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Eingebettete KI-Analysen

Bereitstellung eingebetteter KI-Analysen

Integrieren Sie regulierte KI-Lösungen in Ihr Produkterlebnis – verbunden mit Echtzeitdaten und gesteuert durch dieselben Regeln, auf denen Ihre Anwendung basiert.

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DAS PROBLEM

Eingebettete KI braucht Vertrauen

Kunden erwarten, dass KI-Antworten sich wie ein natürlicher Teil des Systems anfühlen, die Grenzen der Mandanten respektieren und auf regulierten Daten basieren – und nicht wie ein generisches Widget, das einfach neben die Analysen geklebt wurde.

Fühle dich wie ein Einheimischer

Kunden wollen kein generisches KI-Widget neben ihren Analysedaten. Sie erwarten, dass Antworten, Erklärungen und Empfehlungen sich wie ein integraler Bestandteil des von ihnen genutzten Produkts anfühlen. Wenn die KI außerhalb der Benutzererfahrung steht, wird sie zu einem weiteren, isolierten Ort, den man zusätzlich überprüfen muss.

Richtige Antwort pro Mieter

Kundenorientierte Analysen müssen die Grenzen, Rollen und Berechtigungen der Mandanten berücksichtigen. KI erschwert dies, da die Benutzeroberfläche den Eindruck vermittelt, dass alles möglich ist, die Daten jedoch nicht uneingeschränkt verfügbar sein dürfen. Ein Kunde sollte nur Antworten auf der Grundlage von Daten erhalten, auf die er Zugriff hat.

Erklären, ohne etwas zu erfinden

Teams möchten, dass KI Trends zusammenfasst, Veränderungen erklärt und den Nutzern hilft, das Gesehene zu verstehen. Das funktioniert nur, wenn die Antwort auf denselben regulierten Daten basiert, die dem Produkt zugrunde liegen. Andernfalls ist die Erklärung weniger vertrauenswürdig als das Diagramm.

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SO FUNKTIONIERT ES

Antworten mit kontrollierter Steuerung einbetten

Eingebettete KI-Analysen sollten sich im Produkt ganz natürlich anfühlen und im Hintergrund gesteuert werden. Simba Intelligence ordnet Produktfragen über eine unabhängige, einheitliche semantische Ebene zu, wobei genehmigte Kennzahlen, Mandantenregeln und Echtzeitdaten zum Einsatz kommen.

Produktintegration

Surface-gesteuerte KI-Antworten innerhalb von Produkt-Workflows, Dashboards, Portalen und integrierten Analyseumgebungen.

Mieterorientierte Steuerungsfunktionen

Wenden Sie Mandanten-, Benutzer-, Rollen-, Zeilen- und Spaltenregeln an, bevor Produktbenutzer Antworten erhalten.

Abbildung des Geschäftskontexts

Ordnen Sie die Produktsprache den genehmigten Kennzahlen, Dimensionen, Beziehungen und kundenspezifischen Definitionen zu.

Berechnung der Lösung in Echtzeit

Berechnen Sie die Ergebnisse anhand von Echtzeit-Unternehmensdaten, anstatt sich auf kopierte Auszüge oder den Modellspeicher zu verlassen.

Konfigurierbare Modellrouting-Funktionen

Wählen Sie Modellpfade für verschiedene Workloads aus, um Geschwindigkeit, Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Kosten und Bereitstellung in Einklang zu bringen.

Logik der überprüfbaren Antworten

Legen Sie den Abfragepfad, die Geschäftslogik und den Quellkontext hinter den Antworten offen, um diese zu überprüfen und Fehler zu beheben.

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WARUM WIR

KI-Analytik ohne Produktrisiko

Bieten Sie ein natives Produkterlebnis, gewährleisten Sie bei jeder Antwort die Einhaltung der Mandantenregeln und steuern Sie die Bereitstellung in lokalen Umgebungen, in der Private Cloud und in Hybridumgebungen.

Native Produkterfahrung

Eingebettete KI sollte das Produkt unterstützen und nicht davon ablenken. Integrieren Sie eine kontrollierte Antwort-Ebene in kundenorientierte Arbeitsabläufe, ohne dabei eine separate KI-Anwendung erzwingen zu müssen.

Die Regeln für Mieter bleiben unverändert

Ein Produkterlebnis ist nur dann vertrauenswürdig, wenn jeder Kunde genau die Daten sieht, die für ihn bestimmt sind. Wenden Sie die Mandanten- und Berechtigungslogik an, bevor die Antwort zurückgegeben wird, um die Grenzen zu schützen.

Kontrollierter Einsatz von KI

Passen Sie die Modellauswahl an die jeweilige Aufgabe an, einschließlich der Vorbereitung der Datenquellen und der Abfrageantworten. Stimmen Sie die Bereitstellung auf On-Premise-, Private-Cloud- oder Hybrid-Umgebungen ab – dies ist für Teams in regulierten Branchen von entscheidender Bedeutung.

Eingebettete KI selbst entwickeln oder kaufen?

Ein Prototyp kann eine Frage beantworten. Ein kundenorientiertes Produkt erfordert jedoch standardisierte Antworten, Mandantensteuerung, White-Label-Kompatibilität, Modellauswahl, Flexibilität bei der Bereitstellung sowie eine Überprüfung der Antworten.
FunktionSimba IntelligenceSelbst entwickelnAllgemeine KI-Schicht
Kundenorientierte KI-Antworten
Mieterbezogene Berechtigungen
Unabhängige semantische Ebene
Eignung des White-Label-Produkts
Modellauswahl nach Arbeitslast
Vor Ort oder hybrid
Logik der überprüfbaren Antworten
Wiederverwendbare Governance-Ebene

Häufig gestellte Fragen

Was ist eingebettete KI-Analytik?

Es integriert KI-generierte Antworten, Erklärungen, Zusammenfassungen und weiterführende Anleitungen in das Produkterlebnis. Anstelle eines separaten KI-Tools wird die Intelligenz genau dort eingebunden, wo Nutzer bereits Daten analysieren und Entscheidungen treffen. Das Ziel sind nützlichere Analysen direkt im Produkt, nicht eine weitere Anlaufstelle.

Für wen ist „Embedded AI Analytics“ gedacht?

Softwareunternehmen, Produktteams und Datenteams, die in kundenorientierten Anwendungen kontrollierte KI-Ergebnisse erzielen möchten. Die Lösung eignet sich für Anwender, die bereits auf integrierte Dashboards, Berichte, Portale oder Analyse-Workflows zurückgreifen. Der Käufer wünscht sich ein besseres Produkterlebnis, ohne die Datenzugriffsebene neu aufbauen zu müssen.

Wo würde die eingebettete KI-Analyse im Produkt zum Einsatz kommen?

In Dashboards, Datenprodukten, Kundenportalen, betrieblichen Arbeitsabläufen oder Analyseansichten. Beispiele hierfür sind Erklärungen in einfacher Sprache, Zusammenfassungen von Kennzahlen, Abweichungsanalysen oder Antworten, die neben Diagrammen und KPIs angezeigt werden. Die KI sollte den Arbeitsablauf unterstützen, nicht unterbrechen.

Inwiefern unterscheidet sich das von der Integration eines Chatbots in unser Produkt?

Ein Chatbot ist eine mögliche Schnittstelle, doch eingebettete KI-Analysen gehen darüber hinaus. Die Antwort kann in Form einer Zusammenfassung, einer Erklärung, einer Empfehlung oder einer gezielten Erkenntnis innerhalb des Nutzererlebnisses erscheinen. Das Wesentliche ist nicht das Chatfeld, sondern die dahinterliegende, geregelte Antwort-Ebene.

Wie funktionieren Mieterberechtigungen?

Mandanten- und Benutzerberechtigungen werden angewendet, bevor eine Antwort zurückgegeben wird. Ein Kunde, ein Administrator, ein Analyst und ein Support-Mitarbeiter können ähnliche Fragen stellen, erhalten jedoch je nach Zugriffsrechten unterschiedliche Ergebnisse. Eingebettete KI sollte sich an dieselben Mandantengrenzen halten, die Ihr Produkt vorgibt.

Können KI-Antworten über das hinausgehen, was bereits in einem Dashboard zu sehen ist?

Ja, wenn eine Verbindung zu regulierten Echtzeitdaten statt zu einer einzelnen Dashboard-Oberfläche besteht. Nutzer können Segmente, Filter, Vergleiche oder Erläuterungen anfordern, die nicht vorab erstellt wurden. Diese Flexibilität ist nur dann sicher, wenn die Antwort weiterhin der genehmigten Geschäftslogik entspricht.

Können wir entscheiden, welches LLM verwendet wird?

Ja. Simba Intelligence unterstützt die Modellkonfiguration für den Datenquellen-Agenten und den Abfrage-Agenten, sodass Teams einzelne Teile des Workflows separat optimieren können. Die aktuellen Unterlagen beziehen sich auf Google Vertex AI, Azure OpenAI und AWS Bedrock. Passen Sie Geschwindigkeit, Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Kosten je nach Arbeitslast an.

Unterstützt dies lokale oder regulierte Produktumgebungen?

Ja. Simba Intelligence ist für den Einsatz vor Ort, in der Private Cloud und in Hybridumgebungen konzipiert, sodass Teams die KI-Analysen an die Anforderungen hinsichtlich Datenstandort, Kundenrichtlinien und Infrastruktur anpassen können. Die Lösung eignet sich besonders für regulierte Umgebungen und für alle Teams, die eine ausschließliche Abhängigkeit von KI in der Cloud vermeiden möchten.

Wie funktioniert das mit Logi Symphony?

Logi Symphony bietet die Embedded-Analytics-Erfahrung, einschließlich Dashboards und kundenorientierter Benutzeroberflächen. Simba Intelligence stellt die regulierte KI-Antwort-Ebene bereit, die mit dieser Erfahrung verknüpft ist. Die KI-Funktionen stammen von Simba Intelligence und nicht allein von Logi Symphony.

Was sollten Produktteams planen, bevor sie integrierte KI-Analysen einführen?

Beginnen Sie mit den Fragen, die Nutzer stellen, den Kennzahlen, für die einheitliche Definitionen festgelegt werden müssen, und den Mandantenregeln, die unter keinen Umständen umgangen werden dürfen. Legen Sie anschließend fest, wo die Antworten angezeigt werden sollen und in welchen Arbeitsabläufen KI als Erstes zum Einsatz kommen soll. Die besten Projekte beginnen damit, dass Produkterfahrung und Governance Hand in Hand gehen.
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