Inhalte zum EXPERTEN-Treffen: KI und 1000 Fragen

Prof. Dr. Professor Boris Bauke, TH Aschaffenburg

Daten als Erfolgsfaktor für KI Anwendungen: Was sind die Zutaten im Rezept der künstlichen Intelligenz? 

Einblicke in die Anforderungen und Maßnahmen für die KI-Datenbasis.

Rinaldo Heck, HE-S Digital Management GmbH

Wie komme ich Daten für KI-Verfahren, um die eigenen Produkte im Betrieb zu trainieren?

Die Gedanken an KI-Lösungen gehen recht schnell in die Frage über „Woher bekomme ich die Daten?“. Man ist ja kein GAFA (Google, Amazon, Facebook, Apple)-Unternehmen. Besonders im Rahmen von eigenen Produkten sind Daten sehr speziell und dies stellt eine richtig große Herausforderung dar.

In diesem Vortrag erhalten Sie einen pragmatischen Ansatz am sehr praktischen Beispiel, der aufzeigt wie man Kunden im Betrieb des Produktes „unsichtbar“ das Training für die KI (Sammlung der Daten) übernehmen lässt.

Hagen Wolfstetter, Te-Mo Service GmbH

Maschinelles Lernen und Deep Learning

Ob maschinelles Lernen und Deep Learning, mittels aktueller Dienste von Amazon, Google und anderen, KI kommt immer mehr in deutschen Unternehmen an!

Neue KI-Systeme stellen Unternehmen und Mitarbeiter vor große Herausforderung. Hagen Wolfstetter zeigt an Praxisbeispielen, welche Möglichkeiten Unternehmen heute haben, künstliche Intelligenz einzusetzen bzw. wo es sinnvoll ist, sie zu nutzen.  

Norbert Schuster, strike2

Sales Robots im Vertrieb

Einfache Entscheidungsmodelle (Wenn/Dann) entwickeln Interessenten automatisiert, aber individuell bis zur Vertriebsreife. Mit komplexen Entscheidungsmodelle (Machine Learning) in Form von Sales Robots erhält der Vertrieb noch mehr Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen, um den Vertriebserfolg zu steigern. Die Voraussetzung für den Einsatz von Sales Robots ist, dass die Daten, die ein Kunde entlang seiner Käuferreise in allen Systemen und Plattformen hinterlässt, konsistent auf einer Plattform (z. B. CDP Customer Data Platform) integriert ist. Das ist die Basis für Sales Robots, die wichtige Informationen liefern

 

  • Kauf/Abschluss-Wahrscheinlichkeiten – Bei welchen Interessenten/Kunden besteht die höchste Abschlusswahrscheinlichkeit?
  • Kundencluster erkennen – Welche Muster sind in der Kundenstruktur zu erkenne und welche Maßnahmen könnte man ableiten?
  • Churn Management – Welche Kunden könnten abwandern?
  • Record Linkage / Doubletten – Welche Einträge von Interessenten/Kunden gehören zusammen?
  • Next best offer – Welches Angebot passt am besten zu welchen Kunden?
  • Verhaltenspräferenzen – Welche Ansprache führt bei einem Interessenten/Kunden wahrscheinlicher zu Erfolg?

Ann-Kathrin Müller, ASC Technologies AG 

Anwendungsfälle im Finanzsektor - wie Unternehmen mit KI compliant werden

Unternehmen im Finanzumfeld müssen nicht selten gesetzliche Anforderungen wie MiFID II erfüllen – ein wesentlicher Teil davon ist die Aufzeichnung jeglicher Kommunikation mit Kunden. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz können diese Anforderungen ganz einfach erfüllt werden, indem eine automatische Analyse der aufgezeichneten Kommunikation erfolgt. So ermöglichen z.B. Sprachanalyse-Tools eine automatisierte Verschriftung von Audio zu Text oder werden Gespräche automatisch auf vorgeschriebene Compliance Statements geprüft.

 

Dr. Michael Kröhn, ROBUR Automation GmbH

Bildverarbeitung und Bilderzeugung mit KI

Das ist ein breites Spektrum mit vielen Aspekten. Dr. Kröhn stellt einige anhand von Beispielen dar. In der Bildverarbeitung sind das die Objekterkennung und die Merkmalsextraktion, bei der Bilderzeugung generative Verfahren bis hin zu künstlichen Avataren.

Zwischen diesen beiden Schwerpunkten gibt es noch Verfahren zur Bildverbesserung, wie Denoising und Upscaling, auf die er ebenfalls eingehen wird. Die Teilnehmer erwartet ein lockerer Überblick zum Kennenlernen.

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