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Künstliche Intelligenz > 2.4 Anwendungsfälle > Flashcards

2.4 Anwendungsfälle Flashcards

1
Q

Anwendungsfälle für KI

A
  • Gesundheitsfürsorge
  • Automobile und Verkehr
  • Bankwesen
  • Industrielle Fertigung
  • Bildung
  • Einzelhandel
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Q

Anwendungsfälle für KI - Gesundheitsfürsorge

A
  • Wearables
  • Behandlungsoptionen für Medikamentenverordnung
  • Zustandsüberwachgung
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3
Q

Gesundheitsfürsorge - Wearables

A
  • Tragbare Geräte
  • Überwachung wichtiger Vitalzeichen (Blutdruck, Körpertemperatur)

-> KI-Agent oder Expertensystem kann physischen Zustand des Tragenden analysieren und Ratschläge erteilen

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4
Q

Gesundheitsfürsorge - Behandlungsoptionen für Medikamentenverordnung

A
  • Bei mehreren Erkrankungen
  • Agent kann Behandlungsoptionen für Medikamentenverordnung vorschlagen
    -> Medikamente optimal kombinieren und negative Nebenwirkungen vermieden
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5
Q

Gesundheitsfürsorge - Zustandsüberwachgung

A

KI-Agent kann Zustand und die jeweiligen Bedürfnisse von Personen überwachen
-> Entlastung medizinisches Personal insbesondere bei einer großen Anzahl an Fällen
-> bessere Einhaltung von Behandlungsterminen

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6
Q

Anwendungsfälle für KI -Automobile und Verkehr

A
  • Autos fahren im normalen Straßenverkehr noch nicht völlig autonom
  • durchschnittliches Auto heute schon mit zahlreichen Sensoren ausgestattet
    -> mehr Sicherheit
  • KI-Sensoren können technische Probleme am Auto und medizinische Probleme des Fahrenden erkennen
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7
Q

Anwendungsfälle für KI -Bankwesen

A
  • Aufdeckung von Betrugsfällen
  • Erkennen gefälschter Unterschriften
  • Robo-Advising
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8
Q

Bankwesen - Aufdeckung von Betrugsfällen

A
  • Größere Betrugsfälle konnten Jahre nach Entstehung aufgedeckt werden
  • Selbst kleine Unregelmäßigkeiten im Alltag lassen sich durch Künstliche Intelligenz und Mustererkennungstechnologien erkennen
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9
Q

Bankwesen - Robo-Advising

A
  • Durchführung von Wertpapiergeschäften an der Börse
  • Auf Grundlage des Risikoprofils eines Anlegers
  • Robo-Advisor -> geeignetes Portfolio aus breiter Palette von Wertpapieren
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10
Q

Anwendungsfälle für KI - Industrielle Fertigung

A
  • korrekte Montage kann durch Expertensysteme sichergestellt werden (Flugzeugbau)
  • vielen verschiedenen Möglichkeiten bewerten, die sich bei der Entwicklung neuer Produkte ergeben
    -> Hilfsmittel für kreativen Gestaltungsprozess
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11
Q

Anwendungsfälle für KI - Bildung

A
  • Online-Unterricht
  • Bewertung von Prüfungsergebnissen
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12
Q

Bildung - Online-Unterricht

A

wenn durch hohen Zahl an Teilnehmenden individuelle Betreuung schwierig
-> kann Qualität der Lehre deutlich verbessern

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13
Q

Bildung - Bewertung von Prüfungsergebnissen

A
  • kann durch KI-Technologien beschleunigt werden
  • sowohl für quantitative (Notenvergabe) als auch für qualitative Bewertungen (verbale Beurteilungen)
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14
Q

Anwendungsfälle für KI - Einzelhandel

A
  • persönliche Kaufvorhersagen
  • Chatbots
  • feinere Marktsegmentierung
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15
Q

Einzelhandel - persönliche Kaufvorhersagen

A
  • können anhand der Anzahl der Website-Besuche und der getätigten Käufe verfolgen, wie sich Interessen ändern
  • Wenn Besuchenden identifiziert werden können -> persönliche Kaufvorhersagen treffen
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16
Q

Einzelhandel - Chatbots

A
  • erkennen Anrufende mithilfe von Spracherkennung
  • zeigen Geduld, gute Laune, gute Manieren und Freundlichkeit
  • unterstützen Kundenservice und tragen zur Kundenbindung bei
17
Q

Einzelhandel - feinere Marktsegmentierung

A
  • Früher auf der Grundlage geografischer Regionen (wie Bundesland, Provinz, Landkreis)
  • heute für jede einzelne Straße
18
Q

Fallstudie - Unternehmen

A
  • Mizuho-Bank
  • Japan
  • Hauptsitz in Tokio
  • über 500 Filialen
19
Q

Fallstudie - Hintergrund

A
  • Interaktion mit der Kundschaft im Bankensektor vielfältig und komplex
  • bei Bankfragen geht es oft um internationale Überweisungen, örtliche Vorschriften, Steuerfragen, Betrug, Anlageberatung und Zinssätze
20
Q

Fallstudie - Ziel

A
  • Kundengespräche in Echtzeit mithilfe eines Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu analysieren
  • Mitarbeitenden im Kundendienst haben beste Informationen auf ihrem Computerbildschirm zur Verfügung und können gute Antworten in Echtzeit zu geben

-> Leistung der Mitarbeitenden bei der Beantwortung von Kundenanrufen zu verbessern

21
Q

Fallstudie - Methoden

A
  • Cloud
  • Internet
  • NLP-Algorithmen
  • Statistiken
  • kontinuierliches Lernen
  • Algorithmus der Telefongespräche mithört und auswert
22
Q

Fallstudie - Ergebnis

A
  • Besserer Kundendienst
  • kürzere Reaktionszeit der Mitarbeitenden auf Kundenfragen,
  • weniger Schulungen für Callcenter-Mitarbeitende im Bereich Qualitätsverbesserung
23
Q

Einsatz von KI in Unternehmen - Möglichkeiten

A
  • Prozessverbesserung
  • Entwicklung neuer inovativer Produkte und Services
  • Entstehung neuer Geschäftsmodelle
24
Q

Einsatz von KI in Unternehmen - Standpunkte

A
  • viele Unternehmen skeptisch, was möglich und wirtschaftlich sinnvoll ist
    -> Abwarten, was die Konkurenz macht (Wait and See)
  • Andere gehen volles Risiko (aktiver Start)
25
Q

KI-Journey - Phasen

A
  • Umfassende Informationsbeschafung
  • Systematische Vorbereitung des KI-Einsatzes
  • Entwicklung von KI-Anwendungen
  • Integration von KI-Anwendungen in das Unternehmen
26
Q

KI-Journey - Umfassende Informationsbeschafung

A
  • sich klarmachen was ist/sind:
    reiner Hype
    Buzzwords
    echte Chancen und Einsatzmöglichkeiten
  • Braucht entsprechende KI-Kompetenzen
  • Auswirkungen auf Branche und Wettbewerb bewerten
  • Welche Anwendungsfälle (Use Cases) sind besonders relevant?
27
Q

KI-Journey - Systematische Vorbereitung des KI-Einsatzes

A
  • Basierend auf den Use-Cases Aufbau Daten-Ökosystem
  • Gesetzliche Vorgaben beachten
  • KI-Kompetenzen weiter ausbauen
  • Kooperationen mit externen Dienstleitern, Forschungseinrichtungen, mit anderen Unternehmen initiieren
28
Q

KI-Journey - Entwicklung von KI-Anwendungen

A
  • Test- und Prototypen-Mentalität
  • Kundenorientierung
  • Time-to-Market kurzhalten
29
Q

KI-Journey - Integration von KI-Anwendungen in das Unternehmen

A
  • Prozesse ändern
  • Mensch-Maschine-Schnittstelle
  • Geschäftsmodelle
  • Mindset anpassen

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