Automatisierte Auswertung von Kundenanfragen

Ziel des Projekts war die Entwicklung einer robusten MLOps-Pipeline zur automatisierten Analyse eingehender Kundenanfragen aus E-Mails und Webformularen in einem stark regulierten Energiesektor-Umfeld. Der Fokus lag auf der Extraktion relevanter Inhalte sowie der Kategorisierung und Weiterverarbeitung dieser Informationen.

Umsetzung:
Die Lösung wurde als verteilte Anwendung innerhalb einer Kubernetes-Infrastruktur implementiert. Die Verarbeitungspipeline nutzte Apache Kafka als Messaging-System zur Kommunikation zwischen den Microservices.
Extrahierte Daten wurden zentral aggregiert, ausgewertet und über ein Power BI Dashboard für unterschiedliche Fachbereiche bereitgestellt.

Die MLOps-Komponenten beinhalteten Modelle zur Textextraktion, Entitätenerkennung sowie regelbasierte Klassifikatoren zur Kategorisierung von Anfragen.
Sicherheitsanforderungen wie Netzwerksegmentierung, Protokollierung, Verschlüsselung und rollenbasiertes Identity Management wurden durchgängig berücksichtigt und regelmäßig mit den IT-Sicherheitsbeauftragten abgestimmt.