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Artificial Intelligence & Machine Learning

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SIND MACHINE LEARNING UND KÜNSTLICHE INTELLIGENZ DAS GLEICHE?

Die Konvergenz von Big Data mit künstlicher Intelligenz hat sich als die wichtigste Entwicklung herausgestellt, die beeinflusst wie Firmen in Zukunft Geschäftswerte aus ihren Daten und ihren analytischen Möglichkeiten erzielen.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind momentan zwei sehr aktuelle Schlagworte und scheinen oft austauschbar verwendet zu werden. Beide Begriffe tauchen regelmäßig auf, wenn es um Big Data, Analytik und die breiteren Auswirkungen der technischen Veränderungen geht, die in unserer Welt zu spüren sind. Bei beiden besteht der wahre Wert für das Unternehmen in den Daten.

Dennoch sind künstliche Intelligenz und Machine Learning nicht ganz dasselbe und die gegenteilige Auffassung kann gelegentlich zu Verwirrungen führen.

Künstliche Intelligenz (AI) ist die Intelligenz von Maschinen. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wird verwendet, wenn eine Maschine „kognitive“ Funktionen nachahmt, die Menschen mit menschlichem Verstand verbinden, wie etwa „Lernen“ und „Problemlösen“.

Bei Machine Learning (ML) handelt es sich um eine Klasse von Algorithmen, die das Erstellen von analytischen Modellen automatisieren und Computern die Möglichkeit geben, zu lernen ohne explizit programmiert worden zu sein. Durch die Verwendung von Algorithmen, die iterativ aus Daten lernen, ermöglicht das Machine Learning Computern, versteckte Erkenntnisse zu gewinnen ohne explizit programmiert worden zu sein.

AI & ML:
Anwendung

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind von hoher strategischer Bedeutung für die Entwicklung von Geschäftsstrategien.

Jeden Tag entstehen neue Beispiele aus der Lösung neuer Probleme und dem Aufmischen alter Märkte durch das, was kollektiv „AI“ genannt wird. Allgemein formuliert, kann künstliche Intelligenz drei wichtige Geschäftsanforderungen unterstützen:

Geschäftsprozesse automatisieren
Einblicke durch Datenanalysen gewinnen
Mit Kunden und Mitarbeitern in Kontakt bleiben

Der teknowlogy PAC INNOVATION RADAR platziert Reply für AI-Services 2020 an der Spitze

data
science

Das bezieht sich auf die Techniken, bei denen ein Mensch von einer Maschine unterstützt versucht, Informationen und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Dies beinhaltet Prognosemodelle von hohem Niveau.

machine
learning

Dies ist die Wissenschaft der Entwicklung von Algorithmen und eigenständig lernfähigen Programmen auf der Basis von heterogenen Datenquellen wie Systemen, Dingen und Menschen.

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Ist die Erforschung der Entwicklung von intelligenten Agenten. Praktisch geht es darum, wie man einen Computer so programmiert, dass dieser sich so benimmt und eine Aufgabe so ausführt wie ein intelligenter Agent (etwa eine Person) das tun würde.

AI UND ML…

... erzielen die Lösung zu Problemen, bei denen eine unendliche Menge an Zeit benötigt werden würde, um sämtliche möglichen Bedingungen und Regeln zu definieren, die dieses Problem beschreiben. Ein Algorithmus kann verstehen, wie all diese unendlichen Regeln aus den Daten definiert werden können.

Bei AI geht es um intelligente Maschinen, die eigenständig das unendliche Regelwerk schreiben, um eine Aufgabe aus den Daten zu automatisieren.
DATEN SIND DAS ZU LÖSENDE PROBLEM UND ZUGLEICH DER AUSGANGSPUNKT FÜR EIN AI-PROJEKT.

AI beginnt mit verschiedenen Datenquellen: historische Daten, nutzererzeugte Daten und Echtzeitdaten. Um ein tiefgehendes neuronales Netzwerk zu trainieren, wird eine große Menge Big Data benötigt.

Ohne Big Data werden Sie mit AI keine Ergebnisse erzielen.
NUR MIT EINER GROSSEN MENGE BIG DATA KANN EIN TIEFGEHENDES NEURONALES NETZWERK ANGETRIEBEN UND TRAINIERT WERDEN.

Wenn Sie für etwas nur 10 Beispiele haben, wird es sehr schwer, tiefgehendes Lernen zu ermöglichen. Ein Unternehmen, das auf zehn- oder hunderttausende Kundeninteraktionen zurückgreifen kann, hat einen ausreichenden Umfang, um über solche Unterfangen nachzudenken.

«Deep Learning benötigt mindestens 100.000 Beispiele» – Google Brain Chief, Jeff Dean.
KONVERSATIONS-BOTS SIND LEICHT EINZURICHTEN.

Unsere Leute können das leicht innerhalb von ein paar Tagen bei einem Hackathon durchführen. Aber da ein Bot viel Komplexität beinhaltet und die Fantasie der Kunden diesbezüglich vielfältig ist, ist es sehr schwer, die Erwartungen ohne Erfahrung und die erforderlichen Fähigkeiten zu erfüllen.

Chatbots sind leicht einzurichten, aber die Bereitstellung auf dem Niveau der Erwartungen (und Fantasien) der Kunden ist komplex.
AI BENÖTIGT SEHR VIEL GEDULD, DA DAS TRAINIEREN EINES NEURONALEN NETZWERKS ZEIT BENÖTIGT.

Wenn ein Kunde einen Bot oder eine Smart App ohne die benötigte Zeit für das Training möchte, wird ein enttäuschendes Ergebnis riskiert. Und da AI & ML Zeit benötigen, müssen die Kunden verstehen, dass sie besser möglichst früh damit anfangen.

Die frühen Einsteiger in AI und Machine Learning im Bereich der Analytik werden einen immensen Vorreitervorteil haben.

DIE MACHT DER KONVERSATION

Wir haben eine vielversprechende neue Ära der Datenverarbeitung begonnen, in der Fortschritte in Machine Learning und künstlicher Intelligenz ein neu auflebendes Interesse an Dialogschnittstellen und der Verarbeitung natürlicher Sprache erzeugen.
Das fördert das Potential für Konversation als neuen Modus für technische Interaktion.

Dialogsysteme sind intelligente Maschinen, die Sprache verstehen und eine schriftliche oder mündliche Unterhaltung mit einem Nutzer führen können. Ihr Ziel ist die Bereitstellung von Informationen, Unterstützung und Hilfe in der direkten Interaktion, und dies nach Möglichkeit in Echtzeit.

Die Einbindung von Dialogsystemen zielt auf die Verbesserung der Kundenerfahrung durch das Steuern der Mensch-Maschine-Interaktion ab.

DIE WELT DER CONVERSATIONAL INTERFACES

Chatbots, virtuelle und stimmgesteuerte Assistenten sowie Roboter sind starke kommunikative Mittel und bieten einen Weg, die Persönlichkeit einer Marke auszudrücken.

Der Reply Conversational-First-Ansatz ermöglicht eine ganzheitliche Top-Down-Perspektive auf die gesamte digitale Landschaft von Klienten. Unternehmen heißen damit die nächste digitale Revolution willkommen, stärken den Markenauftritt und verbessern die Effizienz sowie die Kundenzufriedenheit.

Lesen Sie mehr über Conversational Interfaces

AUFRUF ZU GUTEN GESPRÄCHEN MIT MASCHINEN

Immer öfter müssen Menschen mit Maschinen kommunizieren - und umgekehrt. Doch der Wandel vom "Screen Design" zum "Voice Design" birgt viele Stolperfallen.

Die Initiative Voice Machine Interfaces von Reply bietet Unternehmen aus einer Hand Expertise und Beratung, um eine Voice-First-Strategie sinnvoll umzusetzen.

Neue Trends auf dem Gebiet der Voice-Machine-Schnittstellen und Replys Vision

WAS SIND DIALOGSYSTEME?

Dialogsysteme sind dafür ausgelegt, eine Unterhaltung zu führen. Sie verwenden hierzu auditive oder textliche Methoden und simulieren auf überzeugende Weise das Verhalten eines Menschen und bedienen sich der anspruchsvollen Funktionen des Natural Language Processing und Understanding.

Das Robotics for Customers Framework von Reply führt das Human-Centered-Design für Dialogschnittstellen ein, das darauf abzielt, „Erfahrungssysteme“ durch Humanisierung von Prozessen und die Nutzung anspruchsvoller Technologien zu erschaffen. Darüber hinaus ist der Personality-by-Design-Ansatz die geeignete Methode zur Formung der Bot-Persönlichkeit und erweitert so das Design von Interaktionsstilen durch die Humanisierung von Kunden-Touchpoints und Benutzererfahrungen.

Laden Sie die Broschüre über Dialogsysteme und die Lösungen von Reply herunter

EIN NEUER, KUNDENORIENTIERTER KOMMUNIKATIONSKANAL, DER MACHINE LEARNING TOOLS VERWENDET

Auf sprachlicher Interaktion oder Chats basierende Dialogschnittstellensverbreiten sich momentan schnell als gängige Anwendungen. Plattformen für Nachrichtenaustausch erlauben eine Interaktion mit Chatbots während Smart Speaker (Amazon Echo, Google Home etc.) sich schnell ausgebreitet haben.

Reply entwickelt Agenten zur Konversation für Kundenbetreuung und persönliche Assistenz. In der Welt der Kundenbetreuung gibt es verschiedene Anwendungen für Chatbots, um die Effektivität der Help-Desk-Leistungen zu verbessern. Persönliche Assistenten bieten Unterstützung bei alltäglichen Aufgaben.

Lesen Sie mehr über Chatbots

CONVERSATIONAL COMMERCE

E-Commerce und der Einzelhandel entwickeln sich weiterhin. Früher war diese fortschreitende Entwicklung oft primär durch technischen Fortschritt angetrieben, aber dies ist heute nicht mehr der Fall. Der Fokus liegt heutzutage oft auf den Kunden und deren wechselndem Kaufverhalten.

Ein-/Ausgabe-Geräte für sprachgestütztes Shopping sind schon jetzt erhältlich und können ganz nach Bedarf ausgetauscht werden: Die Smart-Watch am Handgelenk, Stimmerkennung im Auto oder sogar spezialisierte Sprachassistenten wie Amazons Alexa oder Google Home. Wenn natürliche Sprache nicht genutzt werden kann, z.B. wegen der aktuellen Umgebungssituation, können formlose schriftliche Bestellungen auch über Messenger wie WhatsApp oder Telegram getätigt werden. Auf der Basis von SAP Hybris as a Service (YaaS) wird mit Reply Voice Commerce ein Paket zur Verfügung gestellt, in dem von den Ein-/Ausgabe-Geräten über eine generische Schnittstelle verschiedene Services angesprochen werden können.

Lesen Sie mehr über Reply Voice Commerce

DIALOGSYSTEME IN DER AUTOMOBILBRANCHE

Einer der ersten Fälle, in denen das System „Robotics for Customers“ mit Einsatz von Chatbots benutzt wurde, war die Automobilbranche, in der Online-Assistenten für Produktpräsentationen und Katalogkonfigurationen entwickelt wurden.

Die Art und Weise, wie Kunden Fahrzeuge kaufen, hat sich drastisch verändert

Für den Automobilsektor bietet Reply eine Chatbot-Lösung, die sofort und vollautomatisch Kundeninteraktionen mit einem breiten Themenspektrum abwickelt, wie zum Beispiel Fahrzeugkonfiguration, Kundenbefragung oder Kundendienst.

Chatbots haben das Potenzial, menschliche Akteure überzeugend nachzuahmen und sogar den Turing-Test zu bestehen

CUSTOMER CARE-AUTOMATISIERUNG IN DER VERSORGUNGSBRANCHE

Reply hat mit den Chatbot-Technologien eines führenden Multi-Utility-Unternehmens einen neuen Customer Care Service entwickelt. Zusätzlich zu seiner Fähigkeit, mit einem menschlichen Sprecher zu interagieren, implementiert der Chatbot einen End-To-End-Prozess, der die vom Nutzer benötigten Informationen aus Backend-Systemen identifiziert und extrahiert und dann in Echtzeit im Kontext einer in natürlicher Sprache geführten Konversation liefert. Die Interaktion zwischen Nutzer und Chatbot geschieht unmittelbar und benötigt keine Logins, was zu einer deutlichen Verbesserung der angebotenen Leistung für den Kunden führt.

Die neue Herausforderung für Contact-Center-Automatisierung

PERSONALITY BY DESIGN

In den letzten Jahrzehnten konnten wir den zunehmenden Einfluss der Robotik in unserem täglichen Leben und das Wachstum der komplexen künstlichen Intelligenz beobachten. Wir leben in einer Welt, in der das Gespräch die Schnittstelle ist und die Persönlichkeit zur neuen Benutzererfahrung wird.

Unterhaltungen mit Bots folgen denselben Regeln wie die Kommunikation zwischen Menschen

Data Driven Machine Learning Robots

Intelligent Process Automation

Data Robotics, definiert als die Reihe von Technologien, Techniken und Anwendungen, die benötigt werden, um neue, auf Technologien für eigenständiges Lernen und künstliche Intelligenz basierende Automatisierungsprozesse zu entwerfen und zu implementieren, vereinfachen die Integration von Automation in Organisationsprozesse. Dank der Anwendung von „Smart Technologies“ garantiert Intelligent Process Automation eine Verbesserung der Robotic Process Automation und erleichtert so die Weiterentwicklung von Lösungen für unkomplizierte und wiederkehrende Aufgaben hin zu neuen, auf Machine Learning-Techniken basierenden Paradigmen.

PILLAR

prediction & prescription

Wo Data Science Erkenntnisse erzielt, erstellt Machine Learning Prognosen. C-Level-Führungskräfte sollten über angewandtes Machine Learning in der neuen Ära der Prognosen und Empfehlungen nachdenken.

PILLAR

recommendation

Empfehlungssysteme arbeiten mit einer bestimmten Form der intelligenten Filterung von Informationen, die einen Nutzen erzielen soll, indem sie Ähnlichkeiten zwischen Benutzern und/oder Items ermittelt und eine Ranking-Liste der Vorschläge generiert, die für die Vorlieben des Endanwenders maßgeschneidert sind.

PILLAR

recognition

Bild- und Videoerkennung ist für die Entwicklung und das Testen von Ansätzen für Machine Learning eine große Aufgabe. Die Verfahren für natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) verschieben sich von statistischen Methoden zu Methoden mit neuronalen Netzwerken.

PREDICTION & PRESCRIPTION

Die heutige moderne Technologie ermöglicht es Unternehmen bereits, nicht nur auf historische Daten zu schauen, sondern auch Verhalten oder Ergebnisse für die Zukunft vorherzusagen – z.B. indem sie Mitarbeitern für die Kreditrisikobestimmung bei Banken hilft, festzustellen, welche Kunden am wahrscheinlichsten in Verzug geraten werden, oder indem sie Telefongesellschaften ermöglicht vorherzusagen, welche Kunden am wahrscheinlichsten in der nahen Zukunft „abwandern“ werden (Beispiel).

Empfehlungen sind die fortschrittlichste Stufe von Machine Learning, weil es letztlich nicht ausreicht vorherzusagen, was Kunden tun werden. Nur durch das Verstehen, warum sie es tun werden, können Unternehmen dieses Verhalten in der Zukunft fördern bzw. verhindern. Technisch gesehen, können die heutigen Algorithmen für Machine Learning dies bereits mit der Hilfe von menschlichen Übersetzern tun.

Einige Beispiel für die Erfahrung von Reply: Machine Learning für die Bekämpfung von Betrug und Erkennung von Versicherungsbetrug durch Methoden zum eigenständigen Lernen

RECOMMENDATION

Aus organisatorischer Sicht kann ein Empfehlungssystem auf einer kleinen Menge von Daten aufgebaut werden, die abhängig von den Geschäftsbereichen sehr unterschiedlich sein können.

Reply hat eine einheitliche Entwicklungsstrategie für Empfehlungssysteme eingeführt, die die unkomplizierte Entwicklung und Implementierung für verschiedene Arten von Dienstleistungen von Prototypen bis zu Produktionsumgebungen gestattet. Die Datenverarbeitungs-Engine wird von Advanced Analytics bereitgestellt, üblicherweise mittels AI gesteuert und mit Machine Learning-Fähigkeiten aufgebaut. Laden Sie die Broschüre über Empfehlungssysteme und die Lösungen von Reply herunter

Einige Beispiel für die Erfahrung von Reply: Das Einbringen von Empfehlungssystemen in Produktionsumgebungen und Der Anwendungsfall Banca Mediolanum

RECOGNITION

Bild und Videoerkennung

Reply wendet innovative Deep Learning-Techniken für die Erkennung von Bildern und Videos an. Diese auf neuronalen Netzwerken basierenden Techniken (z.B. Convolutional Neural Network) erlauben den Einsatz von Netzwerken, die an allgemeinen Datensätzen vortrainiert wurden, oder die Entwicklung von kundenspezifischen Netzwerken an spezifischen Datensätzen. So ist es möglich, Erkennungssysteme zu realisieren, die die Identifizierung von bestimmten Objekten und/oder Eigenschaften in Videos oder Bildern und auch eine Einschätzung der Stimmung von Gesichtsausdrücken zulassen.

Reply hat bereits Projekte in diesem Gebiet verwirklicht, inklusive Stimmungserkennung im Bereich Kundenbetreuung, Augmented Reality (Erkennung von bestimmten Objekten zur Führung der Anwendungslogik), visuelle Überprüfung auf Unregelmäßigkeiten, Zählen von Objekten auf Regalen etc.

Erkennung geschriebener und gesprochener Sprache

Spracherkennung ist eine Machine Learning-Technik, die nicht nur die Umwandlung zwischen Stimme und Text zulässt, sondern auch das Verständnis der Bedeutung des Inhalts. Deep Learning, und insbesondere Frameworks wie TensorFlow, werden heutzutage genutzt, um komplexe Lernmodelle zu entwickeln.

Reply kann Smart Speaker integrieren und hat das nötige Know-how für die Realisierung von Spracherkennungsmodellen mit den fortschrittlichsten Plattformen. Semantische Suchmaschinen unterstützen zusammen mit Machine Learning-Algorithmen die Identifizierung der relevantesten Ergebnisse für die Suchanfragen.

Vorgestelltes Geschäftsbeispiel: Natürliche Sprachverarbeitung in der automobilen Wertschöpfungskette

Best Practice: Aufruf zu guten gesprächen mit maschinen

Adversarial Machine Learning

White Paper

Ist Machine Learning eine sichere angelegenheit?

Die Verbreitung des Machine Learning in den Unternehmen schreitet Jahr für Jahr mit großen Schritten voran und konsolidiert das. Neben den vielen Vorteilen, die ML Ihrem Unternehmen bringen kann, gibt es neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit die eine völlige Revolution der Sicherheitsmodelle erfordern. Die Bedrohung, auf deren Bekämpfung und Eindämmung sich Unternehmen vorbereiten müssen, trägt den Namen AML, was für Adversarial Machine Learning steht.

The Power of Conversation

Best Practice

Die Welt der Conversational Interfaces

Chatbots, virtuelle und stimmgesteuerte Assistenten sowie Roboter sind starke kommunikative Mittel und bieten einen Weg, die Persönlichkeit einer Marke auszudrücken. Der Reply Conversational-First-Ansatz ermöglicht eine ganzheitliche Top-Down-Perspektive auf die gesamte digitale Landschaft von Klienten. Unternehmen heißen damit die nächste digitale Revolution willkommen, stärken den Markenauftritt und verbessern die Effizienz sowie die Kundenzufriedenheit.

Autonomous Mobile Robots

Best Practice

KI und Cloud in Bewegung

Autonomous Mobile Robots (AMR) stellen die nächste Evolutionsstufe der Automated Guided Vehicles (AGV) dar und sind in der Lage, sich unabhängig von einer zentralen Infrastruktur zu bewegen. Reply und Microsoft haben einen Use Case zur Schadensinspektion von Fahrzeugen entwickelt, wobei der Prozess mit Künstlicher Intelligenz (KI), Cloud Computing und brandneuer Autonomous-Mobile-Robot-(AMR-)Technologie vollständig automatisiert wird.

Machine Learning

Case Study

Machine Learning für langfristige erfolge

In einem globalen Unternehmen wie BMW ist das Übersetzen von Texten eine oft notwendige, aber zeitraubende und mühsame Aufgabe. Die Verkürzung der Übersetzungszeiten von Tagen auf Minuten, in wenigen oder sogar ganz ohne manuelle Schritte, hilft dem Unternehmen, schneller und effizienter zu arbeiten. Reply erreichte dies für den Kunden, indem es einen kostengünstigen, auf AWS basierenden Shared Service für das gesamte Unternehmen bereitstellte.

22.10.2020

News & Communication

Data Reply erhält AWS-Machine-Learning-Kompetenzstatus

Data Reply, spezialisiert auf Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Analyse- und KI-gestützter Datenservices, hat den Amazon Web Services (AWS) Machine-Learning-Kompetenzstatus erlangt. Mit dieser Auszeichnung wird Data Reply dafür gewürdigt, Datenwissenschaftlern und Machine Learning-Anwendern Tools zur Verfügung zu stellen, mit denen sie Daten zum Training von Vorhersagemodellen und zur Erstellung von Vorhersagen nutzen können.

computer vision

Best Practice

Abstandsüberwachung gegen COVID-19

In Anbetracht der jüngsten Fortschritte in der Bildverarbeitung durch Computer, insbesondere im Bereich Verarbeitungsalgorithmen und KI-Modelle, können diese unserer Ansicht nach direkt für die Überwachung im Rahmen der Maßnahmen gegen das Coronavirus angewendet werden: KI kann helfen, Bilder von digitalen Kameras zu verarbeiten, kann Personenprofile und Verhaltensweisen identifizieren und so die Einhaltung des Social Distancing und den Einsatz der persönlichen Schutzausrüstung gewährleisten.

Machine Learning

Best Practice

Angewandtes maschinelles Lernen: Plattformen und Szenarien

Maschinelles Lernen entwickelt sich schnell zu einer zuverlässigen und skalierbaren Reihe von Technologien, die in vielen Geschäftsbereichen anwendbar sind. Es bietet die Möglichkeit, Prozesse zu automatisieren und Anwendungen intelligenter zu machen. Reply unterstützt Unternehmen dabei, die Vorteile von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in tragfähige Lösungen und neue Geschäftsmodelle zu übersetzen. Dazu zählen: Data Robotics, Chatbots, oder Predictive Engines.

Reply Voice Commerce

Best Practice

Conversational Commerce Extension für SAP Hybris

Kunden möchten einerseits neue, interaktive Kauferlebnisse und auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Angebote, andererseits sind sie bestrebt, insbesondere bei Produkten des täglichen Bedarfs, den Nachschubprozess so effizient wie möglich zu gestalten. Syskoplan Reply liefert mit Reply Voice Commerce eine Erweiterung für SAP Hybris, die genau dieses Bedürfnis nach Vereinfachung adressiert, indem Sprache als natürliches Kommunikationsmedium verwendet werden kann.

Operational Risk & Data Robotics

White Paper

Betriebsrisiken & Daten Robotik

Daten Robotik-Lösungen stellen sich als hocheffizient heraus. Auch für Banken ein praktischer Ansatz, um Betriebsrisiken zu reduzieren, Kosten zu senken und Mehrwert zu generieren. Banken, die begonnen haben, Lösungen wie die Intelligente Prozessautomatisierung, ermöglicht durch Roboter-Prozessautomatisierung und Machine Learning, zu implementieren, ernten bereits die Früchte – in finanzieller Hinsicht ebenso wie unter Compliance Gesichtspunkten.

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Best Practice

EDGE AI: entwicklungen und anwendungen

Die Ausführung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning direkt auf Edge-Geräten ebnet den Weg in ein neues Zeitalter der intelligenten und autonomen Anwendungen.

Reply Echoes

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Vodafone und Reply beschleunigen die globale Entwicklung von TOBi und zeigen, wie viele Vorteile digitale Kanäle in einem datengetriebenen Ansatz für die Kundeninteraktion ermöglichen.

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