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Machine Learning in Business-Prozessen einfach erklärt

Data Science und die damit verbundenen Technologien wie Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML) erfreuen sich nach wie vor großer Beliebtheit. Sie ermöglichen nicht nur die Automatisierung von Prozessen, sondern erleichtern Unternehmen auch den Umgang mit großen Mengen von Rohdaten, die für kommerzielle Zwecke analysiert werden sollen. 

Machine Learning Algorithmen können hier ohne großen Programmieraufwand Modelle erstellen, die Muster und Verhaltensweisen erkennen. Zusätzlich können sie diese auch iterativ verbessern. Durch diese konstante Weiterentwicklung können Unternehmen, die ML nutzen, immer auf dem neuesten Stand bleiben und von akkuraten und stets aktuellen Informationen profitieren. Erkunden wir nun gemeinsam die Vorteile und Anwendungsfälle von Machine Learning-basierten Geschäftsprozessen. 

Was ist Machine Learning? 

Bevor wir uns mit Anwendungsfällen und Vorteilen des Machine Learning beschäftigen, müssen wir zunächst einmal verstehen, worum es sich bei dieser Technologie. 

Machine Learning bezeichnet grob die Generierung von Wissen aus Erfahrung durch Software. Dabei wird ein künstliches System darauf trainiert, anhand einiger Beispiele zu lernen und diese dann auf allgemeinere Gebiete anzuwenden. Um dies zu ermöglichen, bauen Algorithmen zunächst ein "statisches Modell" auf, welches auf Trainingsdaten beruht und daraus lernt, bestimmte Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Die Verlässlichkeit des Modells wird anschließend mit Testdaten gegengeprüft. Am Ende dieses Prozesses steht ein System, welches diese Muster auch in neuen, unbekannten Datensätzen wiederfinden kann. 

Praktisch gesprochen erkennt Machine Learning also Muster innerhalb von Rohdaten und kann diese sinnvoll so extrahieren, dass sie ohne menschliches Zutun für die Weiterverarbeitung geeignet sind. Damit werden Datenanalysen schneller, effizienter und skalierbarer, und es eröffnet sich großes Potenzial für die Prozessautomatisierung.

Praktische Anwendungsfälle für Machine Learning in Unternehmen

Nachdem uns nun angesehen haben, wie Machine Learning funktioniert, wollen wir als nächstes darauf eingehen, wie diese moderne Technologie Unternehmen in der Praxis unterstützen kann. 

Automatisierung

Automatisierung ist mittlerweile in nahezu allen Branchen zu einer essenziellen Methode geworden, um repetitive, wenig komplexe Aufgaben ressourcensparend abzudecken. Ein wichtiges Beispiel hierfür ist die Datenextraktion aus Personalausweisen, AU-Scheinen, Rechnungen und anderen häufigen Dokumententypen. Machine Learning hilft hier dabei, die Datenfelder auch komplexer Dokumente automatisch zu erkennen und Informationen als Schlüssel-Wert-Paare zu extrahieren. Diese sind sofort bereit für die digitale Weiterverarbeitung und erfordern somit keinen manuellen Eingriffe mehr. 

Führt man den Gedanken der Automatisierung noch weiter, können Roboter auch Aufgaben übernehmen, die bisher von menschlichen Angestellten erledigt wurden. Mithilfe von Machine Learning und künstlicher Intelligenz soll dies im Fertigungssektor bald Realität werden. Durch die vollständige Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen können Unternehmen Kosten einsparen und zugleich deren Effizienz und Skalierbarkeit verbessern.

Verhaltensanalysen und -vorhersagen

Die Analyse des Nutzer-/Kundenverhaltens ist einer der wichtigsten Anwendungsfälle von Machine Learning – insbesondere im Einzelhandel. Hier werden bei jedem Kauf zahlreiche Informationen gesammelt, sei es die Produktkategorie, das Kaufdatum, oder die Menge von Artikeln pro Transaktion. Diese Daten lassen sich dank ML-Algorithmen in Vorhersagen verwandeln, die Aufschluss über das Konsumverhalten der Kund:innen, die Beliebtheit einzelner Produkte und sich abzeichnende Trends geben. 

Hierdurch können Unternehmen basierend auf der prognostizierten Nachfrage bestimmter Artikel das Inventar und Bestellungen verwalten, logistische Prozesse optimieren oder personalisierte Marketingstrategien entwickeln. Im eCommerce kann Machine Learning zusätzlich die Browsing-Gewohnheiten untersuchen oder das Retargeting unterstützen. 

Datenschutzmaßnahmen

Finanzen, Versicherungen, Einkäufe – fast alle Aspekte des Alltags können mittlerweile auch digital verwaltet werden. Die zunehmende Digitalisierung persönlicher Daten führt aber führt nicht nur zu mehr Bequemlichkeit, sondern auch zu einem hohen Risiko. Datenschutz wird somit zu einem Kernthema für Unternehmen. Auch hier ist Machine Learning zunehmend eine Hilfe.

Unternehmen setzen auf immer aufwendigere Sicherheitsmaßnahmen, wie Firewalls, Intrusion-Prevention-Systeme, oder strikte Richtlinien zur Datenspeicherung. Für die Umsetzung dieser Maßnahmen sind häufig dedizierte Teams nötig, welche die Systeme überwachen, warten und stets weiterentwickeln. 

Diese Teams könnten in Zukunft von Machine Learning unterstützt werden. So können ML-Algorithmen beispielsweise auf die Überwachung oder die Schwachstellenanalyse angewendet werden. Dazu können Modelle beispielsweise darauf trainiert werden, Unregelmäßigkeiten in regulierten Abläufen zu erkennen, die dann Mitarbeitenden angezeigt werden. 

Auch die Risikobewertung kann von ML profitieren: Hier sagen komplexe Algorithmen das Risiko einer Cyberattacke basierend auf Daten vergangener Angriffe voraus. Auf die gleiche Weise kann Machine Learning auch beim Aufspüren von Sicherheitslücken helfen. 

Wie Sie sehen, können Unternehmen auf zahlreichen Wegen von Machine Learning-Technologie profitieren. Um Prozesse zukunftssicher zu machen, ist zunehmend auch notwendig, auf fortschrittlichste Methoden zu setzen. Dementsprechend priorisierten laut Forbes 2021 rund 76% der Firmen ML- & AI-Technologien in ihrer Budgetplanung.  

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