Wissen

Untersuchung der KI-Fähigkeiten in der Vertragsanalyse: Azure AI Studio vs. Microsoft Syntex

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Geschäftsprozesse hat sich als transformativ erwiesen, insbesondere im Datenmanagement und der -analyse. Zwei bemerkenswerte Tools in diesem Bereich sind Microsofts Azure AI Studio und Microsoft Syntex. Wir haben einen eingehenden Vergleich ihrer Funktionalitäten in der Vertragsanalyse durchgeführt und uns auf ihre einzigartigen Merkmale und Methoden konzentriert.

Azure AI Studio: Eine umfassende KI-Lösung

Azure AI Studio, das Ende 2023 eingeführt wurde, hat sich als umfassende KI-Lösung für verschiedene Geschäftsbedürfnisse positioniert, wobei eines seiner herausragenden Merkmale das Dokumentenintelligenz-Tool ist. Dieses Tool ist auf die Extraktion und Klassifizierung von Texten aus einer Vielzahl von Dokumenten und Formularen spezialisiert. Es bietet sowohl vordefinierte Modelle, die für spezifische Dokumententypen wie Rechnungen geeignet sind, als auch benutzerdefinierte Modelle für maßgeschneiderte Klassifizierungen.

In unserem Test haben wir das Dokumentenintelligenz-Tool verwendet, um Begriffe wie Dienstleistungen, Gebühren und Tagesraten aus einer Sammlung von Verträgen zu extrahieren und zu vergleichen. Wir haben mit einem vordefinierten Modell für "Allgemeine Dokumente" und einem benutzerdefinierten Modell experimentiert. Während das vordefinierte Modell mit komplexen Layouts, insbesondere Tabellen, zu kämpfen hatte, zeigte das benutzerdefinierte Modell, das auf einem Satz von zehn Verträgen trainiert wurde, eine bessere Genauigkeit, stieß jedoch an Grenzen bei atypischen Vertragsformaten.

 

Microsoft Syntex: Verbesserung von SharePoint mit fortschrittlicher KI

Microsoft Syntex, erstmals als Teil des Microsoft 365 Suites im Jahr 2020 veröffentlicht, wurde seitdem als SharePoint Premium-Funktion integriert, die sich zu modernsten KI-Technologien für Inhaltsanalyse, Klassifizierung und Extraktion entwickelt hat. Es ist in zwei Modellgruppen unterteilt: drei vordefinierte Modelle für die Verarbeitung von Verträgen, Rechnungen und Quittungen sowie drei anpassbare Modelle, die eine größere Personalisierung bieten, jedoch einen umfangreicheren Schulungsaufwand erfordern.

Unser Fokus lag auf der Freihandformauswahlmethode und der Unterrichtsmethode innerhalb von Syntex. Beide Methoden wurden auf dieselben Trainings- und Testmodelle angewendet, um Konsistenz zu gewährleisten. Die Lehrmethode lieferte aufgrund ihres eingehenden Schulungsprozesses überlegene Ergebnisse, obwohl sie zeitaufwändiger war.

 

Gegenüberstellung von Azure AI Studio und Microsoft Syntex

Azure AI Studio und Microsoft Syntex zeigen unterschiedliche Stärken bei der Verarbeitung von Vertragsdaten. Die Dokumentenintelligenz von Azure AI Studio ist benutzerfreundlich und äußerst anpassungsfähig für die Analyse spezifischer Dokumente, was es ideal für detaillierte Aufgaben macht. Microsoft Syntex hingegen zeichnet sich durch seine Vielseitigkeit beim Umgang mit verschiedenen Dokumententypen und seine nahtlose Integration in das Microsoft 365-Ökosystem aus.

 

Unsere Tests haben gezeigt, dass die benutzerdefinierten Modelle beider Plattformen für spezialisierte Aufgaben effektiver waren, während die vordefinierten Modelle sich gut für allgemeinere Anwendungen eigneten.

 

Fazit: Die richtige KI-Toolwahl für Ihr Unternehmen

Sowohl Azure AI Studio als auch Microsoft Syntex bieten leistungsstarke KI-gesteuerte Lösungen für Unternehmen, insbesondere im Bereich der Dokumenten- und Vertragsanalyse. Die Wahl zwischen diesen Plattformen sollte auf den spezifischen Anforderungen des Unternehmens, der Art der Daten und dem gewünschten Anpassungsniveau basieren.

Letztendlich repräsentieren beide Tools bedeutende Fortschritte in KI-gesteuerten Geschäftsprozessen und unterstreichen die wachsende Bedeutung und Anpassungsfähigkeit von KI in der modernen Geschäftsumgebung.

Über die Autoren:

Melis Dulkadiroglu ist seit 2022 Teil des drjve Data Analytics Beratungsteams. Neben der Entwicklung von BI-Lösungen gehört auch Data Engineering und insbesondere die Beratung im Umfeld AI zu ihren Fachgebieten. 

John Oertel ist seit Mitte 2023 Mitglied des BI- und Data Engineering-Teams der drjve AG, wo er sich insbesondere auf Data Engineering und Künstliche Intelligenz in der Microsoft Azure Umgebung spezialisiert hat.

Bei Fragen zum Thema, kommen Sie gerne direkt auf uns zu:

Melis Dulkadiroglu

Consultant

Weitere Beiträge

Wissen

CCH® Tagetik: Ein Blick auf das neue UI/UX

weiterlesen

Wissen

Aimplan, die Software für Finanzplanung, Budgetierung, Forecasting und Reporting auf Basis der Microsoft Power BI Plattform.

weiterlesen

Wissen

Videopodcast: ESG Insights – Weg zur Veränderung

weiterlesen
Up