Erste Schritte zur Nutzung von künstlicher Intelligenz für Ihr Unternehmen
Lernziele
Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Beschreiben, wie klar definierte Ziele den Erfolg von KI-Lösungen beeinflussen
- Ermitteln, mit welchen Datenquellen KI am effektivsten trainiert werden kann
- Bestimmen der nächsten Schritte, nachdem KI Vorhersagen geliefert hat
Der richtige Einstieg in KI
Da Sie jetzt wissen, woraus KI-Lösungen bestehen, möchten Sie vielleicht gleich damit beginnen, Ihr Geschäft mit KI zu optimieren. Selbst wenn Sie eine Vorstellung vom Leistungsvermögen von KI haben, wissen Sie vielleicht nicht, wie Sie KI einsetzen müssen, um echten Mehrwert für Ihr Unternehmen zu schaffen. Der Einstieg in KI mag schwierig erscheinen, ist aber viel einfacher, wenn Sie ihn in vier Schritte unterteilen.
- Festlegen der Ziele Ihrer Vorhersage
- Ordnen der historischen Daten
- Umwandeln von Vorhersagen in Aktionen
- Erweitern Ihrer Aktionen
Schauen wir uns zur Veranschaulichung dieser Schritte die Kundenabwanderung bei der Bank American Savers Cooperative (ASC) an. Kundenabwanderung und Kundenbindung gehören zu den gängigsten KI-Anwendungsfällen für Unternehmen jeder Art. Sehen wir uns also an, wie die ASC mit KI-Geschäftstools ihre Kunden hält.
Festlegen der Ziele Ihrer Vorhersage
Um KI effektiv zu nutzen, müssen Sie zuerst herausfinden, wie Sie ihr am besten sagen, was Sie wirklich erreichen möchten. Zu diesem Zweck definieren Sie klare und messbare Ziele für die Vorhersage.
Überlegen Sie sich am Beispiel der Kundenabwanderung bei der ASC, was es tatsächlich bedeutet, einen Kunden zu verlieren. Nehmen wir an, ein Kunde hat ein Giro- und ein Sparkonto und schließt sein Sparkonto. Ist er abgewandert? Und was ist, wenn ein Kunde nur über ein einziges Konto bei der Bank verfügt, aber gerade 90 % des Vermögens aus diesem Konto ausgelagert hat? Ist dies Abwanderung?
Bevor die ASC mithilfe von KI die Kundenabwanderung vorhersagen und verringern kann, muss sie zuerst klar definieren, was Abwanderung für ihr Geschäft bedeutet. Die Bank sollte die Frage, ob der Kunde jetzt abgewandert ist oder nicht, anhand ihrer Daten klar beantworten können.
Ordnen der historischen Daten
Der zweite Schritt zur effektiven Nutzung von KI besteht darin, Ihre historischen Daten in Ordnung zu bringen. Wie man so schön sagt, ist das bisherige Verhalten der beste Indikator für zukünftiges Verhalten. Und dies gilt auch für künstliche Intelligenz.
Im Falle der ASC sind bereits viele historische Daten über Abwanderungsvorgänge vorhanden. Die Bank hat auch eine klare Definition von Abwanderung und kann sicher sagen, ob ein Kunde abgewandert ist oder nicht. Diese Informationen sind genau die Art von Daten, die KI benötigt, um sich selbst zu trainieren. Tatsächlich lautet eine Binsenweisheit von KI: Wenn Sie etwas nicht in einem Bericht erfassen können, können Sie es nicht vorhersagen.
Manche Unternehmen müssen möglicherweise Daten konsolidieren, die über viele verschiedene Systeme verteilt sind. Um diese Daten alle an einem Ort zusammenzuführen, sind Integrationsmaßnahmen erforderlich. Dies kann eine echte Herausforderung sein, ist aber zwingend notwendig.
Viele Unternehmen sind analyseorientiert und führen bereits viele interne Berichte aus, um den Gesamtzustand ihres Unternehmens in Zahlen zu fassen. Dies führt zu einer weiteren Binsenweisheit von KI: Wenn Sie etwas in Berichten erfassen, möchten Sie es oft auch vorhersagen. Tatsächlich sind die Ergebnisse dieser Berichte ein guter Ausgangspunkt für KI-Optimierungen. Die Ergebnisse liegen vor und damit auch die Daten.
Umwandeln von Vorhersagen in Aktionen
Zuletzt müssen Sie Vorhersagen in Aktionen umwandeln. Bei der Bank ASC sagt die KI voraus, ob ein Kunde abwandern wird. Daher werden die Ergebnisse in Form einer Wahrscheinlichkeit zurückgegeben. Beispielsweise hat ein Kunde eine Abwanderungswahrscheinlichkeit von 15 %, ein anderer Kunde dagegen von 30 %.
Die ASC könnte diese Zahlen auf verschiedene Arten verwenden. Eine Möglichkeit wäre, sie direkt in den Kontaktdatensatz einzuspeisen. Noch besser wäre es, wenn die Bank ihrem Kundenbindungsteam eine Liste von Kunden geben könnte, priorisiert nach Abwanderungswahrscheinlichkeit. Vielleicht ist es an der Zeit, allen Kunden mit einer Abwanderungswahrscheinlichkeit von über 25 % ein besonderes Angebot zu machen.
Erweitern Ihrer Aktionen
ASC möchte eine spezielle Werbebotschaft an alle seine Kunden senden und benötigt daher Hilfe bei der Erstellung einer E-Mail. Mithilfe von KI, speziell generativer KI, bitten die Mitarbeiter Einstein, eine spezielle E-Mail mit der Werbebotschaft zu erstellen. Einstein füllt eine E-Mail aus und die Mitarbeiter sind mit der Antwort zufrieden. Sie ändern ein paar Worte, damit es individueller klingt, und senden die E-Mail an alle ihre Kunden. Sie haben nicht nur Fortschritte bei der Prognose der Kundenabwanderung gemacht, sondern auch ihre Wertschätzung gegenüber ihren Kunden gezeigt.
Damit Sie das Potenzial von KI voll ausschöpfen können, müssen Sie klar definieren, welche Ergebnisse Sie optimieren möchten, historische Daten für das Training besitzen und einen Aktionsplan für die Verwendung der Vorhersagen haben. In der nächsten Lektion erfahren Sie, wie verschiedene Bereiche Ihres Unternehmens KI nutzen können, um ihre Anforderungen zu erfüllen.
