Intelligent Decision Automation

Kombinieren Sie Geschäftsregeln und Machine Learning, um operative Entscheidungen automatisiert zu treffen.

Geschäftsregeln & Machine Learning
Expertenwissen trifft auf Datenwissen

Unternehmen setzen auf Software für Intelligent Decision Automation, um operative Entscheidungen zu optimieren und zu automatisieren. Sie kombinieren Machine-Learning-Technologie mit dem Geschäftsregelmanagement-Ansatz, bessere Vorhersagen zu treffen und durch Automatisierung die Digitalisierung voranzutreiben.

Wertvolle Erkenntnisse automatisiert aus Daten generieren

Expertenwissen auf Basis von Geschäftsregeln modellieren

Entscheidungen automatisiert, konsistent und transparent treffen

ACTICO Software kombiniert Geschäftsregeln und Maschinelles Lernen




Geschäftsregeln und Maschinelles Lernen

Intelligent Decision Automation bedeutet, das Wissen von Fachexperten mit Wissen aus Daten zu verknüpfen, um operative Entscheidungen zu verbessern und automatisiert zu treffen. Der Geschäftsregel-Ansatz bringt dabei ein Höchstmaß an Transparenz und Kontrolle, während das Maschinelle Lernen neue Erkenntnisse aus Daten generiert. Die Machine-Learning-Modelle werden beliebig in Geschäftsregeln eingebettet und kontrolliert genutzt.


Intelligent Decision Automation kombiniert Geschäftsregeln und Machine Learning

Geschäftsregeln

Fachexperten nutzen den Geschäftsregel-Ansatz, um Fachlogik wie Richtlinien, Kalkulationen oder regulatorische Vorgaben nachvollziehbar zu definieren. Sie verwalten die Geschäftsregel-Modelle zentral und können diese jederzeit und ohne Coding in Betrieb nehmen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ermöglicht die automatisierte Generierung von neuem Wissen aus Daten. Dadurch können Vorhersagen, Empfehlungen und Wahrscheinlichkeiten ermittelt werden, die auf einfache Weise mit den Geschäftsregeln verknüpft werden.

Geschäftsentscheidung

Intelligente Geschäftsentscheidungen kombinieren Geschäftsregel- und Machine-Learning-Modelle auf individuelle Weise. Ob Betrugserkennung, Produkt-Empfehlung oder Compliance-Prüfung – Entscheidungen erfolgen automatisiert, konsistent und nachvollziehbar.






Maschinelles Lernen in der Finanzbranche

Die Kombination aus intelligenten Technologien und Automatisierung treibt die digitale Transformation in der Finanzbranche voran. Mit ihren wissensintensiven Geschäftsmodellen profitieren insbesondere Banken und Versicherer in einer Vielzahl von Einsatzbereichen.


Betrugsprävention

Die Automatisierung und Überwachung von Finanztransaktionen eröffnet neue Potenziale zur Verbesserung der Betrugsprävention. Durch Machine Learning aus Zahlungsvorgängen können Institute die Anzahl der False Positives erheblich reduzieren und die Erkennung von Betrugsmustern kontinuierlich verbessern.

Marktmissbrauch überwachen

Machine Learning ist ein effektiver Ansatz, um Marktmissbrauch und Insiderhandel intelligent zu erkennen. Es ist in der Lage, komplexe Muster missbräuchlichen Verhaltens selbst in großen Trading-Portfolios zu erkennen und verschiedenste Informationen in die Überwachung miteinzubeziehen.

Geldwäsche erkennen

Um Geldwäsche effektiv zu erkennen, kann künstliche Intelligenz selbst hochkomplexe Datenbeziehungen in Finanztransaktionen aufdecken. Dadurch minimieren Institute die Anzahl der False Positives, priorisieren verdächtige Transaktionen und reduzieren die Aufwände für die Bearbeitung der Fälle.



Früherkennung

Ob Kreditausfälle oder Kundenabwanderung – Machine-Learning-Technologie erlaubt Unternehmen die intelligente Früherkennung von Chancen und Risiken. Sie decken automatisiert komplexe Zusammenhänge auf, um Entwicklungen präzise vorherzusagen und frühzeitig Gegenmaßnahmen zu ergreifen.

Underwriting bei Versicherern

Versicherer können auf Basis der verfügbaren Kundendaten automatisiert Risikomodelle für das Underwriting erstellen. Sie setzen auf Machine Learning, um Risikoentscheidungen noch präziser zu treffen und zu automatisieren. Dadurch reduzieren sie die Kosten im Underwriting und treiben die Digitalisierung voran.

Personalisierte Kundendialoge

Um die Kundenbindung zu verbessern und den Customer-Lifetime-Value zu steigern, müssen Unternehmen für ihre Kunden relevant bleiben. Unternehmen setzen auf künstliche Intelligenz, um Kunden zum richtigen Zeitpunkt mit personalisierten Produktempfehlungen oder hilfreichen Services zu unterstützen.




Definitionen

Was ist künstliche Intelligenz?

Die Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt sich mit Methoden und Ansätzen, die Computer zur intelligenten Ausführung von Aufgaben befähigen. Dabei gilt das Maschinelle Lernen als Schlüsseltechnologie, um künstliche Intelligenz zu erreichen, bzw. um intelligente Systeme zu realisieren.

Was ist Maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist die Anwendung von Verfahren, um Künstliche Intelligenz zu erreichen. Dabei werden Lernalgorithmen eingesetzt, die mit Hilfe von Computern selbständig Wissen aus Erfahrung (Daten) generieren. Das Resultat ist ein Modell, das in Softwaresysteme eingebettet werden kann und diesen damit Intelligenz verleiht.

Was sind Geschäftsregeln?

Geschäftsregeln sind Vorgaben und Aussagen darüber, wie mit einem Sachverhalt in Abhängigkeit bestimmter Kriterien umzugehen ist. Beispiele sind Richtlinien zur Kreditvergabe oder zur Preisfindung, Compliance-Prüfungen, Vorgaben zum Prozessablauf, Berechnungen und vieles mehr. Meist sind Geschäftsregeln als Wissen in den Köpfen von Fachexperten vorhanden.


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ACTICO Machine Learning
Entscheidungen automatisieren mit künstlicher Intelligenz

ACTICO Machine Learning ist eine integrierte Plattform für Intelligent Decision Automation. Sie bietet ein abgestimmtes Toolset für die Modellierung, Verwaltung und Automatisierung operativer Entscheidungen und die einfache Nutzung von Machine-Learning-Technologie.



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