Archive for Oktober, 2019

AIoT-Studie: Unternehmen erzielen massive Wettbewerbsvorteile in der Kombination von KI und IoT

AIoT-Studie: Unternehmen erzielen massive Wettbewerbsvorteile in der Kombination von KI und IoT Heidelberg, 30. Oktober 2019 – Künstliche Intelligenz (KI) ist ein entscheidender Faktor, um das volle Potenzial aus Internet-of-Things(IoT)-Kampagnen auszuschöpfen – das zeigt eine Studie des Analystenhauses IDC. Demnach sehen 90 Prozent der befragten Unternehmen, die KI bereits in großem Maßstab einsetzen, ihre Erwartungen bei IoT-Projekten übertroffen. Die Studie, die unter anderem von SAS, einem der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und KI, unterstützt wurde, belegt zudem, dass die Kombination aus KI und IoT, genannt AIoT, die Wettbewerbsfähigkeit im zweistelligen Prozentbereich erhöht – gemessen an Mitarbeiterproduktivität, Innovationskraft und operativen Kosten.

„Die Ergebnisse zeigen uns, dass Unternehmen, die mit IoT-Daten arbeiten, zunehmend erkennen, dass sie KI und Analytics brauchen, um wirklich einen Mehrwert aus ihren Daten zu ziehen“, erklärt Oliver Schabenberger, Chief Operating Officer bei SAS. „Im Prinzip kann man sagen, dass die meisten erfolgreichen IoT-Projekte eigentlich AIoT-Projekte sind.“

Umsatzwachstum als wichtigstes Ziel

Weitere Erkenntnisse der IDC-Studie, die von SAS, Deloitte und Intel in Auftrag gegeben wurde:

– 79 Prozent des Top-Managements sind in IoT-Projekte involviert, und davon geben 92 Prozent an, dass der Einsatz von AIoT-Lösungen ihre Erwartungen übertroffen hat.

– 68 Prozent der Unternehmen verlassen sich auf IoT-Daten, um informierte Entscheidungen im operativen Bereich zu treffen. Allerdings setzen sie dafür noch keine KI, sondern Excel oder ähnliche Technologien ein. Lediglich zwölf Prozent verlassen sich bei Planungsentscheidungen auf IoT-Daten; kommt KI ins Spiel, steigt dieser Prozentsatz auf 31 Prozent.

– 34 Prozent nannten Umsatzwachstum als wichtigstes Ziel für die Nutzung von AIoT. Darauf folgen die Steigerung der Innovationsfähigkeit (17,5 Prozent), das Entwickeln neuer digitaler Kundenservices (14,3 Prozent) und das Senken der operativen Kosten (11,1 Prozent).

– Unternehmen, die bereits AIoT nutzen, verzeichnen signifikante Verbesserungen in entscheidenden Bereichen. Ein Beispiel: IoT-Daten beschleunigen operative Vorgänge um 32 Prozent, mit KI steigt die Geschwindigkeit sogar um 53 Prozent.

– Business Intelligence (33 Prozent), Monitoring in Near-Realtime und Visibilität (31 Prozent) sowie Condition Based Monitoring (30 Prozent) stehen ganz oben im Ranking der Analysetechniken, die in IoT-Projekten eingesetzt werden.

AIoT spielt größere Rolle beim Planungsprozess als erwartet

KI ebnet den Weg für komplexere und schnellere Entscheidungen, die sich positiv in den Geschäftsergebnissen niederschlagen. Damit erweitert sich der Fokus von rein operativen Fragen wie „Läuft die Anlage?“ zu weiterführenden Themen rund um Supply Chain und Nachfrageplanung, Produktqualität, Vermarktung von Handelsgütern oder die Ausbreitung von Krankheiten in einer Klinik.

Maureen Fleming, Program Vice President for Intelligent Process Automation bei IDC, kommentiert: „Die schnellere Datenaktualisierung, die sich daraus ergibt, dass man Sensordaten sammelt und mithilfe von KI auswertet, eröffnet Unternehmen bessere Planungsmöglichkeiten und gibt gleichzeitig Einblicke in potenzielle operative Probleme. Beides zusammen genommen schafft insgesamt größere Agilität und Effizienz.“

Anwenderbeispiele

Laut Gautam Khera, Senior Director bei Western Digital, einem führenden Hersteller von Datenspeichern, hat KI bereits Auswirkungen auf die IoT-Strategie: Das Unternehmen setzt inzwischen bei der Entwicklung sowie bei der Fertigung in der Produktionsstätte auf AIoT. Allerdings erforderte das Zusammenführen von IoT-Daten und KI Durchhaltevermögen „Die ersten erfolgreichen Projekte sind nun unsere Blaupause für den weiteren Einsatz von KI“, sagt Khera. „Inzwischen vertrauen alle im Unternehmen der Technologie. Wir nutzen Advanced Analytics, um Probleme in Forschung & Entwicklung zu erkennen und zu beseitigen. Sie hilft dabei, die Beschaffenheit der Daten zu verstehen und Auslöser für Anomalien zu erkennen, die für herkömmliche Techniken oder das menschliche Auge nicht gleich offensichtlich sind.“

Für Jay Cei, Chief Operating Officer bei Ulbrich Steel, einem globalen Metallhersteller, hat das Schaffen von Akzeptanz für AIoT im gesamten Unternehmen oberste Priorität. „Menschen haben Angst davor, ihren Job zu verlieren“, erklärt er. „Ich bin allerdings der Ansicht, dass AIoT ihnen die Chance gibt, anspruchsvollere Aufgaben zu übernehmen, und damit Aufstiegschancen bietet.“

Einschätzung der Studien-Partner

„Wir müssen aufhören, KI und IoT separat zu betrachten“, meint Melvin Greer, Chief Data Scientist bei Intel. „In einer IoT-Umgebung schafft KI die Voraussetzung, um mit den erhobenen IoT-Daten wichtige Entscheidungen und Maßnahmen zu automatisieren. Die meisten Unternehmen befinden sich zwar noch in der ersten Phase der IoT-Nutzung, in der sie mithilfe ihrer IoT-Assets lediglich Visibilität in die laufenden Vorgänge bringen. Aber sie sind schon auf dem Weg zur nächsten Stufe, wo es um die Steigerung von Zuverlässigkeit, Effizienz und Produktivität geht. Diese Phasen erfordern allerdings sehr viel leistungsstärkere KI-Funktionalitäten.“

Erfolgreiche AIoT-Projekte brauchen unbedingt das Commitment des Top-Managements, ist Andy Daecher überzeugt, Principal bei Deloitte Consulting LLP und Internet of Things Practice Leader. „Diese Initiativen müssen ganz oben auf der Agenda des CEO stehen“, betont er. „Er oder sie muss sich konsequent für die Umsetzung starkmachen. Ohne Unterstützung durch die Geschäftsleitung gibt es keine erfolgreiche AIoT-Initiative. Denn es handelt sich hierbei um ein Business- und nicht um ein Technologiethema.“

Die Studie AI + IoT: How IoT leaders are breaking away, für die weltweit 450 Führungskräfte befragt wurden, steht hier zum Download bereit.

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Lutendo – Echte Tester. Echte Bewertungen.

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Kundenverhalten 2030: Studie sagt radikale Veränderungen voraus

Kundenverhalten 2030: Studie sagt radikale Veränderungen voraus Heidelberg, 24. Oktober 2019 – Technologie wird in den nächsten zehn Jahren die Kundeninteraktion noch stärker verändern als bisher – das hat eine aktuelle Studie von Futurum Research festgestellt, die von SAS, einem der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), unterstützt wurde. Zudem fordert der Report Experience 2030: The Future of Customer Experience, dass Markenunternehmen ihre Technologieumgebung, in der sie mit Kunden interagieren, entsprechend anpassen müssen. Denn nur so könnten sie mit einem Verbraucher Schritt halten, der sehr viel höhere Ansprüche und mehr technologische Möglichkeiten hat.

Agilität und Höchstmaß an Automatisierung

Bis 2030 sehen die befragten Unternehmen einen massiven Trend zur Automatisierung der Kundeninteraktion. Die Studie antizipiert, dass intelligente Maschinen bei rund zwei Drittel der digitalen Interaktion mit Kunden involviert sein werden und 69 Prozent der Entscheidungen treffen. Dazu gehören Echtzeit-Entscheidungen direkt während der Interaktion ebenso wie Entscheidungen rund um Marketingkampagnen und Promotion-Aktionen.

„Es zeichnet sich deutlich ab, dass die Interaktion zwischen Mensch und Maschine in den kommenden zehn Jahren rasant zunehmen wird“, meint Daniel Newman, Principal Analyst und Founding Partner bei Futurum Research. „Das bedeutet für Unternehmen: Sie müssen den Balanceakt zwischen einem empathischen Erlebnis, wie es Verbraucher im Umgang mit Menschen gewohnt sind, und den sofortigen Ergebnissen, die sie erwarten, meistern. Technologie bildet die Brücke zwischen Daten, Analytics, Machine Learning und KI, die dieses Gleichgewicht so herstellt, dass Verbraucher zufrieden und Unternehmen effizient sind.“

Laut Studie denken 78 Prozent der Markenunternehmen, dass sich Verbraucher mit Technologie im Ladengeschäft nicht wohlfühlen. Dies ist jedoch keinesfalls so: Lediglich 35 Prozent der Befragten äußerten dieses Unbehagen. Dies ist ein anschauliches Beispiel, wie die Annahmen von Unternehmen manchmal an der Realität vorbeigehen und sich unter Umständen negativ auf das Geschäftswachstum auswirken können.

Tatsächlich sind Verbraucher bis 2030 offen für weitere neue Technologien:

– 80 Prozent sind für Produktlieferungen per Drohne oder autonomem Fahrzeug bereit.

– 81 Prozent sind offen für Chatbots.

– 78 Prozent meinen, dass sie Augmented, Virtual oder Mixed Reality (AR/VR/MR) nutzen werden, um sich eine Vorstellung davon zu verschaffen, wie ein Produkt aussieht – zum Beispiel ein Kleidungsstück an einer Person oder ein Möbel in einem Raum.

– 56 Prozent erwarten, dass sie bis 2025 über Mixed-Reality-Geräte entfernte Orte „besuchen“ oder an Reisen und Entertainmentveranstaltungen teilnehmen werden.
– Rund 80 Prozent gehen davon aus, dass sie einen Smart Assistant (wie heute bereits Google Home oder Amazon Alexa) in Anspruch nehmen werden.

– 87 Prozent erwarten, dass sie Geräte über Wearables steuern werden.

„Einen Kunden von Anfang bis Ende zu begleiten, erfordert Einblicke in sein Verhalten über die gesamte Handlungskette hinweg. Denn Kunden wollen, dass man sich an sie erinnert und sie versteht – egal, über welche Kanäle, Touchpoints und in welchen Kontexten sie agieren“, sagt Andreas Heiz, Director of Customer Intelligence Solutions, North EMEA, bei SAS. „Marken müssen ihre operativen Modelle neu denken, um schnell genug agieren zu können. Dafür brauchen sie eine ganzheitliche Datenstrategie und leistungsstarke Analytics zur Auswertung der Customer Journey, die sich in Echtzeit anpassen lässt.“

Neue Technologien als Erfolgsfaktor

Studienautoren befragten Markenunternehmen, in welche Zukunftstechnologien sie investieren werden, um Kunden auch in den nächsten Jahren zufriedenzustellen. Mit 62 Prozent stehen sprachbasierte KI-Assistenten ganz oben auf der Liste, die zur Verbesserung der strategischen Kundenansprache und als Unterstützung im Customer Support dienen sollen. 58 Prozent der Umfrageteilnehmer nutzen diese Technologie als internes Marketing- und Vertriebstool.

54 Prozent der Marken setzen künftig auf AR und VR, um Verbraucher bei der Visualisierung oder Remote-Nutzung von Produkten beziehungsweise Services zu unterstützen. Zudem sollen AR-/VR-Tools Hilfestellung bei der praktischen Verwendung eines Produktes geben. Darüber hinaus planen laut Umfrage 83 Prozent aller Marken, in Holografie-Technologie für In-Store-Werbung, interaktive Spiele und Events zu investieren.

Solche komplexen Technologien zur Kundeninteraktion setzen jedoch voraus, dass Unternehmen ihre Kompetenz in Sachen Datenmanagement, analytische Prozessoptimierung und automatisierte Entscheidungsfindung auf den Prüfstand stellen.

KI, Machine Learning & Co. steigern Kundenbindung

Auch im Hinblick auf Kundenbindung gehen die Annahmen auseinander: Marken sehen hohe Qualität als Differenzierungsmerkmal, die Verbraucher nennen geringe Kosten oder Preisnachlässe als entscheidendes Kriterium. Mobile Apps, Highspeed-Zugriff und Bestellung über Smart-Home-Systeme sind aus Verbrauchersicht die drei wichtigsten Technologien, damit sie einer Marke treu bleiben. Unternehmen nehmen an, dass zusätzlich KI, Machine Learning und Predictive Analytics eine wichtige Rolle spielen werden. Sie sehen die Vorteile der Technologie darin, eine reibungslose Kundeninteraktion zu schaffen und gleichzeitig die Intelligenz daraus zu nutzen, um noch relevantere und nachhaltigere Kundenbeziehungen zu schaffen.

Vertrauen wird größergeschrieben denn je

Eine der größten Hürden stellt für Marken dar, dass viele Verbraucher ihnen ungern ihre persönlichen Daten anvertrauen. Lediglich 54 Prozent gehen davon aus, dass Unternehmen ihre Daten vertraulich behandeln, 73 Prozent der kritischen Verbraucher befürchten, dass die Nutzung ihrer personenbezogenen Daten „außer Kontrolle“ ist. Dieses Misstrauen stellt Unternehmen vor eine Herausforderung: Einerseits sind sie auf aussagekräftige Daten angewiesen, um eine relevante Ansprache zu liefern, andererseits müssen sie die Bedenken ihrer Kunden ernst nehmen.

Immerhin impliziert die Studie, dass sich Unternehmen dieses Risikos bewusst sind. 59 Prozent stimmen voll und ganz zu, dass der Schutz von Kundeninformationen der wichtigste Faktor für eine positive Kundeninteraktion ist. Allerdings scheitert es oft noch an der Umsetzung: 84 Prozent sagen selbst, dass sie sich auf Veränderungen bei regulatorischen Vorgaben zum Datenschutz noch nicht ideal vorbereitet fühlen.

„Da Verbraucher Technologien nutzen, die Einblicke in ihr Privatleben geben, haben sie zwiespältige Erwartungen gegenüber Unternehmen: Sie sollen sie als Individuum begreifen, aber gleichzeitig ihre Privatsphäre schützen. Für Unternehmen ergibt sich aber hieraus auch die Chance, diese Balance herzustellen, wenn sie die Customer Experience gestalten“, ergänzt Heiz.
Für die Umfrage wurden mehr als 4.000 Teilnehmer der Branchen Konsumgüter, Fertigung und öffentliche Verwaltung aus fast 40 Ländern befragt. Die komplette Studie steht hier zum Download bereit.

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Ganzheitliche Betreuung rund um Immobilien und Investment

Ganzheitliche Betreuung rund um Immobilien und Investment Als kompetenter Partner steht IMMOperlen.com seinen Kunden bereits seit einigen Jahren zur Seite, wenn es um Immobilien und Investment geht. Ob eine Immobilie gekauft, verkauft, gemietet oder vermietet werden soll – die Experten des modernen Teams beraten und unterstützen individuell und zuverlässig.

Maßgeschneiderte und individuelle Beratung und Betreuung stehen im Fokus des Immobilienmaklers in Kassel. Die Services von IMMOperlen.com umfassen ein breites Spektrum an Dienstleistungen, die essenziell für erfolgreiche Immobiliengeschäfte sind. Unter anderem begleiten die Spezialisten des Immobilienmaklers in Hofgeismar Kunden bei allen wichtigen Terminen und Entscheidungen wie Besichtigungen, Immobilienübergaben, Abnahmen, Kaufpreisverhandlungen oder Beurkundungen.

Beim Verkauf einer Immobilie unterstützt das Immobilienbüro Kunden dabei, den optimalen und realistischen Verkaufspreis zu ermitteln und eine erfolgreiche Verkaufsstrategie zu erarbeiten – unter anderem, indem aussagekräftige Bilder der Immobilie angefertigt werden, die im Rahmen des Verkaufs genutzt werden können. Ähnliches gilt auch für eine Vermietung, nur dass hier keine Verkaufspreise ermittelt werden, sondern Mietpreise. Die Vorteile einer schnellen Vermietung liegen klar auf der Hand: kein Leerstand der Immobilie, wiederum gleichbedeutend mit Vermeidung von Wertverlust.

Hilfreich ist das Immobilienmaklerbüro ebenfalls beim Erstellen von Energieausweisen, die den Energiehaushalt einer Immobilie beurteilen. Dabei wird zwischen dem Verbrauchsausweis, der den Energieverbrauch der letzten Jahre dokumentiert, unterschieden und dem Bedarfsausweis, der eine umfassende Analyse der Immobilie erfordert.

[1] Bildquelle: immoperlen-team-e1561793085916

IMMOperlen.com – Immobilienbewertung Haus verkaufen in Kassel
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Projektmanagement-Pflichttermin in München: collaboration Factory veranstaltet zum fünften Mal den cplace Day

Projektmanagement-Pflichttermin in München: collaboration Factory veranstaltet zum fünften Mal den cplace Day München, 23. Oktober 2019 – Unter dem Motto „High 5“ veranstaltet die collaboration Factory am 13. November 2019 im Kesselhaus und Kohlebunker den fünften cplace Day in München. Auf dem Branchentreff kommen mehr als 200 Projekt-Profis, IT-Experten und Entscheider zusammen und tauschen sich zu vielfältigen Themen aus: Wie sieht die Zukunft des Projektmanagements aus – klassisch, agil oder hybrid? Und was bedeutet digitale Transformation im Projekt-Kontext? Namhafte Kunden – darunter deutsche Automobilhersteller, Zulieferer und andere DAX-30-Unternehmen – gewähren Einblicke in ihre Projekte und zeigen praxisnah, wie sie ihr Projektmanagement mit der flexiblen Plattform cplace zukunftsfähig gemacht haben. Ergänzt wird das Programm durch Fachvorträge der collaboration Factory, die cplace entwickelt hat und Unternehmen seit fünf Jahren technologisch bei der Modernisierung ihres Projektmanagements begleitet. Gründer und CEO Dr. Rupert Stuffer spricht beispielsweise über den Einsatz von No-Code, Low-Code und Pro-Code zur flexiblen Anwendungsentwicklung.

Seit seinem Start im Jahr 2015 verzeichnet der cplace Day eine jährlich steigende Besucherzahl und hat sich mittlerweile als Pflichtveranstaltung für IT- und Projektverantwortliche etabliert. Neben spannenden Einblicken in die praktische Umsetzung von Digitalisierungs- und Innovationsprojekten bietet die Konferenz eine Plattform für produktiven Austausch, Wissenstransfer und Networking zwischen Branchenexperten, Anwendern und Entscheidern.

Detaillierte Informationen zu Themen und Speakern sowie zur Anmeldung gibt es hier.

Besucher können sich unter anderem auf folgende Vorträge freuen:

– Arno Fuchsberger, Audi, zeigt, wie Low-Code und Pro-Code zu einer schnelleren Entwicklung von maßgeschneiderten Softwarelösungen beitragen (https://www.collaboration-factory.de/cplace-day-2019-vortraege#abstract2).

– Christoph Heinemann und Florian Kamke, Continental, diskutieren neue Ansätze zur erfolgreichen Umsetzung von IT-Projekten auf modernen Softwareplattformen in der Entwicklung durch eine Integration von Prozessen und Daten und die Vernetzung von IT-Systemen (https://www.collaboration-factory.de/cplace-day-2019-vortraege#abstract3).

– Johanna Ackermann, MTU Aero Engines, und Dr. Nepomuk Heimberger, collaboration Factory, beleuchten die cplace-Reise bei MTU: Sie demonstrieren die Anwendungsvielfalt und Schlagkraft agiler Softwarelösungen mit cplace in einem DAX-30-Konzern (https://www.collaboration-factory.de/cplace-day-2019-vortraege#abstract7).

– Navid Eskandari-Azari, collaboration Factory, illustriert, warum Insellösungen, Intransparenz und Skalierungsprobleme mit hybridem Projektmanagement der Vergangenheit angehören (https://www.collaboration-factory.de/cplace-day-2019-vortraege#abstract8).

„Wir freuen uns, dass sich der cplace Day in den letzten fünf Jahren zu einem gesetzten Event für IT-Profis und Entscheider entwickelt hat, für die hybrides, skalierbares und agiles Projektmanagement im Mittelpunkt steht“, meint Dr. Rupert Stuffer, Gründer und CEO der collaboration Factory. „Die Zeiten komplexer Experten-Tools, die Anwender durch eine schlechte Usability in eine fehleranfällige und ineffiziente Schatten-IT treiben, ist endlich vorbei. Die Zukunft gehört einer flexiblen Anwendungsentwicklung für individuelle Lösungen, an der sich dank Low-Code und No-Code auch Mitarbeiter mit wenig bis keinen Programmierkenntnissen beteiligen können.“

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211 effektive Headlines für alle Zeiten

211 effektive Headlines für alle Zeiten Nur jetzt auch für Raubkopierer!
Dank der Initiative des Piet van den Bahr werden jetzt alle Werbetexter zu Gewinnern, aber nur, wenn sie wollen: Das Pseudonym des erfahrenen und renommierten Hamburger Werbetexters Andreas Herrmann hat es wirklich in sich.

17,9 Cent pro Headline frei Haus!
Seit Jahren vertrauen kleine, große und namhafte Kunden Andreas Herrmann die Realisierung ihrer Werbekampagnen an. Die Essenz dieser erfolgreichen Arbeit gibt es nun in Buchform für nur 17,9 Cent pro Headline, Blatt für Blatt!

Fast zu wahr, um schön zu sein!
Jeder Mensch ist mit markenrechtlich geschützten Slogans aufgewachsen. Jeder Werbetexter weiß um die Macht weniger Worte, denen sich kaum jemand entziehen kann. Hunderte von Slogans fanden trotz des Markenrechtes Eingang in die Alltagssprache. Warum?

Headlines wirken spontan
Die Worte einer Sprache enthalten das gleiche Geheimnis wie Markennamen. Headlines wirken durch Reizworte und suggestive Triggerformulierungen. Sie erzeugen einen stimulierenden Zusammenhang. Leser öffnen Herz und Sinn, um mehr zu erfahren. Diese beeinflussende Kommunikation ist das kunstvolle Handwerk von erfolgreichen Werbetextern. Werden Sie als Textprofi oder als Amateur genauso erfolgreich!

Eine Scheibe vom Erfolg abschneiden
Erfolgreiche Werbetexter brennen für ihren Beruf. Sie sind offen für zündende Ideen. 211 Headlines von Andreas Herrmann zeigen auf, wo es lang geht. Sie stammen alle aus Werbekampagnen für Kunden. Diese zu kopieren oder thematisch anzupassen, steht jetzt allen Werbetextern offen. Mit dem 211-seitigen Werk auf dem Tisch und unter dem Kopfkissen schneiden sie jetzt für 17,9 Cent pro Headline eine Scheibe vom Erfolg ab. Das ist der einfache Grund für den günstigen Kaufpreis von 37,77 Euro bei BOOKS on DEMAND oder bei Amazon . Greifen Sie jetzt zum Messer, um sich eine Scheibe abzuschneiden!

Inspirierende Textlines für jeden Werbetext
Andreas Herrmann: „Mit dem Buch des Piet van den Bahr verleihen Sie Ihrer Kreativität ab sofort Flügel: 211 fast legale KILLER-HEADLINES. Mein ultimatives Schlachtzeilen-Lexikon schafft den perfekten Einstieg zu jedem Ihrer Texte! Und sollten Sie dennoch einmal am Ende Ihrer Kreativität angekommen sein, dann schreiben Sie mir unter AH [at] Schreibstall.com oder besuchen Sie meinen Internetauftritt www.Schreibstall.com .“

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Versicherung für Digital Natives: Start-up Yolo personalisiert Angebote mit KI von SAS

Versicherung für Digital Natives: Start-up Yolo personalisiert Angebote mit KI von SAS Heidelberg, 23. Oktober 2019 — Das italienische Start-up Yolo setzt auf SAS, einem der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), um Versicherungsangebote in die nächste Generation zu bringen. Die digitale Versicherungsplattform des Unternehmens bietet On-Demand-Zugang zu Policen für Reisen, Konsumgüter, Krankenversicherungen und Haustiere. Mit Machine Learning von SAS kann die Yolo-Plattform einem Kunden sofort eine zeitlich begrenzte und an seine individuellen Bedürfnisse angepasste Versicherungspolice erstellen.

„Wir begreifen uns als Unternehmen von und für Digital Natives, und deswegen ist die Customer Experience für uns von höchster Bedeutung“, sagt Gianluca de Cobelli, Mitgründer und CEO der Yolo Group. „Dank SAS kann unsere Plattform die Anfragen eines Kunden sofort bearbeiten, seinen Urlaub oder sein Smartphone mit allen verfügbaren Daten in Echtzeit versichern. Unser Finanzinstitut und unsere Unternehmenspartner können ihren Kunden somit ein individuelles, dynamisches und mobiles Erlebnis bieten.“

Die Zukunft von KI: Wachstum und Chancen

Gerade hat SAS seine analytische Plattform erweitert, um Unternehmen eine automatisierte KI-Nutzung zu ermöglichen. Die aktualisierte SAS Platform bietet automatisiertes Datenmanagement und Machine Learning sowie moderne Features zur Dateninterpretation. Data Scientists und Anwender in den Fachabteilungen haben damit ab dem vierten Quartal 2019 Zugriff auf erweiterte KI- und Advanced-Analytics-Verfahren. Die neueste Version von SAS Viya, die auf der SAS Platform aufsetzt, schafft mehr Effizienz, Transparenz und Offenheit.

„SAS baut seine Innovationskraft im Bereich KI weiter aus, auch vor dem Hintergrund der Investitionen in Höhe von insgesamt 1 Milliarde US-Dollar, die wir Anfang dieses Jahres angekündigt haben“, sagt Saurabh Gupta, Director of Advanced Analytics & Artificial Intelligence bei SAS. „KI von SAS unterstützt die Nutzer dabei, ihre Daten zu verwalten, zu verstehen und zu analysieren, damit sie auf dieser Grundlage bessere und schnellere Entscheidungen treffen können. Die neuesten Verbesserungen unseres KI-Angebots stellt die Automatisierung der zahlreichen manuellen und komplexen Schritte in den Mittelpunkt, die zum Erstellen von Machine-Learning-Modellen erforderlich sind.“

Die KI-Investition wird sich in den nächsten drei Jahren auf aktuelle und künftige Forschung & Entwicklung sowie Beratungsservices konzentrieren, um weitere KI-Erfolgsgeschichten wie die der Yolo Group zu schreiben. Zudem sind Schulungsinitiativen geplant, die sich an den speziellen Bedürfnissen der Kunden und Partner orientieren.

Laut eines aktuellen IDC-Reports, der sich mit den Marktanteilen für KI-Softwareplattformen befasst, konnte SAS 2018 für KI ein Wachstum von 105 Prozent verbuchen – ein Wert, der dreimal höher lag als der des Gesamtmarktes.

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SAS Open Model Manager operationalisiert Open-Source-Modelle

SAS Open Model Manager operationalisiert Open-Source-Modelle Heidelberg, 22. Oktober 2019 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), stellt den SAS Open Model Manager vor. Die Lösung unterstützt Unternehmen dabei, Open-Source-Modelle zu operationalisieren und schnellere, intelligentere Geschäftsentscheidungen auf Basis ihrer Daten zu treffen.

Für viele Unternehmen ist die Bewältigung der „Last Mile of Analytics“ eine enorme Herausforderung. Gründe dafür sind aufwendige manuelle Prozesse und eine oftmals inkonsistente Zusammenarbeit von Fachbereichen und Anwendern. Der Übergang von der Entwicklung hin zur Bereitstellung von Modellen wird durch eine verbesserte Modellentwicklung, -erstellung und Automatisierung wesentlich vereinfacht.

Laut einer Umfrage von IDC setzen weniger als die Hälfte der befragten Unternehmen ihre analytischen Modelle in ausreichendem Umfang ein, und nur 14 Prozent geben an, dass die Analyseergebnisse ihrer Data Scientists komplett operationalisiert werden. Mit dem SAS Open Model Manager beschleunigen Unternehmen die Operationalisierung ihrer Analytics-Modelle und können deren Performance genau überwachen und stetig verbessern.

„Unternehmen haben die Entwicklung ihrer analytischen Modelle, einschließlich der auf Open Source basierenden, gut im Griff. Oft gibt es aber Probleme, wenn diese Modelle operationalisiert werden sollen. Dabei geht dann ein Großteil der von Data Scientists geleisteten Arbeit verloren“, sagt Chandana Gopal, Research Director für Business Analytics bei IDC. „Der Markt verlangt nach einer neuen Generation von Lösungen für Modellmanagement, die es Data Scientists ermöglicht, Modelle in der Programmiersprache ihrer Wahl zu entwickeln sowie ihre Analysemodelle ordnungsgemäß zu katalogisieren und bereitzustellen. So können Unternehmen das maximale Potenzial ihrer Analytics-Lösungen nutzen und die Transparenz durch eine kontinuierliche Überwachung verbessern.“

Höhere Wertschöpfung dank Model Management

Die Bereitstellung von Modellen war für die Globe Telecom mit Sitz auf den Philippinen eine große Herausforderung. Die vom Telekommunikationsdienstleister eingesetzten Modelle wurden sowohl in SAS als auch in Open Source implementiert, der manuell durchgeführte Prozess war allerdings langsam und unzureichend reguliert. Dank SAS konnte Globe die Bereitstellungszeit drastisch verkürzen und sicherstellen, dass SAS und Open Source Software nahtlos ineinandergreifen.
„Globe nutzt analytische Modelle, um bessere und schnellere Geschäftsentscheidungen zu treffen, damit wir unseren 65 Millionen Kunden passende Angebote machen können. Ziel ist es, dadurch nachhaltige Beziehungen aufzubauen“, sagt Dan Natindim, VP und Enterprise Data Officer bei Globe Telecom. „Mit SAS analysiert Globe alle verfügbaren Daten, einschließlich Kunden-, Abrechnungs- und Netzwerkinformationen. Und mit den SAS- und Open-Source-Analysemodelle arbeiten wir daran, die individuellen Bedürfnisse jedes Kunden zu erfüllen.“

Open-Source-Modelle registrieren, bereitstellen und überwachen

Der SAS Open Model Manager ermöglicht Data Scientists die Anwendung von Prozessverbesserungsansätzen wie DevOps und unterstützt Unternehmen bei so bei der Registrierung, Bereitstellung und Überwachung ihrer Open-Source-Modelle in einer zentralen Umgebung. Die Lösung steht ab November zur Verfügung und ermöglicht eine nahtlose Integration mit Python und R. Anwender können verschiedene Modelle vergleichen und bewerten, Champion- und Challenger-Modelle verwalten und auf integrierte Leistungsberichte zugreifen. So können sie schnell entscheiden, ob ein Modell umgebaut, verworfen oder neu konzipiert werden muss.

Ein vereinfachtes Publishing und Scoring sorgt für eine höhere Flexibilität. So können Modelle noch flexibler und mit ein paar simplen Klicks bereitgestellt werden, sowohl im Batch- als auch in Echtzeitverfahren, unabhängig von der operativen Umgebung. Der SAS Open Model Manager verbessert zudem die Governance, indem er Anwender dabei unterstützt, die Funktionsweise und die Leistungsmerkmale der eingesetzten Modelle im Laufe der Zeit besser zu verstehen – und somit die Qualität der eingesetzten Modelle sicherzustellen.

Der SAS Open Model Manager wird über containerfähige Infrastrukturen, einschließlich Docker und Kubernetes, bereitgestellt, die ein portables, Lightweight-Image zur Verfügung stellen, das sowohl in der Private als auch in der Public Cloud eingesetzt werden kann. Es wurde speziell für die Bedürfnisse der Open-Source-Community entwickelt und benötigt keine zusätzliche SAS Technologie.

Ein weiteres Schlüsselelement für die „Last Mile of Analytics“ ist ModelOps. Mit der Methode operationalisieren Unternehmen ihre Modelle schnellstmöglich, ohne Einbußen bei der Qualität hinnehmen zu müssen. So ermöglicht ModelOps Unternehmen, Modelle zu verwalten und nach Bedarf zu skalieren sowie sie kontinuierlich zu überwachen, um erste Anzeichen einer Verschlechterung zu erkennen und diese zu beheben.

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Versicherer Admiral trifft schnellere KI-basierte Entscheidungen mit SAS

Versicherer Admiral trifft schnellere KI-basierte Entscheidungen mit SAS Heidelberg, 22. Oktober 2019 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), erweitert seine analytische Plattform, um Unternehmen eine automatisierte und dadurch effizientere KI-Nutzung zu ermöglichen. Die aktualisierte SAS Platform bietet automatisiertes Datenmanagement und Machine Learning sowie moderne Features zur Dateninterpretation.

Mit KI Versicherungsbetrügern auf der Spur

Zu den Unternehmen, die bereits jetzt auf Advanced Analytics und KI von SAS setzen, gehört der britische Versicherer Admiral. Das Unternehmen hat Betrugs-Portale eingerichtet, die eine manuelle Bearbeitung obsolet machen. Das spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern führt sogar dazu, dass mehr Betrugsfälle denn je erkannt werden. Alle Ermittler und Analysten nutzen nun einen zentralen Hub, tauschen Informationen innerhalb des Unternehmens aus und setzen modernste Analytics ein, um Betrugsversuche zu erkennen und zu bekämpfen. Dank dieses Ansatzes konnte Admiral alleine in den letzten zwölf Monaten Verluste von mehr als 31 Millionen Pfund verhindern, von denen sechs Millionen Pfund auf Einsparungen bei betrügerischen Schadensansprüchen entfielen.

Damit reagiert Admiral auf ein weitverbreitetes Problem im britischen Versicherungswesen. Laut Cifas, dem größten britischen Dienstleister für Betrugsprävention, ist die Zahl betrügerischer Anträge im Jahr 2018 um 27 Prozent gestiegen, bei Fahrzeugversicherungen waren es sogar 45 Prozent.

„Wir haben eine Analytical Engine von SAS zur Betrugsbekämpfung eingesetzt, die sich verschiedener Techniken bedient, inklusive automatisierter Geschäftsprozesse, Machine Learning, KI, Text Mining, Datenbankrecherchen, Anomalie-Erkennung und Netzwerkanalyse“, erklärt Sarah Lang, Head of Business Analytics bei Admiral. „So können wir Forderungen, die dazugehörigen Institutionen und entsprechende soziale Netzwerke automatisch bewerten. Dieser Prozess stärkt die Zusammenarbeit von Analytics und Betrugsbekämpfung nachhaltig. Eine permanente Feedback-Schleife stellt sicher, dass wir den Prozess permanent aktualisieren, mehr Betrugsfälle schneller erkennen und gleichzeitig die Customer Experience verbessern.“

Erweiterte KI und Advanced Analytics – auch für Open Source

Die neueste Version von SAS Viya, die auf der SAS Platform aufsetzt, stellt Data Scientists und Business-Anwender ab dem vierten Quartal 2019 erweiterte KI- und Advanced-Analytics-Verfahren bereit. Zu den Verbesserungen gehört ein intelligenter Prozess, bei dem zahlreiche bisher manuelle, komplexe Schritte für die Datenaufbereitung und die Entwicklung von Machine Learning-Modellen automatisch ablaufen. Von Data Wrangling über Feature Engineering bis hin zur Auswahl der geeigneten Algorithmen – SAS automatisiert den gesamten Analytics Lifecycle.

Für größtmögliche Transparenz erzeugt die Software dynamisch eine visuelle Pipeline und beseitigt so die „Blackbox“, innerhalb derer Automatisierungsprozesse normalerweise ablaufen. Dank Natural Language Generation werden die Ergebnisse zudem in leicht verständlichen Begriffen präsentiert. Ist ein Modell fertiggestellt, kann es mit einem einzigen Klick bereitgestellt werden.

Um den Einsatz von KI-Lösungen weiter zu demokratisieren, basiert der automatische Modellierungsprozess auf einer REST API. Das unterstützt bei der individuellen Anpassung von Geschäftsanwendungen auf Basis von SAS Analytics. Anwender können auf diese Weise zudem ganz einfach Open Source Code integrieren und ihre Analysen mit SAS erweitern – und haben somit maximalen Handlungsspielraum. Außerdem wird Machine Learning für Empfehlungen zur Datentransformation eingesetzt, um die Aufbereitung so effizient wie möglich zu gestalten.

Partnerschaft mit IBM geht in die nächste Runde

Das neue Release von SAS Viya wird erstmals auf einer IBM POWER9-Chiparchitektur laufen. Damit werden alle Funktionen von SAS Viya unterstützt, einschließlich einer GPU-Beschleunigung für Machine Learning, Deep Learning sowie KI-Training und -Inferencing. Ein weiterer Vorteil ist eine erhöhte Flexibilität, dank der SAS Workloads auf sämtlichen Cloud-Plattformen ausgeführt werden können.

„SAS und IBM arbeiten seit mehr als 40 Jahren zusammen. Einige der komplexesten Herausforderungen im Hinblick auf Algorithmen haben wir gemeinsam gelöst. IBM Power Systems bietet einen Mehrwert für gemeinsame Kunden, deren geschäftliche Herausforderungen nicht nur SAS Analysen, sondern auch einen hohen Datendurchsatz erfordern“, meint Ken Gahagan, Senior Director of Compute Services for Research & Development bei SAS.

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