KI in der Schweiz: Chancen aktiv nutzen

Entlastung bei Softwareentwicklungs-Routineaufgaben

Um Softwareentwicklerinnen und -entwickler von aufwändigen Routineaufgaben zu entlasten, Fehlerquoten zu senken und die Effizienz zu steigern, nutzt Adnovum den Github Co-Pilot. Dieses KI-Tool kann Source Code automatisch vervollständigen und ist in der Lage, Code-Fragmente wie Klassen oder Unit Tests zu generieren. Zudem kann es eine umfassende Software-Dokumentation erstellen. Dank der KI-Lösung können sich die Entwicklerinnen und Entwickler auf komplexere Aufgaben konzentrieren und qualitativ hochwertige Software schneller und effizienter entwickeln.

Adnovum

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Effiziente Suche in technischen Handbüchern

Für wichtige Wartungsarbeiten und Geräteanwendungen sind in spezialisierten technischen Arbeitsumfeldern oftmals umfangreiche Handbücher und Manuals – mit teils hunderten Seiten – nötig, die manuell durchsucht werden müssen. Mit einem KI-System schuf Noser Engineering für Rheinmetall Air Defense eine zentrale Anlaufstelle, die dieses Problem löst. Anwenderinnen und Anwender können mit natürlicher Sprache gezielt nach Informationen zu bestimmten Bauteilen oder Wartungsschritten suchen. Dies führt zu einer erheblichen Effizienzsteigerung und Zeitersparnis. Das KI-System ersetzt dabei keine Fachspezialistinnen und -spezialisten, sondern unterstützt sie dabei, schneller relevante Informationen zu finden, und bietet zusätzlich die Möglichkeit, Bilder und Tabellen in den relevanten Texten anzuzeigen und Zusammenfassungen aus mehreren Quellen zu erstellen.

Noser Engineering

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Intelligenter digitaler Assistent bei der Informationssuche

Mit dem KI-Tool DocDive stellt Netcetera den Mitarbeitenden von Kundinnen und Kunden in verschiedenen Branchen, von Gesundheit bis zum Finanzwesen, einen digitalen und intelligenten Assistenten zur Seite. In der Chat-Oberfläche der KI-Anwendung können Fragen ganz einfach gestellt werden. Diese durchsucht alle auf den internen Systemen hinterlegten Informationen und Anweisungen und stellt die korrekte Antwort sofort und mit direktem Verweis auf den entsprechenden Inhalt im Originaldokument zur Verfügung. Dadurch wird die Effizienz gesteigert und eine schnelle sowie präzise wie auch nachvollziehbare Informationsbereitstellung ermöglicht.

Netcetera

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Effizientes Dokumentenmanagement mit dem Digital Mailroom

Der Digital Mailroom von Canon bietet eine effiziente Lösung für die automatisierte Verarbeitung eingehender Dokumente unterschiedlicher Art. Gescannte Dokumente werden kategorisiert, ihr Inhalt identifiziert und automatisch an die richtigen Personen oder Stellen weitergeleitet. Informationen werden extrahiert und direkt in das Enterprise Resource Planning-System importiert. Dadurch können beispielsweise Rechnungen automatisch verarbeitet, Verwaltungsressourcen eingespart und eine fehlerfreie sowie lückenlose Dokumentation gewährleistet werden. Die KI-gestützte Anwendung bietet eine skalierbare Lösung für das Dokumentenmanagement, die Geschäftsprozesse effizient unterstützt und den Zugang zu wichtigen Dokumenten und Daten erleichtert.

Canon

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Effizientes Offertwesen

Um Sales-Verantwortliche bei Adnovum zu unterstützen und die Effizienz im Offertwesen zu steigern, setzt das Unternehmen ein Offering Support Tool ein. Dieses KI-gestützte Tool ermöglicht es, aus unstrukturierten Ausschreibungs-Dokumenten strukturierte Informationen zu extrahieren. Es erkennt automatisch inhaltlich ähnliche Anforderungen und fasst diese zusammen, während es die Dokumente automatisch kategorisiert und validiert. Somit kann nicht nur eine Qualitäts- und Effizienzsteigerung erreicht, sondern auch eine Kostenreduktion realisiert werden.

Adnovum

Erhöhte Sicherheit durch Spracherkennung für Rangierkommandos

Für die SBB entwickelt Ergon ein massgeschneidertes KI-Tool zur Spracherkennung für Rangierkommandos auf Smartphones. Diese innovative Lösung ermöglicht es Rangierarbeitern und -arbeiterinnen, trotz Handschuhen und schwierigen Witterungsbedingungen effizient Kommandos einzugeben. Das Tool gewährleistet eine hohe Genauigkeit bei der Erkennung der gesprochenen Kommandos, selbst in lauten Umgebungen mit störenden Hintergrundgeräuschen wie vorbeifahrenden Zügen. Dadurch verbessert das Tool nicht nur die Arbeitsabläufe der Arbeiterinnen und Arbeiter erheblich, sondern steigert auch die Sicherheit und Effizienz im Rangierbetrieb der SBB nachhaltig.

Ergon

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Genaue Belegungsprognosen im öffentlichen Bahnverkehr

Mittels aktueller Daten – wie Rückmeldungen der Zugbegleiter, Fahrplaninformationen, Gruppen- und Einzelplatzreservationen, Ferientage und Wetterprognosen – werden, gestützt auf einem KI-Modell, bereits heute genaue Belegungsprognosen erstellt. Diese sind bis auf die Reise-Klasse und einzelne Wagen heruntergebrochen. Dank dieser Lösung finden Kundinnen und Kunden schneller einen freien Platz und die Zugsflotten sind besser ausgelastet.

Zühlke

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Eingespartes Füllmaterial bei Versandverpackungen

Mit Hilfe künstlicher Intelligenz entwickelte Ergon eine innovative Lösung für Digitec Galaxus, um die Versandverpackungen effizient zu optimieren. Ziel war es, den Leerraum in den Kisten beim Versand von Waren zu reduzieren und dadurch Füllmaterial einzusparen. Durch diese Massnahme konnte Digitec Galaxus eine signifikante Reduktion des Füllmaterials um 28 Prozent erreichen. Die Optimierung trägt nicht nur zur Reduzierung von Abfall und zur Einsparung von Material- und Prozesskosten bei, sondern steigert auch die Kundenzufriedenheit.

Ergon

Perfekte Schärfe für dynamische Motive

Die Integration von Deep Learning Motiverkennung in EOS Kameras von Canon ermöglicht, dass die Kamera bestimmte Motive wie Gesichter, Personen, Tiere und Fahrzeuge erkennt und den Autofokus entsprechend nachsteuern kann. Diese Technologie, basierend auf selbstlernender KI, gewährleistet, dass Aufnahmen stets scharf sind – selbst bei sehr schnellen Motiven oder Objekten, die gedreht oder auf dem Kopf stehen. Neue Entwicklungen beinhalten die Erkennung von Spielzügen, insbesondere in der Sportfotografie, wodurch die Schärfe automatisch vom abgebenden Spieler auf den empfangenden Spieler wechseln kann.

Canon

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Machine-Learning in der Gebäudetechnik

Noser Engineering entwickelte für die CEDES AG neue Machine-Learning-Algorithmen zur Erkennung möglicher Defekte an Lifttüren und zur Erfassung von Personenströmen mittels Lichtgitterauswertung. Das System maximiert die Betriebsstunden und minimiert Ausfallzeiten bei Gebäudeliften, was zu einer signifikanten Kostenreduktion durch vermeidbare, ungeplante Servicetechnikerbesuche führt. Zudem optimiert es die Besucherströme und implementiert eine IoT-Architektur mit Sensoren, intelligentem Gateway und weiteren Komponenten, um langfristigen Nutzen zu generieren.

Noser Engineering

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Nutzungsprognose und Erkennung von Anomalien im Streamen von Musik

Die Genossenschaft SUISA vertritt schweizweit die Urheberrechte von Musikschaffenden und anderen Künstlerinnen und Künstlern. In Zusammenarbeit mit ti&m hat SUISA ein KI-System entwickelt, dass dank Usage Forecasting die Nutzung geschützter Werke präzise vorhersagen kann. Durch Time Series Forecasting werden Modelle in einer datenbanknahen Umgebung trainiert, um Streamingzahlen effizient zu prognostizieren. Dies erhöht die finanzielle Planungssicherheit für Künstlerinnen und Künstler erheblich. Basierend auf diesen Prognosen können spezifische Marketing- und Verkaufsmassnahmen in definierten Regionen entwickelt werden, um den Erfolg der Werke weiter zu steigern. Zudem überprüft die KI mithilfe von Algorithmen kontinuierlich die Streaming-Daten und visualisiert Auffälligkeiten in Echtzeit mittels Power BI. Dadurch wird SUISA in die Lage versetzt, schneller und präziser auf Veränderungen im Nutzungsverhalten zu reagieren und die Verwaltung der Urheberrechte noch effizienter zu gestalten.

ti&m

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Bessere Bildqualität für sicherheitskritische Anwendungen

Im Bereich Sicherheit ist eine präzise Motiverkennung entscheidend, um sicherheitskritische Ereignisse wie einen liegengelassenen Koffer am Bahnhof zuverlässig zu erkennen oder um gerichtlich verwertbare Beweise auf Aufnahmen zu ermöglichen. Sicherheitskameras stossen jedoch teilweise an ihre Grenzen und können, beispielsweise unter schwierigen Lichtverhältnissen, schlechtes Bildmaterial liefern. Canon nutzt Deep Learning, um dieses Problem zu lösen. Die Technologie ermöglicht es, stark rauschende oder niedrig aufgelöste Aufnahmen zu korrigieren und zu verbessern. Dadurch wird die Qualität der Bilder signifikant erhöht, was wiederum die rechtzeitige Erkennung sicherheitsrelevanter Ereignisse unterstützt.

Canon

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Verbesserte Gegenstandserkennung für Blaulichtorganisationen

Für Blaulichtorganisationen, die bei Straftaten oder Delikten ermitteln, spielt eine effiziente und präzise Spurensicherung eine entscheidende Rolle. Diese muss auch unter schwierigen Lichtverhältnissen und widrigen Witterungsbedingungen erfolgen können. Dabei nutzen Blaulichtorganisationen eine Applikation, die eine Vielzahl von Gegenständen automatisch erkennen kann. Durch die Neuentwicklung des auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmus dieser Applikation durch Noser Engineering konnte deren Erkennungsrate von 40 auf 95 Prozent gesteigert werden – selbst unter anspruchsvollen Licht- und Witterungsverhältnissen.

Noser Engineering

Aufdecken von Missbrauch der Krankenversicherung

Der Missbrauch der Krankenversicherung führt zu erheblichen Mehrkosten für das Gesundheitswesen und ist ein wichtiger Treiber der steigenden Gesundheitskosten. Um dem entgegenzuwirken, hat Netcetera das System RiSIC entwickelt. Dieses KI-System nutzt maschinelles Lernen, um Fälle von echter Verschwendung, Missbrauch und Betrug bei der Krankenversicherung zu erkennen. Darüber hinaus verbessert sich das Modell bei der Nutzung kontinuierlich, wodurch die manuelle Regelverwaltung drastisch reduziert wird. Durch den Einsatz von RiSIC können Versicherungen präziser und schneller auf mögliche Betrugsfälle reagieren, was nicht nur die finanziellen Verluste reduziert, sondern auch die Integrität des Gesundheitssystems stärkt.

Netcetera

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Kompaktes ärztliches Fachwissen auf Abruf

Bei der Diagnose oder Behandlung von Krankheiten müssen Ärztinnen und Ärzte auf ein umfangreiches Fachwissen und relevante Quellen zurückgreifen können – und das möglichst reibungslos und schnell. Mit "in a nutshell" hat Noser Engineering eine KI-basierte Wissensplattform entwickelt, die genau dies ermöglicht. Dank der Integration einer Abfrageschnittstelle mittels ChatGPT bietet die Plattform jederzeit schnellen und kostenlosen Zugang zu kompakten, praxisorientierten Informationen und Hilfsmitteln. Der Zugang zur umfassenden Wissensdatenbank und die Abfrage von hochwertigen Informationen wird für medizinische Fachkräfte somit nicht nur präzise, sondern auch zeitsparend möglich. Dies verbessert die Qualität der medizinischen Versorgung und leistet einen wesentlichen Beitrag zu einer innovativen und effizienten Hausarztmedizin.

Noser Engineering

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Mehr Sicherheit beim selbstständigen Wohnen im Alter

Das selbstständige Leben im höheren Alter – oder allgemein bei Einschränkungen – ist mit Risiken verbunden: Stürze, ohne dass Hilfe vor Ort ist oder alarmiert werden kann, sind nur ein Beispiel. Mit einer KI-Lösung können jedoch bereits heute Muster in den Stromverbrauchsdaten älterer Menschen in ihrem Zuhause erkannt werden. Bei auffälligem, abweichendem (Strom-)Verhalten – zum Beispiel nach einem Sturz nachts, ohne danach aufstehen zu können – werden automatisch Angehörige oder eine Notrufzentrale alarmiert. Diese Lösung erhöht die Sicherheit und ermöglicht es, älteren Menschen länger im Daheim ihrer Wahl zu leben. Gleichzeitig erspart das verlängerte Wohnen zuhause zusätzliche Pflegekosten, da die Menschen nicht eine Pflegeinstitution müssen.

Zühlke

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Raschere und kostengünstigere Diagnostik bei genetischen Krankheiten

Zwecks Diagnostik genetischer Krankheiten werden DNA-Sequenzen von bis zu 96 verschiedenen Personen aneinandergekoppelt und anschliessend analysiert. Für diese Analyse hat Netcetera ein KI-Modell entwickelt. Dieses reduziert die rechnerische Komplexität und erhöht die Geschwindigkeit der Analyse erheblich. Dadurch werden die Kosten massgeblich gesenkt, wobei die Qualität im Vergleich zu konkurrierenden Methoden gleichbleibt.

Netcetera

Optimierter Kundenservice durch KI-gestützte Voice Assistants

Adnovum unterstützt einen Versicherungskonzern bei der Einführung von Voice Assistants, um Effizienz und Kundenzufriedenheit zu steigern. Diese KI-Lösung triagiert Anrufe schneller und präziser, automatisiert Standard-Anfragen und entlastet Callcenter-Mitarbeitende. Besonders bei saisonalen Ereignissen, wie schweren Unwettern, können Anrufspitzen besser bewältigt werden, was die Personalkosten reduziert und die Einsatzplanung erleichtert. Kundinnen und Kunden profitieren zudem von einer 24/7-Verfügbarkeit ohne Wartezeiten – auch an Wochenenden und Feiertagen.

Adnovum

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Effiziente und hochqualitative Anlageberatung

Durch ein KI-gestütztes Digital Advisory Tool ermöglicht Zühlke eine verbesserte Kundenberatung in der Finanzbranche. Das Tool erlaubt es den Finanzberaterinnen und -beratern, in wenigen Minuten individuelle Anlagevorschläge zu erstellen. Dabei werden das Anleger- und Risikoprofil der jeweiligen Kundinnen und Kunden sowie die regulatorischen Anforderungen automatisch und präzise berücksichtigt, was massgeschneiderte Vorschläge ermöglicht. Diese Automatisierung spart erheblich Zeit und verbessert das Kundenerlebnis deutlich, da die Beraterinnen und Berater nun mehr Zeit und Ressourcen haben, um persönlich auf spezifische Bedürfnisse und Wünsche einzugehen.

Zühlke

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Präzisier Zugriff auf Informationen bei Kundenanfragen

Kundenservicemitarbeitende stehen vor der Herausforderung, auf eine Vielzahl von verstreuten Informationen schnell und präzise zugreifen zu müssen, um Kundenanfragen effizient zu beantworten. Mit Unterstützung von Adnovum hat die CSS Krankenversicherung einen Agent-Assist implementiert, der genau dies ermöglicht. Der nahtlos in das CRM-System der CSS integrierte Bot bietet den Kundenservicemitarbeitenden eine einfache Chatfunktion. Über diese können sie Fragen zu Produkten, Prozessen oder Dienstleistungen stellen. Der Bot liefert daraufhin konsolidierte Antworten inklusive Quellenangaben, die zur effizienten und genauen Beantwortung von Kundenanfragen dienen. Dank der Arbeit von Adnovum steht das umfassende CSS-Know-how nun jederzeit auf Knopfdruck zur Verfügung – dies verbessert den gesamten Kundenserviceprozess nachhaltig.

Adnovum

Schnellere und effizientere HR-Anfragebearbeitung

Für den Kanton Basel-Stadt entwickelte ti&m ein LLM-basiertes KI-System, das Informationen aus internen Dokumenten extrahiert, um Anfragen von Mitarbeitenden im HR-Bereich zu beantworten. Die HR-Expertinnen und -Experten stellen ihre Anfragen über ein Ticketingsystem woraufhin das KI-System diese Anfragen prüft und eine Antwort mit Quellenangaben direkt in das Ticket einfügt. Anschliessend wird die KI-generierte Antwort von einem HR-Mitarbeitenden überprüft und freigegeben. Dadurch wird die Bearbeitung der Tickets beschleunigt, das HR-Team entlastet und Informationen werden transparent und leicht zugänglich für die gesamte Organisation bereitgestellt.

ti&m

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Unvoreingenommener “Fit & Proper”-Prozess bei Schlüsselpositionen

ti&m unterstützte die Finanzmarktaufsicht Liechtenstein bei der Einführung eines KI-Tools in ihrem "Fit & Proper" Prozess, um das Screening-Verfahren bei Bewerbungen auf Schlüsselpositionen wie Vorstandsmitglieder und Compliance-Beauftragte effizienter und vor allem unvoreingenommener zu gestalten. Traditionell erfordern diese Screenings umfangreiche manuelle Dokumentensammlungen und -bewertungen sowie Web-Suchen, um festzustellen, ob die betreffenden Personen in einem Interessenkonflikt stehen könnten. Die KI-Lösung von ti&m unterstützt die HR-Verantwortlichen mit automatisierten Web-Suchen und analysiert Treffer ohne mögliche Voreingenommenheiten der menschlichen Browser-Nutzung. Dadurch wird nicht nur der Aufwand für Mitarbeitende reduziert, sondern auch die Verfahren beschleunigt, standardisiert und die Ergebnisse präziser gestaltet.

ti&m