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KI und maschinelles Lernen: drei Schritte zum Erfolg
Der Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz bietet für alle Branchen neue Chancen. Ein Anwendungsfall ist die Optimierung von Geschäftsprozessen.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) revolutioniert die Welt der Advanced Analytics. Beide Technologien können für verschiedene Zwecke eingesetzt werden, wovon Unternehmen und Kunden gleichermaßen profitieren.
Advanced Analytics ist eine Datenanalysemethode, die Vorhersagemodelle, Algorithmen für Machine Learning, Deep Learning, Geschäftsprozessautomatisierung und andere Statistikverfahren verwendet, um Geschäftsinformationen aus einer Vielzahl von strukturierten und unstrukturierten Daten zu analysieren.
Durch den Einsatz dieser Tools wird die Fähigkeit zur Analyse und Interpretation großer Datenmengen verbessert. Dies führt zu einer höheren Effizienz in der Bearbeitung von Aufgaben durch eine Automatisierung der Prozesse und eine Reduzierung menschlicher Fehler, was sich im täglichen Business bemerkbar macht. Der Experian Business and Consumer Report 2022 ergab, dass 62 Prozent der befragten deutschen Unternehmen der Meinung sind, dass KI und maschinelles Lernen die Art und Weise, wie sie ihr Geschäft betreiben, bereits jetzt grundlegend verändern.
Chancen und Herausforderungen von Advanced Analytics
Der Einsatz von ML und KI bietet quer durch alle Branchen eine Vielzahl von Möglichkeiten. Die Nutzung von Machine Learning ermöglicht nicht nur die schnelle und einfache Identifikation möglicher Betrugsfälle, sondern auch die Entdeckung weiterer Möglichkeiten zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Dadurch können Unternehmen ihre Investitionen gezielter steuern und ihre Profitabilität steigern.
Maschinelles Lernen kann beispielsweise Muster in Verkaufsdaten erkennen und prognostizieren, welche Produkte oder Dienstleistungen in Zukunft am beliebtesten sein werden. Auf dieser Grundlage können Unternehmen ihre Investitionen in Produktentwicklung, Marketing und Vertrieb optimieren. Ein Algorithmus kann das eigene Unternehmen bei der Prognose künftiger Einnahmen, Ausgaben und der Liquidität unterstützen. Dies ermöglicht nicht nur eine Steigerung der Rentabilität, sondern auch eine schnellere und flexiblere Anpassung an veränderte Marktbedingungen. Gerade in der aktuellen Wirtschaftslage steckt hier für viele Unternehmen ein nicht zu unterschätzendes Potenzial.
Individuelle Modelle können bei der Analyse von Bestandskunden dabei unterstützen, potenziell abwanderungswillige oder zahlungsschwache Kunden zu erkennen. Dadurch können Unternehmen gezielte Empfehlungen und Angebote an diese Kunden richten, um sie zu halten. Beispielsweise können Unternehmen Kunden auf Basis der Analyse besser auf sie zugeschnittene Finanzprodukte empfehlen, ihnen Ratenpausen oder andere Zahlungsrhythmen anbieten, was letztlich deren Zufriedenheit mit dem Anbieter steigert und die Kundenbindung verbessert.
Die Nutzung von Advanced Analytics bringt allerdings auch Herausforderungen mit sich. Die Erste besteht im Aufbau der Expertise und der Infrastruktur, die erforderlich sind, um die Vorteile von Advanced Analytics vollständig nutzen zu können. In der Experian-Studie benennen 42 Prozent der deutschen Unternehmen die erhöhte Komplexität, die sich aus dem Aufbau der erforderlichen Infrastruktur ergibt, als größte Herausforderung.
Eine weitere Herausforderung bei der Anwendung von KI und Machine Learning ist die Erklärbarkeit der verwendeten Methoden und Ergebnisse. Es ist wichtig, dass die Entscheidungen, die durch diese Technologien getroffen werden, verständlich und nachvollziehbar sind. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die von KI und ML erzeugten Ergebnisse für die Regulierungsbehörden nachvollziehbar sind und sich Kunden gegenüber erklären und rechtfertigen lassen.
Es ist bezeichnend, dass fast ein Drittel der Unternehmen in der Befragung angab, dass die Erklärbarkeit komplexer Machine-Learning-Modelle eine große Herausforderung darstellt. Angesichts der Komplexität der Prozesse, die Advanced Analytics zugrunde liegen, ist die Gewährleistung von Transparenz und Erklärbarkeit bei KI und Machine Learning kein leichtes Unterfangen, schließlich steckt in jedem Algorithmus auch ein Stück Intellectual Property, das ungern transparent mit Wettbewerbern geteilt wird. Eine ausbalancierte Umsetzung ist jedoch möglich und kann zum Beispiel die Genauigkeit von Bonitäts- und Risikobewertungen verbessern.
„ Die Nutzung von Machine Learning ermöglicht nicht nur die schnelle und einfache Identifikation möglicher Betrugsfälle, sondern auch die Entdeckung weiterer Möglichkeiten zur Optimierung von Geschäftsprozessen.“
Dominik Coenen, Experian DACH
Die dritte große Herausforderung für Unternehmen ist die Integration neuer Systeme und Lösungen. Während KI- und ML-Systeme Unternehmen bei der Suche nach neuen Problemlösungen unterstützen können, bereitet ihre Integration in bereits bestehende Systeme einigen Unternehmen Kopfzerbrechen. Die Einbindung von Machine Learning erfordert eine skalierbare Rechenleistung und eine ausreichende Infrastruktur. Daneben müssen entwickelte Algorithmen in etablierte Systemlandschaften übersetzbar und integrierbar sein.
Die Lösung
Die Umsetzung der drei folgenden Tipps ist ein guter Anfang für Unternehmen, sich die Möglichkeiten von Advanced Analytics zunutze zu machen.
Grundlegend ist die Weiterbildung der Teams in verschiedenen Aspekten der Advanced Analytics von entscheidender Bedeutung. Derzeit ist die Lücke im IT-Fachwissen eines der Haupthindernisse für eine breitere und effektivere Einführung der genannten Technologien. Deshalb bietet es sich für Unternehmen an, in den Aufbau eines eigenen Analytics-Teams zu investieren. Die Schulung von Arbeitnehmern in KI und ML muss als langfristige Investition angesehen werden, weil sich die Methoden der Advanced Analytics stets weiterentwickeln. Zudem werden stetig neue Vorschriften erlassen, um die Nutzung dieser Technologien zu regeln. Das bedeutet, dass Unternehmen ihre Mitarbeiter kontinuierlich fortbilden müssen, um mit den neuesten Entwicklungen in diesem Bereich Schritt halten zu können.
Des Weiteren müssen Unternehmen vorausschauend entscheiden, wo sie ihre Investitionen tätigen. Wie bereits erwähnt, trägt eine skalierbare Rechenleistung in hohem Maße zum effektiven Funktionieren von Machine Learning bei und sollte vorrangig umgesetzt werden. Dies ist keine überraschende Erkenntnis, wie der oben genannte Report zeigt: 86 Prozent der deutschen Unternehmen, die bereits in Cloud-Softwareanwendungen investiert haben, nennen den Zugang zu mehr Rechenleistung als wichtigen Grund für ihre Entscheidung.
Schließlich ist eine Umsetzung von Advanced Analytics für Unternehmen einfacher, wenn sie Partnerschaften mit Organisationen eingehen, die Fachwissen in den Bereichen KI und Machine Learning anbieten. Dies gilt für die Technologie genauso wie für die damit einhergehenden rechtlichen Anforderungen. Manche Unternehmen können nicht alle Aspekte der Datenanalyse beherrschen. Der Aufbau einer Partnerschaft unterstützt dabei, sich in diesem breiten und komplexen Bereich zurechtzufinden und bestehende Analytics-Teams zu ergänzen und zu unterstützen.
Neue Möglichkeiten in einer neuen Welt
Die Bewältigung der Herausforderungen von Advanced Analytics erfordert Geduld und Engagement. Mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Unternehmen die Art und Weise verändern, wie sie ihr Geschäft betreiben, und ihre Performance steigern. Mit Advanced Analytics können Unternehmen riesige Datenmengen in verwertbare Erkenntnisse umwandeln, um so bessere Entscheidungen zu treffen. Dies wiederum unterstützt sie zum Beispiel dabei, neue Kreditrisiko- und Prognosemodelle schneller zu testen und einzuführen. Wenn dann noch die einfache, schnelle und fehlerfreie Integration ins Produktivsystem gelingt, ist das ein echter Wettbewerbsvorteil.
Unternehmen, die in der Lage sind, das volle Potenzial von Advanced Analytics auszuschöpfen, können also profitieren. Eine verbesserte Unternehmensleistung bedeutet auch die Fähigkeit, die Genauigkeit von Modellen zu verbessern und ein bequemeres und personalisiertes Kundenerlebnis zu bieten, was in einer zunehmend digitalen Welt von großer Bedeutung ist.
Über den Autor:
Dominik Coenen ist Senior Vice President Sales & Account Management bei Experian DACH.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
