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Dokumentenverarbeitung mit KI Dokumentenverarbeitung mit KI Automatisierte Verarbeitung von Dokumenten und Rechnungen mit Sprachmodellen. Maschinelles Lernen Maschinelles Lernen Lösungen für komplexe geschäftliche Anforderungen auf Basis fortgeschrittener Datenanalysen und Methoden des maschinellen Lernens. KI-Schulungen KI-Schulungen Workshops und Implementierungen für den effektiven Einsatz von KI in Organisationen.
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Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz im Kampf gegen Betrug und Defekte

Unsere Lösungen auf Basis von Machine Learning unterstützen Unternehmen bei der Erkennung von Versicherungsbetrug und Infrastrukturschäden – mithilfe fortschrittlicher ML-, Computer-Vision- und NLP-Algorithmen.

Warum gewinnt maschinelles Lernen an Bedeutung?

In Organisationen, die täglich Tausende von Vorgängen oder Dokumenten bearbeiten, stoßen klassische Methoden an ihre Grenzen. Maschinelles Lernen ermöglicht die Lösung komplexer Probleme durch Mathematik und Daten. Unsere Data-Science-Teams unterstützen CTOs und Technologieabteilungen bei der Bereitstellung moderner, prädiktiver Funktionen – von der Betrugserkennung bis zur Infrastrukturanalyse.

Was bremst heute Ihre Effizienz?

Die häufigsten Herausforderungen, die uns Kunden nennen:

Zu geringe Erkennungsrate bei Versicherungsbetrug

Einfache Regeln erfassen keine komplexen Betrugsmuster.

Fehlende visuelle Analyse in der technischen Diagnose

Im Schienenbereich werden Bilder nicht automatisch ausgewertet – mögliche Schäden bleiben unentdeckt.

Überlastete Experten analysieren zu viele Fälle

Manuelle Prozesse sind langsam und anfällig für Fehlentscheidungen.

Schwierige Integration von Daten aus verschiedenen Quellen (Big Data, IoT)

Systeme kommunizieren nicht effektiv – eine zentrale KI-Logik wird benötigt.

Was verändert unsere Machine-Learning-Technologie?

Funktionen mit direktem Einfluss auf Ihre Ergebnisse:

80 % Erfolgsquote bei der Erkennung verdächtiger Schadensfälle

Neue KI-Modelle reduzieren Falschmeldungen drastisch – Experten sparen Zeit.

Automatische Analyse von Infrastrukturbildern

KI erkennt Risse und Schäden auf Basis von Fotos und Messdaten – mit sofortiger Visualisierung.

30–40 % Einfluss der Modelle auf das Finanzergebnis

Prädiktive Entscheidungs-Engines werden integraler Bestandteil der Risikobewertung.

Modulare Datenverarbeitungsbibliothek

Anpassbar an verschiedene Betriebssysteme und Branchen.

4D-Methode

Discovery

Verstehen der DNA des Problems, bevor die erste Codezeile entsteht

Die Discovery-Phase ermöglicht ein tiefgehendes Verständnis der geschäftlichen Herausforderung, der Nutzerbedürfnisse und des technologischen Kontexts. Dadurch startet das Projekt auf einer soliden Grundlage, und zentrale Annahmen werden noch vor Beginn der Entwicklung validiert.

Schlüsselartefakt

Standardisiertes Konzeptdokument

Unser Fokus

  • Zieldefinition
  • Problemidentifikation
  • Nutzerforschung
  • Wettbewerbsanalyse
  • Machbarkeitsstudie
  • Technische Anforderungen

Unsere Aktivitäten

Wir analysieren das geschäftliche und technologische Umfeld des Kunden
— von bestehenden Systemen bis hin zu Nutzerbedürfnissen und strategischen Zielen. Wir validieren Geschäftsannahmen, identifizieren Risiken und definieren das zu lösende Problem. Das Ergebnis ist ein konsistentes Produktkonzept als Grundlage für die nächsten Projektphasen.

Definition

Von Erkenntnissen zu einem klaren Produktplan

In der Definitionsphase überführen wir die Erkenntnisse aus der Discovery in ein detailliertes Lösungskonzept. Dabei entstehen Anforderungen, Systemarchitektur und das Konzept der User Experience.

Schlüsselartefakt

Produkt- und Architektur-Blueprint

Unser Fokus

  • Anforderungsanalyse und -erhebung
  • Use-Case-Analyse
  • UX- und Prototyp-Design
  • Systemarchitektur
  • Risikoregister
  • Aufwand- und Kostenschätzung

Unsere Aktivitäten

Wir übersetzen Geschäftsziele in konkrete funktionale und technische Anforderungen. Wir erstellen UX-Prototypen, definieren die Architektur und planen die Umsetzung. So beginnt die Entwicklung mit einem klaren Plan und minimalem Risiko.

Delivery

Entwicklung und Bereitstellung zuverlässiger Software

In der Delivery-Phase entwickeln wir die finale Lösung. Wir legen großen Wert auf Codequalität, klare Kommunikation mit Stakeholdern und ein stabiles Deployment in die Produktion.

Schlüsselartefakt

Produktionsreifes Produkt / Deployment

Unser Fokus

  • Produktentwicklung
  • Stakeholder-Management
  • Testing und Qualitätssicherung
  • Entwicklung

Unsere Aktivitäten

Unsere Teams entwickeln die Lösung auf Basis moderner Entwicklungspraktiken und kontinuierlicher Integration. Wir testen das Produkt regelmäßig und sorgen für eine transparente Kommunikation mit den Stakeholdern, um eine stabile, produktionsreife Lösung zu liefern.

Direction

Transformation eines Produkts in ein wachsendes digitales Geschäft

Direction ist eine Phase der langfristigen Produktentwicklung. Anstatt die Zusammenarbeit nach der Implementierung zu beenden, unterstützen wir unsere Kunden bei der Skalierung von Lösungen, der Einführung von Innovationen und dem Aufbau eines Wettbewerbsvorteils.

Schlüsselartefakt

Roadmap für Produktentwicklung und Innovation

Unser Fokus

  • Produktentwicklung und Roadmap
  • Customer Success und Support
  • Strategische Beratung
  • Innovation und Zukunftsplanung
  • Identifikation neuer Einnahmequellen

Unsere Aktivitäten

Gemeinsam mit dem Kunden analysieren wir Produktdaten, identifizieren neue Wachstumsmöglichkeiten und planen weitere Funktionen. Wir helfen, die Lösung zu skalieren, ihre Leistung zu optimieren und eine langfristige Produktstrategie aufzubauen.

Was gewinnen Sie durch die Zusammenarbeit mit uns?

  1. Hohe Entscheidungssicherheit bei niedrigeren Betriebskosten
  2. Wettbewerbsvorteil durch Einsatz neuester KI-Technologien
  3. Schnelle Integration in Ihre Systemlandschaft (IoT, ERP, DMS)
  4. Unterstützung durch ein erfahrenes Data-Science- und ML-Team
  5. Skalierbare, flexible prädiktive Modelle

Wo funktioniert Machine Learning am besten?

Maschinelles Lernen ist besonders wirksam in:

Versicherungen und FinTechs, die große Mengen an Schadensfällen bearbeiten und auf schnelle Betrugserkennung und Verlustminimierung angewiesen sind

Infrastrukturunternehmen wie Bahn- und Transportunternehmen, die visuelle Inspektionen und Sensordaten für die technische Zustandsbewertung nutzen

Organisationen, die in die digitale Transformation von Entscheidungsprozessen investieren, inklusive automatischer Datenklassifikation (Betrugserkennung, Asset Monitoring)

Umgebungen mit großen Datenmengen (Big Data) und verteilten Quellen (IoT, Bilder, Messsysteme), wo manuelle Auswertung nicht mehr skalierbar ist

Unsere Lösungen kombinieren NLP, Deep Learning und Computer Vision in sofort einsetzbare KI-Module, die sich in bestehende Systeme integrieren lassen – für schnellere, genauere und skalierbare Entscheidungen.

Künstliche Intelligenz ist keine Zukunftsvision, sondern Gegenwart. Schon heute steigert sie Effizienz, senkt Kosten und verbessert die Kontrolle. Erfahren Sie, wie Machine Learning Betrugsfälle in Ihrer Organisation reduzieren kann.

FAQ

Unsere Lösung besteht aus einem Satz intelligenter Modelle, die auf maschinellem Lernen basieren und Unternehmen dabei unterstützen, Versicherungsbetrug zu erkennen und Schäden an technischer Infrastruktur zu identifizieren. Wir nutzen Technologien wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und prädiktive Engines, um große Datenmengen aus Dokumenten, Bildern und Sensordaten zu analysieren.

Die Implementierung unserer Machine‑Learning‑Modelle erhöht die Effektivität bei der Identifikation von verdächtigen Meldungen und Defekten erheblich und reduziert gleichzeitig die operativen Kosten. Dies ermöglicht automatisierte Entscheidungen, entlastet Expertenteams und verkürzt die Reaktionszeiten bei Vorfällen. Mit prädiktiven Algorithmen kann eine Organisation fundiertere Entscheidungen treffen, die Kontrolle über Risiken verbessern und die Ressourcennutzung optimieren.

Wir stützen die Einführung auf die bewährte 4D‑Methode. In der ersten Phase – Discovery – analysieren wir Prozesse und Daten, führen Workshops mit dem Team des Kunden durch und identifizieren potenzielle Einsatzgebiete für AI‑Modelle. In der Definition‑Phase entwerfen wir die Architektur der Algorithmen, bewerten die Datenqualität und bereiten den Integrationsplan vor. Die Delivery‑Phase umfasst die Implementierung der Modelle, das Erstellen von Dashboards und Tests mit operativen Daten. Zum Schluss, in der Direction‑Phase, überwachen wir die Leistungsfähigkeit der Modelle, optimieren deren Einsatz und unterstützen den Kompetenzaufbau im Team des Kunden im Bereich AI.

Unsere Lösung wurde für eine einfache Integration in unterschiedliche IT‑Umgebungen entwickelt. ML‑Modelle können mit ERP‑Systemen, DMS, IoT‑Plattformen und weiteren Datenquellen verbunden werden, die in der Organisation genutzt werden. Die Architektur ist modular, so dass Algorithmen an Branche, Datentypen und die spezifischen Prozesse des Kunden angepasst werden können. Die Integration erfolgt über API, Batch‑Dateien oder direkte Datenbankverbindungen, und unser Team stellt umfassende technische und operative Unterstützung bereit.

Um Machine‑Learning‑Modelle zu betreiben, wird eine Umgebung benötigt, in der Daten integriert und Algorithmen ausgeführt werden können – dies kann sowohl eine lokale Infrastruktur (on‑premise) als auch eine Cloud‑Umgebung sein. Entscheidend sind historische Daten und die Möglichkeit, Systeme für kontinuierliche Datenzufuhr zu verbinden.

Datensicherheit hat für uns oberste Priorität. Unsere Modelle verarbeiten ausschließlich vom Kunden bereitgestellte Daten in einem streng kontrollierten Kontext. Je nach Bedarf kann die Lösung lokal in der Umgebung des Kunden oder in einer sicheren Cloud betrieben werden. Jede Integration unterliegt einem Sicherheits‑Audit, und die Daten werden entsprechend den geltenden IT‑Richtlinien und Datenschutzvorschriften gespeichert und analysiert.

Ja, wir bieten die Möglichkeit einer Pilotphase. In dieser Phase wählen wir gemeinsam mit dem Kunden einen konkreten Anwendungsfall, setzen das Modell auf realen Daten ein und prüfen seine Effektivität. Ein solcher Test erlaubt es, das Potenzial der Lösung zu bewerten, sie an die Besonderheiten der Organisation anzupassen und eine Grundlage für die weitere Skalierung zu schaffen.

Nach der Implementierung bieten wir umfassende Unterstützung, einschließlich Monitoring der Modellqualität, Updates der Algorithmen und Weiterentwicklung der Integrationen. Unser Team unterstützt sowohl die IT‑Abteilung als auch die Endnutzer, indem es nicht nur Werkzeuge zur Verfügung stellt, sondern auch Wissen und bewährte Praktiken im Umgang mit KI vermittelt.

Unsere Lösungen eignen sich besonders für Versicherungsunternehmen und Fintechs, wo die Analyse großer Mengen von Anträgen und die Bewertung von Risiken entscheidend sind. Sie finden auch in infrastrukturellen Bereichen Anwendung — bei Eisenbahnverkehrsunternehmen, Transportunternehmen und Netzbetreibern, wo KI visuelle und sensorische Daten analysiert.

Welches Team benötigen Sie, um die Arbeit an Ihren Projekten zu beschleunigen? Sprechen Sie mit unseren Spezialisten über Ihre Anforderungen.

Jakub Orczyk Mitglied des Vorstands / Vertriebsleiter VM.PL
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