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Zürich
18 Januar 2020

Künstliche Intelligenz bringt Vorteile für viele Branchen.

Dank selbständiger Lernstrategien eines Systems, das anhand von eingespiesenen Informationen neues Wissen generiert und dadurch eigene Entscheidungen treffen kann: So funktioniert maschinelles Lernen. Obwohl die Maschine vom Menschen programmiert wurde, lernt sie im weiteren Vorgang selbstständig durch Erfahrungen und durch Daten dazu. Bereits heute ist die Verarbeitung von Daten durch solche Systeme auf dem Markt angekommen. Genauso gibt es aber auch neue Projekte, die erst in Planung sind.

Vor zwei Jahren gründete Google Schweiz in Zürich ein neues Forscherteam, dessen Untersuchungsschwerpunkte über die programmierte Technologie hinausgehen. Die Themengebiete des Teams umfassen «Maschinelle Intelligenz», «Natürliche Sprachverarbeitung & Verständnis» und «Maschi- nelle Wahrnehmung». Neben Forschungsbereichen verbucht Google beispielsweise auch im Gesundheitswesen Erfolge mit neuartigen Systemen.

Der digitale Doktor

Insbesondere in der Krankheitserkennung gelang Google-Forschern ein Durchbruch. In Zusammenarbeit mit Krankenhäusern in den USA und in Indien gelang es, eine Technologie mit Hunderten von medizinischen Bildern zu «trainieren». Heute hat man durch diese Methode die Möglichkeit, diabetische Retinopathie, die Erkrankung der Netzhaut durch Diabetes, auf einem Bild genauer zu identifizieren und bei der Diagnose sogar medizinische Experten zu übertreffen. Auch in der Onkologie hat ein solches System dabei geholfen, bestimmte Krebserkrankungen zu identifizieren. Durch die frühzeitige Erkennung kann operativ oder mit alternativen Behandlungsmethoden gegen den Krebs vorgegangen werden. Mit dieser Entwicklung als Vorbild wollen Forscher in Stanford auf ein ähnliches Ziel hinaus. Anhand von Bildanalysen soll man die Anzeichen von Hautkrebs erkennen. Wie auch gegen andere Krankheiten, kann maschinelle Intelligenz noch in weiteren Geschäftsbereichen eingesetzt werden.

Potenzial in der Politik und im Bankenwesen

Künstliche Intelligenz kann vor allem da Objektivität sicherstellen, wo normalerweise Subjektivität oder Fehlentscheidungen vorkommen. In der Politik kann man so beispielsweise Wahlresultate kontrollieren. Ein Beispiel dafür, wie wichtig der Einsatz solcher technologischen Hilfsmittel sein kann, ist die Wahl von Barack Obama 2012. Er investierte damals mehr als 100 Millionen Dollar in sein Datenteam. Ob für die Berechnung der Wählervariationen oder für die Optimierung seiner Reden. Die digitalen Hilfsmittel verhalfen ihm zu einer Strategie, die perfekt auf die Wählerzielgruppe abgestimmt war.

Die perfekte Kundenabstimmung ist nicht nur in der Politik, sondern auch im Bankwesen von grosser Bedeutung. Fintech nennt sich hier die Technologie, welche zur perfekten Kundenbehandlung verhelfen soll. Zusammengesetzt aus den Begriffen «financial services» und «technology» fungiert diese Art der künstlichen Intelligenz als Sammelbegriff für moderne Technologien der Finanzdienstleistung. Mit Fintech soll man somit finanzielle Aktivitäten optimieren. Auch Banken die Bedürfnisse der Kunden anhand von Data Mining besser und individueller decken. Dabei werden statistische Erhebungen von grossen Datenmengen durchgeführt und die darauffolgende Verknüpfung zu aktuellen Abläufen generiert. Gerade in Kundenbeziehungsprozessen wird künstliche Intelligenz schon heute eingesetzt.

Maschinen als Datenverwalter

Das sogenannte BSI Studio ist eine neuartige Digitalisierungs-Plattform von BSI Business Systems Integration AG, die als technische Grundlage für eine schnelle und effektive Kundenbetreuung dient. Ob nun die Vernetzung von Kundenkarten oder anderweitige Verkopplungen. Auch in der Zukunft wird eine eigenständig arbeitende Maschine die Gestaltung von Kundenbeziehungsprozessen besonders in Bezug auf die Zeit und auf den Aufwand deutlich erleichtern. Bei E-Mails oder Newslettern könnten Daten beispielsweise selbstständig durch den Server gesammelt, analysiert, durch eigene Informationen ergänzt und neu aufbereitet werden. Maschinelle Intelligenz würde dann massgeschneiderte E-Mails für jeden Kunden verfassen und je nach Rückmeldung die Mailinhalte optimieren. Durch die digitale Intelligenz werden allerdings nicht nur Prozesse, sondern auch Konsumenten immer berechenbarer und transparenter.

Kundendaten für die Leistungsoptimierung

Was wir heute bereits in Form von Kundenkarten oder -programmen im Detailhandel kennen, wird noch um eine Stufe individueller. Je nach abgespeicherten Einkaufsdaten und Vorlieben können Angebote noch stärker auf Einzelpersonen abgestimmt werden. Das Angebot muss dann nicht erst beim nächsten Filialbesuch dem Kunden weitergeleitet werden, sondern kann ihm über digitale Wege wie Webshop oder Social Media mitgeteilt werden. Trotz all dieser Beispiele steckt die künstliche Intelligenz noch am Anfang ihrer Entwicklung und die oben genannten Beispiele sind nur Möglichkeiten dafür, was sie auf ihrem weiteren Weg alles erreichen könnte.

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