Case study
NITL risparmia ore di lavoro editoriale ogni settimana grazie all'utilizzo dell'AI
Applying machine learning to modernize a data-heavy operation.
Logistics Industria:Notizie e media
Chi è il NITL?
L'aggregatore di notizie europeo NITL sta reinventando il modo in cui consumiamo le notizie - in tre frasi o meno. Il team di NITL riassume quotidianamente le notizie provenienti da oltre 500 fonti per utilizzarle sulla sua applicazione mobile.
La missione? "Salvare la società e il pianeta con le notizie che consumate". NITL cura un flusso di notizie basato sui vostri interessi. Ogni articolo di notizie sul vostro feed avrà un pulsante di azione, che vi permetterà di contribuire a una causa, mandare messaggi ai membri del parlamento, firmare petizioni e altro ancora. Inoltre, è privo di pubblicità!
La sfida
La sintesi quotidiana delle notizie richiedeva ore di lavoro a un intero team di redattori. Inoltre, le norme europee sul copyright vietano di utilizzare più di otto parole di seguito da un articolo originale. Anche se NITL rimanda all'articolo originale completo, i suoi riassunti di tre righe devono rispettare questa normativa.
Con così tante risorse spese per svolgere questo compito manuale, NITL aveva bisogno di un modo per automatizzare l'aggregazione delle notizie e aprire opportunità di crescita in altre aree.
L'obiettivo
Automatizzate la sintesi delle notizie in base alle normative UE per snellire le operazioni, migliorare l'efficienza del team, ridurre al minimo le spese e far crescere l'azienda. Il tutto mantenendo l'esperienza dei lettori fluida e piacevole.
La soluzione
Il team di Skim AI ha costruito un modello di riassunto astratto che funziona con l'API dell'estensione Chrome di NITL. Questo modello è in grado di riassumere in base al limite di caratteri desiderato da NITL (nell'ambito delle normative UE) e ad altre specifiche.
Il modello AI di aggregazione delle notizie è in grado di identificare il tipo di storia che sta riassumendo e di categorizzarla, consentendo a NITL di continuare a rispondere agli interessi personali preselezionati dei propri utenti: editoriali, sport, politica e altro ancora.
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