Automatisierung, Prognosen, Digitalisierung: Mithilfe von Verfahren aus dem Bereich künstlicher Intelligenz (AI / KI) und auf Basis Ihrer Daten verwirklichen unsere Data Scientists Ihre Business-Ziele. Wir finden Antworten auf unterschiedlichste Fragestellungen, zum Beispiel:
… und viele weitere mehr. Im Austausch mit Ihrem Fachbereich erarbeiten wir detaillierte Fragestellungen zu Ihrem Business und analysieren Ihre Daten. Mit diesem Wissen entwickeln und trainieren wir AI-Modelle vom Prototyp bis zum fertigen Produkt. So finden wir individuelle Lösungen für vergangene, aktuelle und zukünftige Geschäftsvorgänge.
Um Machine Learning und Data Science in Ihr Unternehmen zu tragen oder bestehende Initiativen voranzubringen, bieten wir Ihnen verschiedene Leistungspakete an. Diese können auch gerne kombiniert bzw. aufeinander aufgebaut werden. Beim AI Awareness Workshop lernen Sie die Potenziale von AI kennen und sammeln erste Ideen, wie wir diese in Ihrem Unternehmen nutzbar machen. Im CI AlgoLab setzen wir einen ersten Prototyp basierend auf Ihren Daten um. Oder wir betreuen eine auf Ihre Bedürfnisse abgestimmte Individuallösung von der Modellentwicklung bis hin zu Integration und Betrieb.
Zahlungen per Rechnung, Lastschrift oder Ratenzahlung erfreuen sich großer Beliebtheit bei Kund*innen im eCommerce – und stellen ein Ausfallrisiko für die Shops dar. Die KI-basierte CI Fraud Prevention prüft die Betrugswahrscheinlichkeit durch diese unsicheren Zahlungsmethoden in Sekundenbruchteilen und sorgt für ein deutlich reduziertes Betrugsrisiko, ohne das Shoppingerlebnis zu trüben.
Künstliche Intelligenzen bieten ein riesiges Potential, Geschäftsprozesse zu automatisieren und neue Produkte anzubieten. Doch damit eine AI produktiv eingesetzt werden kann, muss diese eine gewisse Qualität, Stabilität und Zuverlässigkeit vorweisen. In einer für Ihr Unternehmen angepassten Individuallösung entwickeln wir die optimale AI für Ihren Use Case. Hierbei hören wir nicht beim ersten funktionierenden Modell auf, sondern arbeiten in einem iterativen Prozess aus Entwicklung, Optimierung und Integration. Auf Wunsch betreuen wir auch den Betrieb und etwaige Weiterentwicklungen.
Von der Tool-Auswahl bis zu einem KI-basierten Prüfprozess für Rechnungen: Wie das in der Praxis aussieht, zeigen wir am Beispiel einer gesetzlichen Krankenversicherung.
Eine Data Science-Initiative kann ein großes und komplexes Unterfangen sein. Wir helfen Ihnen bei der Identifikation der richtigen Schritte und erstellen einen Maßnahmenplan, um Ihre Projekte schnell und erfolgreich zu verwirklichen. Unsere erfahrenen Berater*innen stellen sicher, dass Ihre Data Science-Initiative auf einem soliden Fundament steht und alle erforderlichen Ressourcen und Kompetenzen vorhanden sind.
Von Deep Learning mit TensorFlow oder PyTorch bis hin zu traditionelleren Machine-Learning-Frameworks wie Scikit-Learn: Wir haben die richtigen Werkzeuge zur Hand und unterstützen Sie bei der Auswahl der passenden Tools. Nutzen Sie bereits ein bestimmtes Framework oder eine bestimmte Technologie? Wir stellen uns schnell darauf ein und bieten Ihnen die optimale Unterstützung, um gemeinsam Ihre Data Science-Initiative umzusetzen.
Unser Anspruch ist hoch. Wir wollen das Beste aus Ihren Daten herausholen und Ihnen ermöglichen, schnell von einer Automatisierung mittels AI zu profitieren. Doch die Qualität einer AI zeigt sich oft erst im Betrieb: Die Zusammensetzung von Daten ändern sich, die Anforderungen wandeln sich mit der Zeit und die AI muss mit anderen Komponenten und Systemen zusammenspielen.
Um jederzeit flexibel auf neue Herausforderungen reagieren zu können, arbeiten wir in einem an CRISP-DM und CRISP-ML(Q) angelehnten Vorgehensmodell. Der Data Science Kreislauf hilft dabei, iterativ das optimale AI-Modell zu entwickeln. Der MLOps Kreislauf gewährleistet den Betrieb und die Stabilität der AI in Produktion. Wurde eine vielversprechende AI im Data Science Kreislauf entwickelt, wechseln wir in den MLOps Kreislauf und bringen diese live. Stellt sich im Betrieb heraus, dass die entwickelte AI Verbesserungspotential birgt, wechseln wir direkt wieder in den Data Science Kreislauf, um die AI weiter zu optimieren.
Der Erfolg einer Data Science Initiative steht und fällt mit der Nutzbarkeit und Qualität Ihrer Daten. Wir beraten und unterstützen Ihre Data Governance mit unserem Know-How in Architecture, Data Quality, Metadata Management und Security.
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