Use Case: Verbesserung von Standards
Die Arbeit eines Standardgebers ist noch lange nicht zu Ende, wenn ein Standard veröffentlicht ist. Dieser muss auf dem neuesten Stand gehalten und laufend angepasst werden, um relevant zu bleiben und ein Höchstmaß an Integrität zu gewährleisten.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz für diese wichtige Aufgabe ist nicht nur möglich, sondern mit zunehmender Standardkomplexität auch unumgänglich.
In dem Maße, in dem die Normen wachsen und sich weiterentwickeln, um ein Höchstmaß an themenbezogener Integrität zu bieten, übersteigt die Komplexität irgendwann das, was ein Mensch bewältigen kann. Verbindungen zwischen Klauseln, ein umfassender Überblick über reale Anwendungen und vieles mehr können dann nicht mehr angemessen überwacht und verbessert werden.
Hier kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel, denn sie ist die beste Entscheidungshilfe, die Standardmanager je hatten.
KI in der Standardverbesserung – Wie funktioniert das?
Vielleicht fragen Sie sich, wie künstliche Intelligenz bei der Standardverbesserung genau funktionieren wird oder welchen Nutzen sie bringen könnte.
Einfach ausgedrückt, verwendet Intact Analytics eine Reihe von Regeln und Lernalgorithmen, um zwei Dinge zu tun:
- Sofortige Analyse großer Datenmengen auf übergreifende Ergebnisse und Anomalien
- Entdecken Sie Trends und Zusammenhänge zwischen Themen und Risikofaktoren
Beides ermöglicht es Ihnen, Ihren Standard effizienter, sorgfältiger und schneller zu verwalten und zu verbessern.
Lesen Sie weiter und erfahren Sie, welche Funktionalitäten in den Prozess involviert sind und wie die verschiedenen Benutzerrollen davon profitieren.
Intact Analytics Funktionalitäten
(Business)-Rules
Mit Hilfe von Business Rules können Sie Intact Analytics mit den wertvollen, langjährigen Erfahrungen Ihrer Mitarbeiter füttern. Sie ermöglichen es Ihnen, eine Reihe von Regeln zu definieren, die auf dem Wissen Ihrer Mitarbeiter beruhen, was wichtig ist.
Ein beliebtes Beispiel für eine Geschäftsregel wären zwei Klauseln, die sich gegenseitig widersprechen. Wenn z. B. 3.1 eine positive Bewertung hat, kann 9.5 keine Bewertung haben.
Sehen Sie sich an, wie sich das auf die gängigen Rollen im Standardmanagement auswirkt:
- Reviewer (Audit-Ebene): Durch die Anwendung von Geschäftsregeln erkennt der Prüfer Widersprüche sofort und kann weiter untersuchen und direkt zu den spezifischen Datensätzen übergehen, die seine Aufmerksamkeit erfordern.
- Review Manager (Aggregierte Ebene): Der Review Manager erhält bereits zusammengefasste Daten schneller. Durch die Anwendung von Geschäftsregeln werden gängige Prüfungen, die normalerweise vom Review-Team durchgeführt werden, automatisiert. Dies macht den Gesamtprozess effizienter und verschafft dem Team Zeit für eingehende Analysen, wo immer dies erforderlich ist.
KI – Erkennung von Anomalien
Die KI-gestützte Anomalieerkennung von Intact Analytics nutzt Algorithmen, um gemeinsame Muster zu erkennen. So können Sie Anomalien auf der Grundlage von Regionen, Jahreszeiten, Zertifizierungsstellen, Auditoren und mehr erkennen.
Durch dieses Wissen spart Ihr Review- und Standardmanagement-Team Zeit für langwierige Analysen und kann schneller zu Verbesserungen übergehen.
Sehen Sie sich an, wie sich das auf die gängigen Rollen im Standardmanagement auswirkt:
- Reviewer (Audit Level): Durch die Erkennung von Anomalien weiß der Prüfer, wo er nach Anomalien suchen oder welche Bereiche er genauer überwachen muss. So können sie ihre Aufmerksamkeit auf die wichtigen Bereiche richten.
- Review Manager (Aggregierte Ebene): Entdecken Sie gemeinsame Muster schneller und handeln Sie entsprechend. Intact Analytics zeigt Ihnen, worauf Sie Ihre Aufmerksamkeit richten sollten.
KI – Verarbeitung natürlicher Sprache
Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft Ihnen, tiefgreifende Erkenntnisse zu gewinnen: z. B. wie viele Themen/Risiken in welchem Sektor/Region gekennzeichnet wurden, sowie Trends, Muster und Korrelationen.
Durch dieses Wissen kann Ihr Team direkt auf Einblicke in schriftliche Informationen zugreifen, die bisher nur durch eingehende Analysen Ihres geschulten Überprüfungsteams zugänglich waren.
Handeln Sie jetzt anhand komplexer schriftlicher Daten.
Sehen Sie sich an, wie sich das auf die gängigen Rollen im Standardmanagement auswirkt:
- Reviewer (Audit Level):
- Review Manager (Aggregiertes Level):
Unterschied zu Business Intelligence
Für Menschen, die mit dem Thema nicht vertraut sind, ist der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Business Intelligence (BI) auf den ersten Blick unklar. Der Unterschied ist jedoch signifikant. Beide Tools haben ihre Berechtigung und ihre spezifischen Anwendungsfälle, aber BI-Tools können nicht das abdecken, was KI-Tools können.
Einfach ausgedrückt: KI-Tools im Allgemeinen und Intact Analytics im Besonderen sind ein echtes „Arbeitstier“, ein umfassendes Software-Tool, das nicht nur Visualisierungen bietet. Es bietet No-Code-SQLs, Kennzeichnung und Inspektion einzelner Audits und gebrauchsfertige Tools für Prüfer.
Das bedeutet, dass Intact Analytics Aufgaben und Analysen für Sie durchführt, die zuvor von Menschen erledigt wurden, während BI-Lösungen Ihnen „nur“ zeigen, was in strukturierter Form vorhanden ist.
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