Christine SiepeInnovation und Technologie

Text-Mining in der Praxis

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen neue Möglichkeiten, aus unstrukturierten Daten Mehrwert zu generieren. Während viele Anwendungen noch in den Kinderschuhen stecken, lassen sich mit Text-Mining bereits konkrete Ergebnisse erzielen.

Bei Text-Mining geht es in erster Linie darum, Dokumente, die in jedem Unternehmen massenhaft vorliegen, mit intelligenten Algorithmen besser zu analysieren und so den Return on Investment bestehender Anwendungen und Inhalte zu erhöhen.

Sinnvoll einsetzbar ist diese Technologie überall dort, wo regelmäßig Dokumente auflaufen – und vor allem dann, wenn dadurch viele „Fleißarbeiten“ entstehen. Das kann die Abteilung Kreditwesen einer Bank sein. Dort gehen laufend Dokumente von Kunden, aus anderen Abteilungen, vom Vorstand und aus vielen anderen Quellen ein. Da kann es viel Zeit sparen, wenn Text-Mining für die automatische Analyse genutzt wird, um Dokumente schnell an die zuständige Person weiterzuleiten und dem Empfänger auf einen Blick die wichtigsten Inhalte mitzuteilen.

Ein anderes Beispiel liefert die Entwicklungsabteilung eines Unternehmens der Automobilbranche: Hier kann Text-Mining die Inhalte von Materialgutachten, Marktforschungsberichten, Kunden-E-Mails, Lieferantenangeboten und technischen Regelwerken so zur Verfügung stellen, dass Entscheidungen beschleunigt und Innovationen zielgerichtet gefördert werden.

In manchen Unternehmen unterstützt Text-Mining bereits heute die Mitarbeiter von Service-Helpdesks durch automatisches Klassifizieren von Tickets. Das steigert nicht nur die Effizienz der Prozesse, sondern befreit den Anwender von dem Zwang, Störungen in Kategorien einzuordnen, die er nicht versteht.

Im Kundenservice können Sentiment-Analysen die in Kunden-Mails oder Bewertungstexten auf Webseiten zum Ausdruck gebrachten Emotionen ermitteln. Dabei unterscheiden moderne Verfahren nicht nur zwischen guten und schlechten Bewertungen. Sie erfassen auch graduelle Unterschiede. Manche verstehen sogar Ironie und Sarkasmus. Dabei werden unter anderem Satzzeichen (z. B. drei Ausrufezeichen) oder Emoticons in die Auswertung der Inhalte mit einbezogen. So liefert Text-Mining wertvolle Einsichten in die Customer Experience, die immer mehr Unternehmen zum Gradmesser für den Erfolg ihrer Tätigkeit machen.

Der Wertbeitrag von Text-Mining für Unternehmen wird in den nächsten Jahren rapide ansteigen. Bei der Anwendung künstlicher Intelligenz stehen wir ja noch ganz am Anfang. Künftige Systeme werden Kundenanfragen nicht nur analysieren, sondern auch gleich beantworten. Sie werden Fehler in Produkten anhand von Reklamationen erkennen und Diagnosen selbst stellen. Vor allem das Zusammenspiel von Text-Mining und Bilderkennung wird dabei helfen. Aber das, was den Entscheidern heute auf den Nägeln brennt, ist der schnellere Zugang zu Informationen in unstrukturierten Dokumenten. Text-Mining bietet hierfür Lösungsmöglichkeiten.

Lesen Sie hierzu auch den Beitrag „Vorgehensmodell für Cognitive Computing-Projekte“.

 

 

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