Quantexa Graphen ermöglichen es Ihnen, Ansichten von Entitäten und deren Verbindungen zu erstellen und zu analysieren, um Beziehungen und Erkenntnisse für jeden Anwendungsfall auf der Quantexa-Plattform aufzudecken.
Mit Skalierbarkeit, erweiterten Funktionen und Flexibilität ausgerüstet, bieten Quantexa Graphen datengetriebenen Analysten und Datenwissenschaftlern die Werkzeuge, um den in Graphen repräsentierten Kontext in den von ihnen erstellten Analysemodellen und Entscheidungen zu verstehen und zu nutzen.
KI ALS MENSCHENMÖGLICHE RESSOURCE
Der Quantexa AI Stack
In puncto KI setzen wir auf drei zentrale Prinzipien:
Kontextbasiertes Lernen
Kontext ist entscheidend für fundierte KI-gestützte Entscheidungen. Dank kontextbezogener Techniken können wir mehr Daten heben, mit denen wir wiederum mehr Antworten auf Fragen finden und Zusammenhänge und Muster in Datenbeständen besser verstehen können. Kontext ist das Fundament unserer entsprechend präzisen KI-gestützten Prognosen und somit die Basis kritischer Geschäftsentscheidungen.
Composite AI
Wer sich gänzlich auf ein bestimmtes KI-Modell, eine spezifische Technik oder einen isolierten Ansatz verlässt, riskiert einen Tunnelblick, eine geringere Anpassungsfähigkeit und eine verminderte Gesamtleistung. Composite AI vereint die Stärken und Möglichkeiten sowohl klassischer als auch neuer Methoden. Wir kombinieren diesen Ansatz mit einschlägigen Fachkenntnissen und stellen damit sicher, dass unsere Modelle anpassungsfähig, flexibel und effektiv sind.
Erklärbarkeit und Vertrauen
Für Unternehmen, die in regulierten Geschäftsfeldern tätig sind, ist die Sicherstellung von Transparenz und Erklärbarkeit mit Blick auf ihre Geschäftsentscheidungen von größter Bedeutung. Wir bei Quantexa sind der Auffassung, dass Erklärbarkeit Vertrauen schafft und den verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz untermauern sollte. Genau hier setzen unsere Technologie und Governance-Praktiken an. Das schafft nicht nur Vertrauen, sondern bedeutet auch, dass Teams sowohl inner- als auch außerhalb des Fachs den breiteren Kontext leicht nachvollziehen, die erzielten Ergebnisse mühelos erklären sowie die erstellten Prognosen und getroffenen Entscheidungen problemlos validieren können.
Effekt
Inwiefern unterscheidet sich die Graph-Analyse von Quantexa von der Konkurrenz?
Skalierbar
Unterstützung von Batch-Vorgängen und dynamischen Use Cases für sowohl auf Breite als auch auf Tiefe ausgerichtete Analysen isolierter Datenbestände
Intuitiv
Analysierbare Visualisierungen für eine verbesserte Datenexploration und Untersuchung realer Netzwerke
Schnell und einfach
Schnelle und einfache Graphenabfragen für das Durchlaufen von Milliarden von Verknüpfungen in nur wenigen Minuten
Erweiterbar
Native Einbettung in führende offene Graph-Analyseumgebungen für die einfache Einbindung
Erweiterbar
Native Einbettung in führende offene Graph-Analyseumgebungen für die einfache Einbindung
Use Cases
Skalierbarer und intuitiver Kontext aus umfangreichen Graphen
Daten auch in großem Maßstab verknüpfen und visualisieren
Erstellen Sie mit intuitiven Ansichten für die weitere Exploration unternehmensweit nutzbare Entitätsgraphen auf ein- und derselben Datengrundlage – entweder als Batch-Vorgang oder in Echtzeit.
Verborgene Risiken und Chancen aufdecken
Identifizieren Sie Risiken und Chancen dank sofort einsatzbereiter oder benutzerdefinierter Scoring-Modelle. Bleiben Sie dabei flexibel und behalten Sie stets die Kontrolle über die von Ihnen erstellten Modelle.
Fundiertere Entscheidungen treffen
Gewinnen Sie ein Verständnis komplexer Verbindungen und Transaktionsflüsse zwischen Entitäten und ziehen Sie wichtige Erkenntnisse aus intuitiven Netzwerkvisualisierungen.
Modellleistung verbessern
Setzen Sie auf Kontext, um genauere und leistungsfähigere kontextbezogene Analysen und Machine-Learning-Modelle zu erstellen und zu optimieren.
So funktioniert es
Produktmerkmale
Solide Datengrundlagen
Nutzen Sie unsere führende Entity-Resolution-Methode für Datenansichten mit Bezug zu realen Geschäftsproblemen.
Batch-Vorgänge und dynamischer Modus
Erstellen Sie im Handumdrehen Graphen, die in gleich mehreren Use Cases nutzbar sind – ohne Ausfallzeiten und Datenduplizierung.
Sofort einsatzbereite Scoring-Modelle
Profitieren Sie von Low-Code-Implementierungen und branchenspezifischen Scoring-Modellen.
Scoring nach Ihren Anforderungen
Nutzen Sie benutzerdefinierte analytische Modelle und offene Graphen-Algorithmen für sich.
Modelloptimierung
Nutzen Sie kontextbezogene Insights für eine bessere Interpretierbarkeit, Abstimmung und verbesserte Modellleistung.
Datenexploration
Geben Sie Data Scientists und auch der Führungsebene potentere Möglichkeiten, Daten zu visualisieren und zu untersuchen.