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Ausgezeichnet als Gartner® Magic Quadrant™ Leader für RPA 2025.Im siebten Jahr in Folge als Leader ausgezeichnet Bericht herunterladen Bericht herunterladen
Context Intelligence Graph
Präzisen Kontext für jeden Prozessschritt bereitstellen
Verankern Sie agentenbasierte Ausführung in einem vertrauenswürdigen, rollenbasierten Kontext, der nahtlos über Systeme, Modelle und Plattformen hinweg bereitgestellt wird.
Genauigkeit erhöhen
Verankern Sie Agenten und Automatisierungen in Ihren einzigartigen Geschäftsregeln und Daten, um die Entscheidungsgenauigkeit im Vergleich zu generischem Kontext zu verbessern.
Prozesskonsistenz vereinheitlichen
Stellen Sie sicher, dass jeder Agent-, Automatisierungs- und menschliche Entscheidungspunkt denselben Kontext teilt, wodurch Übergaben optimiert und Fehler sowie Eskalationen reduziert werden.
Nacharbeit und Eskalationen reduzieren
Liefern Sie den richtigen Kontext zum richtigen Zeitpunkt, um Grenzfälle autonom zu behandeln und unsichere Aktionen mit eingebauten Integritätschutzmechanismen zu blockieren.
Kontext für jeden Agenten bereitstellen
Füttern Sie jedes KI-Modell, jedes Unternehmenssystem und jeden Agenten mit präzisem Kontext. Keine Anbietergrenzen.
Erreichen Sie kontextgesteuerte Genauigkeit und Kontrolle.
- Verbinden Sie Ihre führenden Systeme, Richtlinien, SOPs und Wissensdatenbanken, um Kontext genau dort und dann bereitzustellen, wo und wann er benötigt wird – ohne Rauschen oder Daten-Dumps.
- Erweitern Sie Ihren unternehmensspezifischen Kontext mit der globalen Process Reasoning Engine (PRE) -Basis und bereichern Sie die Automatisierungsintelligenz mit Ihren einzigartigen Geschäftsregeln.
- Wenden Sie einen konsistenten Kontext über Prozessdesign, Orchestrierung und Agentenausführung hinweg an, um Intelligenz und Governance zu vereinheitlichen.
KI, die Ihr Geschäft kennt.
Warum Präzisionskontext wichtig ist
| Herausforderung | Andere Lösungen | Wie Context Intelligence Graph Präzisionskontext liefert | |
|---|---|---|---|
| 1 | Schutz sensibler Informationen | Jeder greift unabhängig von seiner Rolle auf umfangreiche Datenpools zu | Rollenbasierter Zugriff stellt sicher, dass Teams nur relevanten, autorisierten Kontext sehen |
| 2 | Verständnis komplexer Dokumente | Behandelt Dokumente als unstrukturierten Text und lässt wichtige Details aus | Liest Dokumente wie ein Mensch – erfasst Tabellen, Formulare und Layout für präzise Erkenntnisse |
| 3 | Wissen und Automatisierung integrieren | Separate Tools zum Abrufen von Informationen versus zum Steuern von Workflows | Eine einheitliche Grundlage, die Fragen beantwortet und Automatisierung nahtlos ermöglicht |
| 4 | Wissen aktuell und relevant halten | Statische Wissensdatenbanken, die manuelle Aktualisierungen erfordern | Ein lebender Kontextgraph, der kontinuierlich aus jeder Prozessausführung lernt und sich verbessert |
| 5 | Vermeidung von Anbieterbindung | Kontext, der an bestimmte Plattformen oder Agenten gebunden ist | Kontext versorgt jedes KI-Modell, System oder jeden Agenten mit Daten und gewährleistet Flexibilität und Skalierbarkeit |
FAQs zu Context Intelligence Graph
Welches Problem löst Context Intelligence Graph?
Context Intelligence Graph löst das Präzisionsproblem in komplexen Prozessen – und stellt sicher, dass jeder Schritt genau den Kontext erhält, den er benötigt. Zu viel Kontext überflutet Schritte mit Rauschen und Latenz; zu wenig führt zu schlechten Entscheidungen. Context Intelligence Graph sorgt für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Relevanz und Genauigkeit in Ihrer Automatisierung.
Wer sollte Context Intelligence Graph verwenden?
Context Intelligence Graph bietet Unternehmen, die die Genauigkeit der Automatisierung und die Governance über Agenten, Automatisierungen und menschliche Workflows verbessern möchten, Vorteile, indem Prozesse in ihren einzigartigen Geschäftsdaten, Richtlinien und der Ausführungshistorie verankert werden.
Wie integriert sich Context Intelligence Graph in bestehende Systeme?
Context Intelligence Graph lässt sich direkt mit Ihren Stammdatensystemen, Richtlinien-Repositorys und Wissensdatenbanken verbinden und sorgt so für eine nahtlose Normalisierung und Bereitstellung von Kontextinformationen in Ihrer gesamten Automatisierungsumgebung.
Wie unterscheidet sich Context Intelligence Graph von PRE?
Context Intelligence Graph erweitert PRE. PRE bietet globale Prozessintelligenz auf Basis von 400 Mio. Automatisierungen pro Jahr, und Context Intelligence Graph ergänzt Ihren spezifischen Geschäftskontext, Ihre Richtlinien und Ihren Ausführungsverlauf für Präzision bei jedem Schritt.
Wie unterscheiden sich Context Intelligence Graph und RAG?
RAG ruft relevante Informationen aus externen Quellen ab, um eine Antwort oder einen Workflow-Schritt zu unterstützen. Context Intelligence Graph geht noch weiter, indem er Beziehungen zwischen Daten, Prozessen, Benutzern, Systemen und Entscheidungen strukturiert, sodass jeder Schritt den relevantesten Kontext in der richtigen Form erhält. Kurz gesagt: RAG hilft dabei, Informationen zu finden; Context Intelligence Graph hilft dabei zu bestimmen, welcher Kontext wann und warum relevant ist.
Ersetzt Context Intelligence Graph die PRE?
Nein. Context Intelligence Graph baut auf der globalen Automatisierungs-Intelligenzgrundlage der PRE auf und ergänzt unternehmensweites Kontext-Embedding sowie einen selbstlernenden Kontextgraphen, um Genauigkeit und Intelligenz zu verbessern.
Präzisen Kontext für jede Automatisierung erhalten
Verankern Sie jeden Prozessschritt genau im Kontext, den er benötigt, um Fehler zu reduzieren, die Genauigkeit zu verbessern und eine intelligentere, selbstlernende Automatisierungsgrundlage aufzubauen.
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