Der Analytics-Anbieter SAS zeigt anhand einiger Praxisbeispiele wie künstliche Intelligenz bereits heute zum Einsatz kommt. [...]
Der Analytics-Anbieter SAS unterstützt Unternehmen und Institutionen unterschiedlichster Branchen bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI). Mit den KI-Lösungen von SAS sind Unternehmen wie Lotte Card, Notilyze, Centre Hospitalier Universitaire (CHU), Energias de Portugal (EDP) oder Shop Direct in der Lage, ihre Geschäftsmodelle sowie die Interaktion mit Kunden und Communities vollkommen neu zu gestalten.
Lotte Card: Bessere Kundenkommunikation mit intelligenteren Chatbots
Die Kreditkarte ist für viele Verbraucher heute nicht nur ein Zahlungsmittel, sondern ein schneller Zugang zu verschiedensten Angeboten. Lotte Card möchte für seine Kunden den uneingeschränkten Zugang zu Finanzmitteln mit einem herausragenden Service verbinden. Mit dem größten Vertriebsnetz seiner Art in Korea bedient die Kreditkartenfirma Millionen von Kunden. Für die Echtzeitansprache setzt Lotte Card SAS ein, um die eigene Chatbot-Lösung noch intelligenter zu machen, den Kundenservice zu verbessern und gleichzeitig durch Automatisierung den Workload für die Mitarbeiter im Callcenter zu verringern.
Wird ein Chatbot für eine solch morphologisch komplexe Sprache wie Koreanisch verwendet, leidet häufig die Genauigkeit darunter, und das ist ein Hindernis bei der Beantwortung von Kundenanfragen. Mit einer Kombination aus Machine Learning und Natural Language Processing (NLP) haben die Entwickler von Lotte Card gemeinsam mit SAS einen smarteren Chatbot realisiert. Voraussetzung dafür war eine enge Zusammenarbeit der Teams von der Datenaufbereitung bis zur Implementierung in die Produktionsumgebung. Das Unternehmen nutzt Machine Learning und NLP von SAS, um Unterhaltungen zu analysieren und dadurch die linguistischen Regeln im Kontext signifikant zu verbessern. Die zugrunde liegende KI-Technologie erlaubt dem Chatbot, anspruchsvollere Aufgaben durchzuführen, wie das Aktualisieren der persönlichen Informationen zu einem Kunden, das sofortige Einrichten eines Kundenkontos oder neuer Kreditkartenservices.
„KI-Technologien von SAS rund um Textanalyse, Machine Learning und Automatisierung haben uns den Weg für die Schaffung eines intelligenteren, weiterentwickelten Chatbots geebnet“, sagt Lim Sung-wook, Big Data Team Leader bei Lotte Card. „Seit wir ihn eingeführt haben, kann unser Callcenter-Team wesentlich schnelleren Service fast ohne Wartezeiten bieten. Unterm Strich können wir damit Vorteile für unsere Kunden schaffen und die Kundenzufriedenheit weiter steigern.“
Notilyze: Prädiktive IoT-Analytics als Treibstoff für Smart-City-Initiative
Seit mehr als 15 Jahren investiert die Region Drechtsteden in den Niederlanden ins Internet of Things (IoT) und smarte Technologien. VitrumNet, ein digitales Infrastruktur-Netzwerk aus 26 Gemeinden, Schulen und Gesundheitseinrichtungen, steht für diese Smart-City-Initiative. Über das Netzwerk soll sich Drechtsteden zu einer digital vernetzten Region entwickeln. Das niederländische Startup Notilyze unterstützt dies mit Advanced Analytics von SAS.
Mittels einer maßgeschneiderten KI-Lösung, die Visualisierung, Optimierung, Forecasting und Machine Learning umfasst, kann Drechtsteden Streaming-Daten aus den Sensoren im Netzwerk analysieren. Bewohner und Unternehmen bekommen Messdaten zu Wasser, Luft und Energie, die beispielsweise Auskunft zu Temperatur, Durchfluss, Kohlendioxidgehalt und Stromstärke geben. Diese Sensordaten werden mit anderen offen zugänglichen Datenquellen kombiniert, um die Machine-Learning-Modelle zu füttern.
„Die Verknüpfung von IoT-Daten mit künstlicher Intelligenz bringt Drechtsteden voran“, erklärt Colin Nugteren, Gründer und CEO von Notilyze. „Mit SAS sind wir in der Lage, den konstanten Informationsstrom schnell auszuwerten, um das Smart-City-Projekt besser zu beraten. Wir können Einblicke geben, die vorher unmöglich schienen. Das geht von zuverlässigen Aussagen zur Temperaturentwicklung über die Wasserqualität bis hin zur Wahrscheinlichkeit von Geräteausfällen – somit ist die Region bestens gerüstet, um präventive Wartungsmaßnahmen für ihre Infrastruktur zu realisieren.“
CHU de Montpellier: Mit KI zu schnelleren Prozessen in der Klinik
Daten sind gerade im Klinikbereich von unschätzbarem Wert. Wird ein neuer Patient aufgenommen, muss die Beschreibung seiner Symptome – oft manuell – erfasst und ausgewertet werden, bevor eine Diagnose gestellt werden kann. In dringenden Fällen werden diese Daten häufig von mehreren Ärzten, Technikern und anderen Experten bewertet. Das Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Montpellier hat sich für die KI-Lösungen von SAS entschieden, um seine Klinikabläufe und die Patientenversorgung von Grund auf zu optimieren.
Der langjährige SAS–Kunde setzt seit Jahrzehnten auf Datenvisualisierung von SAS, um Aktivitätsberichte, Patientenbehandlung und -abwicklung zu verbessern sowie die Mitarbeiter zu entlasten. Bisher hatte die Klinik jedoch ausschließlich strukturierte Daten erfasst. Mit der Implementierung von Machine Learning und Deep Learning von SAS hat das CHU die Voraussetzung geschaffen, um auch die bisher nicht verarbeitbaren unstrukturierten Daten zu berücksichtigen, die zum Beispiel in medizinischen Dokumenten oder Schwesternberichten enthalten sind. Ziel ist es, schnell und automatisch Modelle zu produzieren, die größere Mengen an komplexeren Daten analysieren können und schnellere, präzisere Ergebnisse liefern. Zu den bisher umgesetzten Projekten gehört die Auswertung von klinischen Notizen und medizinischen Berichten, um das Patienten-Screening zu verbessern und automatisch Diagnosen und Behandlungsformen mittels Standardklassifikationen zu erfassen.
„Die Klinik verfügt über eine enorme Datenmenge, die bisher einfach links liegen gelassen wurde“, sagt Caroline Dunoyer-Ortiz, Head of the Medical Information Processing Unit beim CHU de Montpellier. „Der Zugriff auf diese Daten und die zeitnahe Auswertung mit KI von SAS ermöglichen es uns nicht nur, unsere Patienten besser zu diagnostizieren und zu behandeln. Dies erhöht auch unser Forschungspotenzial, indem es unsere Mitarbeiter bei ihrer täglichen Arbeit unterstützt.“
EDP: KI-Power für die Energieversorgung
Energias de Portugal (EDP) ist ein globaler Energieversorger und führender Anbieter für erneuerbare Energien. Das Unternehmen beschäftigt 11.000 Mitarbeiter und ist in Portugal der größte Stromproduzent und -lieferant. EDP verlässt sich für verschiedene Geschäftsbereiche auf Analytics und KI-Lösungen von SAS. Als eines der Kernunternehmen erstellt EDP Distribuição Business-Intelligence-Dashboards, Predictive-Maintenance-Algorithmen sowie Forecast- und Revenue-Assurance-Modelle mit SAS, um eine zuverlässigere und effizientere Stromerzeugung und -verteilung in Portugal sicherzustellen.
„Es heißt, Daten seien das neue Öl, das Herzblut der Weltwirtschaft“, erklärt Yasin Ahmad, Data Analyst bei EDP Distribuição. „Wir bei EDP sehen Analytics und KI von SAS als Raffinerien, die uns das Werkzeug liefern, um Rohdaten in wertvolle Informationen zu verwandeln – somit können wir einen besseren, flexibleren und schlankeren Service bieten.“
Shop Direct: Kreditentscheidungen im Handumdrehen
Mit mehr als vier Millionen Kunden gehört Shop Direct zu den führenden Online-Händlern in Großbritannien und Irland, unter dessen Dach Marken wie Very.co.uk, Littlewoods.com oder VeryExclusive.co.uk zusammengeführt sind. Der Retailer gibt Kunden unterschiedlichste Bezahlmöglichkeiten, inklusive einer hauseigenen Kreditkarte. Mit SAS hat Shop Direct sein Credit-Scoring um KI-Funktionen erweitert und kann nun Entscheidungen in Echtzeit treffen. Die Genehmigung oder Ablehnung von Kreditkartentransaktionen erfolgt in wesentlich kürzerer Zeit, so dass Kunden von Shop Direct ohne Verzögerung während des Kaufprozesses Zugriff auf den Kredit haben und gleichzeitig unnötige Risiken für das Unternehmen vermieden werden. Somit erhöht sich die Kundentreue und verbessert sich das Kreditrisikomanagement.
„Shop Direct hat die herkömmlichen Datensätze und Algorithmen zur Bestimmung von Kreditrisiken hinter sich gelassen. Stattdessen verlassen wir uns auf Echtzeitentscheidungen mit KI, die den Kunden wirklich in den Mittelpunkt stellen, da sie personalisierte Kreditangebote erlauben“, erläutert Nick Carrel, Head of Decision Analytics bei Shop Direct. „Im schnelllebigen Einzelhandel müssen wir in der Technologie und in der Kundeninteraktion am Ball bleiben. Dabei spielt SAS für uns eine Schlüsselrolle.“
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