KI-Anwendungsfälle für Analytics

Analytics-Plattformen: Diese bieten Mitarbeitern einheitliche Daten und Tools, um fortgeschrittene Analysen durchzuführen. Sie ermöglichen es, schnell Probleme zu identifizieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu liefern, die zur Entscheidungsfindung beitragen.

Analytics Services: Individuelle Analyseanforderungen können durch End-to-End (E2E) Lösungsanbieter erfüllt werden. Diese Anbieter unterstützen Unternehmen bei der Erreichung ihrer Geschäftsziele durch die Bereitstellung von schlüsselfertigen Lösungen, die speziell auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind.

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): Diese Technologie unterstützt Datenwissenschaftler bei der Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen. Durch die Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben im maschinellen Lernen ermöglicht AutoML Unternehmen, Modelle schneller zu entwickeln und Prozesse zu automatisieren, was zu einer erheblichen Effizienzsteigerung führt.

Spezialisierte Lösungen
Konversationsanalyse: Durch die Nutzung von Konversationsschnittstellen und Natural Language Processing (NLP) können Unternehmen ihre Geschäftsdaten effektiver analysieren. Diese Technologie ermöglicht die automatisierte Analyse von Kundenbewertungen und -vorschlägen, was zu verbessertem Kundenfeedback und -engagement führt.

E-Commerce-Analysen: Spezialisierte Analysesysteme, entwickelt für die Bewältigung der Datenflut im E-Commerce, helfen Unternehmen, ihren Verkaufstrichter und Kundenverkehr zu optimieren. Dies maximiert die Gewinne durch ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens und die Anpassung der Strategien an die Bedürfnisse der Kunden.

Geo-Analytics-Plattform: Die Analyse von detaillierten Satellitenbildern ermöglicht Vorhersagen und die Nutzung von Geodaten für Geschäftsziele. Unternehmen können Veränderungen in der Landschaft schnell erfassen und diese Informationen für strategische Entscheidungen nutzen.

Bilderkennung und visuelle Analyse: Fortgeschrittene Bild- und Videoerkennungssysteme analysieren visuelle Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Technologien sind in der Lage, aus einem Berg von Bildern und Videos wertvolle Informationen zu extrahieren, die für Marketing, Sicherheit und viele andere Bereiche nützlich sein können.

Echtzeitanalysen: Für zeitkritische Entscheidungen bieten Echtzeitanalysen die Möglichkeit, sofort zu handeln und sicherzustellen, dass die Leistungsindikatoren (KPIs) erreicht werden. Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um unstrukturierte Daten in Echtzeit zu analysieren, wodurch Unternehmen schnell auf Veränderungen reagieren können.

Diese KI-gestützten Analytics-Lösungen bieten Unternehmen die Möglichkeit, ihre Daten effektiver zu nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und auf Marktanforderungen schneller und präziser zu reagieren.

Revolutionierung des Kundenservice durch KI: Innovative Anwendungsfälle

Anrufanalyse: Durch die fortschrittliche Analyse von Anrufdaten können Unternehmen Muster erkennen und ihre Dienstleistungen optimieren. Dies führt zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und einer Steigerung der Effizienz. Die ING Bank verzeichnete beispielsweise einen Anstieg des Vertriebsqualitätsscores um 15% und einen Rückgang der Schweigequoten um 3%, nachdem sie KI in ihre Kontaktsysteme integriert hatte.

Anrufklassifizierung: Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hilft zu verstehen, was der Kunde erreichen möchte. Dies ermöglicht es, Anrufe effizienter zu leiten und die Bearbeitung den entsprechenden Abteilungen zuzuweisen, wodurch die Kundenzufriedenheit steigt.

Call Intent Discovery: NLP und maschinelles Lernen werden genutzt, um die Absicht hinter einem Kundenanruf zu erkennen, beispielsweise eine potenzielle Abwanderung. Durch das Verstehen von Stimmungen und Mikroemotionen können Unternehmen die Kundenzufriedenheit und Geschäftskennzahlen verbessern.

Chatbots für den Kundenservice: Intelligente Chatbots, die rund um die Uhr verfügbar sind, können die meisten Kundenanfragen bearbeiten und bei Bedarf an Live-Agenten weiterleiten. Dies reduziert die Kosten für den Kundenservice und erhöht gleichzeitig die Kundenzufriedenheit.

Chatbot-Analyse: Unternehmen können die Interaktionen zwischen Kunden und Chatbots analysieren, um die Gesamtleistung zu bewerten und den Bot für eine bessere Kundenzufriedenheit zu optimieren.

Chatbot-Tests: Durch halbautomatische und automatische Test-Frameworks können Unternehmen die Leistung ihrer Bots vor der Bereitstellung überprüfen und so potenzielle Ausfälle vermeiden.

Kundenkontaktanalysen: Erweiterte Analysen von Kundenkontaktdaten bieten Einblicke, die zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Steigerung der Effizienz genutzt werden können.

Reaktionsvorschläge für den Kundenservice: Bots können Best-Practice-Antworten vorschlagen, um das Kundenerlebnis zu standardisieren und zu verbessern, was zu höheren Verkaufszahlen führen kann.

Social Listening und Ticketing: Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Sehen können Unternehmen Kunden in sozialen Netzwerken identifizieren und automatisch antworten oder sie den richtigen Agenten zuweisen.

Intelligente Anrufweiterleitung: Durch die Integration von Daten aus allen Kundeninteraktionen können Anrufe an die am besten geeigneten Agenten weitergeleitet werden, um die Kundenzufriedenheit zu maximieren.

Umfrage- und Bewertungsanalysen: Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Unternehmen, Textantworten in Umfragen und Bewertungen zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit beitragen.

Sprachauthentifizierung: Kunden können mithilfe der Biometrie authentifiziert werden, was die Sicherheit erhöht und Probleme im Zusammenhang mit vergessenen Passwörtern reduziert.

Diese Anwendungsfälle zeigen, dass die Integration von KI in den Kundenservice nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch ein personalisiertes und zufriedenstellendes Kundenerlebnis schafft.

KI-Anwendungsfälle für Daten

Sichern Sie die Exzellenz Ihrer Datensätze durch effektive Datenbereinigungs- und Validierungsmethoden, um das Risiko von fehlerhaften Inputs und Outputs zu minimieren. Durch den Einsatz geeigneter Werkzeuge für die Datenbereinigung und die Automatisierung des Validierungsprozesses mit Hilfe externer Informationsquellen können Sie die Datenqualität erheblich verbessern. Planen Sie regelmäßige Reinigungszyklen ein, um die Datenintegrität kontinuierlich zu steigern.

Datenzusammenführung: Verschmelzen Sie Daten aus diversen Quellen zu einer kohärenten und aussagekräftigen Basis. Angesichts der Vielfalt der Datenplattformen ist eine effektive Verwaltung des umfangreichen Datenflusses essenziell. Dies beinhaltet die Strukturierung der Daten in ein praktikables Format und die Sicherstellung, dass Ihr Data Lake stets für Analysen zugänglich bleibt.

Datenmanagement und Überwachung: Erreichen Sie eine erstklassige Datenqualität, die für fortgeschrittene Analyseprozesse unerlässlich ist. Verbessern Sie die Datengüte durch gezielte Filterung eingehender Informationen und sparen Sie Zeit durch die Automatisierung routinemäßiger Vorgänge.

Datenaufbereitungsplattform: Wandeln Sie Ihre Daten von rohen, qualitätsproblembehafteten Zuständen in reine, analysefertige Formate um. Nutzen Sie ETL-Plattformen (Extrahieren, Transformieren, Laden), um Ihre Daten zu veredeln, bevor sie im Data Warehouse gespeichert werden.

Datentransformation: Passen Sie Ihre Daten an, um sie optimal auf erweiterte Analyseverfahren vorzubereiten. Konvertieren Sie unstrukturierte Daten in das benötigte Format.

Datenvisualisierung: Nutzen Sie die Kraft der Visualisierung, um Ihre Daten effektiver zu analysieren und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Durch aussagekräftige Dashboards können komplexe Daten leichter verstanden und kommuniziert werden.

Datenkennzeichnung: Für den Einsatz von überwachten Lernverfahren ist die Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger, gelabelter Daten entscheidend. Labeln Sie Ihre Daten, um Ihre Lernmodelle zu trainieren. Automatische und durch Crowdsourcing unterstützte Human-in-the-Loop-Systeme sorgen für die Kennzeichnung von Datenpunkten, die nicht zuverlässig automatisiert gelabelt werden können.

Synthetische Daten: Nutzen Sie die Fähigkeit von Computern, künstlich erzeugte Daten für spezifische Anwendungen zu generieren. Diese werden oft eingesetzt, um Produkte und Tools zu testen, Modelle zu validieren und KI-Anforderungen zu erfüllen. Mit synthetischen Daten können zukünftige Szenarien simuliert und angemessene Maßnahmen geplant werden, während gleichzeitig Datenschutzbedenken umgangen werden. Synthetische Daten stellen somit eine fortschrittliche KI-Lösung für Unternehmen dar, um mögliche zukünftige Ereignisse und Gelegenheiten zu erkunden.

KI-Anwendungsfälle für das Finanzwesen