Was ist intelligente Suche?

 

Was ist intelligente Suche?

Mit der intelligenten Suche, die auf der Technologie der künstlichen Intelligenz basiert, werden Datensilos beseitigt und Mitarbeiter und Kunden können schnell und einfach die benötigten Informationen finden.

Endbenutzer können mit der intelligenten Suche Informationen überall (innerhalb oder außerhalb Ihres Unternehmens) und in Datensätzen unabhängig vom Format extrahieren: Big Data in Datenbanken, Dokumentenmanagementsystemen, digitalen Inhalten, Webseiten, auf Papier, ganz egal wo. Intelligente Suche und Enterprise Search sind ein Synonym für die Suche in natürlicher Sprache, die KI-Suche oder KI-gestützte Suche und die kognitive Suche.

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Geschichte und Entwicklung der intelligenten Suche

Systeme für die Informationsbeschaffung in Unternehmen gab es schon lange vor dem öffentlichen Internet. Zu den ersten Vorteilen der Implementierung von Mehrbenutzer-Großrechnersystemen gehörte die Erleichterung des Auffindens von Informationen durch die Suche nach exakten Übereinstimmungen mit Textzeichenfolgen in großen Dokumentenbeständen.

Mit dem Aufkommen von Desktop-Computern und Unternehmens-Intranets wurden kommerzielle Suchlösungen für Unternehmen, wie das IBM Storage and Information Retrieval System (STAIRS) und das lokale Suchwerkzeug FAST (später von Microsoft übernommen), zum Standard in der Unternehmensinformatik.

Mit dem Aufkommen und der Verbreitung kostenloser, öffentlich zugänglicher Web-Suchmaschinen wie Google (und seinem Vorgänger AltaVista) haben sich jedoch die Erwartungen der Nutzer an die Informationsbeschaffung, das Auffinden von Inhalten und an Suchplattformen für Unternehmen grundlegend geändert.

Angesichts des rasanten Anstiegs des Datenvolumens und der -vielfalt, die von Suchtools in Unternehmen untersucht werden müssen, ist die Geschwindigkeit des Ergebnisabrufs zu einem Schlüsselindikator für die Leistung von kognitiven Suchalgorithmen geworden. Die intelligenten Suchlösungen von heute sind auf Architekturen angewiesen, die den Leistungsanforderungen von Big-Data-Workloads gerecht werden. Da sie die notwendige Skalierbarkeit bieten, sind Cloud-Infrastrukturen mit umfangreichen API-gesteuerten Integrationen und Automatisierung in der Regel am besten für diese Aufgabe geeignet.

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Intelligente Suche im Vergleich zu herkömmlichen Suchmaschinen

Unternehmen können mit Google oder anderen herkömmlichen Suchmaschinen keine unternehmensspezifischen Antworten finden, z. B. „Warum verzögert sich die Auslieferung unseres neuen Produkts?“ oder „Was waren die größten Probleme, die uns unsere Kunden letzte Woche gemeldet haben?“ Bei der intelligenten Suche werden im Gegensatz zu Suchmaschinen und Internetsuchen (wie Bing, Google-Suche oder AskJeeves) Informationen und Antworten angezeigt, die für Ihr Unternehmen spezifisch sind.

Künstliche Intelligenz unterstützt die intelligente Suche und unterstützt Tools mit folgenden Fähigkeiten:

  • Verständnis der menschlichen Sprache.Geschäftsdaten werden laufend aktualisiert und in einer fachspezifischen Terminologie verfasst. Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen es intelligenten Suchanwendungen, digitale Inhalte aus mehreren Datenquellen zu verstehen und abzufragen. Semantische Suche und kontextuelles Verständnis ermöglichen eine intelligente Suche, um linguistische Nuancen, Synonyme und Beziehungen in der Alltagssprache und in komplexen Dokumenten aufzuschlüsseln.
  • Erfassen der Dokumentstruktur. Intelligente Suchwerkzeuge (z. B. IBM Watson Discovery) verfügen über eine KI zum Dokumentenverständnis, die skaliert werden kann, um viele Datenquellen zu verstehen. Maschinelles Lernen ermöglicht eine intelligente Suche, um die visuelle Struktur von Dokumenten zu erlernen, die für Ihr Unternehmen, Ihre Branche oder Ihren Bereich spezifisch sind. Mit diesem Verständnis lernt und identifiziert die intelligente Suche schnell Elemente wie Kopf- und Fußzeilen, Diagramme und Tabellen. Mit sofort einsatzbereiten Funktionen kann es Dokumenttypen wie Verträge, Bestellungen und Rechnungen erkennen.
  • Einsatz vom maschinellen Lernen. Mithilfe von maschinellem Lernen und Deep Learning werden nahtlose, unmittelbare Vorschläge für Suchanfragen erstellt und die Relevanz der Suchergebnisse im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessert, indem vorhergesagt wird, welche Informationen den Nutzern den größten Nutzen bringen.
  • Filter für Suchergebnisse. Die differenzierte und gefilterte Suche grenzt den Bereich ein und findet spezifische Informationen in Datensammlungen.
  • Klassifizierung und Kategorisierung von Inhalten. Entitätsextraktion lokalisiert und klassifiziert Textdatenelemente in vordefinierte categories wie Namen von Personen, Produkten, Objekttyp oder Unternehmen.

Wie funktioniert die intelligente Suche?

  • Datenquellen verbinden und Daten aufnehmen:Um Antworten und Erkenntnisse von überall aus abzurufen, müssen Sie alle Ihre unstrukturierten und strukturierten Daten verbinden und durchforsten. Ein „Konnektor“ ermöglicht es Ihnen, sich mit einer Inhaltsquelle wie Salesforce, Box, Microsoft SharePoint, Datenbanken, Web Crawler oder hochgeladenen Daten zu verbinden.
  • Indexinhalt: Bei der Inhaltsindizierung wird ein einziger, einheitlicher Suchindex erstellt, der ein einheitliches Ranking der Suchergebnisse unabhängig von ihrer Quelle ermöglicht.
  • Inhalte ergänzen: Die Fähigkeit, Erkenntnisse abzufragen und zu extrahieren, hängt von der Fähigkeit ab, Metadaten aus Ihren Inhalten zu extrahieren. Ergänzen Sie Ihre Inhalte, indem Sie einsatzbereite Elemente aus der Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, wie Entitätsanalyse und Stimmungsanalyse, um wichtige Inhalte zu kategorisieren und zu identifizieren.
  • Inhalte analysieren: Erkennt den Inhalt von Dokumenten, klassifiziert ihn und stellt die semantischen Korrelationen zwischen den einzelnen Inhalten her.
  • Liefert Antworten und zeigt Erkenntnisse: Intelligente Scoring-Algorithmen ordnen Passagen ein und liefern Benutzern die genauesten, relevantesten Passagen und Snippets als Antwort auf die Anfrage.

Beispiele für intelligente Suchanfragen

Die intelligente Suche vergleicht Begriffe in Abfragen in natürlicher Sprache mit dem Inhalt ihrer indizierten Informationen.

  • Fragen – „Wie viele Tage Urlaub kann ich bei der Arbeit machen?“
  • Sätze und Befehle - „Ich beantrage eine Hypothek.“
  • Schlüsselwörter – „Versicherungstarife“.

Vorteile intelligenter Suche

  • Entdecken Sie Erkenntnisse, um Entscheidungen zu treffen: In Ihren unstrukturierten Textdaten sind Erkenntnisse verborgen. Intelligente Suchanwendungen nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Bedeutungen zu erkennen und Korrelationen zwischen Datenquellen herzustellen - wie z.B. soziale Medien (Tweets, LinkedIn), Kunden-Feedback, E-Commerce-Berichte und Wartungsprotokolle - um schnell und präzise Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen.
  • Stellt Ihren Mitarbeitern relevante Informationen zur Verfügung: Verwenden Sie die intelligente Suche, um eine Enterprise-Search-Plattform, ein Wissensmanagement-, Content- oder Fragenbeantwortungssystem zu erstellen, um eine einfache, teamweite Benutzererfahrung zu bieten.
  • Bietet Kundenservice in großem Maßstab: Geben Sie Ihren Kunden jedes Mal die richtige Antwort und sorgen Sie für ein besseres Kundenerlebnis. Kunden wollen mehr als FAQs. Sie möchten heute mehr denn je Ihre Websites und mobilen Anwendungen vollständig selbst bedienen können – virtuelle Agenten und intelligente Suchfunktionen ermöglichen Ihren Kunden Unabhängigkeit. Autarke Kunden bedeuten geringere Supportkosten und eine höhere Kundenzufriedenheit.

    Anwendungsfälle für intelligente Suche

    Unternehmen speichern Dokumente und Daten über mehrere Quellen hinweg in unstrukturierter und strukturierter Form. Im Durchschnitt verschwenden Mitarbeiter an jedem Arbeitstag drei Stunden mit der Suche nach Informationen.

    Es sollte einfach sein, in den unstrukturierten Daten Ihres Unternehmens Erkenntnisse und Antworten zu finden. Es ist an der Zeit, dass Ihr Unternehmen mit intelligenter Suche sich auf Daten stützt.

    • Zeit spart. Die Banken waren in der Lage, die Wissensermittlung zu automatisieren und die Arbeit von zehn Tagen in zwei Minuten zu erledigen. Mehr erfahren
    • Spart Geld. Dank der Zeitersparnis bei der Suche nach relevanten Informationen in den Wissensdatenbanken des Unternehmens konnte ein Kunde aus dem Energiesektor Zeiteinsparungen in Höhe von über 10 Millionen US-Dollar erzielen. Mehr erfahren
    • Reduziert den Workload. Ein Kunde aus der Versicherungsbranche reduzierte den Workload für das Lesen und Analysieren interner Unternehmensdaten um 90 %. Mehr erfahren 
    • Steigert den Umsatz. Anwaltskanzleien nutzen Suchanwendungen, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern und viermal produktiver zu werden, was zu einer Umsatzsteigerung von bis zu 30 % führt. Mehr erfahren 
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