Kennen Sie schon unseren Valuestore?

Erschaffen Sie den digitalen Zwilling Ihrer Organisation und erleben Sie die Kraft der Daten.

Verschaffen Sie sich einen Überblick über Ihre Möglichkeiten mit fLUMEN und besuchen Sie unseren Valuestore

Strategie

Overview

Werte aus Daten

Generating value from data

Gesamteffizienz

Mit Data-Analytics steigern

Transparenz

Datengetriebene Wertströme

Data-Mining

Access-to-Data

Kreislaufwirtschaft

Ressourcen und Energiemanagement

flumina

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Über uns und was wir machen.

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Sei du selbst.

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Methodik.
Intelligenz durch implementierte
Methoden.

OCR.

Die OCR Texterkennung ermöglicht eine automatische Schrifterkennung in Bildern. Bilder werden Pixel für Pixel in Schrift übertragen. Erst so können aus Scans Texte gewonnen werden. Das Bild wird zur Textdatei.

Maschinelles Lernen.

Durch Maschinelles Lernen ist es möglich anhand der Daten, die gewonnen werden durch Lernalgorithmen ein System zu bauen, das nach und nach selbst lernt. Umso mehr Dokumente in das System gespielt werden, desto automatisierter wird die Extraktion der Daten.

Datenbank.

Die Datenbank ermöglicht die Speicherung der gesammelten Daten und das Packen von Informationspaketen, die die Extraktion in folgende ähnlich gelagerten Fällen, erleichtert. Umso größer eine Datenbank, desto einfacher die Extraktion von Daten.

Künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz automatisiert intelligentes Verhalten. Das Herzstück unserers Produktes ist das Fachwissen, das wir in Programmiersprache übersetzen. Durch das maschinelle Lernen, wird dies durch Maschinen weitergeführt und vervielfacht.

NER.

Named Entity Recognition extrahiert aus Textdateien Namen. Damit können beispielsweise der Gläubiger und der Schuldner und deren Adressen aus den Dokumenten gewonnen werden. Diese Extraktion ermöglicht eine Zuordnung innerhalb der Datenbank und hilft so eine Informationsgewinnung aus der Datenbank bevor die eigentliche Extraktion der Informationen stattfindet.

Die Kombination dieser
Methoden
Quellen
Öffentlich Proprietär Gesetze, Kommentare, ...
fLUMEN Legal
ETL

Sammeln, Aufarbeiten und verlinken der externen Quellen
Mongo
flumen-l

Workflows Dokumente
Tomcat
NLP- & Worklow Prozessor

Informationen aus Sachverhalt extrahieren Zusammenstellen der kuratierten Liste Gutachtenerstellung

fLUMEN WebService:

Sachverhalte verarbeiten Informationen filtern Kuratierte Liste erstellen Datenausgabe erstellen
Plattform
Node
LoadServer:

Anfrage an WS, Weiterleitung der Daten (Sicherheitsbrücke)
Apache
FrontEnd:

Darstellung der Daten
Arbeitsplatz
Chrome + PWA:

Interaktion mit dem Benutzer Workflowsystem.
Das Schaubild zeigt die Architektur des Systems mit seinen Komponenten: Ein ETL (Extrakt, Transform, Load)-Preprozessor durchsucht externe Daten (zum Beispiel Gesetzestexte und Gesetzesänderungen, Datenbanken für Kommentare, Rechtsprechung u.a.), bringt diese in Zusammenhang zueinander und speichert die Ergebnisse in eine für die weitere Verwendung günstige Form in eine Mongo (NoSQL)-Datenbank.

Hier werden ebenfalls die Workflows, welche von den juristischen Experten im Workflowsystem des Frontends angelegt wurden, gespeichert.
Ein in das Frontend am Arbeitsplatz (Google Chrome Browser oder Progressive Web App) eingetragener Sachverhalt wird im Webservice mithilfe von NLP vorverarbeitet und mit den relevanten Workflows verknüpft.

Die daraus resultierenden weiteren Fragen werden interaktiv durch ein Frage-Antwort-System mit dem Benutzer gemeinsam geklärt und das Ergebnis in textueller und graphischer Form im Frontend dargestellt.

Das Ergebnis enthält dabei die zusätzlichen Informationen, die vom ETL-Prozessor aufbereitet wurden. Als Resultat erhält der Benutzer einen Graphen, in dem alle für ihn relevanten Verbindungen dargestellt werden und er so transparent nachvollziehen kann, welche Informationen für seinen Sachverhalt relevant sind.
Mehr zu fLUMEN


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Der Mehrwert von fLUMEN legal


Alle Vorteile auf einen Blick.



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