Viele Tabellen verstehen
Tabellendaten sind leicht zu erfassen und zu lesen, doch Erkenntnisse werden schwieriger, je mehr Tabellen es gibt. Machine Learning findet die Muster über alle hinweg.
Technologie · Data Science und ML
Data Science und Machine Learning: verwertbare Erkenntnisse aus Tabellen- und Zeitreihendaten
Die meisten Geschäftsdaten liegen in Tabellen, oft in Hunderten oder Tausenden davon. Mit Data Science und Machine Learning machen wir aus diesen Daten und den darin enthaltenen Zeitreihen Prognosen, Vorhersagen und Entscheidungen.
- Erkenntnisse aus Hunderten von Geschäftstabellen
- Präzise Prognosen aus Zeitreihendaten
- Modelle für Churn, Betrug und Customer Lifetime Value
- 57 % unseres Teams sind promoviert
- Deutsches Unternehmen, Datenschutz nach DSGVO
Projekt besprechen
5,0 18 Bewertungen auf Clutch Gewinner der Go Global Awards
Konzerne, Scale-ups und Non-Profits vertrauen uns
Ihr Mehrwert
Was Ihre Daten leisten können
Data Science gewinnt Erkenntnisse aus Ihren Daten, Machine Learning lernt daraus, um Vorhersagen zu treffen.
Mit Zeitreihen prognostizieren
Zeitreihen geben Ihren Beobachtungen eine explizite Reihenfolge. Diese Struktur zu modellieren, ist für präzise Prognosen unerlässlich.
Vorhersagen, worauf es ankommt
Vom Customer Lifetime Value bis zu Maschinenausfällen: Modelle machen aus historischen Daten Vorhersagen, auf deren Basis Ihre Teams handeln können.
Was wir liefern
Was Sie damit erreichen können
Typische Ziele, bei denen wir Unternehmen mit Data Science und Machine Learning unterstützen.
- 01
Vorhersage des Customer Lifetime Value
Schätzen Sie den künftigen Wert jedes Kunden, um Akquise und Kundenbindung gezielt auszurichten.
- 02
Churn-Analyse
Verstehen Sie Abwanderungsraten und identifizieren Sie die Kunden, die am ehesten kündigen.
- 03
Produktempfehlungen
Empfehlen Sie jedem Kunden relevante Produkte auf Basis von Verhalten und Historie.
- 04
Finanzanalyse und Prognosen
Prognosen auf Basis von Zeitreihendaten, die mehrere Reihen und ihre Abhängigkeiten berücksichtigen.
- 05
Vorausschauende Wartung
Sagen Sie voraus, wann Anlagen Aufmerksamkeit brauchen, bevor sie ausfallen.
- 06
Betrugserkennung
Erkennen Sie betrügerische Transaktionen und Aktivitäten in Ihren Daten.
- 07
Spam-Erkennung
Unerwünschte Nachrichten automatisch klassifizieren und filtern.
- 08
Manuelle Dateneingabe abschaffen
Automatisieren Sie die Erfassung von Daten, die Teams heute von Hand eintippen.
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechenFallstudien
Alle FallstudienErgebnisse, die wir für unsere Kunden erzielt haben
Finanzwesen · Machine Learning
Kreditscoring-Modell für einen KMU-Kreditgeber
800+Merkmale aus 14 Datenquellen
Ein Machine-Learning-Modell, das Kreditausfälle vorhersagt und die Kreditprüfung vollständig automatisiert. Es verbessert die Qualität des Kreditportfolios und verkürzt die Entscheidungszeit von Stunden auf den Bruchteil einer Minute.
Fallstudie lesen
Telematikbasiertes Fahrer-Scoring für nutzungsbasierte Versicherung
Pro Fahrt Fahrbewertung und persönlicher Rabatt
Ein Deep-Learning-Modell, das Telematikdaten von den Smartphones der Fahrer auswertet, das Fahrverhalten erkennt, jede Fahrt bewertet und personalisierte Rabatte sowie Empfehlungen für sicheres Fahren berechnet.
Personalisierte Content-Empfehlungen für ein Medienunternehmen
+5 % Vielfalt der von Nutzern konsumierten Inhalte
Ein personalisiertes Empfehlungssystem, das die Nutzungsmuster und Präferenzen jedes Nutzers über vielfältige Medieninhalte hinweg lernt und einem Medienunternehmen hilft, Engagement, Kundenbindung und Customer Lifetime Value zu steigern.
Immobilienpreisschätzung und Marktprognose
1 Mio.+ analysierte Immobilienobjekte für das Modelltraining
Ein Machine-Learning-Tool, das Immobilienpreise schätzt, Markttrends beobachtet und attraktive Angebote findet – Grundlage für Immobilieninvestitionen von rund 20 Mio. €.
Vorhersage der Spielerabwanderung für eine Online-Gaming-Plattform
11,3 % Churn-Rate nach neuen Bindungsstrategien
Ein Machine-Learning-Modell, das das Spielerverhalten im Spielverlauf lernt und die Abwanderungswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Zeitraum vorhersagt – damit die Plattform die jeweils passende Bindungsstrategie einsetzen kann.
Warum AI Superior
KI auf Forschungsniveau, umgesetzt mit Produktdisziplin
Eine Demo bauen können viele Anbieter. Schwierig wird es, wenn KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig laufen soll, und dafür braucht es ein anderes Team.
01
Ein forschungsgeleitetes Team
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Nach diesem wissenschaftlichen Maßstab arbeitet das gesamte Team.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Gebaut für den Produktivbetrieb
Jedes Projekt läuft in Phasen, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. Das senkt das Risiko: Budget fließt nur in Ansätze, die auf Ihren Daten bereits funktioniert haben.
4× unsere Erfolgsquote bei Proofs of Concept im Vergleich zum Marktdurchschnitt
03
Ein vollständiges Team ab Tag eins
Strategie, Modelle und Software entwirft ein und dasselbe Team. Es gibt keine Übergaben zwischen Dienstleistern, bei denen etwas verloren geht.
- Produkt KI-Product-Owner, Business Analyst, Projektmanager
- Daten Data Scientists, ML Engineers, BI-Analyst
- Entwicklung Softwareentwickler, QA, DevOps
04
Ihre Daten bleiben unter Kontrolle
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
- DSGVO, deutsches Unternehmen
- Selbst gehostete LLMs
- Transparente Methoden
Unser Team
Die Experten hinter Ihrem Projekt
Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.
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Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master in KI, Mustererkennung und digitaler Bildverarbeitung; über 7 Jahre Erfahrung in Bildverarbeitung und Computer Vision, mit Publikationen.
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Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Master in Robotik und Mechatronik; entwickelt und implementiert komplexe KI-Lösungen, insbesondere in Computer Vision und NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. KI-Berater Master in Wirtschaftsingenieurwesen und Informatik; Produkt- und Projektmanager für Machine-Learning-Produkte.
Kundenstimmen
5,0 Mit 5,0 bewertet von den Kunden, für die wir entwickeln
18 verifizierte Bewertungen auf Clutch
“AI Superior hat großes Engagement gezeigt, uns hochwertige Lösungen zu liefern.”
Verbessert und betreut die Dateninfrastruktur eines Anbieters von Kreditlösungen: Datenpipelines, ML-Modelle und individuelle Reports.
“AI Superior ist sehr sorgfältig auf alle unsere Anforderungen eingegangen und hat sie im Projekt berücksichtigt.”
Entwicklung von KI-Modellen und einem Dashboard für ein Pilotprogramm, das Abfall in Drohnenaufnahmen erkennt.
“Ich schätze ihre Herangehensweise, ihre Expertise und die Qualität der Informationen, die sie liefern.”
Beratung zu KI und Machine Learning, um die richtigen Use Cases für ein Webdesign- und Grafikunternehmen zu identifizieren.
So arbeiten wir
Ein KI-Projekt in prüfbaren Phasen
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können, und über die nächste entscheiden Sie erst, wenn die vorherige nachweislich funktioniert. Umfang und Budget bleiben in Ihrer Hand.
- Erst schätzen, dann entscheidenSie kennen Umfang und erwartete Ergebnisse, bevor die Entwicklung beginnt.
- Go/No-Go nach jeder PhaseJede Phase endet mit einem prüfbaren Ergebnis und einer Entscheidung über den nächsten Schritt.
- Risiken offen kommuniziertWir teilen Risiken und Chancen, sobald die Analyse sie zeigt.
- Go/No-Go-Entscheidung
Discovery
Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.
Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen
- Go/No-Go-Entscheidung
Daten und Machbarkeit
Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.
Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt
- Go/No-Go-Entscheidung
Proof of Concept / MVP
Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.
Sie erhalten: Gemessene Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung
- Go/No-Go-Entscheidung
Integration und Skalierung
Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.
Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist
-
Evaluierung
Wir gehen die Ergebnisse mit Ihnen durch und sorgen dafür, dass sie richtig gelesen werden.
Sie erhalten: Was die Lösung gebracht hat und wo sich die nächste Verbesserung lohnt
Auszeichnungen
Ausgezeichnet als eines der führenden KI-Unternehmen
Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.
-
Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards -
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch -
Clutch Global Herbst 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch -
Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer -
Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest
Was ist der Unterschied zwischen Data Science und Machine Learning?
Data Science konzentriert sich darauf, Erkenntnisse aus den bereitgestellten Daten zu gewinnen. Machine Learning konzentriert sich darauf, aus diesen Daten zu lernen, um Vorhersagen zu treffen. Die meisten Projekte kombinieren beides.
Unsere Daten liegen überwiegend in Tabellen und Datenbanken. Reicht das?
Tabellendaten sind die häufigste Art von Geschäftsdaten und eine gute Grundlage für Machine Learning. Die Herausforderung liegt meist im Volumen und in der Verteilung über viele Tabellen. Genau hier hilft Data Science.
Warum brauchen Zeitreihendaten eine besondere Behandlung?
In einer Zeitreihe hängen die Beobachtungen in einer festen Reihenfolge voneinander ab. Diese Struktur und Datensätze mit vielen verschiedenen Zeitreihen erhöhen die Komplexität, doch sie zu berücksichtigen, ist für präzise Prognosen unerlässlich.
Welche Geschäftsprobleme lösen Sie typischerweise?
Unter anderem Vorhersage des Customer Lifetime Value, Produktempfehlungen, Abschaffung manueller Dateneingabe, Finanzanalyse und Prognosen, vorausschauende Wartung, Spam- und Betrugserkennung sowie Churn-Analyse.
Arbeiten Sie auch mit anderen Datentypen?
Ja. Unsere Projekte nutzen auch Sensordaten, Karten und medizinische Scans, etwa für nutzungsbasierte Versicherungen mit Smartphone-Telematik, die Preisanalyse städtischer Zonen und die Vermessung von Augengewebe aus MRT-Aufnahmen.
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Sagen Sie uns, was KI für Ihr Unternehmen leisten soll
Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter:
- Wir prüfen Ihre Anfrage und antworten per E-Mail.
- Ein Gespräch mit einem KI-Experten zu Ihrem Problem, Ihren Daten und Zielen.
- Eine klare Empfehlung: unser Lösungsansatz und eine erste Aufwandsschätzung.
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