eBook
Erfolgreiche KI durch Datenintegration – transformieren Sie Ihre KI-Initiativen
Einleitung
KI hat erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen in jeder Branche. Damit KI jedoch genaue und umsetzbare Erkenntnisse, Kosteneinsparungen und einen besseren Kundenservice ermöglichen kann, müssen die von ihr genutzten Daten vollständig, verfügbar und integriert sein.
Wenn KI-Trainingsmodelle inkonsistente, verzerrte, redundante, unvollständige, veraltete oder fehlerhafte Daten erhalten, generieren sie falsche Ergebnisse. Diese können das Unternehmen Risiken aussetzen, Kundenbeziehungen schädigen, die Entscheidungsfindung verzögern und Umsätze verringern.
Für KI gilt ungeachtet ihres hohen Potenzials das GIGO-Konzept (Garbage In, Garbage Out) vielleicht mehr als für jede andere Technologie. Sobald in ein KI-Modell unvollständige Daten eingespeist werden, ist das Unglück geschehen: Sie erhalten falsche Antworten – und zwar einfach nur besonders schnell. Wenn KI-Modelle jedoch vollständige und ordnungsgemäß aufbereitete Daten erhalten, können Unternehmen die Vorteile von KI nutzen, einschließlich höherer Effizienz, höherer Kundenzufriedenheit, Kosteneinsparungen und besserer Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen.
Datenintegration ist der Schlüssel für erfolgreiche KI. Durch die Konsolidierung der Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten zu einer einheitlichen Sicht können Unternehmen nahtlos auf ihre Daten zugreifen und sie analysieren, unabhängig von ihrer Herkunft oder Struktur. Dieser Prozess stellt außerdem sicher, dass die Daten genau, vollständig und zuverlässig sind – unerlässliche Attribute von Unternehmensdaten für erfolgreiche KI-Implementierungen.
Es gibt keine einheitliche Lösung für die Datenintegration; je nach KI-Anwendungsfall können unterschiedliche Ansätze und Verfahren erforderlich sein. Betrachten wir einige Herausforderungen für Unternehmen, die sich mit Datenintegration für KI meistern lassen, und einige Anwendungsfälle, bei denen Unternehmen ihre KI-Initiativen durch Datenintegration zum Erfolg führen.
Geschäftliche Herausforderung:
Langsame Entscheidungen in einem schnellen Marktumfeld
Wenn ein Unternehmen in sich schnell ändernden Märkten keine prädiktiven Analysen nutzen kann, läuft es Gefahr, hinter Mitbewerbern zurückzubleiben, die diese Fähigkeit besitzen. Verzögert getroffene Entscheidungen können zu verpassten Verkaufschancen und langsamen Reaktionen auf Marktänderungen führen und verhindern, dass aus neuen Trends Nutzen gezogen wird.
Lösung
Durch Datenintegration werden Daten konsolidiert, die im Unternehmen in unterschiedlichen Formaten und Umgebungen gespeichert sind, und in einer konsolidierten Sicht vereinheitlicht, die von KI-Modellen verwendet werden kann.
Wenn KI-Modelle Zugriff auf umfassende Daten haben, können sie zuverlässige Echtzeiterkenntnisse und -prognosen erzeugen, Entscheidungen automatisieren, Innovationen fördern, die zu neuen Produkten und Dienstleistungen führen, und den Unternehmen helfen, schnell Anpassungen an neue Trends vorzunehmen.
Geschäftliche Herausforderung:
Unzuverlässige KI-Ergebnisse
Fortschrittliche KI-Modelle sind ohne zuverlässige Daten ineffektiv, und falsche Ergebnisse sind mit hohen Risiken verbunden. Entscheidungen auf Grundlage falscher KI-Ergebnisse können Kundenbeziehungen schädigen, das Unternehmen Risiken und Strafzahlungen für Compliance-Verstöße aussetzen sowie zu finanziellen Verlusten und Zeitverschwendung führen. Falsche Vorhersagen und Empfehlungen können auch das interne Vertrauen schädigen und die Akzeptanz von KI-Technologien verringern.
Lösung
Mit Datenintegration können Unternehmen sicherstellen, dass die umfassendsten Datensätzen für KI-Initiativen verfügbar sind, und das Potenzial der gesamten wertvollen Daten, die sie gesammelt und gespeichert haben, voll ausschöpfen. Wenn für die KI hochwertige integrierte Daten genutzt werden, kann sie anhand eines umfassenden Spektrums fehlerfreier und relevanter Informationen fundierte Entscheidungen anbieten.
Geschäftliche Herausforderung:
Druck zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung
Mit zunehmendem Wettbewerb in globalen Märkten erhöht sich der Druck auf Unternehmen, Kosten zu senken und ihre Effizienz zu verbessern. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, benötigen sie innovative Methoden, um Abläufe zu rationalisieren, Kosten zu senken und Ressourcen zu optimieren. Mit KI lassen sich Routineaufgaben und zeitaufwendige Aufgaben automatisieren, Ineffizienzen und negative Muster identifizieren und Anomalien aufzeigen, die zu kostspieligen Fehlern führen können.
Lösung
Unternehmen können Datenintegrationspipelines für die Lieferung von KI-Ergebnissen erstellen, um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Unternehmen, die integrierte Daten in KI-Modelle einspeisen, können bisher nicht erkannte ineffiziente Prozesse und Redundanzen in den Unternehmensfunktionen ermitteln. Wenn die Daten effektiv integriert sind, verfügen die KI-Modelle über die erforderlichen Informationen zum Optimieren von Workflows, zum Reduzieren manueller Aufgaben, zum Minimieren von Fehlern und zum Liefern genauerer Erkenntnisse für Prognosen und datengestützte Entscheidungen.
Anwendungsfälle
Mithilfe integrierter Daten können KI-Modelle in allen Branchen relevante Erkenntnisse liefern. Lassen Sie uns einige häufige Szenarien betrachten.
Mit integrierten Daten aus verschiedenen Quellen können KI-Prozesse schnellere und stärker personalisierte Empfehlungen liefern, die Customer Experience und Kundenbindung verbessern und den Umsatz steigern.
Beispielsweise können Unternehmen mittels Datenintegration die Browsing- und Einkaufshistorie von Kunden und Produktbewertungen kombinieren, um maßgeschneiderte KI-Empfehlungen für Einzelhändler zu erstellen. Streamingdienste können mittels Datenintegration den Wiedergabeverlauf, Bewertungen und Benutzervorlieben kombinieren, um mithilfe von KI vorzuschlagen, was als Nächstes angesehen, gelesen oder gehört werden könnte.
Bevor KI für personalisierte Empfehlungen verwendet werden kann, müssen die Daten des Unternehmens integriert, genau, vollständig und zuverlässig sein. Daten können wertvolle Verhaltensinformationen liefern, mit denen Unternehmen mehr über ihre Kunden erfahren und schnell neue Trends erkennen können, um ihre Strategien und Angebote anzupassen.
KI-Modelle können schnell immense Datenmengen analysieren, um – sogar in Echtzeit – Muster oder Anomalien zu ermitteln, die auf Betrug hinweisen. Intelligente Prozesse können finanzielle Verluste erheblich mindern, auf unautorisierten Zugriff aufmerksam machen oder diesen verhindern und die Kosten der manuellen Betrugserkennung reduzieren. Mit einem proaktiven statt reaktiven Ansatz für die Betrugserkennung schützen Unternehmen ihre Vermögenswerte, sorgen für Compliance und erhöhen das Vertrauen der Verbraucher.
Wenn die KI aggregierte Transaktionsdaten, Verhaltensmuster und externe Datenquellen zum Erkennen und Verhindern betrügerischer Aktivitäten verwenden kann und die Daten in Silos isoliert sind, kann es schwierig bis unmöglich sein, Betrugsmuster und geringfügige Anomalien zu ermitteln. Durch Datenintegration werden die Betrugserkennung und -verhinderung verbessert, indem die Daten in mehreren Formaten
und aus verschiedenen Quellen in einer einheitlichen Quelle konsolidiert werden, um sie für KI und die Echtzeitüberwachung zu verwenden.
Unternehmen, die Kosten und Risiken reduzieren möchten, nutzen häufig veraltete Technologien, die immer noch relevante Daten für die Systeme bereitstellen. Mit KI und Datenintegration lässt sich der Umfang direkter Interaktionen zwischen Mitarbeitern und Technologie reduzieren, sodass die Plattformen eigenständig arbeiten und sich auf die vorgesehenen Funktionen konzentrieren können. Die von diesen Systemen generierten Daten können von anderen Teams genutzt werden und Erkenntnisse liefern, die sonst möglicherweise übersehen werden.
Datenintegration ermöglicht den Zugriff auf Daten aus Altsystemen, um sie in die KI-Ausgabe zu integrieren und umfassendere und aussagekräftigere Business Intelligence (BI) zu liefern. Unternehmen können mit Echtzeit-BI oder mit nahezu in Echtzeit generierter BI eine ganzheitliche Sicht erzeugen, Probleme und Anomalien ermitteln sowie Prognosen verbessern.
KI kann Unternehmen bei der Kostensenkung unterstützen, indem zeitaufwendige Aufgaben wie die Bearbeitung alltäglicher Kundenanfragen automatisiert werden. Mit Chatbots lässt sich die Größe von Kundenserviceteams verringern. Sie können viele Interaktionen gleichzeitig durchführen und so die Antwortzeiten reduzieren. Chatbots können auch ohne fortlaufende Schulung konsistente Antworten auf häufig gestellte Fragen liefern.
Damit KI-Modelle für Chatbots hilfreich sind, müssen sie mit großen Mengen integrierter Daten, z. B. vollständigen Kundenprofilen, Einkaufsverläufen, vorherigen Interaktionen und Supporttickets, trainiert werden. Integrierte Daten stellen sicher, dass die Chatbots über aktuelle Informationen verfügen, um sich in Echtzeit anzupassen und sicherzustellen, dass die Interaktion relevant und hilfreich ist.
Zusammenfassung
Datenintegration ist von zentraler Bedeutung, um KI beim Bewältigen der Herausforderungen für moderne Unternehmen effektiver zu machen. Bei der Datenintegration werden Informationen aus mehreren Quellen zu einer einheitlichen Sicht konsolidiert, sodass KI-Systeme zeitnahe und genaue Erkenntnisse für schnelle Entscheidungen in einem sich stetig ändernden Markt liefern können.
Da durch Datenintegration sichergestellt wird, dass die Daten vollständig, konsistent und korrekt sind, erhöht sie die Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse und reduziert das Risiko von Fehlern und Verzerrungen. Sie ist auch für die Reduzierung von Kosten und Risiken, die Optimierung von Ressourcen und für prädiktive Analysen von wesentlicher Bedeutung.
Durch integrierte Daten kann die KI besser personalisierte Empfehlungen ausspielen und den Kundenservice verbessern, da sie eine umfassende Sicht auf Kundeninteraktionen und -präferenzen bietet. Mithilfe der Datenintegration kann KI Anomalien und Muster in Echtzeit erkennen, um Betrug aufzudecken und zu verhindern. Sie unterstützt die Modernisierung von IT-Systemen, indem sie Abläufe optimiert und die Einführung fortschrittlicher Technologien erleichtert.
