KI

Die Anwendung von KI auf Prognosen und Zeitreihenanalysen ermöglicht es uns, die Muster, die in Daten verborgen sind, besser aufzudecken – Trends, Saisonalität, Unregelmäßigkeiten/Rauschen und Zyklizität. Die Zeitreihenanalyse kann nützlich sein, um zu sehen, wie sich ein bestimmter Vermögenswert, ein Wertpapier oder eine wirtschaftliche Variable im Laufe der Zeit verändert. Sie kann auch verwendet werden, um Veränderungen zwischen Variablen über denselben Zeitraum zu untersuchen. Damit ist es möglich, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Die Vorhersage durch KI hat sich als effektive Methode erwiesen, um Muster in sowohl strukturierten als auch unstrukturierten Daten zu erfassen und deren weiteren Verlauf zu prognostizieren.

Computer Vision ist eine Funktion, die sich primär mit der Analyse der Benutzeroberfläche beschäftigt. Sie dient dazu, einzelne Elemente der dargestellten Oberfläche zu strukturieren und zu identifizieren. OCR (Optical Character Recognition) ist eine Unterart von Computer Vision. Mit OCR können Zeichen aus Bildern und beliebigen Oberflächen, deren Texte nicht digital greifbar sind, extrahiert und digital zur Verfügung gestellt werden. Dabei spielt es keine Rolle, in welcher Schriftart oder Sprache die Zeichen dargestellt sind. Die OCR-Technik ist bereits weit verbreitet und findet ihre Anwendung in der Digitalisierung von Texten in Rechnungen, Quittungen und anderen Dokumenten, die als Scans oder Fotos vorliegen.

KI umfasst eine Vielzahl von Technologien für die Extraktion von Erkenntnissen und Mustern aus Big Data und die Ableitung von Vorhersagen auf der Grundlage dieser Informationen. Dazu gehören Analysedaten aus Quellen wie Google Analytics, Automatisierungsplattformen, Content-Management-Systemen, CRMs und mehr. KI-Analytik bezieht sich auf eine Untergruppe von Business Intelligence (BI), bei der Software im Prozess der Datenanalyse Verhaltensweisen zeigt, die normalerweise dem Menschen zugeschrieben werden, wie z. B. Lernen und logisches Denken. In der Praxis bedeutet dies, dass KI die Schritte automatisiert, die ein Mensch durchführen würde, um eine umfassende Analyse von Big Data durchzuführen.

Anomalie-Erkennung (oder Ausreißer-Erkennung) ist die Identifizierung von seltenen Elementen, Ereignissen oder Beobachtungen, die Verdacht erregen, weil sie sich signifikant von der Mehrheit der Daten unterscheiden. Betrugserkennung ist ein typisches Beispiel für Anomalie-Erkennung. KI hilft dabei, die Datenanalyse innerhalb von Millisekunden abzuschließen und auch subtile und komplexe Muster zu erkennen, die für den Betrugsanalysten nur schwer zu erkennen sind. KI nimmt den Mitarbeitern zeitraubende Aufgaben ab und ermöglicht es ihnen, sich auf kritische Fälle zu konzentrieren, z. B. wenn die Risikowerte am höchsten sind.

NLP (Natural Language Processing) dient der Extraktion von Informationen aus natürlicher oder menschlicher Sprache und wird daher in allen Bereichen der Prozessautomatisierung eingesetzt, in denen freie Texte analysiert und Daten extrahiert werden müssen. Mit NLP lassen sich beispielsweise Rechnungsnummern, Beträge und Daten aus Rechnungstexten erkennen, unabhängig von deren Struktur. NLP ermöglicht auch die Erstellung von Chatbots, die in alle gängigen Messaging-Anwendungen eingebettet und genutzt werden können.