Intelligent Decision Automation

Kombinieren Sie Datenwissen und Expertenwissen, um bessere Entscheidungen in der digitalen Welt zu treffen.

Machine Learning & Geschäftsregeln
Datenwissen trifft auf Expertenwissen

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



Datenwissen durch künstliche Intelligenz (KI)

Datenbasierte Entscheidungen

Nutzen Sie Machine-Learning-Technologie, um datenbasiertes Wissen zu nutzen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Automatisierung operativer Entscheidungen

Automatisierung

Kombinieren Sie Geschäftsregeln und maschinelles Lernen zur Automatisierung von Entscheidungsprozessen.

Digitalisierung durch Echtzeit-Entscheidungen

Echtzeit-Entscheidungen

Treffen Sie bessere Entscheidungen in Echtzeit in allen Kanälen und treiben Sie so die Digitalisierung voran.






Maschinelles Lernen als Schlüsseltechnologie 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 Machinelle 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 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.




Maschinelles Lernen und Geschäftsregeln kombinieren

Intelligent Decision Automation kombiniert Wissen aus Daten mit dem Wissen von Fachexperten zur Automatisierung operativer Entscheidungen. Hierzu werden Machine-Learning-Modelle (Datenwissen) gemeinsam mit Geschäftsregel-Modellen (Expertenwissen) orchestriert und in beliebigen Softwarelösungen automatisiert ausgeführt.


Intelligent Decision Automation kombiniert Geschäftsregeln und Machine-Learning zur Entscheidungsautomatisierung

Expertenwissen

Expertenwissen wird von Fachexperten in Form grafischer Geschäftsregeln implementiert. Der regelbasierte Ansatz erlaubt Unternehmen die transparente Definition interner Richtlinien, regulatorischer Vorgaben und fachlicher Anforderungen für die Entscheidungsfindung.

Geschäftsentscheidung

Um intelligente Geschäftsentscheidungen zu treffen, müssen Unternehmen Expertenwissen und Datenwissen erfassen. ACTICO ermöglicht die individuelle Kombination beider Ansätze, um bessere Entscheidungen zu treffen, die Transparenz zu steigern und die Digitalisierung durch Automatisierung voranzutreiben.

Datenwissen

Datenwissen wird mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen automatisch aus Daten gelernt. Die Anwendung künstlicher Intelligenz erlaubt selbstlernende Entscheidungsmodelle, die sich kontinuierlich verbessern, ohne dass menschliche Interaktion erforderlich ist.





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Erfahren Sie im Innovation Insight, wie durch intelligente Entscheidungsautomatisierung digitale End-to-End-Prozesse gelingen.

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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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