Sucht man nach einem nutzenstiftenden Einsatz künstlicher Intelligenz für Banken, stößt man in der Regel auf Anwendungen für Kunden, beispielsweise Kredit-Apps und Robo Advisor. Anwendungen, die direkt der Bank helfen, sind deutlich seltener. Das ist nicht nachvollziehbar: Es gibt eine Reihe von Problemen, die seit Jahrzehnten darauf warten, gelöst zu werden, beispielsweise in der Gesamtbanksteuerung. Vielleicht liegt es daran, dass mit der Ansch
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Vergangene Woche haben wir unseren Aufruf zur Blogparade Künstliche Intelligenz (#KIParade) gestartet. Bis zum 16. Oktober freuen wir uns auf spannende KI-Blogposts und Linkedin-Artikel. Alternativ funktioniert auch ein Gastbeitrag hier bei uns im Blog. So wie der von Diederik Sutorius. Der Geschäftsführer der VOV Versicherung sieht in der künstlichen Intelligenz definitiv keinen Ersatz für uns Menschen. Hier sein Gastartikel.
In sozialen Netzwerken werden ohne Ende Meinungen, Erfahrungen und Gefühle geteilt. Per Sentimentanalyse (Opinion Mining) können Unternehmen messen, wie das Netz fühlt und denkt. Zum Beispiel im Falle vom Anstieg von Bankgebühren. Wie die Analyse in der Theorie funktioniert, haben wir schon vorgestellt. Nun geht es um die praktischen Einsatzmöglichkeiten.
Haltungen, Meinungen und Emotionen zu Produkten und Dienstleistungen durch Fragebögen zu erforschen, ist in der digitalen Welt nicht mehr zeitgemäß. Gut, dass es mittlerweile Social Media gibt und künstliche Intelligenz (KI), um selbst Gefühlslagen aus Tweets und Posts herauszulesen – und das praktisch in Echtzeit. Hier der Theorieteil zur so genannten Sentimentanalyse.
Mit dem vor einem Jahr verabschiedeten Gesetz zur Digitalisierung der Energiewende setzt die Bundesregierung nach eigenen Worten „das Startsignal für Smart Grid, Smart Meter und Smart Home in Deutschland“. Die Kosten „sollen den erwarteten Nutzen nicht übersteigen“, heißt es. Zudem seien Datenschutz und Datensicherheit gewährleistet, so das federführende Bundeswirtschaftsministerium. Bei beiden Punkten herrscht jedoch Skepsis.
In der Ukraine wurden die Zentralbank und der Flughafen durch die Erpressersoftware Petya lahmgelegt. Im Mai verschlüsselte der Trojaner WannaCry auf rund 230.000 Computern in 150 Ländern sämtliche Dateien auf infizierten Rechnern und fordert als Ransomware den Nutzer auf, einen bestimmtem Betrag in der Kryptowährung Bitcoin zu zahlen. Unsere Kollegen aus Norwegen, Caroline Ringstad Schultz und Eric Thormodsrud, haben vier Tipps für den normalen
Das automatisierte Autofahren nimmt einen weiteren Meilenstein auf dem Weg zur Massentauglichkeit. Viele Autofahrer sind sich gar nicht bewusst, dass sie bereits einiges an Autonomie an ihr Fahrzeug abgegeben haben. Unterstützungssysteme wie Längs- und Querbeschleunigungsregelungen, Spurassistenten, Abstandsassistenten, Rückenmassage in den Vordersitzen gehören heute schon zum Fahralltag.
Amazon, Alibaba, und Flipkart schwören darauf, Otto sowieso – die Rede ist von Predictive Analytics. Gemeint ist die umfassende Verwendung datengetriebener Trendanalysen zur Vorhersage (prediction) von Zukunftsszenarien. Ziel im Handelsumfeld ist einzuschätzen, wie sich Kunden künftig verhalten, um zum Beispiel daraufhin Warenkörbe, Preise, Lieferungen, Retouren, Payment-Lösungen auszurichten.
Mobile Commerce ist beliebt in Deutschland zeigen Wachstumsraten von 45 Prozent für 2016 und einem Anteil von 27 Prozent am gesamten Onlineumsatz. Dennoch gibt es hierzulande Unsicherheiten und Faktoren, die zu unnötig vielen Kaufabbrüchen führen. Grund genug, sich die Risiken für Mobile Commerce genauer anzuschauen.
