Schnellere, genauere KI-Inferenz

Mit generativer KI können Sie höchst relevante, maßgeschneiderte und akkurate Inhalte erzeugen, die auf dem Fachwissen und dem geistigen Eigentum Ihres Unternehmens basieren.

Biomolekulare generative Modelle und die Rechenleistung von GPUs durchforsten effizient den Chemical Space und erzeugen schnell verschiedene Sätze kleiner Moleküle, die auf spezifische Wirkstoffziele oder -eigenschaften zugeschnitten sind.

Finanzinstitute müssen ausgefeilte betrügerische Aktivitäten wie Identitätsdiebstahl, Kontoübernahme und Geldwäsche erkennen und verhindern. KI-fähige Anwendungen können Falschalarme bei der Erkennung von Transaktionsbetrug reduzieren, die Genauigkeit der Identitätsüberprüfung zur Erfüllung von KYC-Anforderungen (Know your Customer) verbessern und die Maßnahmen zur Bekämpfung von Geldwäsche (AML) effektiver gestalten, wodurch sowohl das Kundenerlebnis als auch die finanzielle Solidität des Unternehmens verbessert werden.

Unternehmen möchten intelligente KI-Chatbots mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) entwickeln. Mit RAG können Chatbots Fachspezifische Fragen präzise beantworten. Dazu rufen sie Informationen aus der Wissensdatenbank eines Unternehmens ab und stellen Echtzeit-Antworten in natürlicher Sprache bereit. Diese Chatbots können genutzt werden, um den Kundensupport zu verbessern, KI-Avatare zu personalisieren, Unternehmenswissen zu verwalten, das Onboarding von Mitarbeitenden zu optimieren, intelligenten IT-Support zu bieten, Inhalte zu erstellen und vieles mehr.

Angesichts der Anzahl gemeldeter Sicherheitslücken in der CVE-Datenbank (Common Vulnerabilities and Exposures) (dt.: Bekannte Schwachstellen und Anfälligkeiten), die im Jahr 2022 ein Rekordhoch erreicht hat, wird das Patchen von Software-Sicherheitsproblemen zunehmend schwieriger. Mit generativer KI ist es möglich, den Schutz vor Schwachstellen zu verbessern und gleichzeitig die Belastung für Sicherheitsteams zu verringern.