Next Gen Loyalty für Storebrands
Wie muss ein zeitgemäßes Programm zur Kundenbindung gestrickt sein, das Kunden abholen kann? Ein Idealszenario für Handelsunternehmen.
Autorenarchiv für: Andreas Fuhrich
Einträge von Andreas Fuhrich
Nachhaltig handeln!
Der Klimawandel erfasst die Wirtschaft und wird zur treibenden Kraft im Wettbewerb.
Immobilien mit Zukunft
Deutschland baut: New Work, Same Day Delivery und Urbanisierung fordern neue Immobilien, die durch digitale Lösungen und Nachhaltigkeit dem Zeitgeist entsprechen.
KI in der Produktion
Grundsätzlich kann jede Maschine in irgendeiner Weise mit einer Form künstlicher Intelligenz bestückt werden, weswegen es gerade in den Maschinenparks der Produktionsstätten unzählige Möglichkeiten gibt. Der folgende Überblick an Beispielen bildet daher nur besonders für die Produktion spezifische oder relevante Möglichkeiten ab.
KI bei Datenschutz und Compliance
Die „künstliche Intelligenz“ zählt zu den Top-Themen der digitalen Wirtschaft. Und ein Blick auf die kontroversen Diskussionen zeigt, dass das Thema voller Emotionen, Ängste und vor allem Halbwissen und Hoffnungen steckt. Viele der heute diskutierten Ängste resultieren primär aus Unwissenheit oder Halbwissen. Nur wenige „Experten“ haben tatsächlich schon einmal in die Werkzeugkiste der „künstlichen Intelligenz“ hineingeschaut oder gar Methoden angewendet.
Mehrschichtiger Schutz
KI spielt für IT-Security eine große Rolle – aber nicht die einzige.
Intelligent ERP
Steigende Kundenerwartungen, wachsender Innovationsdruck und schnelle Marktveränderungen veranlassen Unternehmen zur mathematischen Optimierung ihrer Funktionsbereiche. Im ERP-System integrierte intelligente Assistenten geben hierbei fundierte Handlungsempfehlungen und unterstützen bei komplexen Entscheidungen.
Antriebsfeder der Transformation
In der sich immer rasanter verändernden Welt entsteht Wachstum aus Transformation und Transformation beginnt bei den Menschen, die das Unternehmen ausmachen – den Mitarbeitern. Das HR-Management nimmt folglich eine zentrale strategische Rolle ein. Einige konkrete Beispiele sollen dabei das Potenzial künstlicher Intelligenz in der Personalabteilung verdeutlichen:
Machine Learning im Rechnungswesen
Tagtäglich gehen in Unternehmen unzählige Rechnungen ein. Diese zu sortieren, im ERP-System einzugeben, den entsprechenden Kostenstellen zuzuordnen, zu genehmigen und schließlich zu begleichen, schluckt kostbare Personalressourcen.
Buchhaltung der Zukunft
Wenn es etwas gibt, wofür künstliche Intelligenz prädestiniert ist, dann ist es wohl die Automatisierung und Beschleunigung von Arbeitsabläufen. Dabei kann sie nicht nur einfachste Routineaufgaben bewältigen, sondern auch Muster erkennen, Zusammenhänge identifizieren und entsprechend logische Schlussfolgerungen ableiten.
Rechtssicherheit und Effizienz durch KI
Schon heute erledigt künstliche Intelligenz spezifische Aufgaben im Rahmen der Rechtsberatung schneller und mit weniger Fehlern, als der Mensch es kann. Dieser Trend wird sich fortsetzen. Was dem Mandanten Kosten und Zeit spart, bietet auch dem Anwalt Chancen: Der Computer übernimmt langwierige und fehleranfällige Routine-Aufgaben, während der Jurist sich auf anspruchsvolle, wertschöpfende Tätigkeiten konzentriert.
KI und die Medien
KI-Technologien führen zu einem vielschichtigen Wandel der Medienindustrie. Sie ermöglichen eine immer stärkere Personalisierung. Semantische KI-Systeme werden auch inhaltliche Arbeiten übernehmen. Mit wachsender Leistungsfähigkeit werden Maschinen Beiträge teilweise oder komplett produzieren können. Entscheidungen, die heute noch erfahrene Mitarbeiter treffen, lassen sich an lernfähige Maschinen delegieren.
KI-Anwendungen für Big Data & Analytics
Warum eine neutrale Infrastruktur für einen sicheren Datenaustausch entscheidend ist
KI in der Landwirtschaft
Aufbruch in eine neue Landwirtschafts- und Agrarwelt
KI und die Public Cloud
Neue cloudbasierte KI-Services wie Machine Learning lassen innovative Geschäftsmodelle und Produkte entstehen und Rechenzentren liefern dafür die nötige Rechenleistung.
Software plant den Produktionstakt
roduktionsmittel und Bauteile untereinander vernetzen, sodass sich Produktionsprozesse aufgrund der analysierten Daten eigenständig optimieren lassen, dies ist eine gängige Defini-tion von Industrie 4.0. Die bislang produktzentrierte Fertigung wird dabei durch eine flexible, auftragsbasierte Produktionsweise ersetzt. Produktionssysteme organisieren sich abhängig von kundenindividuellen Anforderungen autonom.
Gewissenhafte Weiterentwicklung der digitalen Vernetzung
Die TREND-REPORT-Redaktion sprach mit Frau Prof. Dr.-Ing. Ina Schieferdecker, Leiterin des Fraunhofer-Institutes für Offene Kommunikationssysteme (FOKUS) und Gründungsdirektorin des Weizenbaum-Instituts, über Chancen, Risiken und Ethik im Kontext neuer Technologien und der digitalen Transformation.
Intelligence-enabled Banking
So können auch Sie sich für den digitalen Paradigmenwechsel im Bereich Financial Services wappnen.
Intelligente Assistenten zwischen Hype und Nutzen
Passende Rahmenbedingungen für eine nachhaltige KI-Integration
Software-Ingenieure ersetzen Händler
Im Portfoliomanagement, beim algorithmischen Handel, für Betrugserkennung sowie Prüfung von Kredit- und Versicherungsverträgen kommt KI in der Finanzwirtschaft heute schon vielfach zum Einsatz.
Die Energiewelt von morgen
Die Energiewirtschaft steht vor einer weitreichenden Veränderung: In Zukunft wird es nicht mehr nur das eine Stadtwerk geben, welches eine Region mit Strom versorgt, sondern zahlreiche, dezentrale Energieerzeuger. Photovoltaikanlagen, Blockheizkraftwerke und Geothermie werden für die Strom- und Wärmeversorgung aufkommen, wobei schon heute teilweise mehr Energie produziert wird, als ein Stadtquartier für seine Wohn- und Gewerbeflächen benötigt.
Digital Banking
Zwar begann die Digitalisierung der Banken mit dem Online-Banking schon im letzten Jahrtausend, doch weitere Innovationen blieben lange aus.
Logistik braucht IT
Die Logistikbranche wird und muss sich im Zuge der Digitalisierung umfassend verändern. Prozesse werden mit Hilfe von neuen Technologien wie RFID, Beacons oder Pick-by-Solutions revolutioniert.
Lernfähige Software identifiziert Krebszellen
Künstliche Intelligenz in der Medizin kann helfen, Krankheiten früher zu erkennen, Menschen besser zu versorgen und die Gesundheitsausgaben drastisch zu senken. Dafür braucht es jedoch die Akzeptanz durch die Öffentlichkeit.
Wie Versicherer ihr Geschäft digitalisieren
Mehr als die Hälfte der Verbraucher in Deutschland kann sich vorstellen, vollständig digital eine Versicherung abzuschließen. Viele Kunden versprechen sich davon schneller bearbeitete Anliegen und mehr persönliche Freiräume bei der Absicherung. Das Problem: Veraltete IT-Systeme bremsen die digitale Transformation aus, die dafür notwendig wäre.
Was nützt künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz bietet die Möglichkeit, aus enormen ungeordneten Datenmengen relevante Informationen zu extrahieren und diese in Form von Wissen zu generalisieren. Die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz sind enorm vielfältig, sodass Unternehmen und Organisationen vor der Herausforderung stehen, den spezifischen Nutzen für sich zu identifizieren.
Blockchain
Ein verteiltes Datenbankmanagementsystem schafft eine neue Form der Sicherheit und Transparenz für die digital vernetzte Welt.
Blockchain & Finanzwirtschaft
Selten lagen Chancen und Bedrohung so dicht beieinander: Die Bewegung um Blockchain stellt zwar manches Geschäftsfeld der Finanzbranche in Frage. Doch auf der anderen Seite bietet das Blockchain-Modell der kollektiven Prüfung digitaler Transaktionen ohne externe Echtheitsbestätigung auch gänzlich neue Wertschöpfungsoptionen.
Künstliche Intelligenz
Ob künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder Deep Learning, in der Praxis werden diese Begriffe häufig als Synonyme verwendet. Dabei besitzen die drei Begrifflichkeiten große Unterschiede in ihrer Bedeutung und stehen in einer strikten Hierarchie zueinander. Die künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für alle Methoden und Technologien, die ein intelligentes Verhalten vorweisen. Das maschinelle Lernen ist dabei ein Teilgebiet der KI, welches eine Vielzahl an (Lern-)Methoden basierend auf der mathematischen Optimierung und Statistik umfasst. Deep Learning wiederum ist ein spezieller Teilbereich des maschinellen Lernens, der versucht, die statistischen Korrelationen in den Daten durch künstliche neuronale Netze abzubilden.
Künstliche Intelligenz mit Mehrwert für den Menschen
KI braucht einen klaren Werterahmen, damit die Technologie für die Menschen nutzbringend eingesetzt werden kann.
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