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KI-gestützte Lösung für die Verwaltung und Analyse von Umweltpolitischen Dokumenten
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  2. KI-gestützte Lösung für die Verwaltung und Analyse von Umweltpolitischen Dokumenten

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KI-gestützte Lösung für die Verwaltung und Analyse von Umweltpolitischen Dokumenten

s-pro.io
Environmental Services
Compliance
Energy & natural resources

Herausforderungen bei der Verwaltung komplexer Dokumentenlandschaften

Die IUCN benötigte eine effiziente Lösung zur Verwaltung von über 1.466 archivierten und 695 aktiven Resolutionen und Empfehlungen. Die bestehenden Systeme ermöglichten weder eine präzise Verfolgung von Policy-Entwicklungen noch eine intuitive Suche nach thematisch oder geografisch relevanten Dokumenten. Komplexe Zusammenhänge zwischen Dokumenten konnten nicht automatisiert analysiert werden, und die Erstellung kontextgenauer Zusammenfassungen erforderte hohen manuellen Aufwand.

About the Client

Globale Organisation zur Förderung nachhaltiger Entwicklung und Naturschutz, die Regierungen, NGOs und Unternehmen vernetzt

Ziele der KI-Implementierung

  • Verbesserung der Datenverfügbarkeit und -zugänglichkeit für strategische Analysen
  • Automatisierte Erkennung von Beziehungen zwischen aktiven und archivierten Dokumenten
  • Erstellung kontextgenauer Zusammenfassungen mit Zitatreferenzen
  • Minimierung des Schulungsaufwands durch intuitive Benutzeroberfläche
  • Skalierbare Architektur für zukünftige Erweiterungen

Kernfunktionalitäten des KI-Systems

  • Themenbasiertes Clustering von Dokumenten (z.B. Ozeane, Klimawandel)
  • Chat-ähnliche Schnittstelle für natürliche Benutzerinteraktion
  • Automatische Erstellung kontextbezogener Policy-Zusammenfassungen
  • Filterung nach Themen, Geografie und Aktualität
  • Versionierung und Verfolgung von Policy-Änderungen

Eingesetzte Technologien

Microsoft Azure (Cloud-Hosting)
Azure OpenAI & Cognitive Search
Hugging Face (Chat-UI)
Machine Learning Modelle für Dokumentenklassifizierung

Erforderliche Systemintegrationen

  • Bestehende Dokumentenarchive der IUCN
  • Azure Active Directory (Authentifizierung)
  • Externe Datenbanken für geografische Metadaten

Nicht-funktionale Anforderungen

  • Hohe Datensicherheit gemäß IUCN-Standards
  • Echtzeit-Verarbeitung komplexer Anfragen
  • Horizontale Skalierbarkeit für wachsende Dokumentenzahlen
  • Redundanzmanagement für kritische Systemkomponenten

Geschätzte Geschäftswirkung

Die Implementierung ermöglicht eine 70% schnellere Informationsrecherche, reduziert manuelle Analyseaufwände um 60% und verbessert die Entscheidungsqualität durch kontextgenaue Policy-Übersichten. Die intuitive Oberfläche senkt den Schulungsaufwand um 80%, während die skalierbare Architektur zukünftige KI-Erweiterungen ohne Systemumbrüche erlaubt. Die Lösung schafft eine datengetriebene Grundlage für globale Umweltpolitikentscheidungen.

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