Lenja Weidenfeld, Author at Parashift.AI • Seite 31 von 31

Autor: Lenja Weidenfeld

Parashift Plattform Release Update KW 44

Diese Woche haben wir weiter daran gearbeitet, die Validierungsoberfläche der Parashift Plattform so zu schleifen, dass Sie nicht nur ein einfach verständliches und überschaubares Interface haben, sondern Ihre Mitarbeiter damit auch wirklich schnell und effizient ihrem Job nachkommen können. Dazu...

Oktober 31, 2020

Unternehmen

Parashift Plattform Release Update KW 43

Zum ersten Mal habe ich das Vergnügen, die neusten Feature Releases unserer Plattform öffentlich vorstellen zu dürfen. Bei dieser Gelegenheit möchte ich Ihnen auch gleich ganz allgemein zeigen, wie denn das User Interface der neuen Parashift Plattform – obwohl noch...

Oktober 30, 2020

Allgemein

Wieso Challenger Banken mit OCR und Machine Learning arbeiten

Challenger Banken heissen nicht umsonst Challenger Banken. Durch ihr zeitgemässes Denken und Handeln fordern sie nicht nur etablierte Banken, sondern auch andere Neobanken heraus. Der rasante Aufstieg einiger Challenger Banken dürfte auch den Grossbanken nicht entgangen sein. Schnelligkeit und Einfachheit...

Oktober 29, 2020

Rechnungen

Automatische Abstimmung von Kreditkartenabrechnungen mit Quittungen oder Rechnungen

Glückliche Mitarbeiter = höhere Produktivität = erfolgreicheres Unternehmen. Ein erfolgreiches Unternehmen ist fortschrittlich, was sich auch in der Handhabung der Finanzen zeigt. Unternehmen, die ihre Mitarbeiter geschäftliche Ausgaben wie Verpflegung, Reisen und Hotelbuchungen im Voraus aus der eigenen Tasche bezahlen...

Oktober 27, 2020

Allgemein

Wieso Ihr Marketing Loyalitätsprogramme gestalten sollte

Loyalitätsprogramme sind ein fester Bestandteil im Offline Marketing und das seit Jahren. Sie schaffen eine Bindung zwischen der Marke und dem Kunden. Ein Produkt kaufen, Kleber erhalten, Kleber auf Treuekarte aufkleben, die volle Sammelkarte zum Kundendienst bringen oder per Post...

Oktober 22, 2020

Allgemein

Transformieren Sie Ihren KYC-Prozess mit KI-OCR

Viele der heutigen „Know your Customer“-Prozessgestaltungen (KYC) bei Banken und Co. sind durch die manuelle Bearbeitung ineffizient, kostenintensiv und damit nicht nur ein Dorn im Auge der Banken selbst, sondern auch für die Kunden und deren gesamten Customer Experience im...

Oktober 20, 2020

Allgemein

Moderne Dokumentenextraktion für kosteneffiziente Vertragsbearbeitung

Egal, wie gross das Unternehmen, Verträge und deren spezifische Bedingungen bilden praktisch immer die Basis von bestehenden und zukünftigen Geschäftsbeziehungen. Dementsprechend lohnt es sich für Unternehmen, einen umfassenden Blick auf das gesamte Vertragsmanagement zu werfen, von der Vertragserstellung über die...

Oktober 15, 2020

Allgemein

Dokumentenverarbeitung im Versicherungswesen

Seitdem es im Versicherungswesen gang und gäbe ist, dass tagtäglich eine riesige Menge an Dokumenten eingeht, könnte man durchaus meinen, dass im Jahr 2020 die Dokumentenverarbeitung hauptsächlich automatisiert abläuft. Demnach ist es umso erstaunlicher, dass immer noch unzählige der Dokumente...

Oktober 8, 2020

Allgemein

Warum Extraktionsraten keine Rolle spielen

Programme zur automatischen Verarbeitung von Dokumenten kommen immer dann zum Einsatz, wenn Dokumente automatisch klassifiziert und Daten extrahiert werden sollen. Das heisst, es muss bestimmt werden um was für eine Art von Dokument es sich handelt (Vertrag, Korrespondenz, Rechnung, …)...

Oktober 23, 2019

Posteingang

Innovationskiller: Veralteter Posteingang

In diesem Beitrag gehen wir näher auf den Ablauf üblicher Geschäftsprozesse ein und erläutern wie eine Modernisierung des Posteingangs zu weitreichenden, positiven Veränderungen des kompletten Prozesses beitragen kann. Hierdurch ergeben sich folgende Vorteile: Die Illusion des magisch erscheinenden Dokumentesam Anfang...

Oktober 10, 2019

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Parashift Team

Mit Hauptsitz in der Schweiz definiert sich Parashift durch einen kompromisslosen Fokus auf Produktinnovation. Die Struktur des Teams spiegelt ein strategisches Bekenntnis zu Deep Tech wider, wobei die Zusammensetzung der Belegschaft gezielt auf technische Exzellenz ausgelegt ist:

33 % Business Professionals: Das verbleibende Drittel setzt sich aus Branchenexperten und Strategen zusammen, die darauf fokussiert sind, diese technischen Fähigkeiten in direkten Marktwert zu übersetzen.

66 % Engineering & technisches Talent: Die deutliche Mehrheit des Teams besteht aus Data Scientists, Softwareingenieuren und Deep-Tech-Enthusiasten, die sich der Entwicklung proprietärer KI-Modelle widmen.