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So können auch Sie sich für den digitalen Paradigmenwechsel im Bereich Financial Services wappnen.

Im Portfoliomanagement, beim algorithmischen Handel, für Betrugserkennung sowie Prüfung von Kredit- und Versicherungsverträgen kommt KI in der Finanzwirtschaft heute schon vielfach zum Einsatz.

Die Logistikbranche wird und muss sich im Zuge der Digitalisierung umfassend verändern. Prozesse werden mit Hilfe von neuen Technologien wie RFID, Beacons oder Pick-by-Solutions revolutioniert.

Künstliche Intelligenz bietet die Möglichkeit, aus enormen ungeordneten Datenmengen relevante Informationen zu extrahieren und diese in Form von Wissen zu generalisieren. Die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz sind enorm vielfältig, sodass Unternehmen und Organisationen vor der Herausforderung stehen, den spezifischen Nutzen für sich zu identifizieren.

Ob künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder Deep Learning, in der Praxis werden diese Begriffe häufig als Synonyme verwendet. Dabei besitzen die drei Begrifflichkeiten große Unterschiede in ihrer Bedeutung und stehen in einer strikten Hierarchie zueinander. Die künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für alle Methoden und Technologien, die ein intelligentes Verhalten vorweisen. Das maschinelle Lernen ist dabei ein Teilgebiet der KI, welches eine Vielzahl an (Lern-)Methoden basierend auf der mathematischen Optimierung und Statistik umfasst. Deep Learning wiederum ist ein spezieller Teilbereich des maschinellen Lernens, der versucht, die statistischen Korrelationen in den Daten durch künstliche neuronale Netze abzubilden.

Daten werden immer mehr zur universellen Sprache – und Unternehmen, die sie beherrschen, werden erfolgreich sein.