KI führt zu besseren Geschäftsentscheidungen

In einer Beziehung mit PricewaterhouseCoopers



Wie in anderen Branchen haben Führungskräfte in der Automobil- und Finanzdienstleistungsbranche einen dringenden Bedarf an vertrauenswürdigen und umsetzbaren Erkenntnissen aus der Praxis, die ihnen helfen können, ihre Kunden besser kennenzulernen und zu bedienen und gleichzeitig schnelle Innovationen zu ermöglichen.





Zu oft mussten Führungskräfte jedoch mit unsicheren, unvollständigen und widersprüchlichen Informationen operieren. Jetzt haben Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) die Konstruktion datenbasierter realer Modelle und Simulationen zur Realität gemacht.

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Eine Tech Pro-Forschung aus dem Jahr 2015 Umfrage gaben an, dass 24 Prozent der Unternehmen in allen Branchen derzeit KI einsetzen oder dies innerhalb des Jahres planen. Während der Gesundheitssektor zu den führenden Anwendern von KI gehört, wenden sich auch Finanzdienstleistungs- und Automobilunternehmen zunehmend der unterstützten, erweiterten und autonomen Intelligenz zu. Diese Organisationen hoffen, dass diese drei Arten von KI dazu beitragen werden, ihre Effizienz und Effektivität zu verbessern, ihre Innovationsfähigkeit zu verbessern und es ihnen besser zu ermöglichen, Chancen wie die Expansion in neue Märkte zu nutzen. (Kurze Definitionen der drei Arten von KI finden Sie unter KI auf einen Blick.)

Universum im Schwarzen Loch

PwC hilft nicht nur seinen Automobil- und Finanzdienstleistungskunden zu verstehen, wie sie KI optimal nutzen können, sondern setzt auch KI-Techniken in seinen eigenen Betrieben ein. Beispielsweise hat PwC Strategy& ein Tool namens entwickelt Wieder Dies ermöglicht sowohl den internen Analysten des Unternehmens als auch seinen Kunden, das disruptive Potenzial einer bestimmten Finanztechnologie zu bewerten und schnell zu beurteilen, wie sie am besten genutzt werden kann. DeNovo wird stark von einem internen PwC-Toolset, dem Emerging Tech Radar, beeinflusst, das verwendet wird, um aufkommende Trends zu verstehen, indem semantische Analysen natürlicher Sprache, Graphenverarbeitung und überwachtes Lernen genutzt werden.



Mit DeNovo bauen Sie sehr schnell einen Wissensfundus rund um die Technologie auf: die Unternehmen, die sie anwenden, die Risikokapitalgeber, die darin investieren, wie viele Artikel es diese Woche im Vergleich zur letzten Woche gab und wer zu den führenden Akteuren gehört beteiligt, erklärt Anand Rao, Partner und Innovation Lead, PwC Data & Analytics. Im Laufe der Zeit lernt DeNovo, welche Art von Informationen für die Benutzer am nützlichsten sind, und liefert maßgeschneiderte Ergebnisse.

PwC hat auch einen KI-fähigen Marktplatz entwickelt Analyse-Apps zur internen Verwendung durch seine Analysten. Derzeit enthält der Marktplatz 60 Apps, und PwC plant, sie auch für die externe und Kundennutzung freizugeben.

Die sich ständig ändernden finanziellen Bedürfnisse verstehen

Im Finanzdienstleistungssektor hat PwC ein groß angelegtes Modell der lebenslangen Finanz- und Kaufentscheidungen von fast 320 Millionen US-Verbrauchern entwickelt. Diese Informationen wurden durch die Kombination von Daten des U.S. Census Bureau, U.S. Consumer Finance-Daten und Informationen aus mehreren anderen öffentlich zugänglichen und lizenzierten Quellen abgeleitet. Dieser riesige Datensatz namens $ecure wurde von PwC entwickelt und kommerzialisiert und bietet ein realistisches Modell, anhand dessen Finanzdienstleistungsunternehmen die komplexen, mehrjährigen strategischen Entscheidungen der Verbraucher bewerten können. Es erstellt ein Modell von jemandem wie Ihnen sowie welche Finanzprodukte diese Persona wann, wo, warum und von wem gekauft hat. Finanzdienstleistungsunternehmen können diese Daten auch nutzen, um ihre eigenen operativen Entscheidungen in Echtzeit in Sekundenbruchteilen zu validieren.

Die Technologie kann auch Ihr zukünftiges Selbst modellieren, indem sie simuliert, was wahrscheinlich mit Ihrem Jahresabschluss in Bezug auf Einnahmen und Ausgaben sowie Vermögenswerte und Verbindlichkeiten passieren wird. Finanzdienstleistungsunternehmen können Fragen zum Kundenverhalten modellieren, wie etwa „Wie ist ihr Verhalten gegenüber der Nutzung von Kreditkarten, der Nutzung von Krediten, der Nutzung von Versicherungsprodukten?“, „Wie ändert sich das im Laufe der Zeit?“ und „Wie ändert es sich je nach Segment?“. Und nicht nur wie hat es sich verändert, sondern auch „wie wird es sich in Zukunft auf der Grundlage verschiedener Annahmen über die Wirtschaft, über den Markt, über Einzelpersonen verändern?“, sagt Rao. Dies ist ein sehr umfassendes System.



KI: Die Zukunft des Verkehrs vorantreiben

Der Automobilsektor umfasst unzählige aktuelle Anwendungen von KI sowie zukünftige Möglichkeiten, die von der automatisierten Regulierung von Unfallansprüchen über die Bereitstellung von Sicherheitswarnungen für Fahrer bis hin zur letztendlichen Einführung und Verbreitung autonomer Autos reichen. Viele Fahrzeuge sind heute mit Kameras und Sensoren ausgestattet, die Daten liefern, die zur Förderung der Sicherheit verwendet werden können, bemerkt Rao.

Heutzutage sind die meisten Neuwagen mit Sensoren vorne, hinten und an den Seiten sowie mit nach vorne und hinten gerichteten Kameras ausgestattet, sagt er. Viele verwenden diese Sensor- und Kameradaten, um maschinelles Lernen zu entwickeln, das anomale Muster erkennen und Fahrer warnen kann, bevor ein Unfall passiert. Add-on-Safe-Drive-Systeme nutzen nun dieses maschinelle Lernen, um vor Spurverlassen und drohenden Kollisionsrisiken zu warnen.

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Einige Startup-Unternehmen verkaufen beispielsweise eine kostengünstige Videokamera, die ein Fahrer an der Windschutzscheibe eines Autos anbringen kann. Die Kamera nimmt all diese Informationen auf und schaut im Wesentlichen wie der Fahrer durch die Windschutzscheibe, aber sie misst alles: wo die Bäume sind, wo sich der Mensch befindet, der die Straße überquert, sagt Rao. All diese Dinge werden gesammelt, und das System kann Ihnen tatsächlich Anweisungen geben, wie z. B. „Sie fahren zu schnell; hier solltest du langsamer werden“ oder „Achte auf den Fußgänger auf der anderen Seite.“

Adaptive Cruise Control auf Basis von KI-Algorithmen ist eine weitere Funktion, von der Rao glaubt, dass sie sich bald durchsetzen wird. Wenn Sie Ihre Geschwindigkeit auf 70 Meilen pro Stunde einstellen und das Auto vor Ihnen 50 fährt, wenn Sie sich ihm in sicherer Entfernung nähern, werden Sie automatisch langsamer, sagt er. Sie müssen nichts tun. PwC berät Kunden aus der Automobilindustrie – sowohl Hersteller als auch andere Akteure im breiteren Automobil-Ökosystem – dabei, wie sie maschinelles Lernen nutzen können, um Transport und Sicherheit zu verbessern.

Studien zu Wahlbetrug

KI-Systeme werden auch verwendet, um das gesamte automobile Ökosystem der Zukunft zu modellieren. Derzeit erfassen Millionen von intelligenten Agenten oder Bots die individuellen Entscheidungen, die von Verbrauchern, Autoherstellern, Anbietern von Diensten für persönliche Mobilität (z. B. Taxis und Car-Sharing-Betreiber) und anderen Akteuren im Ökosystem getroffen werden. Diese Systeme ermöglichen dann die Modellierung der Kundenakzeptanz von Carsharing oder von autonomen oder elektrischen Fahrzeugen; Sie ermöglichen auch die Modellierung verschiedener Geschäftsmodelle, Werbung und Preisgestaltung für verschiedene Dienste. Im Gegensatz zu typischen Strategiestudien, die einige Go-to-Market (GTM)-Szenarien zu den Wahlmöglichkeiten der Akteure im Ökosystem ausführen, haben diese KI-Systeme mehr als 200.000 GTM-Szenarien durchgeführt, um individuelle und optimale GTM-Szenarien zu entwickeln, um Einnahmen oder Gewinne zu maximieren.

Solche ausgeklügelten KI-Systeme bewegen sich über die aktuellen vorgeschriebenen Modelle hinaus zu erweiterter Intelligenz, die die komplexe menschliche Entscheidungsfindung verbessert. Menschliche Entscheidungen aus der realen Welt wiederum informieren diese KI-Systeme und lehren sie, in Zukunft effektiver zu arbeiten.

Die Fähigkeit, die Ergebnisse einer unbegrenzten Anzahl von Szenarien zu modellieren, ist nach Ansicht von Rao der große Durchbruch moderner KI-Techniken. KI-Systeme beginnen bei null, aber sobald sie eine stetige Ernährung mit Big Data erhalten, können sie beispiellose Ergebnisse projizieren. Es gibt eine immense Chance, KI bei allen Arten der Entscheidungsfindung einzusetzen, sagt Rao.

Dem altmodischen Klischee zufolge werden intelligente Maschinen den Menschen bei der Arbeit ersetzen – und damit Arbeitsplätze stehlen. Aber mit den fortschrittlichen KI-Techniken, die jetzt im Einsatz sind, werden die Arbeitsplätze der Menschen tatsächlich durch die Vielzahl der von der KI gelieferten Informationen bereichert, die sie nutzen können, um im Moment die bestmögliche Wahl zu treffen, sagt Rao. KI verändert bereits unter anderem die Finanzdienstleistungs- und Automobilindustrie, aber Führungskräfte in allen Sektoren sollten sich jetzt darauf vorbereiten und mehr über KI lernen und wie sie sie optimal nutzen können.

Um mehr darüber zu erfahren, welche KI-Technik für Ihr Unternehmen geeignet ist, informieren Sie sich bitte Der Blog zu neuen Technologien von PwC .

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