Erfolg von KI in Fachabteilungen Sechs Faktoren entscheiden

Unternehmen suchen ständig nach Wegen, um die im Geschäftsverlauf anfallenden Daten immer besser auswerten zu können. Eine Lösung dafür bieten Analysen, die auf der Künstlichen Intelligenz (KI) basieren. Denn diese Analysen möchten die Power-User in den Fachabteilungen verwenden, auch als Citizen Data Scientists bezeichnet, wollen.

Citizen Data Scientists

Citizen Data Scientists – so werden die Power-User in den Fachabteilungen benannt, die aus den Daten eines Unternehmens komplexe Auswertungen erstellen. Für diese Aufgabenstellung benötigen sie die passenden Werkzeuge, damit KI-Applikationen, vor allem in Branchen wie Banken, Versicherungen und Handel sowie in Unternehmen mit einem großen Service- und Support-Team, tatsächlich die hohen Erwartungen erfüllen.

Bei der Umsetzung von KI-basierten Applikationen sollten sich Unternehmen laut Squirro an sechs Faktoren orientieren, um derartige Anwendungen möglichst optimal auf die Bedürfnisse von Power-Usern abzustimmen.

Smarte Dashboards: Eine der einfachsten Möglichkeiten zur Förderung der KI-Nutzung in den Fachabteilungen sind Dashboards mit einer interaktiven Benutzeroberfläche. Für Power-User in den Fachabteilungen muss ein Dashboard ähnlich komfortabel zu bedienen sein wie die gewohnten Office-Applikationen. Ein leicht navigierbares Dashboard ist damit ein wesentliches Element, um die von KI-Applikationen bereitgestellten Daten effizient nutzen zu können.

Leistungsfähige Visualisierungs-Tools: Einfache Excel-Listen mit strukturierten Daten etwa zu Bankfilialen oder Einzelhandelsketten vermitteln Usern lediglich statische Informationen. Eine KI-Applikation hingegen ist auch in der Lage, unstrukturierte und externe Daten in der Analyse zu berücksichtigen. Wenn diese Ergebnisse dann auch noch grafisch – etwa in einer dynamischen und interaktiven Karte – dargestellt werden, sind auf einem Blick Zusammenhänge erkennbar, die in einer Tabellenkalkulation verborgen bleiben: Eine KI-Applikation kann Ursachen für Trends visuell darstellen, die für die User sehr viel schneller verständlich sind.

Effiziente Bereitstellung der Daten: Wenn Citizen Data Scientists in den Fachabteilungen Analysen und Berichte erstellen wollen, ist es naheliegend, dass sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus einer Vielzahl interner und externer Quellen geladen und aufbereitetet werden müssen. Dazu muss eine KI-Applikation einen effizienten Datenfluss sicherstellen, den Benutzer komfortabel an ihre individuellen Anforderungen anpassen können. Besonders die unstrukturierten Daten, die weit mehr als 90 Prozent der für Analysen zugänglichen Datenmenge ausmachen, bieten ein riesiges Potenzial, das Unternehmen bisher so gut wie nicht nutzen.

Eine optimale Empfehlungsmaschine: Die Power-User unter den Vertriebsmitarbeitern durchsuchen große Datenmengen, um individuell passende Angebote zusammenzustellen. Dabei profitieren sie von einer Empfehlungsmaschine. Sie analysiert Daten aus allen zugänglichen Quellen und unterstützt Power-User dabei, neue Geschäftsmöglichkeiten durch KI-gesteuerte Handlungsempfehlungen zu erkennen und ein umfassendes Verständnis von Kunden und Märkten zu entwickeln.

Leistungsstarke Funktionen für Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist ein Schlüsselfaktor für die Erstellung von Handlungsempfehlungen und die nächstbeste Aktion im Vertriebszyklus. Ausgereifte und ständig weiterentwickelte Algorithmen analysieren dazu voluminöse Datenmengen. Durch eine Anpassung der Algorithmen – gemessen an den Ergebnissen der Handlungsempfehlungen – lässt sich eine sehr hohe Treffsicherheit und damit Erfolgswahrscheinlichkeit der Empfehlungen erzielen. Wichtig ist ebenso die hohe Geschwindigkeit der Berechnungen, damit Unternehmen deren Ergebnisse für kurzfristige Entscheidungen nutzen können, etwa während eines E-Commerce-Kaufprozesses oder bei einer telefonischen Finanzberatung.

Funktionen zur kognitiven Suche: Die kognitive Suche geht weit über die herkömmliche Suche hinaus, indem sie Kontext, Relevanz, Absicht sowie Interesse des Benutzers erkennt und weitaus bessere Suchergebnisse liefert. Überall dort, wo Informationen und Empfehlungen immer schneller bereitstehen müssen, wird die kognitive Suche zu einem weiteren unverzichtbaren Werkzeug für die betrieblichen Fachexperten unter den Datenwissenschaftlern.

Augmented Intelligence

„Der tatsächliche Wert der für Unternehmen zugänglichen strukturierten und unstrukturierten Daten erschließt sich dann, wenn Power-User und Entscheider sie möglichst einfach auswerten können“, sagt Dr. Dorian Selz, CEO und Mitgründer von Squirro. „Genau diese Anforderungen erfüllen die KI-Lösungen von Squirro. Sie kombinieren KI-Technologien sowie Maschinelles Lernen. Die Algorithmen liefern Einsichten, die Power-User aufgreifen, mit ihren Erfahrungen Wissen anreichern und in umsatzrelevante Marketing- und Vertriebsmaßnahmen einsetzen.“

Die Technologie hinter den Augmented-Intelligence-Lösungen vereint künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen sowie prädiktive Analytik und ermöglicht damit Unternehmen, ihre Daten in KI-getriebene Erkenntnisse umzuwandeln. Unternehmen, die darauf setzen, nutzen die zugehörigen Funktionen, um Leads zu generieren und die nächstbeste Aktion automatisch zu empfehlen. Ein Realtime-360-Grad-Cockpit, wie es bei Squirro enthalten ist,  bietet ein ganzheitliches und umfassendes Verständnis der Customer Journey. (rhh)

Hier geht es zu Squirro