Expertenentscheidungen durch KI-Insights verbessern

„Künstliche Intelligenz kann unsere analytischen und entscheidungsunterstützenden Fähigkeiten stärken, indem sie die richtige Information zum richtigen Zeitpunkt liefert.“

Ob in Landwirtschaft, Gesundheitswesen oder Kommunikation: Technologie unterstützt und erweitert menschliche Aufgaben und Erfahrungen. Durch Rechenleistung zur Verarbeitung riesiger Datenmengen kann Technologie massive Analysen und Insights in Zeiträumen liefern, die für Menschen virtuell unmöglich sind – Experten können Prioritätsfälle identifizieren und fokussieren. Hier betrachten wir Fälle und wie dieser Machine-Learning-Ansatz heute genutzt wird.

KI-Fälle im Review

Es gibt spannende Beispiele für KI und fortschrittliche Analysetools, die Produktivität und Effizienz branchenübergreifend steigern. Zwei Beispiele:

1. Gesundheitswesen:

Im Rahmen einer fünfjährigen Partnerschaft zwischen Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust und DeepMind Health nutzten Forscher von Moorfields und dem UCL Institute of Ophthalmology Machine Learning erfolgreich, um Anzeichen von Augenerkrankungen zu identifizieren und appropriate Überweisungen vorzunehmen. Veröffentlicht auf Nature Medicine, erreicht durch Analyse tausender historischer Augenscans zur Muster- und Algorithmen-Erkennung. Mit 94 % Genauigkeit bei Überweisungsentscheidungen (gleichauf mit weltweit führenden Augenspezialisten) gilt die Technologie als Zukunft der Augentests – für frühere Diagnose und präzisere PatientPriorisierung.

2. Finanzwesen

Die größten Betrugsverluste entstehen in der Telekommunikation – geschätzte jährliche Verluste von fast 30 Mrd. $ laut Communications Fraud Control Association (CFCA). Je schneller Betrug erkannt wird, desto schneller kann er gestoppt werden, finanzielle und reputative Schäden minimiert. Betrugserkennungssoftware verarbeitet und detektiert komplexe Muster in riesigen Datenmengen, um Anomalien oder verdächtige Daten zu identifizieren, die zusätzliche Untersuchung erfordern. Das entlastet Ermittler vom Datenscreening, um sich auf qualifizierte Fälle zu fokussieren – Chance auf Früherkennung und Schadensminimierung.

KI-Fälle in Senseye PdM

Automatisch erstellte Cases in Senseye PdM, dem führenden PdM-Produkt von Senseye, liefern alle Informationen für die Untersuchung eines potenziellen zukünftigen Asset-Ausfalls – damit er behoben wird, bevor er zum Problem wird und die Produktionslinie stört. Senseye PdMs Technologie überwacht massive Asset-Volumen, führt Berechnungen zu einem Issue durch und präsentiert Nutzern einen Case zur Untersuchung. Der Case besteht aus Details des potenziellen Problems: was zum Aufdecken führte, was die Sorge ist und warum Untersuchung nötig ist. Skalierbarkeit: der Silberstreif.

KI verarbeitet Daten und führt Berechnungen schneller und genauer als Menschen durch. Doch die Verfügbarkeit, diese Daten in der Cloud zu hosten, ermöglicht die andere große Chance: Skalierbarkeit. Für Menschen bedeutet mehr Daten Rekrutierung – mit Cloud Computing skalieren Sie fast瞬间. Und wie Menschen aus Erfahrung lernen, tut es KI auch. Wenn der Scope eines KI-Programms erweitert wird, wächst auch die Fähigkeit zu lernen, zu verfeinern und Outcomes zu verbessern.

Case closed

Ob Alexa oder Siri mit Zugzeiten und Wetter, Ihre Bank, die bei ungewöhnlichem Zahlungsverhalten das Konto sperrt zum Asset-Schutz, Ihr Sehtest durch Maschine, oder Senseye PdM, das einen Case für ungewöhnliches Maschinenverhalten erstellt – wir sind umgeben von Technologie, die uns besser schützen und dienen will.