Wie Unternehmen von Machine Learning profitieren können.
Über 60 Prozent der deutschen Unternehmen gehen davon aus, dass Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) das Potenzial haben, die Art, wie sie ihr Geschäft betreiben, grundlegend zu verändern. Das geht aus dem Experian Business and Consumer Report 2022 hervor [1]. KI und ML revolutionieren auch die Welt der Advanced Analytics, indem sie das Potenzial von Daten freisetzen.
Advanced Analytics bezeichnet eine Methode der Datenanalyse, bei der Vorhersagemodelle, ML-Algorithmen, Deep Learning, Geschäftsprozessautomatisierung und andere statistische Verfahren eingesetzt werden, um Geschäftsinformationen aus einer Vielzahl von Daten zu analysieren. Der Einsatz dieser Methoden verbessert die Fähigkeit, umfangreiche Datenmengen zu analysieren und zu interpretieren. Zudem erhöht er durch die Automatisierung von Prozessen und die Reduktion menschlicher Fehler die Effizienz der Aufgabenbearbeitung.
Datenanalyse 2.0: Advanced Analytics revolutioniert Unternehmen. Eine der größten Stärken von ML besteht in der Fähigkeit, in großen Datenmengen Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. So können Unternehmen branchenunabhängig ihre Geschäftsprozesse optimieren und ihre Rentabilität steigern. Beispielsweise können Firmen aufgrund der Daten abwanderungswillige oder zahlungsschwache Kunden identifizieren und gezielt reagieren, um sie zu halten. Durch die Analyse von Verkaufsdaten können Unternehmen zudem prognostizieren, welche Produkte und Dienstleistungen in Zukunft am beliebtesten sein werden, um ihre Entwicklung gezielter zu steuern. Darüber hinaus können Algorithmen dabei helfen, künftige Einnahmen, Ausgaben und Liquidität vorherzusagen, was eine schnellere und flexiblere Anpassung an veränderte Marktbedingungen ermöglicht.
Eine der größten Herausforderungen bei der Nutzung von Advanced Analytics ist der Aufbau der Expertise und Infrastruktur, die erforderlich sind, um die Vorteile der Technologie vollständig zu nutzen. Dazu gehört die Bereitstellung einer skalierbaren Rechenleistung und einer ausreichenden Infrastruktur sowie die Entwicklung von Algorithmen, die in bereits bestehende Systemlandschaften integrierbar sind. Eine weitere Herausforderung besteht in der Erklärbarkeit der verwendeten Methoden und Ergebnisse. Entscheidungen, die durch KI und ML getroffen werden, müssen verständlich und nachvollziehbar sein, um sich gegenüber Kunden und Regulierungsbehörden erklären und rechtfertigen zu lassen. Hierbei ist eine ausbalancierte Umsetzung notwendig, welche Transparenz und Erklärbarkeit gewährleistet, ohne dabei das geistige Eigentum des Unternehmens preiszugeben. In der genannten Studie von Experian nannten fast ein Drittel der Unternehmen die Erklärbarkeit komplexer ML-Modelle als eine große Herausforderung.
Drei Tipps für den Einstieg in Advanced Analytics. Unternehmen, die ML- und KI-gestützte Advanced Analytics nutzen möchten, sollten sich an bestimmte Schritte halten, um die Möglichkeiten dieser Technologie optimal auszuschöpfen. Einer der wichtigsten Schritte besteht darin, sicherzustellen, dass die Teams, die für die Datenanalyse und -interpretation verantwortlich sind, über ausreichendes Fachwissen verfügen. Darum müssen Unternehmen in den Aufbau eines eigenen und qualifizierten Analytics-Teams investieren. Die Schulung von Arbeitnehmern in den Bereichen KI und ML muss als langfristige Investition betrachtet werden, da sich diese Technologien ständig weiterentwickeln und neue Vorschriften erlassen werden, um ihre Verwendung zu regeln.
Für den Erfolg von Advanced Analytics in Unternehmen ist auch eine skalierbare Rechenleistung erforderlich. Wie bereits erwähnt, trägt eine skalierbare Rechenleistung in hohem Maße zum effektiven Funktionieren von ML bei und sollte vorrangig umgesetzt werden. Die Studie von Experian zeigt, dass 86 Prozent der deutschen Unternehmen, die bereits in Cloud-basierte Softwareanwendungen investiert haben, den Zugang zu mehr Rechenleistung als wichtigen Grund für ihre Entscheidung angeben.
Schließlich sollten Unternehmen Partnerschaften mit Organisationen eingehen, die Fachwissen in den Bereichen KI und ML anbieten können. Weil die Datenanalyse und -interpretation ein breites und komplexes Thema ist, können manche Unternehmen nicht alle erforderlichen Aspekte abdecken. Der Aufbau einer Partnerschaft trägt dazu bei, sich in diesem Bereich zurechtzufinden und bestehende Analytics-Teams zu ergänzen und zu unterstützen. Unternehmen sollten zudem darauf achten, dass ihre Partner sie auch bei den rechtlichen Anforderungen im Zusammenhang mit Advanced Analytics unterstützen können.
Mit ML in die Zukunft. Durch den Einsatz von KI und ML können Unternehmen ihr Geschäft auf revolutionäre Weise verändern, ihr Angebot weiterentwickeln und ihre Performance deutlich verbessern. Mit Advanced Analytics können sie Datenmengen in verwertbare Erkenntnisse umwandeln und bessere Entscheidungen treffen. Dadurch können beispielsweise neue Kreditrisiko- und Prognosemodelle schneller getestet und eingeführt werden.
Wenn diese Technologien dann noch nahtlos ins Produktivsystem integriert werden, kann das zu einem echten Wettbewerbsvorteil führen. Unternehmen, die das volle Potenzial von Advanced Analytics ausschöpfen können, profitieren also erheblich, indem sie ihre Unternehmens-Performance verbessern und ihren Kunden ein personalisiertes Erlebnis bieten.
Dominik Coenen,
Senior Vice President Sales & Account Management
bei Experian DACH