Warum Machine Learning so wichtig ist?
Machine Learning spielt eine enorm wichtige Rolle bei der Steigerung der Effizienz und der Analytik. Viele Märkte verändern sich, unter anderem auch die traditionellen Märkte wie Versicherungen, Banken, Behörden, die Fertigungsindustrie sowie die Pharmaindustrie. Auf Grund der Tatsache, dass Machine Learning ein vielversprechendes Potenzial für die Zukunft aufweist, ist es von Bedeutung, die Marktchancen für maschinelles Lernen eindeutig zu ermitteln. Gibt es ein entsprechendes Wachstumspotenzial? Die Antwort lautet definitiv "Ja". Blicken wir auf ein paar Zahlen die das bestätigen:
- nahezu 50% der Befragten einer McKinsey-Studie aus dem Jahr 2020 bejahten den Einsatz von KI in mindestens einer Unternehmensfunktion.
- einem Bericht des Wall Street Journal zufolge, könnten die Verbesserungen bei KI und Machine Learning das BIP-Wachstum bis 2030 um ganze 14% steigern.
- Unternehmen können rund 54% einer Produktivitätssteigerung erzielen durch den Einsatz von KI.
- angeblich haben 91,5% der weltweit führenden Unternehmen derzeit aktive Projekte im Bereich KI, Machine Learning und Blockchain.
Anwendungen von Machine Learning
Mit Machine Learning können verschiedene Computersysteme alle Kundendaten nutzen. Sie arbeiten mit dem, was programmiert wurde, und passen sich gleichzeitig an neue Bedingungen oder Veränderungen an. Entsprechende Algorithmen passen sich den Daten an und entwickeln Verhaltensweisen, die nicht im Voraus programmiert wurden. Deep Learning ist dabei ein Teilbereich des Machine Learning. Im Wesentlichen handelt es sich um ein künstliches neuronales Netz mit drei oder mehr Schichten. Neuronale Netze mit nur einer Schicht können geschätzte Vorhersagen vornehmen. Wir haben zwei Beispiele dafür, wie Machine Learning zur Verbesserung der Geschäftsprozesse in der Versicherungs- und Telekommunikationsbranche eingesetzt werden kann:
Versicherung
Die meisten Versicherungen sind in der Lage, etwa 10% ihrer Daten, auf die sie zugreifen können, zu verarbeiten. Ein Großteil der Daten, auf die heute zugegriffen wird, liegt größtenteils in strukturierten Daten in herkömmlichen Data Watehouses vor. Logischer Weise gelingt es Versicherungen nicht, den Wert der strukturierten Daten zu erschließen, während sie gleichzeitig den enormen Wert übersehen, der in ihren unstrukturierten Daten verborgen ist. Die Vorteile des Machine Learning mit neuen Analyen könnte Versicherungen dabei helfen, wertvolle Geschäftseinblicke für alle Prozesse in der gesamten Wertschöpfungskette zu gewinnen.
Eines der herausragenden Beispiele für praktische Anwendungsfälle des Machine Learning im Versicherungswesen ist z.B. die Versicherungsberatung in Echtzeit.
Telekommunikation
Finde die Anomalie - Algorithmen des Machine Learnings haben sich auch für den Telekommunikationssektor als außerordentlich wertvoll erwiesen. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen des Machine Learnings im Telekommunikationssektor gehören die Erkennung von Anomalien, Netzwerkoptimierung, Ursachenanalyse und Managed Services.
Dank jahrelanger Erfahrung in der Telekommunikationsbranche hat z.B. die Telekom einen ganzheitlichen Überblick über die praktischen Anwendungsfälle des Machine Learnings in diesem Sektor, wobei die Erkennung von Anomalien mit die Wichtigsten sind.
Machine Learning kann dazu beitragen, die Effizienz der Überwachung von Systemen zu steigern, indem diese zur Erkennung von Anomalien in Telekommunikationsnetzen erheblich verbessert werden. Die Systeme können dann dazu beitragen, Leistungsprobleme sowie Unstimmigkeiten im Netzwerkverhalten proaktiv zu erkennen. Zu den Real-Time Anwendungen des Machine Learnings in der Telekommunikation gehört auch die Analyse von Daten für das Trouble-Ticket-Management. Algorithmen des Machine Learnings können eine gezielte Klassifizierung, Priorisierung und Eskalation von Vorfällen ermöglichen. Zeitgleich erleichtert eine aufschlussreiche Abwanderungsvorhersage eine verbesserte Kundenbindung und Kapazitätsplanung.
Wir sind uns alle einig, dass das Machine Learning eine zukunftsweisende Technologie im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ist. Selbst mit den ersten Versuchen hat Machine Learning bereits unser Handeln und unsere Entscheidungen verbessert und dabei die Vorstellung von der Zukunft verändert. Gegenwärtig verändert das Machine Learning viele wichtige Infrastrukturen, wie z. B. den Energiesektor, von Stromnetzen bishin zu Öl und Gas. Die Anwendungsgebiete des Machine Learnings sind jedoch nicht nur auf die oben genannten Märkte und Branchen beschränkt. Einige spannende Umsetzungen kommen aus der Finanz- und Controllingbranche. Wir von CoPlanner helfen Unternehmen, das Potenzial von Machine Learning für ihre Unternehmen auszuschöpfen, indem reale Anwendungsfälle angegangen werden, sei es im Controlling oder in anderen Fachabteilungen, damit die gesamte Wertschöpfungskette einen Mehrwert erhält.
Artificial Intelligence
Jede Technik, die es Computern ermöglicht, menschliche Intelligenz zu imitieren, unter Verwendung von Logik, Wenn-Dann-Regeln, Entscheidungsbäumen und maschinellem Lernen (einschließlich Deep Learning).
Machine Learning
Ein Teilbereich der KI, der abstruse statistische Techniken umfasst, die es Maschinen ermöglichen, Aufgaben mit zunehmender Erfahrung besser zu bewältigen. Zu dieser Kategorie gehört auch Deep Learning.
Deep Learning
Der Teilbereich des maschinellen Lernens, der aus Algorithmen besteht, die es Software ermöglichen, sich selbst zu trainieren, um Aufgaben wie Sprach- und Bilderkennung zu erfüllen, indem mehrschichtige neuronale Netze großen Datenmengen ausgesetzt werden.
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