Unternehmen suchen ständig nach Wegen, Daten immer besser auswerten zu können. Eine Lösung dafür bieten KI-basierte Analysen, wie sie Power-User in den Fachabteilungen, auch als Citizen Data Scientists bezeichnet, verwenden wollen.
Dafür benötigen sie die passenden Werkzeuge, damit KI-Applikationen, vor allem in Branchen wie Banken, Versicherungen und Handel sowie in Unternehmen mit einem großen Service- und Support-Team, tatsächlich die hohen Erwartungen erfüllen.
Bei der Umsetzung von KI-basierten Applikationen sollten sich Unternehmen laut Squirro an sechs Faktoren orientieren, um diese optimal auf die Bedürfnisse von Power-Usern abzustimmen.
1. Smarte Dashboards
Eine der einfachsten Möglichkeiten zur Förderung der KI-Nutzung sind Dashboards mit einer interaktiven Benutzeroberfläche. Für Power-User in den Fachabteilungen muss ein Dashboard ähnlich komfortabel zu bedienen sein wie die gewohnten Office-Applikationen. Ein leicht navigierbares Dashboard ist damit ein wesentliches Element, um die von KI-Applikationen bereitgestellten Daten effizient nutzen zu können.
2. Leistungsfähige Visualisierungs-Tools
Einfache Excel-Listen mit strukturierten Daten etwa zu Bankfilialen oder Einzelhandelsketten vermitteln Usern lediglich statische Informationen. Eine KI-Applikation hingegen ist auch in der Lage, unstrukturierte und externe Daten in der Analyse zu berücksichtigen.
Wenn diese Ergebnisse dann auch noch grafisch - etwa in einer dynamischen und interaktiven Karte - dargestellt werden, sind auf einem Blick Zusammenhänge erkennbar, die in einer Tabellenkalkulation verborgen bleiben: Eine KI-Applikation kann Ursachen für Trends visuell darstellen, die für die User sehr viel schneller verständlich sind.
3. Effiziente Bereitstellung der Daten
Wenn Citizen Data Scientists in den Fachabteilungen Analysen und Berichte erstellen wollen, ist es naheliegend, dass sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus einer Vielzahl interner und externer Quellen geladen und aufbereitetet werden müssen.
Dazu muss eine KI-Applikation einen effizienten Datenfluss sicherstellen, den Benutzer komfortabel an ihre individuellen Anforderungen anpassen können. Besonders die unstrukturierten Daten bieten ein riesiges Potenzial, das Unternehmen bisher so gut wie nicht nutzen.
4. Eine optimale Empfehlungsmaschine
Vertriebsmitarbeiter durchsuchen große Datenmengen, um individuell passende Angebote zusammen-zustellen. Dabei profitieren sie von einer Empfehlungsmaschine. Sie analysiert Daten aus allen zugänglichen Quellen und unterstützt dabei, neue Geschäftsmöglichkeiten durch KI-gesteuerte Handlungsempfehlungen zu erkennen.
5. Leistungsstarke Funktionen für Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist ein Schlüsselfaktor für die Erstellung von Handlungsempfehlungen und die nächstbeste Aktion im Vertriebszyklus. Ausgereifte und ständig weiterentwickelte Algorithmen analysieren dazu voluminöse Datenmengen.
Durch eine Anpassung der Algorithmen – gemessen an den Ergebnissen der Handlungsempfehlungen – lässt sich eine sehr hohe Treffsicherheit und damit Erfolgswahrscheinlichkeit der Empfehlungen erzielen.
Wichtig ist ebenso die hohe Geschwindigkeit der Berechnungen, damit Unternehmen deren Ergebnisse für kurzfristige Entscheidungen nutzen können, etwa während eines E-Commerce-Kaufprozesses oder bei einer telefonischen Finanzberatung.
6. Funktionen zur kognitiven Suche
Die kognitive Suche geht weit über die herkömmliche Suche hinaus, indem sie Kontext, Relevanz, Absicht sowie Interesse des Benutzers erkennt und weitaus bessere Suchergebnisse liefert.
Überall dort, wo Informationen und Empfehlungen immer schneller bereitstehen müssen, wird die kognitive Suche zu einem weiteren unverzichtbaren Werkzeug für die betrieblichen Fachexperten unter den Datenwissenschaftlern.
„Der tatsächliche Wert der für Unternehmen zugänglichen strukturierten und unstrukturierten Daten erschließt sich dann, wenn Power-User und Entscheider sie möglichst einfach auswerten können“, sagt Dr. Dorian Selz, CEO und Mitgründer von Squirro.
„Genau diese Anforderungen erfüllen die KI-Lösungen von Squirro. Sie kombinieren KI-Technologien sowie Maschinelles Lernen. Die Algorithmen liefern Einsichten, die Power-User aufgreifen, mit ihren Erfahrungen Wissen anreichern und in umsatzrelevante Marketing- und Vertriebsmaßnahmen einsetzen.“