7. Best Practices

In diesem Kapitel werden verschiedene Best-Practice-Beispiele vorgestellt. Andreas Kulpa beschreibt zunächst, wie Deep Learning bzw. Lead Prediction neue Wege der Kunden- und Marktgewinnung ermöglichen. Prof. Dr. Nils Hafner zeigt auf, welche Möglichkeiten sich aus der intelligenten Nutzung vieler unterschiedlicher Informationen aus verschiedenen Quellen und in diversen Formaten sowie durch die Anwendung von AI und Machine Learning im Kundenkontakt ergeben. Vorgehen, Chancen und Risiken zum Einsatz von Bots in Service und Marketing untersucht Dr. Thomas Wilde. Innovative Tech-Companies haben den Mediamarkt mit algorithmenbasierten Technologie-Plattformen betreten und ermöglichen auf Basis von Künstlicher Intelligenz transparente und effiziente Mediaplanung: Diesem Thema widmet sich Andreas Schwabe. Wie Algorithmen und AI zur Generierung und Verteilung von Content eingesetzt werden können und wie die Bot-Revolution das Content Marketing verändert, untersucht Klaus Eck. Der Beitrag von Jens Scholz und Michael Thess widmet sich den Recommendation-Systemen für den Handel: Ausgehend vom aktuellen Stand der Entwicklung werden die Herausforderungen für Weiterentwicklungen aufgezeigt. Zu deren Lösung wird ein Ansatz in Form von Reinforcement Learning beschrieben. Unter dem Stichwort Intelligent Automation untersucht Andreas Klug, wie AI und Robotic Process Automation Arbeitsplätze und Abläufe in Verwaltung und Kundenservice verändern. Am Beispiel der privaten Krankenversicherung geben Eleftherios Hatziioannou und Darko Obradovic einen Einblick in Lösungen für eine zeitgemäße und effiziente Kundenkommunikation mittels moderner Technologien, und AI. Prof. Dr. Martin Grothe stellt dar, wie im digitalen Raum vielschichtige Bedrohungen entstehen können und welche computerlinguistische Technologie zur Früherkennung geeignet ist.