Zukunftsorientierte Unternehmen suchen stets nach innovativen Ansätzen zur Automatisierung und Verbesserung von Geschäftsprozessen. Ein solcher Ansatz ist das Smart Data Labeling, das mit Hilfe von gerichteten Graphen und Entscheidungsbäumen umgesetzt werden kann. In diesem Artikel geht es um die Anwendung von Smart Labeling mit Hilfe von Language Models (LLMs) und wie es den Mehrwert von Generativer KI für Unternehmen ressourcenschonend steigern kann.
Was ist Smart Data Labeling?
Smart Data Labeling ist ein Ansatz, bei dem Machine Learning-Modelle (wie LLMs) verwendet werden, um automatisch Label oder Kategorien für unstrukturierte Daten zu generieren. Dies kann in verschiedenen Szenarien nützlich sein, z. B. bei der Klassifizierung von Dokumenten und Verträgen hinsichtlich Regulatorik- und Compliancekriterien, sowie auch Lebensläufen oder Kundenanfragen.
Anwendungsbeispiele für Smart Data Labeling
Vertragsklassifizierung
Stellen Sie sich eine Organisation vor, die ihre Verträge effizient auf die Einhaltung relevanter rechtlicher und datenschutzrechtlicher Bestimmungen überprüfen möchte. Hier bietet Smart Data Labeling mit Hilfe eines Entscheidungsbaums eine innovative Lösung: Das System ist in der Lage, automatisch zu analysieren, ob Verträge bestimmte rechtliche Anforderungen erfüllen.
Dieser Ansatz ermöglicht eine breite Anwendung, da das System eine Vielzahl von Prüfaspekten adressieren kann, darunter auch die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien. Ein Vertrag könnte automatisch mit Labels wie “datenschutzrelevant” oder “unterliegt spezifischen Compliance-Kriterien” gekennzeichnet werden, basierend auf vordefinierten Kriterien, die von der Art der Dienstleistung, dem Vertragspartner oder spezifischen rechtlichen Anforderungen abhängen.
Zusatznutzen: Der generische Ansatz zeichnet sich durch seine Anpassungsfähigkeit aus und ermöglicht es, komplexe rechtliche Prüfungen zu automatisieren, ohne den Anwender mit zu detaillierten Informationen zu belasten. Unternehmen profitieren von einer gesteigerten Effizienz und der Gewissheit, dass ihre Vertragsdokumentation den rechtlichen Anforderungen entspricht.
Optimierung der Bewerberauswahl durch automatisierte CV-Analyse
In der Personalabteilung ermöglicht der Einsatz gerichteter Graphen eine tiefgehende Analyse von Lebensläufen, um Softwarekenntnisse und andere relevante Qualifikationen zu identifizieren und entsprechend zu klassifizieren.
Konkretes Beispiel: Das System ermöglicht, schnell diejenigen Bewerber zu identifizieren, die über die erforderlichen Programmierkenntnisse verfügen. Die Nutzer, in diesem Fall bestimmte Mitarbeiter der Personalabteilung, haben die volle Kontrolle über den Analyseprozess, indem sie spezifische Fragen im Entscheidungsbaum definieren, die die Vergabe von Labels wie “Java-Experte” oder “Python-Kenntnisse” steuern. Diese maßgeschneiderte Anwendung erlaubt es, den Algorithmus präzise nach den Bedürfnissen des Unternehmens auszurichten und sicherzustellen, dass jeder Kandidat entsprechend seiner spezifischen Fähigkeiten und Qualifikationen bewertet wird.
Darüber hinaus bietet dieser Ansatz die Möglichkeit, eine umfassendere Bewertung vorzunehmen. Neben den fachlichen Fähigkeiten können auch die Übereinstimmung der individuellen Qualifikationen und Karriereziele des Bewerbers mit den Anforderungen und Erwartungen der ausgeschriebenen Stelle automatisiert beurteilt werden. Dies schließt eine Analyse des Motivationsschreibens mit ein, um ein ganzheitliches Bild der Eignung des Kandidaten zu erhalten.
Unmittelbarer Nutzen: Diese Methode steigert nicht nur die Effizienz im Rekrutierungsprozess, sondern trägt auch dazu bei, eine höhere Qualität in der Personalentscheidung zu sichern, indem sie eine detaillierte Übereinstimmung zwischen den Bewerberprofilen und den Stellenanforderungen gewährleistet.
Zielkundenanalyse im Sales
Unternehmen können Kunden-Websites nach Unternehmensgröße oder Branche analysieren und entsprechende Labels zuweisen.
Konkretes Beispiel: Ein Unternehmen bietet Out of the Box-Softwarelösungen für den Einzelhandel an. Der Entscheidungsbaum kann die Website eines potenziellen Kunden analysieren und feststellen, ob dieser zur Zielgruppe gehört (z.B. kleine Unternehmen im Einzelhandel).
Unmittelbarer Nutzen: Dies ermöglicht eine gezielte Ansprache potenzieller Kunden.
Online-Kundenanfragen klassifizieren
Durch vordefinierte Labels können Anfragen nach Themenbereich und Kontaktperson sortiert werden.
Konkretes Beispiel: Ein Unternehmen erhält Anfragen über das Kontaktformular auf seiner Website. Der Entscheidungsbaum kann die Anfragen analysieren und mit Labels wie “Vertrieb”, “Support” oder “Technische Anfrage” versehen, damit die Anfrage zügig an die passende Kontaktperson weitergeleitet wird.
Weiterer Nutzen: Nachgeordnete Fragen können zur weiteren Eingrenzung eingesetzt werden.
Vorteile des Smart Data Labeling
- Anpassbarkeit: Der Entscheidungsbaum und die Fragen können flexibel angepasst werden, ohne das Modell kosten- und zeitintensiv neu zu trainieren.
- Komplexere Fragen: Smart Data Labeling ermöglicht nicht nur Ja-/Nein-Fragen. Ein Fragenbaum kann mittels nachrangiger Fragen komplexere Zusammenhänge erfassen.
- Skalierbarkeit: Beliebig große Mengen an gleichartig strukturierten Dokumenten können auf Sachverhalte überprüft werden.
Gemeisterte AI-Challenges
Häufige Stolpersteine und Angstgegner und bei der Umsetzung von AI-Projekten lassen sich mit dem erweiterten Ansatz in der Kombination von Entscheidungsbaum und LLM souverän umgehen:
- Bedarfsgerechter Datenschutz: Die Verwendung eines eigenen LLMs mit einem Server in Deutschland stellt sicher, dass Datenschutzrichtlinien eingehalten werden.
- Nutzerfreundliche und intuitive Bedienung: Ein benutzerfreundliches User Interface erleichtert die Anwendung.
- Erklärbare KI: Nutzer können die Entscheidungssequenz einsehen, nachvollziehen und bei Bedarf korrigieren. Dies erhöht die Transparenz und das Vertrauen in die AI-basierten Prozesse.
Insgesamt bietet Smart Data Labeling mit gerichteten Graphen und Entscheidungsbäumen eine effiziente Möglichkeit, unstrukturierte Daten zu kategorisieren und Unternehmen bei der digitalen Transformation zu unterstützen. Diese Technologie basiert auf LLMs, die spezifisch nach den Anforderungen der Nutzer angepasst und optimiert werden, um eine noch größere Flexibilität und Anpassungsfähigkeit zu gewährleisten.
Unser Ansatz zeigt, dass eine erweiterte Version von LLMs in spezialisierten Anwendungsfällen enorme Vorteile bringen kann. Durch die Kombination von Smart Data Labeling und LLMs öffnen wir die Tür zu einer effizienteren, präziseren und benutzerfreundlicheren digitalen Zukunft.
Wir alle stehen erst am Anfang dieser spannenden Reise und sind begeistert von den Möglichkeiten, die sich für Unternehmen im B2B-Sektor ergeben. Mit unserem Zusatznutzen sind bereit für Sie fas Bestmögliche aus generativer AI herauszuholen.
FAQ
Wie geht Smart Data Labeling mit mehrdeutigen oder widersprüchlichen Daten um?
Wenn es um den Umgang mit mehrdeutigen oder widersprüchlichen Daten geht, sind Smart Data Labeling-Systeme, insbesondere solche, die LLMs verwenden, so konzipiert, dass sie eine Ebene des semantischen Verständnisses einbeziehen, die über einen einfachen Schlüsselwortabgleich hinausgeht. Diese Modelle werden anhand großer Mengen von Textdaten trainiert, so dass sie den Kontext erfassen, die Bedeutung ableiten und sogar Nuancen in der Sprache verstehen können. In Fällen von Mehrdeutigkeit ist der Benutzer die entscheidende Instanz. Das System kann Fälle kennzeichnen, in denen ein hohes Maß an Unsicherheit besteht, so dass ein menschliches Eingreifen für die endgültige Kategorisierung erforderlich ist. Diese Kombination aus automatischer Verarbeitung und menschlicher Kontrolle stellt sicher, dass Mehrdeutigkeiten effektiv gehandhabt werden und die Integrität und Genauigkeit des Datenkategorisierungsprozesses erhalten bleibt.
Wie könnten die spezifischen Schritte für das Training des LLM für Smart Data Labeling-Anwendungen aussehen?
Die spezifischen Schritte bei der Schulung eines LLM für Smart Data Labeling-Anwendungen sind sowohl kompliziert als auch auf die besonderen Bedürfnisse jeder Implementierung zugeschnitten. Im Allgemeinen beginnt der Prozess mit der Definition des Umfangs und der Ziele der Smart Data Labeling-Aufgabe, einschließlich der Identifizierung der Arten von Dokumenten oder Daten, die kategorisiert werden sollen, und der Kategorien selbst. Anschließend wird für das Training ein Datensatz zusammengestellt, der die Vielfalt der betreffenden unstrukturierten Daten und Kategorien repräsentiert. Dieser Datensatz wird dann zur Feinabstimmung eines bereits vorhandenen LLM verwendet, wobei dessen Parameter so angepasst werden, dass es die Kategorien auf der Grundlage der Eingabedaten genau vorhersagen kann. Die Feinabstimmung umfasst auch iterative Tests und Validierungen, um sicherzustellen, dass die Vorhersagen des Modells die gewünschten Genauigkeits- und Relevanzstandards erfüllen. Wenn sich die Geschäftsanforderungen weiterentwickeln, kann das Modell weiter verfeinert werden, indem zusätzliche Trainingsdaten eingeführt werden, um es an neue Kategorisierungsanforderungen anzupassen oder die Leistung zu verbessern.
Wie wird der Datenschutz und die Sicherheit, insbesondere bei sensiblen Daten, gewährleistet?
Die Gewährleistung des Datenschutzes und der Sicherheit, insbesondere bei sensiblen Daten, ist bei der Einführung jedes KI-basierten Systems, einschließlich derjenigen für Smart Data Labeling, von größter Bedeutung. Im Blogbeitrag wird erwähnt, dass eine vollständig kontrollierte, dedizierte Cloud-Serverinstanz in Europa genutzt wird, was auf die Einhaltung strenger europäischer Datenschutzvorschriften wie der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) hindeutet. Abgesehen von geografischen Erwägungen umfasst der Schutz sensibler Informationen in der Regel die Verschlüsselung von Daten sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung, die Implementierung strenger Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass nur befugtes Personal auf die Daten zugreifen kann, und möglicherweise die Verwendung von Techniken wie der Datenanonymisierung, um Risiken weiter zu verringern. Darüber hinaus kann das System Prüfpfade verwenden, um den Datenzugriff und -änderungen nachzuvollziehen, was für Transparenz im Umgang mit Daten sorgt und die Einhaltung von Datenschutzgesetzen unterstützt. Durch diese Maßnahmen wird sichergestellt, dass das Smart Data Labeling-Verfahren hohe Datenschutz- und Sicherheitsstandards einhält und Bedenken hinsichtlich des Umgangs mit sensiblen oder persönlichen Daten ausräumt.
