Die Business-Signale von Echobot sind bei unseren Kunden sehr beliebt und werden gerne genutzt, um Verkaufschancen zu identifizieren oder bevorstehende Risiken zu erkennen und abzuwenden. Echobot Kunden erfahren z.B. sofort, wenn in ihrer Zielgruppe bei einem Unternehmen ein Managementwechsel und somit eine Chance ansteht, einen neuen Entscheider zu überzeugen. Ebenso werden sie gewarnt, wenn bei einem Lieferanten ein Streik ausgerufen wird und können rechtzeitig umplanen. Rund 30.000 solcher und ähnlicher Ereignisse erkennt Echobot täglich neu.
Wie erkennt Echobot Chancen und Risiken?
Echobot arbeitet mit Künstlicher Intelligenz, genauer gesagt mit neuronalen Netzen, um Ereignisse automatisiert aus aktuellen Online-Veröffentlichungen zu identifizieren. Die Verfahren, die Echobot dafür entwickelt, entstehen durch lange Trainingsprozesse, die unterschiedliche Komponenten betreffen. Oberstes Ziel ist es dabei, die richtigen Ereignisse aus dem Fließtext zu erkennen. Dazu gehört aber noch weitaus mehr: Es wird zum Beispiel auch trainiert, dass tatsächlich die Firma erkannt wird, der die Meldung zuzuordnen ist und nicht nur eine, die zufällig im Text genannt wird. Wichtig ist auch die Aktualität der Meldung. Nicht immer ist ein Veröffentlichungsdatum angegeben und falls doch, findet es sich je nach Webseite an unterschiedlicher Stelle. Dennoch soll es das System schaffen, Ihnen nur neue Ereignisse auszuliefern.
Unserem Forschungsteam ist es jetzt gelungen, das Verfahren zu Erkennung der Business-Signale nochmal stark zu optimieren, sodass wir die Quote der fälschlich als Signal erkannten Textstellen deutlich reduzieren konnten. Zudem werden mehr Signalmeldungen erkannt – das kann pro Signal zu bis zu doppelt so vielen Treffern führen.
Wie funktionieren neuronale Netze?
Künstliche neuronale Netze sind keine neue Erfindung – sondern ein Konzept, das schon in den 60er Jahren verwendet wurde und gerade einen Neuaufschwung erlebt. Die Idee baut auf dem Vorbild des menschlichen Gehirns auf, in dem Neuronen über Synapsen verknüpft sind, bis daraus schließlich große leistungsstarke Netzwerke entstehen, die auch komplexe Informationen verarbeiten können.
Ähnlich verwenden Wissenschaftler heute dieses Konstrukt in Form von „selbstlernenden“ Algorithmen. Diese „lernen“, bzw. werden trainiert, indem man Ausgangsinformationen eingibt und vorschreibt, welches Ergebnis man erhalten möchte. Je mehr Beispiele man dem Algorithmus auf diese Weise gibt, desto besser passt er selbst seine Struktur immer weiter an, um das gewünschte Ergebnis zu erhalten. Daher sind auch nicht die Algorithmen selbst ausschlaggebend für den Erfolg, sondern die Trainingsdaten, die man diesem System an die Hand gibt.
Ausblick für Sie als Nutzer
Mit der Verbesserung in unserem Verfahren haben wir es jetzt geschafft, mit noch weniger Trainingsdaten zu besseren Ergebnissen zu kommen. Sie als Echobot Kunde profitieren jetzt schon von besseren Ergebnissen und in Zukunft von der schnelleren Anpassungsfähigkeit:
- Unsere Forschungsabteilung kann in Zukunft noch schneller ganz neue Signaltypen anlernen.
- Im Hinblick auf die Internationalisierung können bestehende Signaltypen leicht an andere Sprachen angepasst werden.
Freuen Sie sich also auf darauf, was die Zukunft mit Echobot bringt! Bis dahin wünschen wir Ihnen viel Erfolg beim Erkennen der Chancen und Risiken in Ihrem Umfeld!
Bei Fragen, Anregungen oder Feedback steht wie gewohnt Ihr persönlicher Berater zur Verfügung unter:
Telefon: +49 (721) 500 57 500 — E-Mail: service@echobot.de
Artikelbild: Jack Moreh / freerangestock.com
