Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz hat die Science-Fiction Szene seit Jahrzehnten inspiriert. Doch jetzt, da diese Technologie die menschliche Vorstellungskraft eingeholt hat und beginnt sie zu überholen, sind ihre Eigenschaften zur wissenschaftlichen Realität geworden und zu wichtig, als dass Unternehmensführer sie ignorieren dürften.
KI steckt nicht mehr in den Kinderschuhen und ermöglicht es Unternehmen, 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, verschaffen sich einen erheblichen Vorsprung zu jenen Unternehmen, die sich dagegen entscheiden. Es gibt zahlreiche Bereiche, in denen ein Unternehmen die Macht der KI für sich nutzen kann.
Unsere Experten sind dafür da, unsere Kunden in Ihrem Bestreben 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: Daten sind die Bausteine erfolgreicher digitaler Strategien. Der Kompetenzgrad des Datenmanagements bestimmt, wie zuverlässig die Risikobewertung wird. Daten so handzuhaben „wie Sie es immer getan haben" wird in Zukunft nicht ausreichen, da Begutachter besonders im Bereich der Risikobewertung immer wieder neue unvorstellbare Vorgehensweisen entdecken.
Betrachten wir zum Beispiel den Fachbereich der Betrugserkennung. Die in der Vergangenheit gängigste Methode zur Aufdeckung von Betrug war, Computer zu verwenden, um viele strukturierte Daten mit Hilfe eines Regelsatzes zu analysieren. Betrugsspezialisten hätten beispielsweise einen Schwellenwert von 1.000 EUR für Einkaufskörbe festgelegt, damit jede Transaktion, die über diesen Betrag hinausgeht, vom Computer vermerkt wird. Der vermerkte Kunde wird daraufhin zur weiteren Untersuchung gekennzeichnet. Das Problem dieser Art der strukturierten Datenanalyse war, dass sie in vielen Fällen zu Fehlalarmen führte und Kunden von unnötiger telefonischer Überprüfung oder anderen manuellen Überprüfungsprozessen gestört wurden. Außerdem führte das Anwenden einfacher Regelsätze zu erhöhtem manuellem Aufwand.
"Cognitive Analytics" machen Betrugserkennungsprogramme robuster und genauer. 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 tatsächlich um Betrug handelt, lernt der Computer aus diesen menschlichen Erkenntnissen und sendet beim nächsten Mal keine Meldung. Durch kontinuierliches Lernen kognitiver Systeme, können diese komplexere Betrugsfälle erkennen. Kognitive Technologien können außerdem dabei helfen, aufkommende Muster in Daten aufzudecken, die Menschen niemals bemerken würden. Unsere Datenwissenschaftler assistieren Ihnen dabei, das Risiko in verschiedenen Bereichen Ihres Unternehmens zu minimieren.
Datenanalyse
Die Datenanalyse resultiert auf natürliche Weise in einer Art prädiktiver Analyse. Zusammengetragene Daten werden verwendet, um bestmöglich 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 diese dann zu testen. Vergangenheitsschemen setzen voraus, dass die Zukunft genau den gleichen Mustern folgt. "Was wäre, wenn" –Annahmen, andererseits, werden durch das menschliche Verständnis der Vergangenheit und die Prognosefähigkeit des Datenvolumens, Zeitaufwands, der Kostenbeschränkungen und nicht zuletzt durch weitere Analysen bestimmt. Maschinelles Lernen ist eine Fortsetzung des Konzepts der prädiktiven Analyse, das allerdings einen entscheidenden Unterschied aufweist: Das KI-System ist in der Lage, eigenständig Hypothesen aufzustellen, zu testen und zu lernen, ohne voreingenommen zu seinAuf KI-basierendes, maschinelles Lernen stellt eine Vermutung auf, bewertet dieses Modell und den Algorithmus automatisch und wertet Daten erneut aus, ohne das Eingreifen eines Menschen zu erfordern. KI bedeutet in diesem Zusammenhang, dass sich das Code schreiben jeder einzelnen möglichen Aktion und Reaktion erübrigt. КI/ Maschinelles Lernen ist in der Lage, Daten mit einer menschlich unmöglichen Geschwindigkeit und Fähigkeit zu testen, und wiederholt zu testen, um jedes mögliche Szenario vorherzusagen.
Betrachten wir nun dieses Szenario. Besitzen Sie große Datenmengen, können diese aber nicht sinnvoll nutzen? Wollen Sie Daten finden, vorhersagen und zuverlässig prognostizieren? Perfekt! Damit können Ihnen unsere Experten helfen und mit maschinellem Lernen das kleinste Detail aus Ihren strukturierten oder unstrukturierten Daten herauszukitzeln und präzise Prognosen aufstellen.
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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Bankwesen
Risikoabschätzung
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Glückspielindustrie
KI wird wahrscheinlich das Ende der Welt herbeiführen, aber in der Zwischenzeit wird es großartige Unternehmen geben.
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 diese 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.
Verleihen Sie Ihren Daten einen Sinn und beginnen Sie sie optimal zu nutzen. Je mehr Sie wissen, desto effizienter kann Ihr Unternehmen wachsen.
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