Media-intelligentie schalen met AI-agents en hybride zoektechnologie
Drie innovatieve proof-of-concepts die media-monitoring en metadata-beheer transformeren naar een schaalbaar, AI-gedreven ecosysteem.
SoundAware
SoundAware beheert enorme hoeveelheden media-data voor omroepen en rechthebbenden. De uitdaging was om handmatige processen rondom TV-transcripties, metadata-merging en rapportagevalidatie te automatiseren. SevenLab ontwikkelde drie gespecialiseerde AI-oplossingen om de operationele efficiëntie te verhogen en datakwaliteit te garanderen voor 146 zenders.
Operators besteedden dagelijks honderden uren aan het handmatig doorzoeken van transcripten en het matchen van inconsistente muziekmetadata van diverse leveranciers. Daarnaast zorgden complexe XML-rapportages voor een hoog afbreukrisico door foutgevoelige handmatige controles. Het systeem moest dagelijks 40.000 tracks verwerken en historische trends analyseren om afwijkingen in uitzendschema's proactief te signaleren.
Een kijkje binnenin
Wat SevenLab bouwde
SevenLab implementeerde een hybride AI-architectuur met PostgreSQL en pgvector voor semantisch zoeken, een drie-laags normalisatie-algoritme voor metadata, en een geautomatiseerde validatie-engine voor XML-rapporten. Door Mastra AI-agents in te zetten voor samenvattingen en anomalie-detectie, werd het proces van data-ingestie tot rapportage volledig gedigitaliseerd en beveiligd.
Hybride RTV monitor
Gecombineerd lexicaal en semantisch zoeken in TV-transcripten met AI-gegenereerde samenvattingen op fragmentniveau.
Drie-laags normalisatie
Intelligente metadata-matching via deterministische regels, embeddings en LLM-validatie voor 40.000 tracks per dag.
Geautomatiseerde XML-audit
Real-time detectie van EPG-gaten, dekkingsafwijkingen en vormgevingswijzigingen in rapportages.
Git-stijl versiebeheer
Volledige traceerbaarheid van metadata-wijzigingen met de mogelijkheid om merges te auditen en terug te draaien.
Meetbare bedrijfsimpact
De implementatie heeft geleid tot een drastische vermindering van handmatige controles en een significante stijging in datakwaliteit. SoundAware kan nu sneller rapporteren aan collectieve beheersorganisaties zoals GEMA, terwijl het afbreukrisico bij grote klanten tot een minimum is beperkt door de proactieve anomalie-detectie.
De AI-oplossingen van SevenLab geven ons de zekerheid dat onze rapportages foutloos zijn en stellen onze operators in staat om op een veel grotere schaal te werken zonder kwaliteitsverlies.
Wil je resultaten
zoals deze?
Vertel ons je uitdaging en we laten zien hoe we het oplossen — met een helder plan, tijdlijn en vaste prijs.
Praat direct met onze AI-specialisten