Große Bauprojekte entwickeln bei der Abwicklung oft ihre eigene Dynamik. Es können sich Bauabläufe verzögern oder Gewerke werden nicht rechtzeitig fertig. Die Folgen sind häufig Nachforderungen, die ein aufwändiges Claim Management nach sich ziehen.
Erfahren Sie mehr darüber, wie eine maßgeschneiderte Claim Management Software mit künstlicher Intelligenz Ihnen dabei hilft den Claim Management Prozess zu verbessern.
Eine Herausforderung im Bauwesen besteht darin unvorhersehbare Ereignisse im Projektverlauf in ihren kommerziellen Folgen einvernehmlich zu klären. Dabei müssen heterogene und teilweise noch analoge Kundendokumente analysiert und digitalisiert werden.
Eine gut aufbereitete Claim-Akte überzeugt durch Vollständigkeit, Struktur und Transparenz. Nicht nur das manuelle Ablegen der Informationen in unterschiedlichsten Formaten wie PDFs, Exceltabellen oder CAD-Zeichnungen gestaltet sich schwierig, auch die Suche bei Prüfungen ist sehr zeitintensiv.
Unserem Kunden war es wichtig, relevante Claim-Korrespondenz automatisch zum jeweiligen Bauprojekt zu erfassen sowie rechtlich sicher zu dokumentieren. Das Ziel des Projektes war es, sowohl die Analyse der Unterlagen als auch deren Digitalisierung mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu automatisieren. Lernfähige Erkennungsalgorithmen der neuen Claim Management Software helfen bei der Identifikation von relevanten Abschnitten. Diese sollen erfasst und automatisch an gewünschte Unternehmensanwendungen übertragen werden.
Unser Entwicklungsansatz zur Einführung eines KI-gestütztes Claim Managements hat die Effizienz im Nachforderungsmanagement gesteigert und wesentlich zur Digitalisierung beigetragen.
Aufsetzen und Trainieren eines neuronalen Netzes zur Dokumentenerkennung
Einbindung des Dokumenten-managements in eine responsive Webapplikation
Erkennung von relevanten Dokumentinhalten für Beweisdokumentation
Abbildung des manuellen Claim-Management-Prozesses in einem digitalen Workfloww
Ausgeklügeltes Berechtigungs- und Rollenkonzept via OIDC Authentifizierung
Die Basis für die Umsetzung einer KI-gestützten Belegerfassung ist die Konzepterstellung für eine möglichst hohe Datenerkennung. Dafür wurde ein neuronales Netz zur Erkennung von relevanten Dokumenteninhalten aufgesetzt und trainiert. So können unstrukturierte Daten als präzise Fachdaten erfasst werden. Das Modell mit der besten Erkennungsrate wurde implementiert.
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