Fallstudie: Dokumentenverarbeitung
Wie ein Genfer Versicherer 14.000 Schadensmeldungen pro Monat in 72 Stunden statt 18 Tagen verarbeitet
Der Kunde kam mit einem konkreten Problem: Papierstapel. Jede Schadensmeldung durchlief sieben Hände, bevor sie im System landete. Wir haben ein KI-gestütztes OCR-System aufgebaut, das handschriftliche Formulare liest, klassifiziert und direkt in die bestehende Software einspeist.
Nach vier Monaten Entwicklung und zwei Wochen Pilotbetrieb lief das System produktiv. Die Fehlerquote sank von 8,3 % auf 1,1 %.
Versicherung, Schadensabteilung, 120 Mitarbeitende
Computer Vision, NLP-Klassifikation, REST-API-Integration in Legacy-Systeme
Bearbeitungszeit von 18 Tagen auf 72 Stunden. Drei Vollzeitstellen konnten in die Kundenbetreuung wechseln.
Artificial Intelligence für Schweizer Unternehmen, die Ergebnisse brauchen
Wir entwickeln keine Prototypen, die in der Schublade landen. Jedes Projekt hat ein messbares Ziel, einen festen Zeitrahmen und einen klaren Verantwortlichen auf unserer Seite.
Fallstudie: Predictive Maintenance
Ein Maschinenbauer aus der Westschweiz verlor jährlich rund CHF 2,4 Mio. durch ungeplante Stillstände. Sensordaten existierten bereits, wurden aber nicht ausgewertet.
- Datenquellen: Vibrationssensoren, Temperaturfühler, Betriebsstundenzähler
- Modell: Gradient-Boosted Trees, trainiert auf 26 Monaten historischer Ausfalldaten
- Vorhersagegenauigkeit nach sechs Monaten: 91 % für kritische Ausfälle
- Ungeplante Stillstände reduzierten sich um 63 %
Was der Kunde sagt
«Wir hatten vorher zwei Anbieter, die uns Dashboards gebaut haben. Schön anzusehen, aber nutzlos. AI Value Enhancers hat uns ein Modell geliefert, das tatsächlich Ausfälle vorhersagt. Das war der Unterschied.»
— Technischer Leiter, Maschinenbau AG, Lausanne
Dritte Fallstudie: Kundenabwanderung vorhersagen
Ein Telekommunikationsanbieter wollte wissen, welche Kunden in den nächsten 90 Tagen kündigen. Nicht aus Neugier, sondern um gezielt Rückgewinnungsangebote zu machen.
Wir haben ein Churn-Prediction-Modell auf Basis von Nutzungsverhalten, Vertragsdaten und Support-Tickets trainiert. Das Modell identifiziert gefährdete Kunden mit einer Trefferquote von 84 %. Die Rückgewinnungsrate stieg um 29 % im ersten Quartal.
Telekommunikation Churn Prediction Random Forest CRM-IntegrationUnsere Kompetenzmatrix
So arbeiten wir mit Ihnen
Kein starres Wasserfall-Modell. Wir arbeiten in kurzen Zyklen, liefern früh erste Ergebnisse und passen die Richtung an, wenn sich die Datenlage ändert.
Problemdefinition
Wir verbringen die erste Woche damit, Ihr Geschäftsproblem zu verstehen. Nicht die Technologie steht am Anfang, sondern die Frage: Was kostet Sie dieses Problem heute?
Datenanalyse
Welche Daten existieren? Wie sauber sind sie? Wo fehlen Felder? Diese Phase dauert oft nur wenige Tage, liefert aber die wichtigste Entscheidungsgrundlage.
Modellentwicklung
Wir bauen ein erstes Modell in zwei bis drei Wochen. Es muss nicht perfekt sein. Es muss zeigen, ob der Ansatz funktioniert.
Pilotbetrieb
Das Modell läuft parallel zum bestehenden Prozess. Ihre Mitarbeitenden sehen die Ergebnisse, geben Feedback, und wir justieren.
Produktivbetrieb und Übergabe
Integration in Ihre Systeme, Dokumentation, Schulung. Danach gehört das System Ihnen. Wir bleiben für Support erreichbar, aber Sie sind nicht von uns abhängig.
Warum Unternehmen in Genf und der Romandie mit uns arbeiten
Wir sitzen am Lindenhofweg in Genf. Unsere Kunden erreichen uns ohne Zeitverschiebung und ohne Sprachbarriere. Deutsch, Französisch, Englisch: Wir arbeiten in der Sprache, die für Ihr Team am natürlichsten ist.
Seit unserer Gründung haben wir ausschliesslich für Schweizer und europäische Unternehmen gearbeitet. Wir kennen die regulatorischen Anforderungen, die Datenschutzgesetze und die Erwartungen an Qualität, die hier gelten.
Ist Ihr Unternehmen bereit für KI?
Nicht jedes Problem braucht eine KI-Lösung. Manchmal reicht eine bessere Datenbank. Drei Fragen helfen bei der Einschätzung.
Haben Sie Daten?
KI braucht Trainingsdaten. Wenn Sie seit mindestens sechs Monaten digitale Aufzeichnungen führen, ist das ein guter Ausgangspunkt. Die Daten müssen nicht perfekt sein, aber sie müssen existieren.
Gibt es einen Verantwortlichen?
Ein KI-Projekt braucht jemanden auf Ihrer Seite, der Entscheidungen treffen kann. Kein Vollzeitjob, aber jemand, der Prioritäten setzt und Zugang zu den richtigen Abteilungen hat.
Ist das Problem wiederkehrend?
KI lohnt sich bei Aufgaben, die sich tausendmal wiederholen. Einmalige Entscheidungen lösen Sie besser mit einem erfahrenen Berater und einer Tabellenkalkulation.
Sprechen wir über Ihr Projekt
Beschreiben Sie kurz, was Sie vorhaben. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen mit einer ersten Einschätzung.
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Die auf dieser Website dargestellten Fallstudien basieren auf realen Projekten. Kundennamen und bestimmte Details wurden aus Vertraulichkeitsgründen anonymisiert oder verallgemeinert.