Ressourcen / Fallstudien
Fallstudien
Wie sich die Art von Arbeit, die Jwuma leistet, je nach Branche gestaltet: die Herausforderung eines Kunden, der Ansatz von Jwuma und das Ergebnis.
None of Corpshore AI's current engagements are cleared for public naming yet, so every case study below is an anonymized composite built from the kind of work Jwuma actually performs in that industry, described by industry, region and engagement type rather than by company name. If you are a Jwuma client and would be willing to have your project named with verified figures, Kontakt aufnehmen. Bestehende Kunden erreichen uns außerdem über das Kundenportal.
Mobilitäts- und Ride-Hailing-Technologie
Gesichts- und Identitätsverifizierungsdaten für eine globale Mobilitätsplattform
Eine globale Mobilitäts- und Ride-Hailing-Plattform benötigte verifizierte Gesichts- und Identitätsdaten aus mehreren Regionen, um ein Verifizierungssystem für die Sicherheit von Fahrern und Fahrgästen zu stärken, unter strengen Anforderungen an Einwilligung und Umgang mit biometrischen Daten.
Robotik und Embodied AI
Erhebung egozentrischer Videodaten für ein Robotik-KI-Programm
Ein Robotik-KI-Unternehmen benötigte Videos aus der Ich-Perspektive von Menschen, die alltägliche physische Aufgaben ausführen, einheitlich erfasst in vielfältigen Umgebungen und mit unterschiedlichen Körpertypen, um ein Embodied-AI-Modell so zu trainieren, dass es über eine einzelne Laborumgebung hinaus generalisiert.
Konversations-KI und große Sprachmodelle
RLHF-Evaluierung für ein Konversations-KI-Modell
Ein Unternehmen für Konversations-KI benötigte eine strukturierte, skalierbare menschliche Evaluierungs-Pipeline, um die Antwortqualität seiner Chatbots für den RLHF-Feinabstimmungsprozess zu bewerten, nachdem sein bisheriger Ad-hoc-Rater-Pool uneinheitliche Bewertungen geliefert hatte.
E-Commerce und Online-Marktplätze
Mehrsprachige Inhaltsmoderation und Produktdaten für einen E-Commerce-Marktplatz
Ein grenzüberschreitender E-Commerce-Marktplatz benötigte mehrsprachige Inhaltsmoderation und Annotation seines Produktkatalogs, um Angebote konform und auffindbar zu halten, und zwar in den Sprachen, die seine Verkäufer und Käufer tatsächlich nutzten.
Finanztechnologie und Zahlungsverkehr
Evaluierung eines Betrugserkennungsmodells für eine FinTech-Plattform
Eine FinTech-Plattform benötigte präzise annotierte Finanzdokumente und von Menschen geprüfte Transaktionsstichproben, um die Präzision ihres Betrugserkennungsmodells zu verbessern, ohne die Fehlalarme bei legitimen Transaktionen zu erhöhen.
Gesundheitstechnologie und klinische KI
Annotation klinischer Texte für ein HealthTech-KI-Unternehmen
Ein HealthTech-Unternehmen, das einen Assistenten für klinische Dokumentation entwickelt, benötigte die strukturierte Annotation medizinischer Texte, um sein Modell darauf zu trainieren, klinische Entitäten korrekt zu erkennen, unter strengen Protokollen für Datenhandhabung und De-Identifizierung.
Bildungstechnologie und Sprachenlernen
Mehrsprachige Sprachdaten für ein EdTech-Tool zur Aussprachebewertung
Ein EdTech-Unternehmen, das ein Tool zur Aussprachebewertung für das Sprachenlernen entwickelt, benötigte muttersprachliche Sprachproben in mehreren Sprachen, um sein Modell darauf zu trainieren, die Aussprache von Lernenden anhand einer echten muttersprachlichen Referenz präzise zu bewerten.
Automobiltechnologie und ADAS
Sensor- und Videoannotation für ein Automotive-ADAS-Programm
Ein Automobiltechnologieunternehmen, das fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme entwickelt, benötigte die Annotation von Straßenszenen-Videos und Sensordaten in großem Volumen, um Wahrnehmungsmodelle darauf zu trainieren, Fahrzeuge, Fußgänger und Straßenmerkmale korrekt zu erkennen.
Legal Technology
Prüfung und Annotation juristischer Dokumente für eine Legal-Tech-Plattform
Ein Legal-Technology-Unternehmen, das eine KI zur Vertragsprüfung entwickelt, benötigte die strukturierte Annotation juristischer Dokumente, um sein Modell darauf zu trainieren, Klauseln, Pflichten und Risikoindikatoren in unterschiedlichen Vertragstypen korrekt zu erkennen.
Mode-Einzelhandel und E-Commerce
Produktbild-Labeling für eine visuelle Suchmaschine im Mode-Einzelhandel
Ein Modehändler, der eine Funktion für visuelle Suche einführte, benötigte seinen gesamten Produktkatalog einheitlich nach Attribut, Farbe, Muster und Stil gelabelt, in einem Volumen und Tempo, das sein internes Team nicht leisten konnte.
Digitale Dienste von Regierung und öffentlichem Sektor
Mehrsprachige Trainingsdaten für einen Bürgerservice-Chatbot in einem KI-Programm der öffentlichen Hand
Eine Initiative für digitale Dienste im öffentlichen Sektor benötigte Trainingsdaten in mehreren lokalen Sprachen, um einen Chatbot für Bürgerdienste zu starten, der häufige Fragen zu staatlichen Dienstleistungen in den Sprachen beantworten kann, die die Einwohner tatsächlich sprechen.
Telekommunikation
Sprachdaten und TTS-Sprecher für ein Telekom-IVR-Programm in afrikanischen Sprachen
Ein Telekommunikationsanbieter benötigte muttersprachliche Sprachaufnahmen in mehreren afrikanischen Sprachen, um eine Text-to-Speech-Stimme für sein automatisiertes Telefon-Supportsystem aufzubauen und eine generische synthetische Stimme zu ersetzen, die Kunden schwer verständlich fanden.
Online-Gaming und interaktive Unterhaltung
Inhaltsmoderation und Toxizitätserkennung für eine Gaming-Plattform
Eine Gaming-Plattform benötigte annotierte Beispiele für toxischen und nicht toxischen Ingame-Chat, um ihr Moderationsmodell darauf zu trainieren, Belästigung und beleidigende Sprache zu erkennen, ohne normales wettbewerbsorientiertes Geplänkel zu oft zu markieren.
Agrartechnologie und Präzisionslandwirtschaft
Annotation von Pflanzen- und Feldbildern für ein KI-Programm der Präzisionslandwirtschaft
Ein Unternehmen für Präzisionslandwirtschaft benötigte annotierte Feld- und Pflanzenbilder, um ein Modell zu trainieren, das frühe Anzeichen von Pflanzenstress und Krankheit erkennt, über eine Bandbreite von Kulturarten und Anbaubedingungen, die sein internes Team zuvor nicht gelabelt hatte.
Soziale Medien und Content-Plattformen
Trust-and-Safety-Klassifizierung schädlicher Inhalte für eine Social-Media-Plattform
Eine Social-Media-Plattform benötigte eine einheitliche Klassifizierung schädlicher Inhalte in mehreren Sprachen, um ihr Trust-and-Safety-Modell zu trainieren, nachdem eine ungleichmäßige Abdeckung einige ihrer nicht englischsprachigen Märkte erheblich untermoderiert zurückgelassen hatte.