»LLM Insight Expert« – Intelligenter Assistent für Ad-hoc-Datenanalysen

Wo bietet die KI-Anwendung den größten Nutzen?

Unternehmen im Handel stehen häufig vor der Herausforderung, beträchtliche Ressourcen aufzuwenden, um aus umfangreichen und komplexen Datensätzen geschäftlich relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Das Extrahieren von relevanten Informationen, die Analyse von Verkaufstrends und die Vorhersage von Kundenverhalten erfordern spezialisierte Fähigkeiten und ein tiefgreifendes Verständnis von Data Science, das nicht in jedem Unternehmen vorhanden ist.

Anstatt über Excel-Sheets, Unternehmensdaten und Marketing-Unterlagen zu grübeln und parallel Informatik-Fachleute mit aufwändigen Datenbank-Abfragen zu beauftragen, die in der Regel das Beherrschen von SQL-Sprache erfordert, tippen die Sales-Mitarbeitenden ihre Fragen in natürlicher Sprache ins Chat-Feld eines Large Language Models ein. Zum Beispiel: »Welche Kundengruppe hat in den vergangenen beiden Sommern unser Produkt XY am häufigsten erworben?« Sekunden später erhält der Mitarbeitende eine fundierte Antwort, ergänzt durch eine übersichtliche grafische Aufbereitung der abgefragten Daten.

Der LLM Insight Expert ermöglicht es Nutzer*innen durch die Anbindung von LLMs, einen einfachen Zugang zu entscheidenden Geschäftsinformationen zu erhalten und legt damit die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen. Durch die automatisierte Übersetzung von Anfragen in natürlicher Sprache in präzise SQL-Abfragen wird der Zugang zu Unternehmensdaten demokratisiert und ist somit zugänglich für jeden Mitarbeitenden.

Was sind die Qualitätsmerkmale des »LLM Insight Expert«?

• Höhere Produktivität: Die Datenverarbeitung und -analyse wird vereinfacht, sodass sich die Nutzer*innen auf die strategische Auswertung der Daten konzentrieren können.
• Schnelle Einblicke: Durch die einfache Abfrage von Daten können Entscheidungen schneller getroffen und umgesetzt werden.
• Kostenreduzierung: Die Datenabfrage ist sehr zeitintensiv und erfordert Kenntnisse im Data-Science-Bereich. Durch die Abfrage in natürlicher Sprache sind keine komplexen Programmierungen mehr notwendig.
• Geringer Schulungsbedarf: Durch den Einsatz von Sprachmodellen können Nutzer*innen auf intuitivem und natürlichsprachlichem Wege mit den Daten interagieren. 
• Individuell anpassbar: Durch die modellunabhängige Entwicklung und die Möglichkeit der Multi-Source-Integration kann das System individuell auf jeden Anwendungsfall angepasst und um zahlreiche Datenquellen erweitert werden.