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Wie können Sie KI in Ihrem Unternehmen einsetzen? So einfach es auch scheinen mag, ist es nicht. Zunächst einmal müssen Sie Ihre Daten untersuchen, bereinigen und normalisieren. Dann brauchen Sie spezielle Systeme, die KI einbeziehen und daran arbeiten. Und schließlich müssen Sie Ihre Teams darin schulen, wie sie die neuen Lösungen effektiv nutzen können. Möchten Sie mehr erfahren? Dann lesen Sie bitte weiter.
Inhaltsübersicht
- KI in der Wirtschaft: Die häufigsten Herausforderungen
- Wie implementieren Sie AI in Ihrem Unternehmen?
- Wie können Sie AI in Ihrem Unternehmen einsetzen?
- Schlussfolgerungen
KI in der Wirtschaft: Die häufigsten Herausforderungen
Wir beginnen mit einer Analyse der Herausforderungen, mit denen Unternehmen bei der Einführung von KI konfrontiert sind und die eine effektive Implementierung von künstlicher Intelligenz in bestehende Systeme erheblich behindern können. Worin bestehen sie im Einzelnen?
Datenverzerrung
Das erste Problem, auf das Sie stoßen könnten, ist die historische Verzerrung der Daten. Wenn Sie Ihr KI-basiertes System auf die im Laufe der Jahre gesammelten Informationen trainieren, kann dies zu Entscheidungen und Erkenntnissen führen, die weit von der Wahrheit entfernt sind. Warum ist das so?
Menschen haben in der Vergangenheit Entscheidungen getroffen, und da Menschen in ihrer Meinung immer etwas voreingenommen sind, sind es auch die historischen Daten. Infolgedessen können solche Daten zu tragischen Konsequenzen führen, wobei Rechtsstreitigkeiten, verlorene Kunden und entgangene Einnahmen die wichtigsten sind. Daher müssen Daten bereinigt und ausgewertet werden, bevor künstliche Intelligenz mit ihnen gefüttert wird.
Sicherheit
KI kann zwar eingesetzt werden, um die allgemeine Sicherheit eines Netzes oder personenbezogener Daten zu erhöhen, sie birgt aber auch einige Risiken. Wenn beispielsweise ein Angreifer in Ihr KI-basiertes System eindringt, könnte er der künstlichen Intelligenz toxische Daten einspeisen, die das Modell verfälschen und zu falschen Aussagen und Entscheidungen führen.
Siloed Daten
Ein weiteres Problem, mit dem Unternehmen häufig konfrontiert sind, wenn sie sich fragen, wie sie KI einsetzen sollen, sind Datensilos. Da zahlreiche separate Software für unterschiedliche Zwecke eingesetzt wird, werden die Informationen bruchstückhaft in jedem System gespeichert, das für ihre Erfassung zuständig ist. Um künstliche Intelligenz wirksam einzusetzen, ist es daher notwendig, alle Daten in einem Speicherplatz - sei es eine Cloud oder ein Server - zu integrieren, damit die KI (aber auch menschliche Mitarbeiter!) die vollständigsten und aktuellsten Informationen nutzen kann.
Rechtliche und ethische Zwänge
Es gibt auch rechtliche und ethische Hindernisse. Institutionen wie die EU führen Gesetze ein, die die Nutzung von KI einschränken. So ist es beispielsweise verboten, Menschen zu kategorisieren (oder zu bewerten) oder sogar biometrische Daten für Sicherheitszwecke zu verwenden (z. B. bei der Videoüberwachung). Die Gesetzgebung ändert sich ständig, was es schwierig macht, vorherzusagen, in welche Richtung sich KI entwickeln wird, und ein zusätzliches Risiko für innovativere KI-gesteuerte Anwendungen darstellt.
Technologischer Analphabetismus
Schließlich ist da noch das Problem der Menschen selbst. Nehmen wir zum Beispiel ChatGPT - jeder kann darauf zugreifen, aber wird jeder in der Lage sein, fesselnde Inhalte zu erstellen oder ein Ticket mit seiner Hilfe zu beantworten? Nein, denn die Menschen müssen wissen, wie man es benutzt und wie man effektive Prompts erstellt.
Der Mangel an technologischen Kenntnissen ist es, der viele Unternehmen daran hindert, das Beste aus KI-Anwendungen herauszuholen. Schließlich sind sie nur Werkzeuge - Werkzeuge, die für maximale Effektivität menschlichen Einsatz erfordern.
Wie implementieren Sie AI in Ihrem Unternehmen?
Unabhängig davon, ob wir über den Einsatz von KI im Bankwesen oder in einer anderen Branche sprechen, müssen mehrere Schritte unternommen werden, um diese Technologie wirksam einzusetzen. Schauen wir sie uns jetzt an.
Daten
Zuallererst müssen Sie Ihre Daten organisieren. Integrieren Sie sie in verfügbare Lösungen, um Datensilos zu vermeiden. Wählen Sie aus, welche Arten von Daten für Ihr Unternehmen tatsächlich nützlich sind (d. h. welche Segmente und Bereiche von der Implementierung von KI profitieren werden). Beschaffen Sie die Daten und bereiten Sie sich darauf vor, sie für KI umzugestalten.
Datentechnik
Das Sammeln, Zusammenstellen und Auswählen von Daten ist erst der Anfang. Jetzt müssen Sie die Daten so aufbereiten, dass sie für die KI nützlich sind und dass Sie Datenverzerrungen vermeiden können.
Dieser Schritt umfasst Untersuchung der Daten, um sie zu bereinigen und zu normalisieren. Sie müssen alle Faktoren eliminieren, die im Verlauf des maschinellen Lernens zu voreingenommenen Meinungen führen könnten, sowie alle redundanten, irrelevanten Informationen, während Sie die Datenarchitektur vereinheitlichen. Außerdem müssen Sie sicherstellen, dass die Daten skalierbar sind, d. h. dass die wachsenden Datenmengen die Leistung Ihres Systems nicht negativ beeinflussen.
Modellierung
Wie lässt sich KI in Ihrem Unternehmen implementieren, wenn die Daten bereit sind? Sie müssen ein KI-Modell erstellen.
Bei diesem Schritt geht es nicht nur um die Entwicklung der Algorithmen und künstlichen neuronalen Netze, sondern auch um deren Training durch Dienstleistungen des maschinellen LernensTesten Sie die Leistung des Modells, bewerten Sie es und passen Sie das Modell an Ihre Bedürfnisse und Erwartungen an. Dies sollte ein gründlicher Prozess sein, da eine ineffektive KI mehr schaden als nutzen kann. Denken Sie dabei auch an Ihre Daten - wenn das Modell nicht wie gewünscht funktioniert, müssen Sie möglicherweise auf Ihre Datentechnik zurückgreifen, da die Informationen die Ursache für die enttäuschenden Ergebnisse sein könnten.
Operationalisierung
Wenn Ihr Modell fertig ist, können Sie mit der Registrierung und Bereitstellung Ihres KI-basierten Systems. Betrachten Sie dies nicht als das Ende der Reise - es ist erst der Anfang. Sie müssen Ihre KI-Systeme nach wie vor regelmäßig überwachen und sie bei Bedarf neu trainieren.
Team Ausbildung
Wenn Sie Ihre Systeme in Betrieb nehmen, müssen Sie sicherstellen, dass die Mitarbeiter bereit sind, damit zu arbeiten. Daher müssen Sie Schulungen durchführen, in denen erklärt wird, wie die neuen KI-Tools effektiv genutzt werden können.
Es könnte auch eine gute Idee sein, eine Mentoring-Programm - Diejenigen, die die neue Lösung besser beherrschen, können als Mentoren für diejenigen fungieren, für die die Anpassung an die neue Technologie schwieriger ist. Auf diese Weise können sie Wissen austauschen und so schneller lernen, das Maximum aus der künstlichen Intelligenz herauszuholen.
Wie können Sie AI in Ihrem Unternehmen einsetzen?
Wir haben die Herausforderungen und praktischen Schritte bei der Implementierung von KI-Anwendungen in Unternehmen erörtert; jetzt können wir die potenziellen Anwendungsfälle solcher Lösungen untersuchen. Es gibt eine Fülle von Anwendungen, also lassen Sie uns die Auswirkungen von KI aus einer bestimmten Perspektive untersuchen: dem Bankwesen. Wie können Sie KI in Ihrem Unternehmen in der Praxis einsetzen?
- Kundeneinführung - KI kann mit biometrischen Daten kombiniert werden, um Daten von Ausweis- und Kundenfotos zu vergleichen und so das Kunden-Onboarding und eKYC-Verfahren zu beschleunigen.
- Aktive Produktempfehlungen - Es ist auch möglich, Kundendaten in Verbindung mit KI zu nutzen, um intelligente Produktempfehlungen zu generieren, die genau auf die Bedürfnisse und Vorlieben Ihrer Kunden zugeschnitten sind.
- Kundensegmentierung - Im Bankwesen wird künstliche Intelligenz auch eingesetzt, um Kunden auf der Grundlage ihrer Transaktionen, persönlichen Daten, Bankverträge, Produkte, Aktivitäten über Online-Kanäle usw. zu segmentieren.
- Verhinderung der Produktabwanderung - KI-gestützte Tools sind auch in der Lage, Anomalien zu erkennen, die auf den Willen hindeuten, bestimmte Bankprodukte aufzugeben. Wenn Sie dies frühzeitig wissen, können Sie Maßnahmen einleiten, die diese Abwanderung verhindern.
Schlussfolgerungen
Die Implementierung von KI in Unternehmen ist keine einfache Aufgabe - Sie müssen die Herausforderungen in Bezug auf Ihre Daten, Ihr Team oder rechtliche und ethische Beschränkungen überwinden. Wenn sie jedoch richtig eingesetzt wird, kann künstliche Intelligenz dazu genutzt werden, in Ihrem Unternehmen deutlich bessere Ergebnisse zu erzielen. Wir empfehlen daher, unsere Leitlinien zu befolgen. Haben Sie immer noch das Gefühl, dass dies ein schwieriger Weg sein wird? Dann lesen Sie unsere AI-Banking-Lösungen - fertige Modelle, die Ihrem Finanzinstitut zum Erfolg verhelfen werden. Es lohnt sich, besonders auf Folgendes zu achten AI Prompter-Lösung die es dem Kundendienst und den Back-Office-Teams ermöglicht, Routineprozesse zu beschleunigen.
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