{"id":9657,"date":"2024-04-24T13:53:28","date_gmt":"2024-04-24T11:53:28","guid":{"rendered":"https:\/\/preprod.tkminnovation.io\/loreal-und-tkm-hochpraezises-monitoring\/"},"modified":"2026-11-03T18:42:55","modified_gmt":"2026-11-03T17:42:55","slug":"loreal-fallstudie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tkminnovation.io\/de\/loreal-fallstudie\/","title":{"rendered":"L\u2019Or\u00e9al und TKM: hochpr\u00e4zises Monitoring"},"content":{"rendered":"\t\t
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\"\" KUNDENPROBLEM<\/h2>

Die Nadel im Heuhaufen suchen<\/strong><\/h3>

L’Or\u00e9al stellt Umweltfragen in den Mittelpunkt seiner Innovationsstrategie. In einem hart umk\u00e4mpften Umfeld, in dem geistiges Eigentum eine Schl\u00fcsselrolle spielt, ist das Patentmonitoring f\u00fcr alle Fachexperten des Konzerns eine strenge Disziplin. Jedes Jahr m\u00fcssen weltweit mehrere Tausend neue Patente \u00fcberwacht und analysiert werden!<\/p>

Wie l\u00e4sst sich inmitten dieser Informationsflut feststellen, welche Patente aus Umweltsicht wirklich relevant sind?<\/p>

Die meisten Patentmonitoring-Tools erm\u00f6glichen die Einrichtung von Benachrichtigungen anhand von Schl\u00fcsselw\u00f6rtern \u2026 aber l\u00e4sst sich ein so umfassendes und komplexes Konzept wie Umweltverantwortung wirklich auf eine Reihe von Schl\u00fcsselw\u00f6rtern reduzieren?<\/p>

Andere KI-\u201eL\u00f6sungen\u201c r\u00fchmen sich, in wenigen Klicks interessante Dokumente f\u00fcr Sie zu finden, doch die Genauigkeit dieser generischen KI-Systeme \u00fcbersteigt selten 30 bis 40 %: bei weitem nicht ausreichend, um ein derart sensibles und strategisches Thema wirklich zu durchleuchten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\"\" DIE TKM-L\u00d6SUNG<\/h2>

Eine ma\u00dfgeschneiderte Monitoring-L\u00f6sung f\u00fcr eine beispiellose Genauigkeit<\/strong><\/h3>

Um komplexe Fragen des geistigen Eigentums zu bew\u00e4ltigen, strebt TKM eine Genauigkeit an, die weit \u00fcber dem Marktniveau liegt. Unsere Monitoring- und Analyseplattform<\/a> st\u00fctzt sich auf das Training eines Satzes von KI-Modellen<\/a>, die auf die spezifischen Bed\u00fcrfnisse des Kunden ausgerichtet sind.<\/p>

In Zusammenarbeit mit Experten von L’Or\u00e9al trainiert unser KI-Team ein Machine- und Deep-Learning-Modell, um jedes potenziell relevante Dokument zu erkennen und zu identifizieren. Ohne vorab Regeln festzulegen, ist unsere KI-Plattform darauf ausgelegt, gemeinsame Muster in Dokumenten zu erkennen, die als relevant f\u00fcr Umweltverantwortung eingestuft werden \u2013 unabh\u00e4ngig vom technischen Kriterium: biobasierte Inhaltsstoffe, das Verbot bestimmter synthetischer Molek\u00fcle, ressourcenschonendere Herstellungsverfahren usw.<\/p>

Innerhalb weniger Wochen erlaubten sehr ermutigende erste Ergebnisse, die L\u00f6sung als \u201eProof of Concept\u201c zu testen. Nachdem sich die Ergebnisse stabilisiert hatten und die angestrebte Genauigkeitsrate erreicht war, ging das Modell in den produktiven Einsatz.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\"\" UND WAS BEDEUTET DAS KONKRET?<\/h2>

Absolute Priorit\u00e4t f\u00fcr strategische Patente<\/strong><\/h3>

Jede Woche erhalten die Forscher von L’Or\u00e9al in ihrem Technologie-Monitoring-Tool eine Benachrichtigung, die vorrangig auf die wirklich strategischen Patente aufmerksam macht: ein verschwindend geringer Anteil im Vergleich zu den Hunderten von Patenten, die jeden Monat in ihrem Bereich ver\u00f6ffentlicht werden.<\/p>