Machine Learning Algorithmus reduziert Workload

Herausforderung

Aufgrund einer bevorstehenden regulatorischen Änderung in der Lebensmittel- und Pflanzenschutzindustrie wird die European Food and Safety Association (EFSA) die Transparenz gegenüber der breiten Öffentlichkeit erhöhen. Unternehmen, welche bei der EFSA Anträge auf Bewilligung ihrer Wirkstoffe einreichen, dürfen dann solche veröffentlichten Dokumente redigieren. Dies dient dem Schutz von Studienautoren, Genehmigern von Studienergebnissen oder kritischen Geschäftsinformationen. Die Herausforderung ist es, eine schlanke und skalierbare Lösung für den Redigierungsprozess zu finden, welche das Risiko der möglichen Kostensteigerungen minimiert.

Unsere Herangehensweise

Wir entwickelten ein Proof-of-Concept, einschliesslich einer primären Marktforschung für bestehende Lösungen, und nahmen eine Vorauswahl potenzieller Lösungen für unseren Kunden vor. Aufgrund der Anforderungen an die Skalierbarkeit wählten wir eine Schwärzungslösung, welche auf maschinellem Lernen basiert. Sie scannt ein Dokument auf sensible Daten und löst automatisch einen Schwärzungsvorschlag aus.

Über uns

Die erwartete Zunahme der Schwärzung führt zu einer erneuten Validierung des etablierten Schwärzungsprozesses und seiner Durchführbarkeit zur Einhaltung der Einreichungsfristen. - Manuel Kammermann

Manuel Kammermann
Resultat

Ergebnisse & Kundennutzen

  • Konform mit den EFSA-Vorschriften für die Wirkstoffzulassung

  • Schlanke und skalierbare Lösung für die Schwärzung

  • Visuelle Unterstützung für manuelle Schwärzungen

  • als Branchenführer mit einer innovativen Lösung für eine anhaltende branchenweite Herausforderung

  • 30% interne Kostenreduzierung im Vergleich zu manuellen Schwärzungsprozessen

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