AI und Generative AI bieten unzählige Möglichkeiten, Geschäftsprozesse zu optimieren, Innovationen voranzutreiben und neue Potenziale zu erschließen. Ob Automatisierung, Datenanalyse oder personalisierte Kundenerlebnisse – wir helfen Ihnen, maßgeschneiderte AI-Lösungen für Ihre spezifischen Anforderungen zu finden und erfolgreich zu implementieren.
synvert ist als Leader in Cloud Data & AI perfekt positioniert Ihre AI Use Cases zu konzipieren und umzusetzen.
Durch unsere langjährige Erfahrung in Cloud Data & AI haben wir bereits früh das Potential von AI und Generative AI erkannt und daher bereits mit vielen unserer Kunden erfolgreiche AI Projekte abgeschlossen. Unsere AI-Experten setzen auf unseren GenAI Accelerator, um Ihre Projekte in kurzer Zeit zur Produktion zu bringen. Das Team der synvert hat sowohl Expertise mit den großen Plattformen und Tools von OpenAI, Anthropic und Azure, greift aber auch auf Open Source Modelle und Lösungen zurück, sofern diese ihren Use Case besser adressieren.
Entwicklung und maßgeschneiderte Anpassung eines leistungsstarken Large Language Model (LLM) zur automatischen Kategorisierung von Schadensarten und Extraktion relevanter Details aus Versicherungsschadensberichten – für eine effizientere Analyse und schnellere Bearbeitung von Schadensfällen.
Ein RAG-basierter Chatbot macht Versicherungsdokumente für Lebens‑, Kranken- und Sachversicherungen intelligent durchsuchbar und liefert KI-gestützte, präzise Antworten in natürlicher Sprache. Er extrahiert relevante Passagen, versteht komplexe Anfragen und verbessert die Effizienz in der Kunden- und Sachbearbeitung.
Implementierung eines abgestuften Forecasting-Modells zur kontinuierlichen Prognose der Gesamtnachfrage im Online-Handel.
Entwicklung eines Chatbots zur Unterstützung von Technikern bei der Erstellung technischer Dokumentation.
Vorhersage von Öleigenschaften zur Optimierung der Raffinerie für einen maximalen Grundölertrag in kürzester Zeit.
Vorhersage von Ausfällen an Eisenbahnweichen auf Basis historischer und aktueller Daten zur Optimierung von Wartung und Erneuerung.
Automatisierte Verarbeitung von Verkehrsmeldungen mit Large Language Model (LLM) basierten Systemen.
Implementierung eines „Invoice to cash“-Prognosemodells zur Vorhersage der Zahlungsverzögerung ausstehender Rechnungen für ein weltweit führendes Seelogistik- und Hafenbetriebsunternehmen.
Natural Language Processing in der Automobilberichterstattung. Es wurde ein Ingestion-Mechanismus entwickelt, der OCR-Digitalisierung, Artefakt-Entfernung und Textbereinigung umfasst und seither weit über eine Million Berichte eingespeist hat. Als letzter Schritt in der Pipeline für die Verarbeitung natürlicher Sprache wurde Topic-Modeling verwendet, um die Dokumente entsprechend ihrem Inhalt zu kennzeichnen.
Automatische Klassifizierung von Automodellen – Ein Convolutional Neural Network wurde trainiert, um Autotypen zu identifizieren. Es kann etwa 200 verschiedene Autotypen mit nahezu menschlicher Genauigkeit erkennen.
Die Vision war es, eine Plattform für die vorausschauende Wartung zu entwickeln, um durch die Reduzierung teurer Reparaturen Kosten zu sparen. Das ML-Modell ist in der Lage, potenzielle Probleme für eine bestimmte Maschine auf der Grundlage vieler verschiedener Merkmale (Herstellungsdatum, Verkaufsdatum, Komponenten usw.) vorherzusagen.
Vorhersage der Kundenabwanderung in einem abonnementbasierten Spendermodell für eine globale Non-Profit-Organisation.
Automatisiertes Prognosemodell zur Preisoptimierung bei verschiedenen Verkaufsperioden für ein multinationales Einzelhandelsunternehmen mit Hauptsitz in Europa.
Entwicklung eines Systems, mit dem Promotionsangebote von Produkten sowohl persönlich zugeschnitten als auch zuverlässig an die Kunden geliefert werden können. Das System funktioniert nach einem Punktesystem, bei dem Kunden belohnt werden, die mehr Daten weitergeben indem sie häufiger teilnehmen.
Durch Machine Learning generierte Kundensegmentierung für den datengesteuerten Handel für einen großen Kraftstoffhändler und ‑vertreiber im Nahen Osten
Verwaltung der End-to-End-Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen für Anwendungsfälle der Netzwerksicherheit mit CDSW für ein führendes öffentliches Erdöl- und Erdgasunternehmen im Nahen Osten.
Ermöglicht ein intelligenteres Targeting von B2C-Rewards-Kunden für ein Öl- und Gasvertriebsunternehmen im Nahen Osten durch eine auf maschinellem Lernen basierende Kundensegmentierung.
Gesteinsklassifizierung mit Hilfe von Computer Vision zur Erkennung von Bohrexplorationsstellen für einen führenden Energieproduzenten im Nahen Osten.
Verwaltung der End-to-End-Operationalisierung von ML-Modellen für Use Cases der Netzwerksicherheit mit CDSW für ein großes Öl- und Gasunternehmen im Nahen Osten.
Snowflake für generative KI: Revolutionäre Möglichkeiten in der KI Die Integration von generativer KI in unternehmerische W...
Einleitung In der heutigen Zeit sehen sich Unternehmen mit der Herausforderung konfrontiert, ihre IT-Landschaft kontinuierlich zu...
Viele Unternehmen sitzen auf einem Schatz und wissen oft nicht, was sie damit anfangen sollen. Die Rede ist von Daten. Um diesen Schatz heben ...
Einleitung Nachdem wir in den vorangegangenen BlogS die vielfältigen Möglichkeiten und Anwendungen von Generativer Künst...
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