Künstliche Intelligenz auf dem neuesten Stand
Jedes Jahr investieren Unternehmen mehr und mehr in KI-Technologie. In dem kurzen Zeitraum zwischen 2015 und 2019 ist die Zahl der Unternehmen, die KI einsetzen, um atemberaubende 270 % gestiegen! Dieser Trend ist ungebrochen, und es wird vorhergesagt, dass KI bis 2030 eine 15-Billionen-Dollar-Industrie sein könnte.
Eine Studie unter Führungskräften ergab, dass die Verbesserung von Merkmalen, Funktionen und Leistung von Produkten das wichtigste Ziel von KI in der Wirtschaft ist. Die Anwendungsfälle von KI in der Industrie sind jedoch breit gefächert. Sie reichen von Spam-Filtern, intelligenter E-Mail, Prozessautomatisierung und Überwachung bis hin zu fortschrittlicher KI für Unterhaltungen, Chatbots, intelligenten persönlichen Assistenten und mehr.
Da KI immer beliebter wird, erweitern sich ihre Anwendungsfälle und dringen in neue Bereiche vor. Aber die Anwendungsfälle sind nicht das Einzige, was sich weiterentwickelt. Auch die KI selbst wird von Jahr zu Jahr fortschrittlicher. Es gibt jedoch ein Problem. Ungefähr 60 % der Unternehmen nennen einen "Mangel an Data-Science-Talenten" als Haupthindernis für die Ausschöpfung ihres KI-Potenzials. Hier kommt AI Superior ins Spiel.
Was beinhaltet sie?
Unser Expertenteam bildet sich ständig in der neuesten KI-Technologie fort. Wir sind auf der Suche nach modernster KI-Technologie und beherrschen sie, um den Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten, einen Mehrwert zu bieten. Hier sind nur einige Beispiele für fortschrittliche KI, mit denen wir kürzlich gearbeitet haben.
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Tiefes Lernen
Das menschliche Gehirn besteht aus einem hochentwickelten Netzwerk von Zellen, den Neuronen. Deep Learning, ein innovatives Teilgebiet des maschinellen Lernens, zielt darauf ab, Algorithmen ähnlich wie das Gehirn zu modellieren.
DL eignet sich hervorragend für die Wertschöpfung durch überwachtes Lernen aus markierten Daten - etwas, wovon Unternehmen eine Menge haben. Einfach ausgedrückt: Deep Learning kann mehr Daten verarbeiten, größere Modelle erstellen und mehr Berechnungen durchführen. Dies führt zu besseren Algorithmen und erweiterten neuen Erkenntnissen. Deep Learning-Modelle sind äußerst flexibel und skalierbar, was bedeutet, dass sie sich weit über ihre ursprüngliche Entwicklung hinaus weiterentwickeln können. Studien von McKinsey prognostizieren, dass mehrere Branchen vom Deep Learning betroffen sein könnten. -
Reinforcement Learning
Beim Reinforcement Learning werden Modelle des maschinellen Lernens darauf trainiert, durch Bestrafung und Belohnung die richtige Entscheidung zu treffen. Um das Modell zu trainieren, erhält die KI in der Regel Belohnungen oder Bestrafungen für jede Aktion, die sie ausführt. Durch Verstärkung wird sie besser darin, das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
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Generative adversarische Netze (GANs)
GANs wurden als die "interessanteste Idee der letzten zehn Jahre im Bereich des maschinellen Lernens" bezeichnet. GANs können neue Inhalte generieren, indem sie Muster in den Trainingsdaten lernen. Der Algorithmus für maschinelles Lernen ist in der Regel unbeaufsichtigt und besteht aus zwei Kernkomponenten. Erstens wird er darauf trainiert, neue Inhalte zu generieren. Zweitens versucht ein Unterscheidungsmodell zu klassifizieren, ob diese Inhalte echt oder gefälscht sind. Wenn es gelingt, das Modell zu täuschen, kann man dem Inhalt ein hohes Maß an Vertrauen entgegenbringen.
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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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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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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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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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- Industrie
- Real Estate
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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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