Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz hat die Science-Fiction Szene seit Jahrzehnten inspiriert. Doch jetzt, da die Technologie die menschliche Vorstellungskraft eingeholt und überholt hat, sind ihre Fähigkeiten zur wissenschaftlichen Realität geworden und zu wichtig, als dass Unternehmensführer sie ignorieren könnten. 

KI steckt nicht mehr in den Kinderschuhen und versetzt deshalb Unternehmen in die Lage, alle Aspekte ihrer Organisation neu zu überdenken. Diejenigen, die sich mit KI, maschinellem Lernen und verwandten neuen digitalen Technologien - Automatisierung, Robotik, oder Big Data - befassen, gewinnen bereits einen erheblichen Vorsprung gegenüber jenen Unternehmen, die mit ihren Entscheidungen zurückbleiben. Es gibt mehr als nur ein paar Anwendungsfälle, in denen ein Unternehmen die Macht der KI nutzen kann. 
Unsere Experten sind hier, um unsere Kunden in ihren Aufgaben zu unterstützen und stellen Mechanismen, Know-how und die notwendigen Algorithmen zur Verfügung, um Ihre Business-KI-Anwendung oder Ihren KI-Prozess zum Erfolg zu führen. 

Wo kann man Künstliche Intelligenz oder Machine Learning anwenden?

Risikobewertung

Die Verwendung künstlicher Intelligenz für das Risikomanagement ist hilfreich, wenn unstrukturierte Daten in großem Maßstab verarbeitet und ausgewertet werden. Der Schlüsselfaktor für den Erfolg dieser Initiative ist die Fähigkeit, eingehende unstrukturierte Daten mit vertrauenswürdigen und aktuellen Daten abzugleichen. 
Das Prinzip ist ganz einfach: Erfolgreiche digitale Strategien bauen auf Daten auf. Die Kompetenz rund um das Datenmanagement bestimmt, wie erfolgreich die Risikobewertung ist. Das Verwalten von Daten "so, wie Sie es immer getan haben" wird in Zukunft nicht ausreichen, da Betrüger im Bereich der Risikobewertung immer wieder neue Ansätze entdecken, welche die menschliche Vorstellungskraft übersteigen. 
  
Betrachten wir als Beispiel die Betrugserkennung. Die in der Vergangenheit gängige Methode zur Aufdeckung von Betrug war, Computer zu verwenden, um viele strukturierte Daten mit Hilfe eines Regelsatzes zu analysieren. Betrugsspezialisten würden beispielsweise einen Schwellenwert für Einkaufskörbe auf 1.000 EUR festlegen, damit jede Transaktion über diesen Betrag vom Computer zur weiteren Untersuchung des Kunden gekennzeichnet wird. Das Problem ist, dass diese Art der strukturierten Datenanalyse in den meisten Fällen zu vielen Fehlalarmen führte und die Kunden mit unnötiger telefonischer Überprüfung oder anderen manuellen Überprüfungsprozessen nervte. Das Anwenden einfacher Regelsätze verursachte einen erhöhten manuellen Aufwand. 
 Mit "Cognitive Analytics" können Betrugserkennungsprogramme robuster und genauer werden. Wenn ein kognitives System eine Transaktion meldet, die es als potenziell betrügerisch einstuft, und ein Mensch aufgrund von X, Y und Z feststellt, dass es sich nicht um Betrug handelt, lernt der Computer aus diesen menschlichen Erkenntnissen und sendet beim nächsten Mal keine Meldung. 
 Während kognitive Systeme weiter lernen, können sie komplexere Betrugsfälle erkennen. Kognitive Technologien können dabei helfen, aufkommende Muster in Daten aufzudecken, die Menschen niemals erkennen könnten. 
Unsere Datenwissenschaftler helfen Ihnen dabei, das Risiko in verschiedenen Bereichen Ihres Unternehmens zu minimieren.

Datenanalyse

Die Datenanalyse führt auf natürliche Weise zu einer prädiktiven Analyse, bei der die gesammelten Daten verwendet werden, um vorherzusagen, was in der Zukunft passieren wird. Vorhersagen basieren auf historischen Daten und beruhen auf menschlicher Interaktion, um Daten abzufragen, Muster zu validieren, Annahmen zu erstellen und dann zu testen. 
Annahmen aus der Vergangenheit gehen davon aus, dass die Zukunft genau den gleichen Mustern folgt, aber "Was wäre, wenn" -Annahmen werden durch das menschliche Verständnis der Vergangenheit bestimmt und die Prognosefähigkeit, das Datenvolumen, der Zeitaufwand, Kostenbeschränkungen und nicht zuletzt durch Analysten eingeschränkt. 
Maschinelles Lernen ist eine Fortsetzung des Konzepts der prädiktiven Analytik, mit einem wesentlichen Unterschied: Das KI-System ist in der Lage, eigenständig Annahmen zu treffen, zu testen und zu lernen, ohne voreingenommen zu sein. 
  
KI-basiertes, maschinelles Lernen stellt eine Vermutung auf, bewertet das Modell und den Algorithmus automatisch und wertet die Daten neu aus, ohne dass Menschen eingreifen müssen. KI bedeutet in diesem Zusammenhang, dass kein menschlicher Ingenieur für jede einzelne mögliche Aktion und Reaktion einen Code schreiben muss. КI/ Maschinelles Lernen ist in der Lage, Daten zu testen und erneut zu testen, um jedes mögliche Szenario mit einer Geschwindigkeit und Fähigkeit vorherzusagen, die kein Mensch erreichen kann. 
  
Werfen wir einen Blick auf dieses Szenario. Sie besitzen große Datenmengen, können diese aber nicht sinnvoll nutzen? Sie wollen Daten finden, vorhersagen und zuverlässig prognostizieren. Gut. Dies ist der Bereich, in dem unsere Experten mit maschinellem Lernen helfen können, das Äußerste aus Ihren strukturierten oder unstrukturierten Daten herauszukitzeln und Prognosen aufzustellen. 

Chatbots

Der Begriff Chatbot stammt von "Chatterbot", einem Namen, den ihm sein Erfinder Michael Mauldin 1994 gab. Seine damalige Kreation "Julia" war der erste Chatbot, der mit “Verbot”, einem zu dieser Zeit beliebten Software- und Entwicklungskit, erstellt wurde. Heute werden KI-Chatbots mit vielen anderen Namen bezeichnet, z. B. Bot, IM-Bot, Intelligent Chatbot, Conversation Bot, AI Conversation Bot, Talkbot, Talking Bot, Interaktive Agent, Artificial Intelligence Chatbott oder Virtual Talk-Chatbot. 
  
Denken Sie an das letzte Mal zurück, bei dem Sie online mit einem Kundendienstmitarbeiter chatteten. Vielleicht haben Sie sich beschwert, dass Sie den falschen Artikel in Ihrer Bestellung erhalten haben. Es ist sehr wahrscheinlich, dass die Person am anderen Ende, die versucht hat, Ihr Problem zu lösen, überhaupt keine Person gewesen ist. Sie haben vielleicht mit einem Chatbot mit künstlicher Intelligenz gesprochen, im Grunde genommen mit einem sprechenden Roboter. 
  
Künstliche Intelligenz hat Chatbots so realistisch wie nie zuvor gemacht und sie werden immer überzeugender. Talking Bots nehmen Pizzabestellungen entgegen, reservieren Hotelzimmer und planen Termine. Kurz gesagt, diese Roboter sind allgegenwärtig. 
  
Um die Möglichkeiten der Verbesserung von Dienstleistungen durch KI-Chatbots zu steigern, um Geld zu sparen und um das Engagement zu maximieren, müssen Unternehmen und Organisationen verstehen, wie diese Programme die Reaktionsfähigkeit gegenüber Kunden verbessern und wertvolle Ressourcen einsparen können.
Maschinelles Lernen (in Form von Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinellem Lernen und Deep Learning) ermöglicht Chatbots das "Lernen", indem Muster in Daten entdeckt werden. Ohne Training können diese Chatbots das Muster dann auf ähnliche Probleme oder leicht unterschiedliche Fragen anwenden. Diese Fähigkeit gibt ihnen die "Intelligenz", Aufgaben auszuführen, Probleme zu lösen und Informationen ohne menschliches Eingreifen zu verwalten. 
CodeCoda bietet die NLP-Algorithmen und -Plattformen, mit denen unsere Kunden das volle Potenzial der automatisierten Kundeninteraktion nutzen können. 

Weitere Anwendungen

Es gibt viele andere Anwendungen für maschinelles Lernen und den Einsatz künstlicher Intelligenz, z.B.: Produktempfehlung, Spracherkennung, Bilderkennung, Biometrie, medizinische Diagnose, Kundensegmentierung, Robotik, Finanzanalyse, Mobilitäts- und Sicherheitsanwendungen. Wir glauben, dass es praktisch keine Einschränkungen für die Anwendungsfälle von KI in Unternehmen gibt. Alles, was ein Mensch kann, kann eine Maschine ... besser und billiger! 
  
Genau aus diesem Grund haben wir das CodeCoda AI Lab gegründet: Es gibt keine Einschränkungen, was KI für Unternehmen leisten kann. Mit unseren Datawissenschaftlern an der Spitze der Evolution arbeitend, führen wir unsere Kunden zu erfolgreichen KI-Anwendungen. 
  
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Unsere Künstliche Intelligenz Kompetenzen

Deep Learning
NLP
AI Algorithmen
Neuronale Netzwerke
Maschinelles Lernen

Wen wir bedienen

Fintech + Finanzdienstleistungen
Bankwesen
Risikoabschätzung
Spielindustrie
Glückspielindustrie

KI wird wahrscheinlich das Ende der Welt anführen, aber in der Zwischenzeit wird es großartige Unternehmen geben.

Sam Altman, Co-Vorsitzender von OpenAI

Sam AltmanCo-Vorsitzender von OpenAI

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Wir sind sicher, dass Sie viele Fragen zu den Möglichkeiten und Anwendungsbereichen von angewandter künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen haben werden. Es gibt buchstäblich Tausende von Anwendungsfällen für die Technologie.

Unsere Experten helfen Ihnen gerne dabei, Ihr Projekt auf den Weg zu bringen, und beraten Sie in Best Practices während der gesamten Entwicklungsphase und darüber hinaus.

Machen wir einen Sinn aus Ihren Daten und nutzen Sie sie optimal, denn je mehr Sie wissen, desto effizienter kann Ihr Unternehmen wachsen.

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