Künstliche Intelligenz

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Künstliche Intelligenz beschreibt die Mustererkennung durch die Analyse von Daten. Damit ist sie in der Lage, intelligentes Verhalten zu automatisieren und individudelle Lösungen für Probleme zu finden. Je mehr Daten als Basis zur Verfügung stehen, desto besser kann das erzeugte Machine Learing Modell trainiert werden und erzielt dadurch immer bessere Ergebnisse.

Für KI und Machine Learning gibt es zahlreiche Anwendungsbeispiele entlang der Wertschöpfungskette eines Unternehmens.

• Customer Service
• Financial Risk Modeling
• Driver Infotainment
• Predictive Maintenance
• Predictive Sales Analytics

• Customer Service

  Mithilfe von Advanced-Speech-Analytics lassen sich im Kundengespräch Muster und Signale identifizieren, die auf Stimmungen und Grade der Kundenzufriedenheit schließen lassen (Audio Mining, Emotion Detection, Gesprächs- und Textanalyse).

  • Performance Engpässe identifizieren und beheben
  • Mängel in der Servicequalität aufdecken und verbessern
  • Einsatz von Mitarbeitern mit kognitiven Wahrnehmungsstörungen wird erleichtert

• Financial Risk Modeling

  Schnellere, transparentere und genauere Risikoberechnungen verhelfen Versicherern zur Optimierung von Rückstellungen und einer lückenlosen Dokumentation, die Prüfungen standhält. Technologisch wird dies durch Data Analytics, Machine Learning und einer Cloud-basierten High Performance Computing (HPC)-Lösung unterstützt.
  Eine erhöhte Anzahl an Risikofaktoren werden aus diversen Datenquellen zu einem ganz persönlichen Risikoprofil kombiniert. Die herbeigeführte Verbesserung der Genauigkeit von 2% in der Risikoanalyse führte bei einem Kunden zur Reduzierung von Risikorückstellungen und einem Kosteneinsparungspotential von bis zu 9 Millionen Pfund jährlich; bei einem Invest von 1,5 Millionen Euro.

• Driver Infotainment

  Einsatz von Chatbots, Speech to Text und Speaker Recognition
  Der Fahrer wird anhand der Stimme erkannt (Speaker Recognition). Informationen über den Fahrer (Interessen, Office365 Emails/Kalender etc.) sind in einem Backend hinterlegt
  Der Fahrer kann per natürlicher Sprache mit dem System kommunizieren. Die Sprache wird durch AI Services in Text umgesetzt und somit die Intention des Fahrers erkannt.
  Folgende Anwendungsfälle sind somit für den Fahrer möglich:

  • Fragen zur Bedienung des Fahrzeugs können gestellt werden (Handbuch)
  • Es können Emails geschrieben und abgefragt werden. Termine können vereinbart werden. Es wird vom System an Termine erinnert. Einwahl in Skype Termine ist möglich.
  • Der Fahrer kann allgemeine Informationen abfragen, bzw. Informationen zu Standorten bekommen

• Predictive Maintenance

  In der Produktion senden Sensoren der Maschinen ständig Daten über Ihren Zustand.
  Auswertung der Daten mittels Machine Learning Algorithmen um anstehende Ausfälle, bzw. Wartungen automatisch vorherzusagen.
  Dadurch wird die Verfügbarkeit der Maschinen erhöht und Ausfälle reduziert.
  Reparaturen werden ausgeführt bevor die Maschine defekt ist, dadurch weniger Materialverlust und geringerer Schaden an der Maschine.

• Predictive Sales Analytics

  Hochproduktive Vertriebsmitarbeiter benötigen Informationen, die es ihnen ermöglichen, das Kundenverhalten vorherzusagen und erfolgreiche Verkaufsaktionen zu antizipieren.

  Ein Key Account Manager im B2B handelt typischerweise mit Dutzenden von Kunden und mit Hunderten von Produkten. Dies führt zu unendlichen Möglichkeiten, was an wen zu welchem Zeitpunkt verkauft werden kann.

  “Vertriebler investieren ihre Zeit indem sie einen riesen Haufen von Verkaufschancen durchsuchen, um die besten zu finden”, schreibt Eric Siegel, Autor von Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die. “Verkaufen ist heute eine Stecknadel im Heuhaufen finden. Predictive Analytics kann den Heuhaufen viel kleiner machen.”