Azure OpenAI Framework

Integrieren und verbessern Sie Ihre Geschäftsanwendungen mit groß angelegter künstlicher Intelligenz

Azure OpenAI und seine zahlreichen Anwendungen haben eine Fülle von Möglichkeiten und Lösungen eröffnet, die in der Lage sind, eine Vielzahl von Geschäftsbereichen und Branchen zu transformieren.

Das Azure OpenAI-Framework von Plain Concepts ist darauf ausgelegt, eine ordnungsgemäße Implementierung zu gewährleisten, die Prozesseffizienz zu steigern, Produktionsanforderungen zu erfüllen, die kritische Geschäftssicherheit zu stärken und die Einhaltung von Vorschriften sowie die regionale Verfügbarkeit zu festigen.

Darüber hinaus bieten wir Ihnen den Generative AI Adoption Accelerator an, einen Service, der bewährte Vorgehensweisen zusammenstellt, Ihnen die Möglichkeit bietet, wichtige Trends zu erkunden, und Ihnen ermöglicht, wesentliche Anwendungsfälle zu identifizieren, um die Vorteile innerhalb Ihrer Organisation zu maximieren.

Furthermore, we provide you with the Generative AI Adoption Accelerator, a service that compiles best practices, enables you to explore key trends, and allows you to identify essential use cases for maximizing the benefits within your organization.

Stärken Sie die Entscheidungsfindung durch die Implementierung von Künstlicher Intelligenz.

Beschleunigen Sie Ihre KI-Einführung mit einem interdisziplinären Team von Experten.

Lernen Sie, die Fähigkeiten von OpenAI-Modellen in Ihrem Unternehmen zu nutzen.

Bewerten Sie Ihre Data-Science-Fähigkeiten und erstellen Sie einen maßgeschneiderten Plan.

Identifizieren Sie Schlüsselanwendungsfälle, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Erschließen Sie neue Muster und Prozesse und beschleunigen Sie die Rendite Ihrer Investition.

Wir unterstützen Sie dabei, das volle Potenzial der Generativen KI zu erschließen.
  • Generative AI Envisioning Workshop
    Unser Programm verbessert Ihr Geschäfts- und technisches Wissen, erkundet alltägliche Anwendungsfälle und bewährte Verfahren und motiviert Ihr Team, wirkungsvolle Lösungen mit Generative AI zu schaffen.
  • Ideation & Design
    Wir helfen Ihnen, Ihre Geschäftsanwendungen, Teams und Infrastruktur zu verstehen und schlagen KI-basierte Ansätze vor, um Ihre Geschäftsprozesse, Dienstleistungen und Lösungen zu verbessern.
  • Generative AI Roadmap
    Wir arbeiten mit Ihnen zusammen, um Ihre Reise zur Generative AI-Transformation zu starten, indem wir Ihre Bereitschaft bewerten, den Zielzustand entwerfen und das Rahmenwerk, die Architektur, Governance, Sicherheit, Integrationen und Anwendungsfälle definieren, um Ihre Organisation auf dem Weg zu einer KI-getriebenen Umgebung zu führen.
  • Technische Validierung
    Wir führen eine schnelle technologische Machbarkeitsstudie für einen Anwendungsfall durch, um das Potenzial und die Vorteile von Generative AI/OpenAI zu demonstrieren und einen Geschäftsfall zu validieren. Dies beinhaltet die Bewertung der Datenbereitschaft, Drittanbieter-Integrationen, Sicherheit und Preisgestaltung.
  • MVP bis zur Produktion
    Agile Entwicklung und Bereitstellung eines Generative AI/#OpenAI-Anwendungsfalls. Erstellen Sie Ihre Anwendung auf der Grundlage Ihrer Daten, indem Sie Algorithmen neu trainieren und feinabstimmen, um ihre Leistungsfähigkeit zu überprüfen. Schließlich demonstrieren und schätzen wir die Kosten für den vollständigen Einsatz der Implementierung, Architektur und der Nutzung des Dienstes selbst.
Laden Sie unseren Leitfaden herunter, wie Sie Azure OpenAI in Geschäftsumgebungen integrieren können.
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USE CASES
Energie
In der Energiebranche kann Azure OpenAI für Aufgaben wie vorausschauende Instandhaltung, Energieprognosen und Nachfrage-Management eingesetzt werden. Beispielsweise können Machine-Learning-Modelle genutzt werden, um Daten von Sensoren zu analysieren und Ausfälle von Geräten vorherzusagen, bevor sie auftreten, wodurch Ausfallzeiten und Wartungskosten reduziert werden können. Predictive Analytics kann auch verwendet werden, um den Energiebedarf vorherzusagen und die Energieeffizienz zu optimieren.
Retail
Im Einzelhandel kann Azure OpenAI genutzt werden, um Kundendaten zu analysieren, um personalisierte Empfehlungen zu geben, das Bestandsmanagement zu optimieren und die Effizienz der Lieferkette zu verbessern. Beispielsweise können Machine-Learning-Modelle genutzt werden, um das Kundenverhalten zu analysieren, um personalisierte Produkt-Empfehlungen zu geben und die Kundenbindung zu verbessern. NLP kann auch genutzt werden, um Kundenfeedback aus den sozialen Medien zu analysieren, um Kundenbedenken zu identifizieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.
retail market
Finanzen
Im Finanzbereich kann Azure OpenAI für Aufgaben wie Betrugserkennung, Risikobewertung und Predictive Analytics eingesetzt werden. Beispielsweise können Machine-Learning-Modelle genutzt werden, um betrügerische Aktivitäten in Finanztransaktionen zu erkennen und finanzielle Verluste zu verhindern. Predictive Analytics kann auch verwendet werden, um Markttrends vorherzusagen, potenzielle Risiken zu identifizieren und datengesteuerte Anlageentscheidungen zu treffen.
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Fertigung
In der Fertigungsindustrie kann Azure OpenAI genutzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren, die Qualitätssicherung zu verbessern und Ausfallzeiten zu reduzieren. Beispielsweise kann Bilderkennungstechnologie genutzt werden, um Defekte in Produkten zu erkennen und die Qualitätssicherung zu verbessern, während Predictive Analytics genutzt werden kann, um Ausfälle von Geräten vorherzusagen und Wartungen proaktiv zu planen.
manufacturing
Rechtswesen
In der Rechtsbranche kann Azure OpenAI für Aufgaben wie Vertragsanalyse, Rechtsforschung und E-Discovery eingesetzt werden. Beispielsweise kann NLP genutzt werden, um juristische Dokumente und Verträge zu analysieren, um potenzielle Risiken zu identifizieren und den Vertragsprüfungsprozess zu automatisieren. Machine-Learning-Modelle können auch genutzt werden, um die Prozesse der Rechtsforschung und E-Discovery zu verbessern.
Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen kann Azure OpenAI für Aufgaben wie Analyse medizinischer Bilder, Vorhersage von Patientenergebnissen und Bereitstellung personalisierter Gesundheitsempfehlungen eingesetzt werden. Beispielsweise können Machine-Learning-Modelle genutzt werden, um medizinische Bilder wie CT-Scans, MRIs und Röntgenaufnahmen zu analysieren, um potenzielle Gesundheitsprobleme zu identifizieren und Ärzten bei der Diagnosestellung zu helfen. NLP kann auch genutzt werden, um Patientendaten zu analysieren und personalisierte Empfehlungen für Behandlungsoptionen bereitzustellen.
tecnalia lab
Immobilien
In der Immobilienbranche kann Azure OpenAI für Aufgaben wie Immobilienbewertung, vorausschauende Instandhaltung und Optimierung der Immobiliensuche eingesetzt werden. Beispielsweise können Machine-Learning-Modelle genutzt werden, um Immobiliendaten zu analysieren und genaue Immobilienbewertungen zu erstellen. NLP kann auch genutzt werden, um Kundenanfragen zu analysieren und das Erlebnis der Immobiliensuche zu optimieren.
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Bildungswesen
Im Bildungswesen kann Azure OpenAI genutzt werden, um personalisierte Lernerfahrungen für Schüler zu bieten, administrative Aufgaben zu automatisieren und die Schülerbindung zu verbessern. Beispielsweise kann NLP genutzt werden, um Schülerfeedback zu analysieren und das Lehrerlebnis zu verbessern, während Conversational AI genutzt werden kann, um personalisierte Nachhilfe und Unterstützung zu bieten.
hologramas
Bankwesen
Im Bankwesen kann Azure OpenAI für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden, wie beispielsweise Betrugserkennung, Kreditbewertung, Risikoanalyse und personalisierte Finanzberatung. Beispielsweise können Machine-Learning-Modelle genutzt werden, um betrügerische Aktivitäten in Banktransaktionen zu identifizieren, Kunden zu schützen und finanzielle Verluste zu reduzieren. Zusätzlich kann Predictive Analytics genutzt werden, um die Kreditwürdigkeit von Kreditantragstellern zu bewerten, potenzielle Risiken zu identifizieren und datengesteuerte Kreditentscheidungen zu treffen.
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