Was kein Mensch zu können vermag, gelingt Machine-Learning-Algorithmen binnen kürzester Zeit: Riesige Datenmengen zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und personalisierte Empfehlungen auszusprechen. Diese besondere Fähigkeit machen wir uns in verschiedenen Lebensbereichen zunutze, um noch effizienter Aufgaben zu erledigen oder Entscheidungen zu treffen. Doch wieso genau eine Maschine zu bestimmten Ergebnissen kommt, können wir mit unserem menschlichen Urteilsvermögen oft nicht nachvollziehen. Genau daran setzte das Forschungsprojekt HUBBLE an, an dem Spectos zusammen mit der HTW Dresden und Hochschule Mittweida (HSMW) mitwirkte.
Intelligente Textklassifizierung mit Machine-Learning-Algorithmen
Ziel von HUBBLE war es, den Einfluss von Menschen auf Machine-Learning-Algorithmen zu untersuchen und auf reale Arbeitskontexte zu übertragen. Dafür wurde der neuartige Algorithmenansatz HBBO, Human Behaviour-Based Optimization, hinzugezogen. Basierend auf diesem Algorithmus galt es das Verhalten und die Möglichkeit zur menschlichen Einflussnahme auf Textklassifizierungen und -kategorisierungen zu erforschen. Die Ergebnisse des Projekts leisten einen Beitrag zur Entwicklung besser beeinflussbarer KI-Modelle. Solche Modelle können die Genauigkeit häufig durchgeführter Trendanalysen steigern und textbasierte Prozesse effizienter gestalten.
Ein typischer Anwendungsfall in der Praxis sind Unternehmen und Dienstleister mit großen Mengen unstrukturierter Daten, bspw. aus Freitexten von E-Mails in Ticketsystemen des Kundensupports. Dank Klassifizierungen und Zuordnungen über entsprechende Algorithmen und teil- und vollautomatisierte Verfahren können so Bearbeitungsprozesse erheblich beschleunigt werden. Im Rahmen des Forschungsprojekts wurde dafür mit Trainingsdaten aus dem Ticketsystem eines Kundendialogsystems von Spectos gearbeitet und der entwickelte Algorithmus hinsichtlich Texterkennung und -klassifizierung untersucht.
Das zweijährige Projekt (bis Februar 2022) wurde mit Mitteln aus dem zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert. Spectos gewann als Praxispartner wertvolle Erfahrungen in den Bereichen Texterkennung, KI und Machine-Learning-Algorithmen. Dieses Wissen kann in Kundenprojekten angewendet werden, um die Geschäftsprozessoptimierung auf Basis teil- und vollautomatisierter Prozesse weiter voranzutreiben.