Risiken sind ein natürlicher Bestandteil der Unternehmensführung. Allerdings setzen nur 8 % der Unternehmen die künstliche Intelligenz (KI) gewissenhaft ein, was diese Unternehmen vom Rest der Meute abhebt. Die Unternehmen, die florieren, praktizieren ein angemessenes Risikomanagement. Das maschinelle Lernen ist ein Teilbereich der KI, der die Datenanalyse einsetzt und es den Unternehmen ermöglicht, diese Risiken vorherzusagen. Mit den rasanten Fortschritten der KI zeichnen sich Trends ab, die zeigen, wie nützlich datengesteuerte Entscheidungen sein können.

1. Verstärkte Nutzung von KI

Wie bei den meisten Innovationen werden im Laufe der Zeit immer mehr Menschen KI-Lösungen übernehmen. Diese Technologie kann verwendet werden für:

  • Risikobasierte Entscheidungsfindung;
  • Nachfassen von Leads;
  • Chatbots für die Bearbeitung von Kundenanliegen;
  • Umsatzprognosen;
  • Gezieltes Marketing;
  • Verarbeitung natürlicher Sprache;
  • Automatisierung der Personalbeschaffung.

Dies ist nur die Spitze des Eisbergs, und die meisten dieser Technologien und Prozesse sind bereits im Einsatz. Zweifellos wird es noch weitere Anwendungen von KI geben, und die Zahl der Unternehmen, die bestehende Verfahren übernehmen, wird stark ansteigen. Mit frühen Anwendern, die das Wasser testen, kann die KI ihre Macken ausmerzen und für ein breiteres Spektrum von Unternehmen zugänglich werden.

2. Integriertes Risikomanagement

Sofern Ihr Unternehmen nicht jeden einzelnen Prozess vollständig auslagert, sind Sie für die Überwachung der Risiken verantwortlich. INTEGRIERTE RISIKOSTRATEGIEN sind daher für den Erfolg eines Unternehmens unerlässlich. KI und maschinelles Lernen können integrierte Risikostrategien in jeder Phase des Prozesses optimieren, einschließlich:

  • Planung – Verwendung von Risikoanalysesoftware, um die akzeptablen Schwellenwerte des Risikoniveaus für jede Situation und jede beteiligte Partei zu ermitteln;
  • Identifizierung – Erhalt von automatischen prädiktiven Analyseberichten von diesen Risikomanagement-Tools, die alle möglichen Risikofaktoren und deren mögliche Ursachen und Auswirkungen beschreiben;
  • Bewertung und Analyse – Verwendung dieser Tools zur Einschätzung der Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse und des Schweregrads dieser Ergebnisse;
  • Erstellung einer Antwort – Entwicklung einer Antwort auf die Bedrohung oder das negative Ergebnis auf der Grundlage von prädiktiven Analysen (insbesondere innerhalb eines Schadenmanagementsystems), die sich in der Vergangenheit als finanziell erfolgreich erwiesen haben;
  • Überwachung – Nutzung von KI für das Risikomanagement, um verdächtige Aktivitäten und Muster, die auf frühere Verstöße und Probleme hinweisen, im Auge zu behalten;
  • Überprüfung – Analyse der Leistung des integrierten Risikomanagements anhand bestimmter Key Performance Indicators (KPIs), die automatisch von der KI verfolgt werden.

Unternehmen profitieren von dieser automatisierten Analyse bei jedem Schritt einer integrierten Risikomanagementstrategie. Ohne sie ist es ein reines Ratespiel, bei dem Sie es sich nicht leisten können, zu verlieren.

3. KI und Cloud Computing

Bisher waren große Mengen an Speicherplatz erforderlich, um die Daten eines Unternehmens zu speichern und die KI-Analyse durchzuführen. Dies – zusammen mit der für fortgeschrittene Analysen erforderlichen Rechenleistung – erweist sich als kostspielig und schreckt manche Unternehmen davon ab, überhaupt in die Datenanalyse zu investieren. Die Vorteile eines Cloud-basierten AI-as-a-Service (AIaaS) liegen jedoch auf der Hand:

  • Weniger kostspielig;
  • Mehr Sicherheit;
  • Kollaborativ;
  • Agil und in der Lage, sich an schnelllebige technische Entwicklungen anzupassen;
  • Leicht skalierbar;
  • Trainierte Modelle;
  • Weniger anfällig für Bugs und Brüche;
  • Bietet mehr Zugang zu KI-Schnittstellen;
  • Verbessert das maschinelle Lernen für kontinuierliche Innovation.

AIaaS bietet eine risikoarme Umgebung, in der Unternehmen jeder Größe etablierte Modelle und KI-gestützte Funktionen testen können, die vorher nicht möglich waren. So haben beispielsweise Automobilhersteller damit begonnen, die intelligente Erkennung von Objekten auf der Straße zu verfeinern. Um mitzuhalten, könnten andere Automobilunternehmen eine geringere Investition in AIaaS tätigen, was auf lange Sicht weniger Risiko und mehr Gewinn bedeutet.

4. KI-Ethik

Der Einsatz von KI zur Analyse von Daten mag oberflächlich betrachtet den Anschein erwecken, als ob damit alle Voreingenommenheiten beseitigt werden. Allerdings erstellen Menschen KI-Algorithmen und -Lösungen, was bedeutet, dass die ALGORITHMEN von Natur aus menschlichen Voreingenommenheiten ausgesetzt sind. Ob beabsichtigt oder nicht, das Training von Maschinen zur Datenanalyse kann diese Algorithmen bestimmten Vorlieben aussetzen.

Darüber hinaus können Daten aus der Vergangenheit, die zur Vorhersage zukünftiger Entwicklungen im Unternehmen verwendet werden, zu verzerrten Ergebnissen führen. Ein Beispiel dafür ist die Software für die Personalbeschaffung. AMAZON Z.B. musste seinen Einstellungsalgorithmus überarbeiten, weil bestimmte gefilterte Wörter weibliche Bewerber häufiger ausschlossen als ihre männlichen Kollegen. Es gibt noch weitere Beispiele für verzerrte ALGORITHMEN, die eine Diskriminierung begünstigen:

  • Technologie zur Gesichtserkennung erkennt dunklere Hauttypen nicht;
  • Werbung für Hochzins-Kreditkarten, die auf Afroamerikaner abzielt;
  • Der Algorithmus, der von Richtern verwendet wird, um über eine Inhaftierung oder eine Freilassung gegen Kaution zu entscheiden, weist Afroamerikanern auf der Grundlage historischer demographischer Informationen eine höhere Risikostufe zu;
  • Amazons Algorithmus schließt ärmere Gegenden vom Versand am selben Tag aus.

Die gute Nachricht ist, dass Spezialisten für maschinelles Lernen diese Probleme aufspüren und Lösungen anbieten können. Der beste Weg, diese Verzerrungen zu vermeiden, ist natürlich, Software zu wählen, die sorgfältig entwickelt, getestet und empirisch überprüft wurde.

5. Disruptive Technologie am Arbeitsplatz

Oft ist es schwierig, die Technik in einer Arbeitsumgebung zu verändern. Selbst wenn Sie das Budget bewilligt bekommen, kann es noch schwieriger sein, die Mitarbeiter zu ermutigen, die neuen Lösungen anzunehmen. Nur 10% der KMUs haben 2019 erfolgreich KI in ihre Arbeitsabläufe integriert.

Es wird jedoch erwartet, dass die KI die Arbeitswelt insgesamt massiv verändern wird. Auch wenn es vielleicht nicht so aussieht, wie viele Menschen es sich ursprünglich vorgestellt haben – denken Sie an die Herrschaft der Roboter -, so besteht doch die große Möglichkeit, dass Aufgaben von der Automatisierung überholt werden. Von der Personalabteilung bis zum Fließband wird maschinelles Lernen höchstwahrscheinlich viele Prozesse in vielen verschiedenen Branchen beschleunigen – auch im Risikomanagement.

6. Konsolidierte Analytik

Gelegentlich kommt es vor, dass Datenanalysten in zu vielen Daten ertrinken und nicht wissen, was sie damit anfangen sollen. Wenn sich solche Datenseen bilden, bedeutet dies, dass es zu viele Informationen gibt, die analysiert werden müssen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Informationen liegen in der Regel auf Servern, nehmen Speicherplatz in Anspruch und belasten die Betriebskosten des Unternehmens. Glücklicherweise ist es zwar für Menschen nicht möglich, diese Datenseen zu analysieren, aber für KI schon.

Maschinelles Lernen NIMMT UNSYSTEMATISCHE DATEN UND WANDELT SIE IN HANDELBARE INTELLIGENZ. Einfach ausgedrückt: Sie können jetzt KI nutzen, um Ihre Daten zu synthetisieren und automatisierte prädiktive Analyseberichte zu erstellen. Anstatt für Daten auf Servern zu zahlen, die Sie gar nicht nutzen können, zahlen Sie für Analysen, von denen Ihr Unternehmen noch jahrelang profitieren kann.

Nächste Schritte

Wenn Sie mehr über das Analytics-Angebot von Rickonnect erfahren möchten, kontaktieren Sie bitte VINAY KARLE.