{"id":7177,"date":"2019-08-20T12:38:00","date_gmt":"2019-08-20T12:38:00","guid":{"rendered":"https:\/\/p-c72cr2.project.space\/?p=7177"},"modified":"2025-11-24T09:54:02","modified_gmt":"2025-11-24T09:54:02","slug":"keine-blackbox-revisionssichere-actico-ki-erklaert-entscheidungsweg","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.actico.com\/de\/news\/keine-blackbox-revisionssichere-actico-ki-erklaert-entscheidungsweg\/","title":{"rendered":"Keine Blackbox: Revisionssichere ACTICO-KI erkl\u00e4rt Entscheidungsweg"},"content":{"rendered":"\n<section id=\"m-text__container-block_583edba8535952bd7941946c5fb6e6d5\" class=\"u-relative m-text__container u-pt-x0 u-pb-x10 u-pt-x0@md u-pb-x20@md\"><div class=\"o-container u-relative\"><div class=\"o-grid\">\n                <div class=\"o-grid__col u-12\/12@md\" data-aos=\"fade-up\">\n                    <h2 class=\"h3\">Lernende Systeme liefern wertvolle Ergebnisse, ihr Weg dorthin ist aber oft intransparent \/ ACTICOs Intelligent-Automation-Plattform bietet diese Transparenz, die beispielsweise f\u00fcr Audits entscheidend ist<\/h2>\n<h5>Immenstaad, 20. August 2019 \u2013 Banken und Finanzdienstleister setzen die Intelligent-Automation-Plattform von ACTICO beispielsweise ein, um das Ausfallrisiko von Krediten f\u00fcr Unternehmenskunden abzusch\u00e4tzen oder zielgruppenoptimierte Werbung auszuspielen. Das ACTICO-System lernt \u2013 und kann die regelbasierten Prozesse so optimieren. In der aktuellen Version hat ACTICO eine Kernanforderung des Marktes umgesetzt und den Machine-Learning-Teil der L\u00f6sung ebenfalls revisionssicher gemacht. Die ACTICO-KI ist in der Lage, den Entscheidungsweg zu erkl\u00e4ren und die Entscheidung somit zu begr\u00fcnden. Dies ist bei KI-Systemen keinesfalls selbstverst\u00e4ndlich. Dieses hohe Ma\u00df an Transparenz tr\u00e4gt zudem dazu bei, die Akzeptanz von Technologien wie maschinellem Lernen (ML) und K\u00fcnstlicher Intelligenz bei Anwendern und deren Kunden zu erh\u00f6hen.<\/h5>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Die <a href=\"https:\/\/www.actico.com\/de\/platform\/\">ACTICO Plattform<\/a> erm\u00f6glicht es Unternehmen, aus vorhandenen Daten neues Wissen zu generieren und damit Gesch\u00e4ftsprozesse zu automatisieren. Dies bezeichnet man als \u201cIntelligent Automation\u201d. Die Machine-Learning-basierte Komponente der L\u00f6sung hilft dabei, neue Muster und Optimierungspotenziale zu erkennen. Zu den Besonderheiten des Ansatzes von ACTICO z\u00e4hlt die vollkommene Transparenz hinsichtlich der Entscheidungen, die die Machine-Learning-Algorithmen treffen.<\/p>\n<p><em>\u201eDieser hohe Transparenzgrad erm\u00f6glicht es Unternehmen, ihren Kunden die Gr\u00fcnde f\u00fcr eine Entscheidung plausibel darzulegen, etwa bei der Vergabe eines Bankdarlehens oder der Einstufung in einen bestimmten Versicherungstarif\u201c<\/em>, erkl\u00e4rt Thomas Cotic, CEO bei ACTICO. <em>\u201eZu wissen, auf welche Art und Weise eine Machine-Learning-Instanz zu einem Ergebnis kommt, ist nicht nur f\u00fcr Kunden relevant, sondern auch f\u00fcr Aufsichtsbeh\u00f6rden in stark regulierten Branchen. Dazu z\u00e4hlen das Bank- und Versicherungswesen, aber auch der Gesundheitssektor.\u201c<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 class=\"h3\">Regeln und Machine Learning in Kombination<\/h2>\n<p>Den Ansatz von ACTICO zeichnet aus, dass er zwei Aspekte miteinander kombiniert: Expertenwissen in Form von vorgegebenen Regeln sowie Datenwissen, das durch maschinelles Lernen erzeugt wird. <em>\u201eDiese Kombination von &#8218;Mensch und Maschine&#8216; ist bei vergleichbaren L\u00f6sungen meist nicht vorhanden. Sie beschr\u00e4nken sich normalerweise auf einen Aspekt&#8220;<\/em>, sagt Cotic. Unternehmen, k\u00f6nnen mit einzelnen Szenarien auf der ACTICO Plattform beginnen und diese sukzessive ausbauen und anpassen. Die Skalierbarkeit hat auch den Vorteil, dass das IT-Budget besonders effizient genutzt werden kann.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h4>Gro\u00dfe Zahl von Anwendungsbereichen<\/h4>\n<p>Die Intelligent-Automation-Plattform von ACTICO ist bereits bei einer gro\u00dfen Zahl von Unternehmen im Einsatz.<\/p>\n<ul>\n<li>Banken und Finanzdienstleister setzen die L\u00f6sung beispielsweise ein, um das Ausfallrisiko von Krediten f\u00fcr Unternehmenskunden abzusch\u00e4tzen. In die Einsch\u00e4tzung durch die ML-L\u00f6sung flie\u00dfen Parameter wie das Zahlungsverhalten, die Marktposition, die Branche, der Kundenstamm des Unternehmens und Konjunkturdaten mit ein.<\/li>\n<li>Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die zielgruppenoptimierte Werbung. Kunden einer Online-Bank wird beispielsweise beim Besuch der Web-Seite ihres Instituts nur Werbung f\u00fcr Finanzprodukte und Services angezeigt, die f\u00fcr sie relevant sind. \u00c4ndern sich der Finanzrahmen oder die Risikobereitschaft des Kunden, passt die ML-L\u00f6sung das Werbeangebot in Echtzeit an.<\/li>\n<li>Die ACTICO Plattform l\u00e4sst sich au\u00dferdem dazu verwenden, um betr\u00fcgerischen Machenschaften beim Online-Banking und im Internet-Handel einen Riegel vorzuschieben. Das System erkennt schneller und pr\u00e4ziser als menschliche Mitarbeiter, ob bei einer Transaktion alles korrekt abl\u00e4uft.<\/li>\n<li>F\u00fcr Handelsh\u00e4user wiederum ist das Optimieren der Preisgestaltung ihrer Produkte mittels maschinellem Lernen interessant. Abh\u00e4ngig von der Nachfrage, der Verf\u00fcgbarkeit einer Ware, der Wetterlage oder dem &#8222;In-Faktor&#8220; eines Produkts kann ein H\u00e4ndler den Einstiegspreis, die optimale Preisgestaltung und Rabatte ermitteln.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h4>Geringer Implementierungsaufwand \u2013 hoher Nutzen<\/h4>\n<p>Die ACTICO-Plattform mit ihren Regeln ist innerhalb weniger Tage aufgesetzt. Der Aufwand, um die entsprechende ML-L\u00f6sung zu implementieren, h\u00e4lt sich nach Erfahrungswerten von ACTICO ebenfalls in Grenzen: Soll eine auf Regeln basierende L\u00f6sung um Machine-Learning-Funktion erweitert werden, sind etwa zwei bis vier Wochen anzusetzen.<\/p>\n<p>Die Dauer der Implementierungsphase h\u00e4ngt unter anderem von der Qualit\u00e4t der Datenbest\u00e4nde ab, die der L\u00f6sung zur Verf\u00fcgung gestellt werden, sowie vom individuellen Anwendungsfall. Im Rahmen von ersten Projekten zeigte sich, dass der Ansatz von ACTICO Kunden klare Vorteile bringt. So stieg die Effektivit\u00e4t von Werbebannern mit Produktempfehlungen um bis zu 50 Prozent. In einem anderen Anwendungsfall konnte die ACTICO Plattform zudem durch spezielle Trainingsverfahren die False-Positive-Rate (fehlerhafte Entscheidungen) bei der Betrugserkennung um 30 bis 40 Prozent reduzieren.<\/p>\n\n                <\/div>\n        <\/div><\/div>\n<\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>ACTICO macht Machine Learning revisionssicher: Die Decision Management Platform erkl\u00e4rt den Entscheidungsweg von KI-Modellen \u2013 ein klarer Vorteil f\u00fcr Audits, Regulierung und die Akzeptanz automatisierter 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