Language Models und Textanalytik in der praktischen Anwendung

Auch in der Finanzdienstleitung sind Texte und Dokumente wichtige Bestandteile von Geschäftsfeldern und Geschäftsprozessen. Texte besitzen oftmals einen sehr hohen Informationsgehalt.

Dokumente verschwinden nach der Eingangsbearbeitung in Dokumentenmappen und Archiven. Maschinell erfasste Notizen und E-Mails werden abgespeichert, ausgedruckt und abgelegt.
Die unstrukturierte Daten aus Fließtexten können meist nur mühevoll und durch manuelle Tätigkeiten ausgelesen und interpretiert werden.

Mit der Digitalisierung von Dokumenten besteht die Möglichkeit, Informationen aus den Textinhalten maschinell zu extrahieren und analytisch zu verarbeiten – auch mit Methoden der künstlichen Intelligenz.

Vortragende:

• Christine Liebig, Data Scientist der LBBW
• Kilian Retter, Leiter Data Analytics und KI der LBBW

Anmeldung auf der Website des Veranstalters AnalyzEs (KI Lab Esslingen).