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5 Use-Cases - Wie künstliche Intelligenz bereits heute in MDM- und PIM-Projekten unterstützt

04. September 2018
Künstliche Intelligenz (auch “KI”, „artificial intelligence“ oder „AI“) wird mittlerweile in vielen Bereichen eingesetzt. Ein Beispiel dafür sind virtuelle oder digitale Assistenten wie Alexa, Cortana, Siri & Co. Im Kommen sind zudem so genannte Chatroboter oder kurz Chatbots. Solche Chatbots übernehmen die Kommunikation über Online-Messenger: Wer heutzutage – auch in Deutschland – über das Web eine Bestellung inklusive Rückfragen aufgibt oder einen Textdialog führt, der kann längst nicht mehr sicher sein, ob auf der anderen Seite eine Person oder ein Chatbot antwortet und die eigenen Eingaben auswertet.

Created by Michael PohlDie erste Berührung mit KI hatten wir in unseren Projekten bereits vor mehreren Jahren im Bereich automatisierter Texterstellung. Algorithmen, die im Journalismus eingesetzt wurden um z.B. Sportergebnisse oder Wirtschaftsnachrichten zu generieren, bestanden unsere Tests, für die Erstellung von Artikellangtexten. Gerade im E-Commerce haben wir Artikel mit vielen Merkmalen. Aus diesen Merkmalen können hervorragende, zielgruppenspezifische Langtexte erzeugt werden.
 
Händler bekommen von ihren Lieferanten neben den Produkten auch eine große Anzahl weiterer Produktinformationen geliefert. Diese sind weder einheitlich strukturiert noch basieren sie auf einheitlichen Klassifikationen oder redaktionellen Qualitätskriterien. Zudem werden Produktinformationen der jeweiligen Hersteller in unterschiedlichen Formaten zugeliefert. Es bedarf daher einer sehr effizienten Organisation und eines angemessenen und fehlerlosen Prozesses, um das Daten-Onboarding in ein PIM-System zu gewährleisten. In der Folge entsteht erheblicher manueller Aufwand, der zu enormen Kosten führt. Siebenstellige Summen sind dabei keine Seltenheit. Kurzum: Aufwand und Nutzen stehen in einem ungünstigen Verhältnis.

Unsere aktuellen Top Use-Cases für den Einsatz von KI im Bereich Master Data Management und Product Information Management:

  1. Automatisierte Schlagwort-Extraktion

KI kann dabei unterstützen, Kosten zu vermeiden und gleichzeitig die Datenqualität zu erhöhen. Doch wie kann man sich das vorstellen? KI kann die relevanten Schlagworte aus den zugelieferten Produktinformationen lesen, extrahieren und automatisiert den PIM-Klassifikationsstrukturen für die jeweiligen Produkte/Artikel zuordnen. Dabei berücksichtigt das System die PIM-Vorgabewerte, die sich aus Merkmalen, Kennzeichen, Attributen usw. ableiten. Nicht eindeutige Ergebnisse werden durch den PIM-Anwender entschieden – die KI lernt also mit jedem weiteren Datensatz („machine learning“). Der manuelle Aufwand wird substantiell reduziert, die Datenqualität steigt nachhaltig!

  1. Automatisierte Text-Generierung

Doch damit nicht genug: Systematisch organisierte Produktinformationen, Merkmale, Attribute usw. ermöglichen es, redaktionelle Texte unter Einsatz KI automatisiert zu erstellen. Nach vorgegebenen Formulierungsmustern kann KI unter Berücksichtigung grammatikalischer und idiomatischer Gesetzmäßigkeiten selbständig Produkt- und/oder Artikelbeschreibungen erstellen und dabei auf die im PIM-System enthaltenen und gepflegten Informationen zurückgreifen.

  1. Synonyme und Co.

Sprache indes funktioniert nur bedingt nach multiplizierbaren, gleichbleibenden Mustern, da sie (auch bei redaktionellen Texten) auf die jeweilige Situation angepasst ist, um einen Inhalt (hier: die Produktinformation) zu transportieren. Maschinell erstellte Texte können hier schnell monoton wirken. Um diesen Umstand zu adressieren, können KI-Systeme bereits beim Onboarding-Prozess entgegenwirken. Im Rahmen der automatisierten Schlagwort-Extraktion, werden hier zusätzlich Synonyme, Antonyme, Hyponyme und andere lexikalische Aspekte identifiziert. Diese wiederum stehen dann der automatisierten Text-Generierung zur Verfügung – es entsteht: Sprachliche „Klangfarbe“, die den Leser bzw. Käufer so anspricht, wie es nach traditioneller redaktioneller Machart möglich ist.

  1. Match & merge – Doppelte Artikelstammdaten vermeiden

Alle Mühe war umsonst, wenn man nach einiger Zeit feststellen muss, dass der mühsam eingepflegte Artikel in abgeänderter Form – aber im Grunde derselbe Artikel – schon im System ist. Dieser doppelt gepflegte Artikel (auch Dublette genannt), bedeutet neben Mehraufwand bei der Artikelpflege und inkonsistenten Artikelinformationen, auch ein verfälschtes Reporting, da zwei Werte für ein und den gleichen Artikel berichtet werden.

Durch einen automatisierten Abfrageprozess während des Produkt-Onboarding, kann der Datenpfleger auf den schon vorhandenen Artikel aufmerksam gemacht werden und eine Artikelstammdaten-Duplizierung vermeiden. Folglich bleibt Ihnen mehr Zeit für die Artikel, bei denen Ihr Engagement wirklich benötigt wird.

  1. Market monitoring – Die Königsdisziplin

Gehen wir einen Moment davon aus, dass die oben angeführten Aspekte bereits implementiert wurden und funktionieren. Man kann also annehmen, dass die Qualität der Produktinformationen sehr gut ist und die Informationen zu Umsätzen führen. Aber: Wie sicher ist diese Annahme? Und wie kann der Erfolg gemessen werden? Auch hier unterstützen KI-Systeme dabei, die relevanten Themen und Trends im Markt zu identifizieren und im oben genannten Szenario zu berücksichtigen. Dies gelingt etwa durch die automatisierte Extraktion der relevanten Schlagworte in sozialen Netzwerken, Blogs, Online-Magazinen, News usw. Doch KI kann noch viel mehr, denn es gilt die gewonnenen Erkenntnisse mit den tatsächlichen Wirtschaftsdaten des eigenen Unternehmens zu korrelieren und über Business Intelligence (BI) „nutzbar zu machen“.

Fazit: Automatisierung ist kein Rationalisierungsprogramm.

Mit Einsatz von KI können Prozesse automatisiert, systematisiert und verlässlicher gestaltet werden. Dies führt jedoch nicht dazu, dass dadurch zwingend Kapazitäten eingespart werden können. Ganz im Gegenteil. Heute sind die vorhandenen Kapazitäten aufgrund der oben beschriebenen Situation nicht in der Lage, ihre eigentlichen Aufgaben auszuführen, z.B. strategisches Marketing, Weiterentwicklung der Kommunikation, neue Märkte erschließen usw.

Daher lautet die Empfehlung: KI unterstützt dabei, sich wieder auf das Kerngeschäft zu fokussieren!

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