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Mitarbeiter entlasten, durch die
Automatisierung der Erkennung von

Bei BLP Digital nutzen wir künstliche Intelligenz,
um repetitive und lästige Aufgaben zu automatisieren.

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Was wir genau machenArrow down

Automatisierung durch Künstliche Intelligenz

Die meisten Geschäftsprozesse benötigen strukturierte Informationen aus Dokumenten.

Die manuelle Extraktion der richtigen Daten aus Dokumenten ist wiederholend, mühsam und fehleranfällig.

BLP Digital extrahiert automatisch die relevanten Informationen, beschleunigt die Entscheidungsfindung und reduziert Kosten.

Das macht Sie effizienter und spart Ihnen Zeit und Geld. Befreien Sie Ihre Büroangestellten von repetitive Arbeiten.

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Wie es funktioniertArrow down

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Technologien direkt aus der Forschung

Wir nutzen eine Kombination brandneuer Deep-Learning Algorithmen der Bild- und Spracherkennung, abgeleitet aus unserer Forschung an der ETH Zürich.

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Sofortiger ROI

Schneller Datenextraktion, höhere Extraktionsgenauigkeit und sofortige Entscheidungsgrundlagen, sowie extrem verkürzte Bearbeitungszyklen.

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Sofortige Implementierung

Kein Erfassen von Regeln oder Templates. Cloud oder on-premise Lösungen. Integration in existierende Systeme. Unmittelbare Ergebnisse.

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AnwendungsbeispieleArrow down

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Kreditorenbuchhaltung

Herausforderung: Das Rechnungswesen empfängt eine hohe Anzahl Rechnungen über unterschiedliche Kanäle. Nach dem Eingang müssen Mitarbeiter aus den Rechnungen manuell die relevanten Daten extrahieren oder dafür Templates erstelllen.

Lösung: Mithilfe künstlicher Intelligenz werden die relevanten Daten automatisch extrahiert. Die Genauigkeit liegt über der eines Menschen. Eingerichtete Workflows prüfen und korrigieren Unsicherheiten.

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Kundendienst

Herausforderung: Kundendienstmitarbeiter empfangen eine hohe Anzahl Emails mit sich wiederholenden Fragen. Die Herausforderung ist, dass jede Email unterschiedlich formuliert ist, was eine Automatisierung schwierig macht.

Lösung: Mit Natural Language Processing können wir die Bedeutung von Emails extrahieren und unser Verständnis automatisch an den Absender zurücksenden. Wenn dieser die Information bestätigt, wird der Vorgang automatisch ausgelöst, sonst wird ein Kundenberater eingeschaltet.

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Reisekosten

Herausforderung: Mitarbeiter sammeln viele Belege auf Geschäftsreisen. Die Administration dieser ist mühsam und fehleranfällig.

Lösung: Eine mobile Lösung lässt Mitarbeiter ihre Belege auf der Stelle erfassen und nutzt künstliche Intelligenz für die Extraktion der relevanten Daten. Manuell erfasste Belege können mithilfe der KI geprüft werden.

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Recruiting Prozess

Herausforderung: HR Mitarbeiter haben nur sehr wenig Zeit, die Lebensläufe ihrer Kandidaten zu überprüfen. Sie verwenden mehr Zeit darauf die relevanten Daten zu filtern, als Entscheidungen zu treffen.

Lösung: Künstliche Intelligenz zur Extraktion der relevanten Daten in ein strukturiertes Format hilft dem HR-Personal informierte Entscheidungen zu treffen.

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Zeugnisverarbeitung

Herausforderung: Universitäten und andere Institutionen müssen Zeugnisse sichten und sie auf Erfüllung der eigenen Anforderungen überprüfen.

Lösung: Künstliche Intelligenz hilft, die zugrundeliegende Tabellenstruktur der Zeugnisse zu verstehen und die Inhalte automatisch mit den Anforderungen abzugleichen.

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Mieter Bewerbungen

Herausforderung: Beliebte Mietobjekte erfreuen sich einer sehr großen Anzahl an Bewerbungen in einem sehr kurzen Zeitraum in zahlreichen Formaten. Die Sachbearbeiter müssen diese durchschauen und geeignete Kandidaten auswählen.

Lösung: Eine künstliche Intelligenz trennt qualifizierte von unqualifizierten Bewerbern und versorgt die Sachbearbeiter mit strukturierter Information zu den Kandidaten.

Wer wir sindArrow down
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Sven Beck

MSc. Robotics, System & Control, ETH Zurich

Spezialist in maschinellem Lernen mit Erfahrungen bei Louis Dreyfus und Alpiq Holding. Bereits erfolgreich drei andere Startups gegründet und die Technologie entwickelt.

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Pedro Marques

MSc. Informatics

30+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung. Gründer von Contrail Systems (Übernahme durch Juniper Networks 2012). Früherer Datenextraktionsleiter von Google, wo er NLP und Maschinelles Lernen angewendet hat.

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Moisés Garcia

MSc. Computer Science, ETH Zurich

Spezialist in Natural Language Processing mit Erfahrungen bei Nanos.ai, Credit Suisse und der ETH Zürich.

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Tim Beck

MSc. Mech. Engineering & Economics, RWTH Aachen

Experte in digitalen Geschäftsmodellen und Automation. Erfahrung als Strategieberater und erfolgreicher Gründer und Geschäftsführer von zwei weiteren Startups.

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Leo Schittenhelm

MBI, University of St. Gallen

Spezialist in Innovationsprojekten mit Erfahrung beim grössten Schweizer Krankenversicherer CSS. Ehemals professioneller Basketballspieler und Beratungserfahrung.

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Yevheniia Zelenska

MSc. Computer systems and networks

Expertin in mobilen Systemen mit Erfahrungen in mehren erfolgreichen Startups.

Team claudiu Linkedin

Dr. Claudiu Valculescu

PhD in Mathematics, EPFL Lausanne

Spezialist in mathematischen Modellen, Geometrie und Optimierungsproblemen. Gewinner mehrerer Preise und Medaillen an internationallen mathematischen Wettbewerben und Olympiaden.

Team ian Linkedin

Ian Lienert

MSc. Computer Science, ETH Zurich

Experte in der Erstellung robuster Machine Learning Pipelines. 5+ Jahre Erfahrung in relevanter Forschung und Startups.

Team akmaral Linkedin

Akmaral Yessenalina

MSc. Data Science, ETH Zurich

Spezialistin in Deep Learning und rechnerischer Statistik. Frühere Datenanalystin für Kapsi Bank und Philip Morris.

Team neu stefan feuerriegel ADVISOR Linkedin

Prof. Dr. Stefan Feuerriegel

ETH Professor in Managementinformationssysteme., mit 11+ Jahren Forschungserfahrung im Thema Dokumentensyntaxanalyse. Erfolgreicher Gründer eines NLP spezialisierten Startups für Unternehmenskommunikation.

Team neu daniel seifert ADVISOR Linkedin

Daniel Seifert

Leiter Investment Algorithmen bei UBS und ehemaliger McKinsey Associate Partner. Tiefes Wissen rund um Betriebsabläufe von Banken, Prozessautomatisierung und Geschäftsaufbau.

Team neu matthias heuberger ADVISOR Linkedin

Matthias Heuberger

Leiter Transformation und Innovation bei CSS Versicherungen. Ehemals Leiter Prozess- und Wertschöpfungsdigitalisierung der Zürich. Über 10 Jahre Erfahrung in Prozessautomation mithilfe von Softwarerobotern und künstlicher Intelligenz.

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