Definierte Pflichtfälle bleiben vollständig erhalten. Nachgelagerte Systeme verarbeiten nur noch die für das konkrete Ergebnis benötigte Datenmenge.
Das wirtschaftliche Problem: Unternehmen bezahlen mehr Verarbeitung, als für das Ergebnis erforderlich ist. GoCORA setzt davor an – bevor diese Kosten entstehen.
Das Ergebnis: Weniger Informationen gelangen in die kostenintensive Folgeverarbeitung. Dadurch sinken Kosten und Laufzeiten, während definierte Pflichtfälle vollständig erhalten bleiben. Darunter: Der Erhalt der erforderlichen Ergebnisqualität wird im Pilot nachgewiesen.
GoCORA verändert nicht die Aufgabe der Systeme. Es begrenzt und ordnet deren Arbeitsmenge.
In einem Kundenprozess wurden täglich rund 5.000.000 Ergebnisse analysiert.
Nur 20.000 Daten führten anschließend zu einer weiteren fachlichen Bearbeitung.
Diese Größenordnung zeigt das mögliche Potenzial von GoCORA: Ein großer Teil der Datenmenge könnte bereits vor der kostenintensiven Folgeverarbeitung zurückgestellt oder ausgeschlossen werden.
Wie viele Ereignisse tatsächlich nicht weitergegeben werden müssen und welcher wirtschaftliche Nutzen daraus entsteht, wird im Pilot nachgewiesen.
In einem klar abgegrenzten Pilotprozess wird die heutige Verarbeitung mit GoCORA verglichen. Gemessen wird:
Am Ende steht eine belastbare Entscheidung über den produktiven Einsatz.
Der Quellcode ist einsehbar und unabhängig prüfbar.
Für den laufenden Betrieb sind keine externen Internetdienste erforderlich.
Das Verhalten wird durch definierte Kriterien kontrolliert.
GoCORA kann innerhalb Ihrer eigenen Infrastruktur betrieben werden.
Vorhandene KI-, Analyse- und Workflow-Systeme bleiben bestehen.
Der kontrollierte lokale Betrieb unterstützt die Umsetzung der DSGVO-Anforderungen.
Bevor Sie weitere Rechenleistung, Modelle oder Infrastruktur aufbauen, sollten Sie prüfen,
wie viel Verarbeitung GoCORA bereits vermeiden kann.
Welches System verarbeitet heute mehr Informationen, als für sein Ergebnis tatsächlich erforderlich sind? Lassen Sie uns genau diesen Fall betrachten.
