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28.02.2020 | Künstliche Intelligenz | Im Fokus | Onlineartikel

Wie Insight Engines Geschäftsrisiken minimieren

Autor:
Kathrin Stadler
3:30 Min. Lesedauer

KI und Insight Engines helfen, Fehlentscheidungen in Unternehmen zu reduzieren. Zudem dämmt ihr Einsatz Geschäftsrisiken ein und senkt Kosten. Expertin Kathrin Stadler erklärt in einem Gastbeitrag, wie das funktioniert.

Die zunehmende Digitalisierung, der demografische Wandel oder Veränderungen in der Wirtschaft, wie etwa eine drohende Rezession, zwingen Unternehmen in immer kürzeren Zyklen, ihre Geschäftsmodelle zu überdenken und zu adaptieren. Dazu kommen Kostendruck, volatile politische Rahmenbedingungen und Fachkräftemangel. In Anbetracht dieses dynamischen und komplexen Umfeldes wird es immer wichtiger, gleichzeitig aber auch schwieriger, unter Zeitdruck die richtigen Managemententscheidungen zu treffen.

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01.10.2019 | Editorial | Ausgabe 5/2019

Big Data Analytics

Die digitale Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft zeichnet sich dadurch aus, dass sie ununterbrochen Daten sammelt und auswertet, um aktuelle Entscheidungsgrundlagen zu erhalten.

Intelligente Werkzeuge setzen genau hier an und unterstützen, indem sie die vorhandenen Unternehmensdaten analysieren, verknüpfen und als Basis für Entscheidungen zur Verfügung stellen. Dadurch erhalten das Management oder die Verantwortlichen einen Überblick über alle geschäftsrelevanten Informationen zu unterschiedlichen Themen wie Kunden, Projekten, Lieferanten oder Prozessen, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten und die Weichen für den weiteren Geschäftserfolg zu stellen.

Insight Engines analysieren Unternehmensdatenquellen

Insight Engines nutzen Methoden der Künstlichen Intelligenz, um das bestehende Unternehmenswissen zu erfassen, Fakten zu extrahieren und Korrelationen zwischen den einzelnen Daten aufzuzeigen und so ein Gesamtbild vermitteln zu können. Dabei spielt es keine Rolle, in welcher Datenquelle diese gespeichert sind: Ob strukturiert, etwa als Einträge in Fachanwendungen, oder unstrukturiert als Text, Audio oder Video.

Wie bei einer klassischen Suchmaschine formulieren die Anwender ihre Suchabfragen – meist sind es heute konkrete Fragen und keine einzelnen Worte – in einem Suchfeld. Der Unterschied: Bereits während der Eingabe starten Insight Engines mit ihrer Recherche. Sämtliche im Vorfeld via Konnektoren angebunden Unternehmensdatenquellen werden durchsucht, die enthaltenen Daten analysiert und Relevantes extrahiert. Dabei sind Insight Engines in der Lage, die natürliche Sprache zu verstehen und dadurch Fragestellungen mit Wann, Wer, Wo oder auch Warum akkurat zu beantworten. Möglich ist dies durch die dahinter verborgene Künstliche Intelligenz. Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA) verhelfen der Lösung dazu, strukturierte Metadaten und auch Textinhalte richtig zu analysieren und diese zu verstehen, um den Bedarf des Anwenders korrekt zu ermitteln.

Je nach Rolle, Position, Berechtigungen und auch Nutzerverhalten stellt die Insight Engine die benötigen Informationen den Anwendern übersichtlich aufbereitet bereit. Mittels semantischer Analyse werden diese Ergebnisse außerdem um Zusatzinformationen erweitert, die aufgrund des vorliegenden Kontextes von Bedeutung sein könnten. Für den Anwender ergibt sich eine sogenannte 360-Grad-Sicht auf alle relevanten Informationen zu einem bestimmten Begriff. So können Suchprozesse und folgend auch die Informationsbereitstellung beschleunigt und optimiert werden. Ein wesentlicher Vorteil liegt dabei in der Flexibilität dieser Lösungen, denn sie lassen sich völlig branchen- und abteilungsunabhängig einsetzen.

Verringerung von Fehlentscheidungen spart Kosten

Falsche Entscheidungen aufgrund schwer oder nicht auffindbarer Informationen lassen sich durch den Einsatz intelligenter Wissensmanagementsysteme reduzieren, da den Verantwortlichen die Unternehmensinformationen konsolidiert zur Verfügung gestellt werden. So können Risiken besser eingeschätzt und im Idealfall dadurch jährlich mehrere hunderttausend Euro eingespart werden. Bereits die Verringerung der getroffenen Fehlentscheidungen um 0,01 Prozent, könnte eine Ersparnis in der Höhe von etwa einer Million Euro bedeuten, wie die folgende Musterberechnung näher erläutert:

Ein Unternehmen trifft jährlich mehrere tausend Entscheidungen. Bei einem Schadenswert von etwa 50.000 Euro pro Fehlentscheidung und einer Fehlerquote von 0,05 Prozent, also fünf Fehler mit langfristigen Auswirkungen bei 10.000 Entscheidungen. Bei jährlich rund 50.000 Entscheidungen, die in einem Unternehmen getroffen werden, entspricht dies 25 falschen Entscheidungen mit einem Schaden von über einer Million Euro (1,25 Millionen Euro). Die Senkung der Fehlerquote durch den Einsatz von Insight Engines auf 0,04 Prozent verringert die Anzahl der getroffenen Fehlentscheidungen auf 20 und die Kosten um 250.000 Euro.

Fazit: Auch wenn sich Geschäftsrisiken nie vollständig eliminieren lassen, so ist es dennoch die Pflicht eines jeden Unternehmers, diese zu minimieren. Dafür ist es entscheidend, zu wissen, was im Unternehmen vorgeht und welche Informationen verfügbar sind. Die nutzungsorientiere Aufbereitung der vorhandenen Daten durch Insight Engines gibt der Unternehmensleitung eine faktenorientierte Entscheidungsgrundlage in die Hand, die bei geschäftskritischen Entscheidungen als Basis dienen kann.

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