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Assistent für wissensbasiertes verknüpftes Lernen und logisches Denken

Im Bereich der Finanz-, Zoll- und Polizeiarbeit müssen ständig große Mengen an Dokumenten und hohe Datenmengen (Big Data) ausgewertet werden.

Hierbei sind einerseits viele Einzeldokumente (MS Office-Format), PDFs, gescannte Dokumente, Bilder) mit Daten sowie andererseits Datenlieferungen Dritter auszuwerten. Besonders in Ermittlungsverfahren mit mehreren Beteiligten oder bei Ermittlungen im Internet werden Daten generiert, welche schwer zu haushalten, zu analysieren und darzustellen sind.

Da solche Datenmengen nicht mit üblichen Mitteln zu bearbeiten sind, entwickelten wir in Zusammenarbeit mit Fachexperten ein für solche Einsatzzwecke zugeschnittenes System, um Ermittler und Analysten in ihrer täglichen Arbeit zu unterstützen.

Der KI-basierte “Assistent für wissensbasiertes verknüpftes Lernen und logisches Denken” – KLLaRA- hilft Ihnen, oben genannte Aufgaben deutlich schneller und effizienter zu lösen.

Rohdaten aus verschiedenen Quellen können damit eingelesen und mit internen Daten (Grunddatenbanken, Vorgangsnummern, Fallmanagement, Geodatenbanken, Krypto-Wallets) angereichter werden. Besondere Funktionen ermöglichen zusätzlich das Hinzufügen großer Datenmengen des Kunden, sodass ein objektiveres Sichtfeld bei der Datenanalyse ermöglicht werden kann. Bei Bedarf ist das System auch in der Lage, selbstständig Cluster zu bilden und diese zu Fällen zusammenzufügen. Diese können autonom verschriftet und mit Tabellen oder Datenblöcken angereichert sowie ausgegeben werden. Natürlich können diese Mitteilungen in unserer Aufgaben-/Falldatenbank automatisiert hinterlegt werden. So sind sie statistisch jederzeit nachverfolgbar. Ebenso können Rückmeldungen zu den einzelnen Aufgaben hinzugefügt werden, um einen zukünftigen Informationsgewinn zu erhalten.

Besonders im Strafrechtsbereich unterstützt KLLaRA neben der KI-gestützten Rohdatenanalyse und Fallerstellung auch das Asservatenmanagement und ermöglicht rechtssichere und aussagekräftige Statistiken.

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