
“Der von Siemens durchgeführte Proof of Concept zeigte, dass die natural language Technologie von Cortical.io mit ihrem domänenspezifischen semantischen Sprachraum deutlich bessere Suchergebnisse im Bereich Steuern erzielen konnte als keywordbasierte Suchmaschinen. Sie hat das Potenzial, eine Schlüsseltechnologie für semantische Anwendungsbereiche zu werden.”
Darja Meyer, Head of Tax Tech Lab Deutschland, Siemens AG
"Cortical.io hat in unserem Proof of Concept gezeigt, dass sie eine effiziente Suchtechnologie auf Basis der Semantic Folding-Theorie entwickelt haben und die Erwartungen unserer Anwender für komplexe steuerrechtliche Suchanfragen am besten erfüllen."
Florian Schelle, Leiter Digital Finance Workplace, Siemens AG
