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Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben gehört zu den Zielen eines jeden Unternehmens, denn sie ist das Mittel gegen niedrige Produktivität. Aber wie kann man das erreichen? Nun, es gibt zahlreiche Technologien, die Sie zu diesem Zweck einsetzen können, eine davon ist das maschinelle Lernen. Wie kann es in diesem Fall helfen? Finden Sie es in diesem Artikel heraus!
Inhaltsübersicht
- Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben mit maschinellem Lernen: Anwendungsfälle
- 1. Automatisierte Kundenbetreuung
- 2. Compliance, eKYC und Betrugsbekämpfung
- 3. Dokumentenverarbeitung
- 4. Verbesserung bestehender Systeme
- Das Mitnehmen
Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben mit maschinellem Lernen: Anwendungsfälle
Wenn Sie Folgendes in Betracht ziehen Dienstleistungen des maschinellen Lernens für das Finanzwesen um die sich wiederholenden Aufgaben in Ihrem Unternehmen zu automatisieren, treffen Sie die richtige Entscheidung.ML kann Wunder bewirken, wenn es um Automatisierung und Produktivitätssteigerung geht. Um Ihnen zu zeigen, wie leistungsfähig sie ist, haben wir einige Beispiele für die Anwendung dieser Technologie in der Praxis vorbereitet. Schauen Sie sie sich unten an.
1. Automatisierte Kundenbetreuung
Der erste Anwendungsfall ist bereits weit verbreitet - Sie können ML (und LLMs) nutzen, um Ihre Banking-Chatbots und automatisieren Sie (teilweise) Ihren Kundenservice. Wie funktioniert das?
Viele Ihrer Kundendienstanfragen wiederholen sich und sind einfach zu lösen.-sie sind eine Zeitverschwendung für Ihre Kassierer und Kundendienstmitarbeiter, die stattdessen an komplexeren Fällen arbeiten könnten. Mit ML können Sie die Automatisierung einführen und Ihren Mitarbeitern diese sich wiederholenden Aufgaben abnehmen. Sie müssen das Modell nur noch mit relevanten Informationen füttern, Ihren Chatbot einsetzen und ihn auf hohe Leistung und Genauigkeit einstellen.
Natürlich müssen Sie die Nutzer zunächst bitten, ihren Ticket-Typ auszuwählen, damit das System entscheiden kann, ob der Nutzer mit einem Chatbot oder einem menschlichen Mitarbeiter sprechen soll. Dennoch können Sie auf diese Weise Stunden Ihrer Zeit für den Kundendienst einsparen und sie für einen viel besseren Zweck einsetzen.
Setzen Sie auf automatisierte Lösungen. Siehe unser Dienstleistungen zur digitalen Prozessautomatisierung.
2. Compliance, eKYC und Betrugsbekämpfung
Ein weiteres Beispiel für die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, die mit KI möglich ist, sind Ihre Maßnahmen zur Betrugsbekämpfung. Hier füttern Sie das ML-Modell mit historischen Daten, um ihm beizubringen, welche Muster auf Betrug oder Geldwäsche hindeuten. Dann setzen Sie ein solches Modell ein, um die Transaktionen Ihrer Kunden zu analysieren.
Sie brauchen also keine Experten, die alle Transaktionen und Benutzervorgänge manuell überwachen; stattdessen kann sich Ihr Team auf die vom System markierten Transaktionen und Kunden konzentrieren - Situationen, in denen ein echtes Risiko für Fehlverhalten besteht. Das Gleiche gilt für die Kundenauthentifizierung in eKYC Prozesse.
3. Dokumentenverarbeitung
Ist es nicht eine Zeitverschwendung, dass Ihre Dokumentationsfachleute Stunden damit verbringen, Daten aus unstrukturierten Dokumenten in das System einzugeben? Nun, das muss nicht länger ein Problem sein. Mit Hilfe von ML und anderen Technologien (z. B. OCR) können Sie ein System entwickeln, das unstrukturierte Dokumente automatisch scannt und Informationen daraus extrahiert.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, lesen Sie unseren Artikel über wie Banken KI-gesteuerte Dokumentenverarbeitung nutzen.
4. Verbesserung bestehender Systeme
Sie können maschinelles Lernen auch nutzen, um die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben zu verbessern. Dies wird in einer unserer Fallstudien perfekt veranschaulicht: Retail banking supercharged with AI - Verbesserung der Transaktionsklassifizierung.
Die besagte Bank verwendete ein regelbasiertes Kundensegmentierungsmodul, das bis zu 50% der Kunden nicht erfolgreich kategorisieren konnte. Um dem entgegenzuwirken, haben wir (unter anderem) ein ML-Modell entwickelt und die Art und Weise der Datenerfassung verbessert. Das Ergebnis? 92% der Kundentransaktionen wurden über das automatisierte System korrekt qualifiziert.
Das Mitnehmen
Wie Sie sehen, gibt es viele Möglichkeiten, wie Sie die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben in Ihrem Unternehmen durch maschinelles Lernen verbessern können. Die oben genannten Beispiele sind nur ein Auszug - es gibt noch viel mehr Möglichkeiten, die Sie mit ML erschließen können, also scheuen Sie sich nicht, diese Technologie zu testen. Falls Sie Hilfe benötigen, Kontakt in Ailleron; wir entwickeln die perfekte Lösung für Sie!
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