Verfahren im Bereich der KI (Künstlichen Intelligenz) wie Machine Learning (ML), fortgeschrittene Textverständnis-Verfahren oder Graphdatenbanken versetzen Enterprise Search-Lösungen zunehmend in die Lage, „mitzudenken“. Sie werden zu Cognitive Search-Systemen, die die Absicht hinter einer Suche verstehen. Davon können Unternehmen an vielen Stellen profitieren.
Das fängt damit an, dass die Systeme „Natural Language Processing“-fähig sind – also natürlichsprachliche Sucheingaben verarbeiten können. Das zahlt sich beispielsweise aus, wenn ein Vertriebsmitarbeiter für die Bearbeitung einer Frageliste eines Kunden passende Antwortvorschläge geliefert bekommt.
Auch kann er einfach einen kompletten Fragesatz wie „Welche Angebote zum Produkt X aus den drei vergangenen Monaten gibt es?“ in das System eingeben und erhält als Ergebnis die passenden Treffer. Die Mitarbeiter gelangen damit deutlich schneller und intuitiver an die gewünschten Inhalte als mit einer herkömmlichen Volltextsuche.
Mitarbeiter werden schnell und proaktiv informiert
KI ermöglicht der Suchanwendung außerdem, die Relevanz der Treffer zu beeinflussen. Mit Hilfe von ML-Verfahren kann sie Suchmuster erkennen und individuell passende Trefferlisten ausliefern. Die Reihenfolge der Treffer, die einem Nutzer angezeigt wird, ergibt sich dann neben inhaltlichen Aspekten daraus, wie häufig ein bestimmtes Dokument von allen Mitarbeitern oder Kollegen aus derselben Abteilung über die Trefferliste aufgerufen wurde.
Wird ein Dokument von den Kollegen derselben Abteilung bei bestimmten Suchanfragen besonders häufig aufgerufen, erscheint es auch bei den anderen Kollegen in der Trefferliste weiter oben. Dokumente, die kaum angeklickt wurden, rutschen hingegen nach unten, weil sie eine geringere Relevanz eingeräumt bekommen. Ähnlich wie man es von Onlineshops kennt, kann das System mit dieser Technologie zudem Empfehlungen generieren. Die Mitarbeiter werden von Cognitive Search also proaktiv darüber informiert, für welche Suchergebnisse sich die Kollegen besonders häufig interessiert haben.
Auf Basis von Graphdatenbanken reichert Cognitive Search außerdem die Trefferlisten durch zusätzliche Informationen an. Knowledge-Graphen beispielsweise, wie man sie aus den gängigen Internet-Suchmaschinen kennt, zeigen die wichtigsten Inhalte zu einer Suchanfrage aus den unterschiedlichsten Quellen in komprimierter Form an und berücksichtigen dabei auch weiterführende Inhalte, die zur Suchanfrage passen. So werden dem Anwender Zusammenhänge aufgezeigt und er wird auf Informationen aufmerksam gemacht, an die er bei seiner Suche vielleicht noch gar nicht gedacht hat oder von denen er gar nicht wusste, dass sie überhaupt vorhanden sind. So ist nicht nur für Zeitersparnis und Entlastung gesorgt. Es ist auch sichergestellt, dass die Mitarbeiter das im Unternehmen vorhandene Wissen auch wirklich nutzen können.
Zahlreiche Use Cases jenseits der Informationssuche
Mit den KI-Technologien, die Cognitive Search-Systeme an Bord haben, stellen sie aber auch eine leistungsfähige Infrastruktur für zahlreiche Use Cases jenseits der reinen Informationssuche bereit. Ihre Möglichkeiten zur Entitäten-Erkennung etwa erlauben es nicht nur, Personennamen, Produktbezeichnungen oder Orte zu identifizieren, sondern sogar ganze Textklauseln. Dadurch lassen sich beispielsweise gezielt die kritischen Stellen von Verträgen ausfindig machen, ohne dass dafür die kompletten Verträge durchgesehen werden müssen. Das sorgt für erhebliche Zeitersparnis und dafür, dass sich die zuständigen Mitarbeiter verstärkt ihren Kernaufgaben widmen können.
Franz Kögl ist Vorstand der IntraFind Software AG. Quelle: Intrafind Software AG
Außerdem können Machine Learning-Verfahren dabei helfen, Dokumente thematisch zu sortieren und bestimmten Kategorien zuzuordnen. Mit dieser ML-basierten Themenerkennung lässt sich beispielsweise eine automatische Sortierung und Verteilung des digitalen Posteingangs realisieren. First-Level-Support-Anfragen an den Kundendienst beispielsweise können automatisch themenbezogen in bestimmte Postfächer vorsortiert werden. Die Mitarbeiter müssen die Anfragen, für die sie zuständig sind, dann nicht mehr mühsam aus der Posteingangsliste heraussuchen. Stattdessen können sie gezielt ihr Postfach ansteuern.
Die Möglichkeiten von Cognitive Search gehen also weit über die effiziente Suche nach Informationen hinaus. Unternehmen sind damit in der Lage, komplexe Bestände aus strukturierten und unstrukturierten Daten besser auszuwerten und unterschiedlichste Anwendungsszenarien umzusetzen.
Franz Kögl ist Vorstand der IntraFind Software AG, einem Search-Spezialisten in München.
