Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
Wir verfügen über ein solides Verständnis der Kerndisziplinen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens. Vorausschauende Unternehmen interessieren sich zunehmend dafür, wie Data Science und maschinelles Lernen ihren Erfolg im modernen Zeitalter vorantreiben können.
Tabellarische Daten werden heute in Unternehmen am häufigsten verwendet, und das aus gutem Grund. Es ist einfach, Daten in strukturierten Zeilen und Spalten zusammenzufassen und zu organisieren, und die Menschen wissen intuitiv, wie sie diese Daten lesen können. Tabellarische Daten sind zu einer grundlegenden Organisationseinheit für Unternehmen geworden. Bei so vielen Daten, die sich über Hunderte oder gar Tausende von Tabellen erstrecken, wird es jedoch zu einer Herausforderung, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Hier kommen maschinelles Lernen und Data Science ins Spiel.
Vereinfacht ausgedrückt ist ein typischer Datensatz für maschinelles Lernen oder für die Kerndatenwissenschaft eine Sammlung von Beobachtungen. Eine Zeitreihe fügt den Daten eine neue Dimension hinzu, eine explizite Reihenfolge der Abhängigkeit zwischen den Datenbeobachtungen.
Diese zusätzlichen Informationen können sowohl in Bezug auf die Datenbeschränkungen als auch auf die Struktur sehr komplex sein. Manchmal können Datensätze viele verschiedene Arten von Zeitreihen enthalten, die berücksichtigt werden müssen, was die Komplexität noch erhöht. Für Unternehmen, die an Prognosen und Vorhersagen interessiert sind, ist die Berücksichtigung von Zeitreihendaten jedoch von entscheidender Bedeutung, um genaue Vorhersagen zu treffen.
Wenn Ihr Unternehmen mehr verwertbare Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen möchte, ganz gleich, ob es sich um einfache Tabellen- oder Zeitreihendaten handelt, dann machen Sie sich keine Sorgen. Wir verfügen über die notwendigen Fähigkeiten und Erfahrungen, um Ihre Daten zum Leben zu erwecken.
Was können Sie damit tun?
Mit unserem Fachwissen in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen können wir Unternehmen bei Zielen wie diesen helfen:
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Vorhersage des Kundenlebenswerts
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Empfehlungen zum Produkt
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Beseitigung der manuellen Dateneingabe
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Finanzanalyse und -prognose
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Vorausschauende Wartung
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Erkennung von Spam
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Aufdeckung von Betrug
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Analyse der Kundenabwanderungsrate
Und vieles mehr!
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- Industrie
- Technologie
Wie Künstliche Intelligenz bei der Kreditwürdigkeitsprüfung helfen kann | Credit Scoring AI
Die Qualität des Underwriting-Prozesses ist entscheidend für das erfolgreiche Kreditgeschäft. Die vollständige Automatisierung des Prozesses mit einem Modell für maschinelles Lernen, das eine Entscheidung trifft, hat die Qualität des Kreditportfolios erheblich verbessert und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung erhöht. Wir entwickelten ein Modell zur Vorhersage des Ausfalls eines Kreditnehmers. Das Modell übertraf die menschliche Leistung und verbesserte die Gesundheit des Kreditportfolios. Außerdem ermöglichte es den Kreditnehmern eine positive Erfahrung durch schnelle Entscheidungen über ihre Kreditanträge.
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- Versicherung
- Technologie
Wie künstliche Intelligenz beim Risikomanagement helfen kann
Für ein Nischenversicherungsunternehmen, das im Bereich Medizin/Gesundheit tätig ist, haben wir ein auf maschinellem Lernen basierendes Prognosemodell entwickelt, um das Risiko eines wirtschaftlichen Schadens abzuschätzen. Das maschinelle Lernmodell basiert auf neuronalen Netzen und wurde durch die Auswertung historischer medizinischer Daten aus fünf aufeinanderfolgenden Jahren erstellt. Das entwickelte Modell hat statistische Ansätze deutlich übertroffen. Mit diesem Modell war der Kunde in der Lage, seine Preispolitik zu optimieren, was zu erheblichen Einsparungen führte.
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- Industrie
- Internet
- Technologie
Wie künstliche Intelligenz mit Skill Analytics | AI und automatisierten Interviewprozessen helfen kann
Wir entwickelten automatisierte Systeme zur Bewertung von Bewerbern und zum Abgleich zwischen Bewerbern und Unternehmen, die es unserem Kunden (einem Online-Recruiting-Unternehmen) ermöglichten, den Prozess der Bewertung technischer Fähigkeiten gründlich zu automatisieren. Dank des Erfolgs der Lösung konnten die Scoring-Experten 800 Arbeitsstunden pro Monat einsparen. Außerdem profitierten sie von der erweiterten Funktionalität ihrer Plattform.
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- Industrie
- Technologie
Wie künstliche Intelligenz bei Social Media Analytics helfen kann | AI in der Social Media Datenanalyse
Für eine Bank haben wir ein interaktives Tool entwickelt, das Daten aus sozialen Medien analysiert, um Marketingaktivitäten zu erleichtern, indem es die Interessen der Zielgruppe, die Zugehörigkeit zu sozialen Gruppen, demografische Daten usw. erfasst. Die Lösung ermöglichte es der Bank, Rabatte und Angebote anzubieten, um die Kundenbindung zu erhöhen und die Abwanderung zu verringern.
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Wie Künstliche Intelligenz bei der Schätzung von Immobilienpreisen helfen kann | KI in der Vorhersage von Immobilienmarktbewegungen
Wir haben ein Tool entwickelt, das auf einem maschinellen Lernmodell basiert, um die Schätzung von Immobilienobjekten zu automatisieren und attraktive Angebote auf dem Markt zu finden. Das Tool kann auch den Immobilienmarkt überwachen, um aktuelle Trends zu erkennen. Die Komponente ermöglichte es dem Kunden, Einblicke in den Immobilienmarkt zu erhalten, die anderen Akteuren verborgen sind. Durch den Erfolg des Tools konnte der Kunde einen deutlichen Wettbewerbsvorteil erzielen und hat auf der Grundlage der durch die Lösung gewonnenen Erkenntnisse bereits Immobilieninvestitionen im Wert von rund 20 Millionen Euro getätigt.
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Wie künstliche Intelligenz bei der Verkehrsanalyse helfen kann | AI im Straßenverkehrssicherheitsmanagementsystem
Für einen Systemintegrator, der ein staatliches Projekt durchführt, haben wir ein System zur Verkehrsanalyse entwickelt. Das entwickelte System kann Videoströme von Verkehrskameras verarbeiten und Straßenszenen analysieren: Erkennen von Objekten und Abschätzen ihrer Eigenschaften (Flugbahn, Geschwindigkeit usw.), Erkennen von Staus und Verkehrsverstößen, Erkennen von Fahrzeugmodellen und deren Nummernschildern und vieles mehr. Das System sorgt für eine sicherere Umgebung in der Stadt und ermöglicht die Überwachung von Straßen ohne menschliches Eingreifen.
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- Medien
- Technologie
Wie künstliche Intelligenz Inhaltsempfehlungen unterstützen kann | AI in Recommendation Content
Um ein Medienunternehmen dabei zu unterstützen, den Lebenszeitwert seiner Kunden zu erhöhen, entwickelten wir Analysen, um Produktempfehlungen aus einer Vielzahl von Kundenquellen bereitzustellen. Dies förderte die Kundenbindung und -treue und stärkte die Loyalität.
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Wie künstliche Intelligenz bei der Kundenabwanderung helfen kann | AI in Consumer Churn
Die Gründe für die Abwanderung von Kunden zu verstehen und zu verhindern, ist eine entscheidende Komponente für die Nachhaltigkeit eines kundenorientierten Unternehmens. Für eine der Online-Spielplattformen hat AI Superior ein maschinelles Lernmodell entwickelt, welches das Spielerverhalten im Laufe des Spiels lernt und die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung für einen bestimmten Zeithorizont vorhersagt. Diese Lösung hat dem Kunden geholfen, das Abwanderungsereignis des Spielers vorherzusagen und die am besten geeignete Strategie zur Kundenbindung anzuwenden. Als Ergebnis dieses Projekts konnte unser Kunde die Abwanderung auf 11,3 % senken.
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