• Die Plattform für Customer Relations Stars sowie CX & Service Champions

 

Mit Zukunftsbildern gelingt der Sprung nach vorn

Kundenloyalität im Wandel

Das Beste aus beiden KI Welten kombiniert - Generative AI und Conversational AI ergänzen sich

Die Grenzen grosser Sprachmodelle: Wegweisende Technologie ist kein Alleskönner

Swiss Customer Relations Award 2024: Neue Projekte, neue Chancen

EU AI Act hat überwiegend positive Auswirkungen auf KI-Einsatz

Axel Conradi tritt als Pre-Sales Manager dem DACH-Verkaufsteam bei

Five9 erweitert Zendesk-Integrationen

Editor's Pick

Datenschutz in der CX

cmm360 - 21. März 2024

Podcast über analytische KI & smarte Entscheidungen

Meike Tarabori - Chefredaktion - 19. März 2024

Management, KI

Unternehmen brauchen neue KI-gestützte Prognosen

cmm360 - 22. Mai 2020

Kommentar von Sven Langhoff, Experte für KI und Data Science bei adesso SE

Die Stabilität langfristiger Vorhersagen ist dahin, denn die Auswirkungen der weltweiten Corona-Krise haben zu einer hohen Volatilität bei der Prognose von Trends und zu einer bedrohlichen Planungsunsicherheit für Unternehmen geführt. Es ist höchste Zeit, aktiv gegenzusteuern.

In der aktuellen Krisensituation versagen viele Prognosemodelle ihren Dienst. Wo Entscheider in „normalen Zeiten“ handlungsleitende Prognosen aus der KI-Analyse großer Datenmengen ableiteten, kämpfen Unternehmen heute mit völlig veränderten Voraussetzungen darum, Kundenverhalten, Hotline- oder Maschinenauslastungen prognostizieren zu können. Und das aus zwei Gründen. 

Erstens hat sich die Datenlage quantitativ und qualitativ radikal verändert. Wo etwa üblicherweise vor Feiertagen Hunderttausende von Anfragen bei einem Verkehrsclub aufliefen, hat sich deren Zahl in der Ausnahmesituation dramatisch verringert. Analytiker sprechen in diesem Zusammenhang von Concept Drifts, die zu neuen Musterbildungen in der Datenmenge führen und vorhandene Modelle ihrem Verfallsdatum näherbringen. Die aktuell radikalen Verwerfungen im Kundenverhalten zu erkennen, ist die Aufgabe, die Unternehmen nun schnellstmöglich lösen müssen. Das betrifft beispielsweise den Kundenvertrieb bei Banken, die Anrufanalyse bei Behörden und Callcentern oder Störungsprognosen für den IT-Support oder technische Anlagen aufgrund geänderter Auslastung. 

Zweitens sind durch diese extreme Schieflage in den Daten viele Prognosemodelle obsolet geworden. Es gilt also, die KI-Modelle der geänderten Datenlage anzupassen. Denn trotz der Ausnahmesituation können Unternehmen weiterhin Prognosen erstellen, sofern die Experten in der Lage sind, die entsprechenden Anpassungen schnell vorzunehmen. Dafür müssen die Modelle mit dem aktuellen Datenmaterial neu trainiert und eventuell neue Einflussvariablen identifiziert und modelliert werden. Darüber hinaus können neue Muster mittels Deep Learning, also Neuronalen Netzen, erkannt und erkannte Muster wiederum für die Prognose genutzt werden. Um auf der sicheren Seite zu sein, sollten die Verantwortlichen auch so genannte Ensemble-Modelle in Betracht ziehen. Diese Modelle setzten sich aus einer Vielzahl an unterschiedlichen KI-Modellen zusammen, wodurch einseitige Adjustierungen der Einzelmodelle in Summe ausgemittelt werden können und zu robusteren Prognosen führen. 

Die Möglichkeiten, vorhandene Modelle an die aktuelle Situation anzupassen und somit vor ihrem Verfall zu schützen, sind also vorhanden. Doch was passiert, wenn der nächste Concept Drift ansteht? Mit der Aufhebung aktueller Beschränkungen kündigt sich dieser bereits an und zeigt damit auf, wie entscheidend es zukünftig sein wird, auf Änderungen und damit einhergehende Modellverschlechterungen reagieren zu können. 

Speziell in Zeiten, in denen die viel zitierte Data Driven Company immer häufiger als Vision für die Zukunft des eigenen Unternehmens dient, steigt die Bedeutung geregelter Prozesse im Data-Science-Betrieb. Hier etablieren sich neue Betriebskonzepte für KI-Fabriken, in denen bekannte Ansätze aus der Softwareentwicklung, wie etwa agile Entwicklung, CI/CD oder DevOps, eine rasant wachsende Bedeutung erhalten.

Um aus der geänderten Informationsmenge neue, perspektivisch wertvolle Zusammenhänge zu generieren, ist Expertenwissen unverzichtbar. Neben der Expertise in KI und Data Science gehören Branchenwissen und Schnelligkeit dazu, um Unternehmen die dringend benötigten, fundierten Informationen für eine schnelle Entscheidungsunterstützung in unsicheren Zeiten zu liefern.


Über adesso

adesso ist einer der führenden IT-Dienstleister im deutschsprachigen Raum und fokussiert sich mit Beratung sowie individueller Softwareentwicklung auf die Kerngeschäftsprozesse von Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen. Die Strategie von adesso beruht auf drei Säulen: dem tiefen Branchen-Know-how der Mitarbeiter, einer umfangreichen Technologiekompetenz und erprobten Methoden bei der Umsetzung von Softwareprojekten. Das Ergebnis sind überlegene IT-Lösungen, mit denen Unternehmen wettbewerbsfähiger werden.

adesso wurde 1997 in Dortmund gegründet und beschäftigt aktuell rund 4.200 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Die Aktie ist im regulierten Markt notiert. Zu den wichtigsten Kunden zählen im Bankensegment u.a. Commerzbank, KfW, DZ Bank, Helaba, Union Investment, BayernLB und DekaBank, im Versicherungsbereich u.a. Münchener Rück, Hannover Rück, DEVK, DAK, Zurich Versicherung, Medizinischer Dienst der Krankenversicherung (MDK-IT) sowie branchenübergreifend u.a. Daimler, Bosch, Westdeutsche Lotterie, Swisslos, DZR Deutsches Zahnärztliches Rechenzentrum, TÜV Rheinland, Beschaffungsamt des Bundesministeriums des Innern.

Top Event

SCRF2024-Early-Bird-extended_750x422_w
Weisser Text als Abstand
Weisser Text als Abstand

Zu den aktuellsten News Dossiers