Wpływ AI na poprawę wydajności procesów biznesowych

Daten- und Risikoanalyse – wie KI Ihre Prozesse verbessern wird

/ 19.03.2024 Aktuelles

In der heutigen Geschäftswelt sind Daten das Herzstück aller unserer Aktivitäten. Unternehmen sind auf sie angewiesen, um Entscheidungen zu treffen, Trends zu erkennen und Schlüsselstrategien zu entwickeln. Um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein, müssen Unternehmen ein umfassendes Bild der internen und marktbezogenen Abläufe sowie der sich ständig verändernden Marktdynamik erhalten. Die Analyse von Daten und die Bewertung von Risiken werden immer komplexer und erfordern fortschrittliche Strategien und Technologien. Hier kommt künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, die aktuell die Datenanalysetechniken revolutioniert. 

Laut einer im Juli 2023 durchgeführten Umfrage von Gartner Inc. gaben 79 % der Unternehmensstrategen an, dass Faktoren wie Datenanalyse, künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung in den nächsten zwei Jahren für ihren Erfolg entscheidend sein werden. Im Durchschnitt gaben sie an, dass 50 % ihrer strategischen Planungs- und Ausführungsaktivitäten teilweise oder vollständig automatisiert werden könnten; derzeit seie sie dies aber nur 15 %. 

Die Bandbreite der Branchen, die von KI für die Datenanalyse und Risikobewertung profitieren, ist groß. Beispiele für die Nutzung von KI Technologie finden sich im Finanzwesen, das Gesundheitswesen und die Cybersicherheit. Datenanalysetools können dabei helfen, diese Ausnahmefälle zu identifizieren, sei es bei medizinischen Diagnosen, bei der Aufdeckung von Finanzbetrug oder bei der Kontrolle der Produktqualität. Sie ermöglichen es Unternehmen, potenzielle Risiken zu erkennen, künftige Leistungen vorherzusagen und die allgemeine betriebliche Effizienz zu verbessern. Die Fähigkeit von KI Technologie, kontinuierlich zu lernen und sich anzupassen, wird zu einem wertvollen Werkzeug, um strategische Entscheidungen zu unterstützen, Risiken zu mindern und Wettbewerbsvorteile auf dem Markt zu finden.  

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie künstliche Intelligenz die Möglichkeiten der Datenanalyse und der Risikobewertung revolutioniert. Wir werden auf Anwendungsfälle, Vorteile und zukünftigen Möglichkeiten für die Entwicklung dieser bahnbrechenden Technologie eingehen. 

Traditionelle Datenanalyse vs. KI 

Genaue Daten, Risikoanalysen und -bewertungen sind unerlässlich, um strategische Entscheidungen zu treffen und potenzielle Risiken zu mindern. Unternehmen müssen Daten nutzen, um Einblicke in Markttrends, Kundenverhalten und -bedürfnisse sowie potenzielle Risiken zu gewinnen. All dies sind Faktoren, die ihr Geschäft beeinträchtigen könnten.  

Früher erforderten die Instrumente der Datenanalyse oft eine manuelle Eingabe, Sortierung und Analyse, was zeitaufwändig und fehleranfällig war. Die Grenzen herkömmlicher Daten- und Risikoanalysemethoden machen sie für das sich schnell verändernde Geschäftsumfeld von heute ungeeignet.  

Mithilfe von KI-Algorithmen können Unternehmen heute viele Prozesse automatisieren und rationalisieren.  Der Prozess der Datenanalyse umfasst die Untersuchung von Rohdaten (strukturierte und unstrukturierte) untersucht, um Muster, Beziehungen und Trends zu erkennen, die wertvolle Informationen für die Entscheidungsfindung liefern können.

Auf der anderen Seite konzentriert sich die Risikoanalyse auf die Identifizierung und Bewertung potenzieller Risiken, die die Unternehmensleistung oder -ziele beeinträchtigen könnten. Durch die Kombination dieser beiden Disziplinen können Unternehmen einen Einblick in das Gesamtbild ihrer Operationen gewinnen, potenzielle Risiken erkennen und Strategien zu deren Minderung entwickeln. Der Nutzen von Künstlicher Intelligenz im Vergleich zu herkömmlichen Methoden der Datenanalyse ist hier in dieser Übersicht noch einmal zusammengefasst: 

Prozess der Datenanalyse 

Der Einsatz von KI erfordert in den meisten Fällen die Konstruktion eines geeigneten mathematischen Modells, das Teil der Software ist, die in den oben genannten Prozessen verwendet wird. Schauen wir uns die iterativen Phasen im Datenanalyseprozess an, die zu einem solchen Modell führen. Ganz gleich, ob Sie mit Daten für Business Intelligence, Datenvisualisierung, Forschung oder maschinelles Lernen arbeiten, diese Schritte bilden eine solide Grundlage für die Analyse. 

1. Definition des Ziels 

Überlegen Sie im ersten Schritt, welches Geschäftsproblem Sie zu lösen versuchen. Formulieren Sie eine Hypothese und überlegen Sie, wie Sie diese testen können.  

2. Definition von KPIs 

Überlegen Sie, welche Bewertungskriterien entscheidend sind und ob der entwickelte Ansatz hinreichend ist. Wird es (zum Beispiel) die Anzahl der Fehler des Algorithmus sein? Und was ist der Mindestwert, bei dem die Lösung das Ziel erreicht? 

3. Sammeln von relevanten Daten zum Problem 

Dazu kann das Sammeln vorhandener Daten aus Datenbanken, APIs, Tabellenkalkulationen oder anderen Quellen gehören. Die verwendeten Datentypen sollten umfassend und repräsentativ für das Problem sein, das Sie angehen wollen. Sie sollten dabei prüfen, auf welche Datenquellen Sie problemlos zugreifen können und für welche Sie aus Datenschutzgründen eine zusätzliche Zustimmung benötigen. 

4. Datenbereinigung 

Verschiedene Arten von Daten sind oft unstrukturiert, unvollständig oder inkonsistent. Sie müssen vorverarbeitet werden, um fehlende Werte zu verarbeiten, Duplikate zu entfernen und Ausreißer zu behandeln. Datenerfassung und -aufbereitung sind komplexe Prozesse, die oft bis zu 80 % der Zeit eines KI-Projekts in Anspruch nehmen.  

5. Explorative Datenanalyse (EDA) 

Dies ist der richtige Zeitpunkt, um etwas über die Daten, ihre Verteilungen, Korrelationen und Muster zu erfahren. EDA hilft, die Struktur der Daten zu verstehen und potenzielle Beziehungen zu erkennen. Dieser Prozess beginnt mit der Erstellung von (automatisierten) Berichten, in denen die verschiedenen in den Daten gefundenen Merkmale beschrieben werden. Es ist jedoch schwierig, diesen Prozess vollständig zu automatisieren. Das liegt daran, dass während dieses Prozesses ein Mensch die Bedeutung der Daten und ihre Genauigkeit überprüft, während er sich mit Personen berät, die mit den Daten und den Geschäftsprozessen, in denen die Daten erstellt wurden, vertraut sind. Wird dieser Schritt der Datenbereinigung übersprungen oder zu stark vereinfacht, riskiert man einen kostspieligen Fehler. 

6. Vorauswahl der Merkmale 

Identifizieren Sie relevante Datenmerkmale (Variablen), die sich erheblich auf das Problem auswirken, und entfernen Sie irrelevante Merkmale. Die Auswahl von Merkmalen vereinfacht das Modell und verbessert seine Leistung. Die überwiegende Zahl der geschäftlichen Herausforderungen erfordert nicht die Erstellung komplexer Modelle. In diesem Schritt werden nur potenziell nützliche Merkmale ausgewählt und diejenigen verworfen, die mit Sicherheit nicht nützlich sind. Die endgültige Auswahl wird von ML-Algorithmen getroffen. 

7. Ermöglichung von ML-Algorithmen 

Auswahl geeigneter Algorithmen für maschinelles Lernen auf der Grundlage der Art des Problems (Klassifizierung, Regression, Clustering usw.), der Art, Komplexität und Größe der Daten sowie der Geschwindigkeitsanforderungen des Modells. Trainieren und Abstimmen des Modells anhand vorbereiteter Daten. Typische Algorithmen sind lineare und nichtlineare Regression, Entscheidungsbäume, Boosted Trees, neuronale Netze usw. 

8. Modell- und Hypothesentests 

Aufteilung der Datenpunkte in Trainings- und Testhypothesen von Datensätzen. Bewerten Sie die Leistung des Modells anhand von Metriken und passen Sie die Hyperparameter (d. h. die Parameter, die die Modellkomplexität bestimmen) an, um das Modell zu optimieren. 

9. Umsetzung des Modells  

Wenn das Ziel darin besteht, ein Prognosemodell zu erstellen, muss es in der realen Welt implementiert werden. Dieser Schritt beinhaltet die Integration des Modells in eine Anwendung, eine Website oder einen Geschäftsprozess. Die Funktionsweise des Modells in einer Geschäftsumgebung kann sich von der Funktionsweise in einer Testumgebung unterscheiden. Das ist ganz natürlich. 

Der Prozess wurde als aufeinanderfolgende Schritte beschrieben, aber das dient nur der Vereinfachung der Beschreibung. In der Realität kann es vorkommen, dass Sie beispielsweise feststellen, dass die Daten falsch sind – dann müssen Sie sie erneut aufbereiten und analysieren. 

Der Einsatz von KI Technologie kann dazu dienen, die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls in einer Situation zu bewerten, in der wir historische Rückzahlungsdaten haben. 

Im Folgenden werden wir auf drei Beispiele eingehen, die zeigen , wieKI Tools  auch für Ihr Business nützlich sein können. 

1. Datenerhebung und -analyse 

Mithilfe von Algorithmen, maschinellem Lernen und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann künstliche Intelligenz schnell Trends, Muster und Anomalien erkennen, die sonst unbemerkt bleiben würden. 

Datenanalyse in Echtzeit 

KI-Algorithmen können riesige Datenmengen viel schneller verarbeiten als Menschen und ermöglichen es Unternehmen, Daten in Echtzeit zu analysieren und zeitnahe Entscheidungen zu treffen. Auf diese Weise können Unternehmen potenzielle Bedrohungen erkennen, bevor sie real werden, und proaktive Maßnahmen ergreifen, um sie zu entschärfen.   

Big Data zum Sammeln und Analysieren von Daten nutzen 

Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) ermöglichen es Unternehmen, riesige Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren. Sie können riesige Datensätze schnell durchforsten und Muster und Beziehungen erkennen, die für menschliche Datenanalysten allein nicht sichtbar wären. Durch die Analyse großer Datensätze kann KI verborgene Beziehungen und Trends aufdecken und wertvolle Informationen liefern, die helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. 

Prädiktive Analysen und Prognosen 

Außerdem können KI-Algorithmen künftige Leistungen mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Die Analyse historischer Daten und die Anwendung von ML-Techniken ermöglichen die Vorhersage zukünftiger Trends, des Kundenverhaltens und potenzieller Risiken.  

NLP – Natürliche Sprachverarbeitung 

Künstliche Intelligenz kann auch auf verschiedene (unstrukturierte) Datentypen einwirken, z. B. auf Text, Bilder und Videos, die für den Menschen schwierig zu interpretieren sein können. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es der künstlichen Intelligenz, Bedeutungen aus Textdaten zu extrahieren, was Stimmungsanalysen, die Entdeckung von Themen in Texten und andere fortgeschrittene Analysen ermöglicht.  

Amazon ist ein Beispiel für Unternehmen, die in die Forschung und Entwicklung von KI investieren. Das Unternehmen nutzt KI Technologie für verschiedene Zwecke, darunter personalisierte Empfehlungen, Optimierung der Lieferkette und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für seine Alexa-Geräte. 

2. Personalisierung von Finanzdienstleistungen   

Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz spielen eine Schlüsselrolle bei der Personalisierung von Finanzdienstleistungen. Werfen wir einen Blick darauf, wie sie zusammenarbeiten, um maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu schaffen: 

Personalisierte Empfehlungen von Produkten und Dienstleistungen 

Algorithmen analysieren riesige Mengen von Kundendaten, einschließlich Verhaltensmuster und Transaktionshistorie. Unter Berücksichtigung der individuellen Vorlieben und Rückmeldungen der Kunden schlägt die künstliche Intelligenz personalisierte Produktempfehlungen vor.  

KI-Chatbots für besseren Kundenservice 

Ob es darum geht, den Kontostand zu prüfen, die Bedingungen einer Hypothek zu verstehen oder ein Problem zu lösen – KI-Chatbots rationalisieren die Interaktion mit Kunden. Chatbots bearbeiten Routineanfragen, leiten Nutzer durch Prozesse und bieten sogar persönliche Beratung an. Weniger standardmäßige Anfragen können an einen menschlichen Berater weitergeleitet werden. 

Kundenprofile für die Risikobewertung erstellen 

Datengesteuerte Kundenprofile helfen bei der Risikobewertung. Durch die Analyse historischer Daten identifiziert künstliche Intelligenz Muster, die mit risikoreichem Verhalten verbunden sind. Finanzinstitute können dann ihre Risikomanagementstrategien anpassen, z. B. Kreditlimits anpassen oder verdächtige Transaktionen kennzeichnen. Wir können das Risiko mithilfe eines Prognosemodells (überwachte Methode) oder einer Mikrosegmentierung (unüberwachte Methode) bewerten, bei der Gruppen mit potenziell deutlich unterschiedlichem Risikoniveau isoliert werden. 

Überwachung und Einblicke in Echtzeit 

Künstliche Intelligenz überwacht ständig Konten, Transaktionen und das Nutzerverhalten. Sie erkennt schnell Anomalien, wie z. B. ungewöhnliche Ausgabenmuster oder potenziellen Betrug. Erkenntnisse in Echtzeit ermöglichen es den Finanzinstituten, sofort zu handeln und Kunden und ihr Vermögen zu schützen. Sie kann auch frühzeitige Signale für die Abwanderung eines Kunden erkennen, so dass wir einen Verlust vermeiden können. 

Maßgeschneiderte Marketingkampagnen 

Die Datenanalyse spielt eine wichtige Rolle bei der Erstellung zielgerichteter Marketingkampagnen. Ob es nun darum geht, personalisierte Kredittarife anzubieten oder geeignete Versicherungspolicen vorzuschlagen – KI sorgt dafür, dass Marketingbotschaften den individuellen Bedürfnissen entsprechen. Beachten Sie, dass es hier zwei Schritte gibt: Der erste besteht darin, eine Mikrosegmentierung zu erstellen, und der zweite darin, die Botschaft auf das Segment abzustimmen. In beiden Fällen kann KI helfen. 

3. Nutzung von Daten zur Aufdeckung von Betrug  

Finanzbetrug hat sich in der digitalen Landschaft zu einem milliardenschweren kriminellen Unternehmen entwickelt. Dem Nilson-Bericht zufolge werden die weltweiten Kreditkartenverluste bis 2026 schätzungsweise 43 Milliarden Dollar erreichen(!). Um dies zu bekämpfen, setzen Finanzdienstleister zunehmend auf Lösungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, um Betrug zu erkennen. Auf diese Weise können Finanzinstitute Cyberkriminellen einen Schritt voraus sein, Vermögenswerte schützen und das Vertrauen ihrer Kunden erhalten. 

Hier erfahren Sie, wie künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um Betrug in Echtzeit aufzudecken: 

Modelle für maschinelles Lernen  

Künstliche Intelligenz für die Betrugserkennung verwendet mehrere ML-Modelle, um Anomalien in der Datenintegrität, im Kundenverhalten, in Verbindungen und Kontomustern zu erkennen. Diese Modelle verfügen über verschiedene Vorteile, mit denen sie Hinweise auf betrügerische Aktivitäten finden können: 

  • Reagieren in Echtzeit, z. B. durch ständige Überwachung von Transaktionen und Suche nach Warnsignalen. 
  • Verbesserng der Genauigkeit der Betrugserkennung durch Deep Learning und neuronale Netze 
  • Analysieren des Nutzerverhaltens mithilfe der Verhaltensbiometrie 
  • Untersuchung von Beziehungen zwischen Entitäten (z. B. Kunden, Konten, Transaktionen) auf der Grundlage von Graph-Analytics-Modellen auf der Suche nach organisierter Erpressung 

Generative künstliche Intelligenz  

Generative künstliche Intelligenz und große Sprachmodelle (LLMs) bieten bahnbrechende Möglichkeiten in verschiedenen Branchen. Finanzdienstleistungen können generative künstliche Intelligenz u. a. zur Entwicklung intelligenterer und effizienterer KI Chatbots nutzen. 

Fallstudie: Wie Maschinelles Lernen die Erkennung verdächtiger Forderungen um 80 % verbesserten  

Für einen Kunden aus der Versicherungsbranche haben wir ein detailliertes Modell entwickelt, das viel besser als das vorherige erkennen sollte, ob ein Antrag ehrlich ist oder es sich bei ihm um ein Betrugsversuch handelt. In diesem Fall setzten wir Algorithmen ein, die auf historischen Daten und tiefgreifenden Prozess- und Datenanalysemethoden und -techniken basieren. Wir erzielten messbare Ergebnisse, die belegen, dass der Kunde nach der Implementierung des neuen Modells 30 % mehr Einsparungen erzielte als mit den vorherigen einfachen Modellen. Außerdem  verbesserten sich die Erkennungsraten um mehr als 80 %. 

Die Ausgaben für die Entwicklung und Umsetzung der KI-Forschung steigen weiter an. Laut einer Analyse von werden die weltweiten Ausgaben für künstliche Intelligenz (KI), einschließlich Software, Hardware und Dienstleistungen für KI-orientierte Systeme, im Jahr 2023 154 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem Anstieg von 26,9 % gegenüber den Ausgaben im Jahr 2022 entspricht. Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft standen 2023 im Mittelpunkt, vor allem aufgrund des Aufkommens von generativer KI, wie ChatGPT von OpenAI, Bard von Google und zuletzt Gemini, einer multimodalen künstlichen Intelligenz.   

Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz geht jedoch weiter. Welche Trends in diesem Bereich werden sich auf die Entwicklung der Unternehmen auswirken? 

  • Eine Verlagerung der Investitionen in generative KI – Wenn generative KI ausgereift ist, müssen Unternehmen ihre Prozesse anpassen, ihre Mitarbeiter weiterbilden und sie in die bestehende Infrastruktur integrieren. 
  • Ethische und verantwortungsvolle KI-Aktivitäten – Unternehmen sind sich zunehmend der ethischen Auswirkungen von künstlicher Intelligenz bewusst. Es ist zu erwarten, dass ethischen Richtlinien, der Erkennung von Vorurteilen und verantwortungsvollen KI-Praktiken mehr Bedeutung beigemessen wird. 
  • Die Schlüsselrolle der KI im Risikomanagement – Vorhersagemodelle, die Erkennung von Anomalien und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) werden eine Schlüsselrolle bei der Identifizierung und Minderung von Risiken in verschiedenen Bereichen (Finanzen, Gesundheitswesen, Cybersicherheit usw.) spielen. 
  • Integration von Edge-KI und IoT – KI-Modelle, die im Edge-Computing (auf Geräten oder Sensoren) implementiert werden, ermöglichen Echtzeitverarbeitung und verringern die Latenzzeit. Die Integration von KI und IoT wird wiederum neue Möglichkeiten für Dateneinblicke eröffnen. 

Transformieren Sie Ihr Unternehmen mit KI-Datenanalyse 

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Risiken analysieren und abmildern. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI-Algorithmen können Unternehmen große Datenmengen in Echtzeit analysieren, potenzielle Risiken erkennen und schneller fundierte Entscheidungen treffen.  

Bei VM.PL sind wir begeistert vom Potenzial der künstlichen Intelligenz in Verbindung mit  Datananalyse. Es wird oft angenommen, dass KI von alleine funktioniere. Genauso wie die richtige IT-Lösung, muss sie allerdings auf die auf die jeweilige Anforderungssituation zugeschnitten werden. Wie in jedem Bereich ist die Unterstützung durch erfahrene Fachleute erforderlich. Unsere Datenwissenschaftler können Ihnen helfen, KI zu nutzen und Ihr Unternehmen auf die nächste Entwicklungsstufe zu heben. Möchten Sie das Potenzial Ihrer eigenen KI-Analyseplattform erkennen? Sprechen wir gemeinsam über Ihre geschäftlichen Anforderungen. 

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Mariola Nowak
Mariola Nowak Content Writer
Artur Suchwałko
Artur Suchwałko Chief Data Science Officer & Co-Founder at QuantUp

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