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 algorithms generate models that can recognize data and behavior patterns with little programming effort. Additionally, they enable them to learn iteratively from new data. This constant evolution allows companies that leverage machine learning technology to stay on top of the latest developments and benefit from accurate, high-performance data processing. Let's dive into the details of the benefits of using machine learning for business use cases now.
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 is the generation of knowledge from experience by software. Thus, an artificial system is trained to learn from a few examples before applying them to more general domains. Algorithms first build a "static model" based on "training data", teaching it to recognize specific patterns and regularities. The model is then checked for accuracy against “testing data”. At the end of this process, the system can detect these same patterns in new, unknown data sets.
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
Now that we understand how machine learning works, let's take a look at how businesses can use this modern technology in practice.
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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