Künstliche Intelligenz – Schlüsseltechnologien für die Finanzbranche

Von Robotern in der Fabrikhalle bis hin zur Entscheidungsfindung in Investmentbanken – Technologie hat den Finanzdienstleistungssektor schon immer angetrieben. John McCarthy prägte 1956 erstmals den Begriff der künstlichen Intelligenz, doch für viele wird dieses Konzept aus der Welt der Science-Fiction erst heute zur Realität.

Das Potenzial dieser Technologie hat Milliarden von Dollar in die Forschung und Entwicklung auf der ganzen Welt fließen lassen; es gibt jedoch keine eindeutigen Beispiele oder Benchmarks, die uns genau zeigen, wo wir in Bezug auf die Fähigkeit von Maschinen, wie Menschen zu denken, am Ende stehen könnten.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wichtiges Instrument im Finanzsektor. KI umfasst alles, von Chatbot-Assistenten bis hin zu neuen Systemen und Werkzeugen zur schnellen Aufdeckung von Betrug. Darüber hinaus können KI-Tools zur Verbesserung der Aufgabenautomatisierung in der Finanzbranche eingesetzt werden und so zur Effizienzsteigerung beitragen. Auch wenn KI viele offensichtliche Vorteile bietet, muss man sich darüber im Klaren sein, dass auch heute noch ein großer Teil der manuellen Verfahren einer Bank manuell durchgeführt wird.

Wie man die ML-Entwicklung mit vortrainierten Datenmodellen beschleunigt

Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wie autonome Systeme, Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und prädiktive Analysen werden alle durch maschinelles Lernen (ML) durchgeführt. In diesen Szenarien hilft ML dabei, Daten in der Wertschöpfungskette von der Informationsebene auf die Wissensebene zu bringen.

Die meisten intelligenten Systeme, mit denen Sie heute zu tun haben, wurden wahrscheinlich mit Hilfe des überwachten Lernens entwickelt. Beim überwachten Lernen geht es darum, ML-Modelle von Grund auf zu erstellen. Dieser Ansatz ist jedoch nicht immer der beste. Viele KI- und ML-Projekte scheitern an fehlenden Ressourcen und natürlich an einem Mangel von nützlichen KI-Trainingsdatensätzen.

Überwachtes Lernen erfordert viel Zeit, Geld und erheblichen menschlichen Einsatz, damit es funktioniert. Deshalb ist es für Unternehmen wichtig, praktikable Alternativen zum überwachten Lernen zu finden. Während es viele Jahre lang keine Möglichkeit gab, dieses Problem zu umgehen, haben ML-Ingenieure kürzlich neue Wege zur Optimierung von ML-Modellen gefunden.

Die begehrtesten Jobs im Online-Marketing

Das Internet ist heute so selbstverständlich wie nie zuvor – bedenkt man, dass Google gerade etwas mehr als 20 Jahre alt ist eine bemerkenswerte Entwicklung. Auch die Millionen Jobs, die rund um das Internet entstanden sind, tragen dessen Bedeutung in die Gesellschaft. Besonders das Online-Marketing spielt bei der Entwicklung des Webs eine wichtige Rolle und durch die immer weiter steigende Vernetzung ist das Potential für eine Karriere im Online-Marketing groß. Aber welche Jobs sind besonders begehrt? Und welche sind es in Zukunft? Wie bereitet man eine Karriere im Online-Marketing vor und welche Inhalte begegnen einem?

Die 5 häufigsten Fehler bei Trainingsdaten und wie man sie vermeidet

Bei der herkömmlichen Softwareentwicklung ist der Code der wichtigste Teil des Computerprogramms. Im Gegensatz dazu sind bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) die KI-Trainingsdaten entscheidend. Das liegt daran, dass KI-Trainingsdatenmodelle komplexe und mehrstufige Prozessschritte umfassen, die intelligente Algorithmen erlernen müssen, um Aufgaben erfolgreich durchzuführen.

In diesem Szenario kann ein kleiner Fehler, den Sie heute beim Training machen, dazu führen, dass Ihr Datenmodell nicht mehr funktioniert. Das kann katastrophale Folgen haben, wenn man sich die Anwendungsbereiche genauer betrachtet – zum Beispiel schlechte Entscheidungen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und natürlich bei selbstfahrenden Autos.

Auf welche Fehler bei den Trainingsdaten sollte man also achten, und welche Schritte können Sie unternehmen, um sie zu vermeiden? Schauen wir uns die fünf gravierendsten Datenfehler an und wie wir sie vermeiden können.

Emotionserkennung – Wie Computer unsere Gefühle durchschauen

Die Emotionserkennung ist ein Prozess zur Erkennung von Gefühlen auf der Grundlage von Bildern, Videos, Audio und Text mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI). In diesem Szenario kann die Technologie zur Emotionserkennung Daten aus verschiedenen Quellen wie Fotos, Audioaufnahmen, Videos, Echtzeitgesprächen und Dokumentationen für die Stimmungsanalyse verwenden.

In den letzten Jahren ist die Emotionserkennung immer beliebter geworden. Der weltweite Markt für die Erkennung von Emotionen wird bis 2026 voraussichtlich auf 37,1 Mrd. USD anwachsen.

Als Teil der Technologiefamilie des „Affective Computing“ besteht das Hauptziel darin, Computern oder Maschinen bei der Interpretation menschlicher Emotionen und affektiver Zustände zu helfen, indem sie nonverbale Kommunikationsformen wie Mimik, Satzbau, Sprachgebrauch und mehr untersuchen.

Künstliche Intelligenz – Stimmungsanalyse mit NLP

Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in unser tägliches Leben. Vom Google Assistant bis zu Apples Siri können wir mit Computern, Smartphones und anderen Geräten interagieren und kommunizieren, als wären sie Menschen.

Ein Computer konnte bisher einfache Fragen beantworten und darauf reagieren, aber die jüngsten Innovationen ermöglichen es auch, menschliche Gefühle zu lernen, zu interpretieren und zu verstehen.
Eine der neuesten Anwendungen der künstlichen Intelligenz ist die Stimmungsanalyse mittels natürlicher Sprachverarbeitung (NLP).

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Tagebuchstudien – wertvolle Insights für das Marketing

Echte Wahrheiten stehen nur in Tagebüchern. Die moderne Marktforschung macht sich diese alte Weisheit zunutze. Ein Tagebuch, das sich auf den Gebrauch eines Geräts, einer App oder einer Software bezieht, liefert wertvolle Insights für das Marketing. Wie funktionieren Tagebuchstudien und was macht sie so erfolgreich?

Anwendungen von Deep Learning für Computer Vision

Bildverarbeitungstechnologien, die auf Deep Learning (DL) basieren, bieten branchenübergreifend einen echten Mehrwert. Solche intelligenten Technologien gibt es schon seit einigen Jahren, aber jetzt werden sie endlich erwachsen und gewinnen an Bedeutung.

In der Tat ist es gerade die Computer Vision, die selbstfahrende Autos überhaupt erst möglich macht. Es gibt jedoch eine Vielzahl von weiteren Möglichkeiten und Anwendungsfällen der Computer Vision, darunter auch die Verbesserung des menschlichen Sehvermögens.

Künstliche Intelligenz zur effizienten Unterstützung bei Übersetzungsarbeiten

Künstliche Intelligenz (KI) wird ein immer wichtigerer Teil unseres Lebens. Ob in unserem Zuhause mit intelligenten Lautsprechern und Automatisierung oder in der Geschäftswelt, ihr Einfluss auf unser Leben ist nicht von der Hand zu weisen.

Doch während die Vorteile der KI auf der Hand liegen, war der Einsatz der Technologie bei der Sprachübersetzung in der Vergangenheit schwierig, wenn nicht gar unmöglich. Sprachübersetzung ist ein Bereich, der schon immer menschliches Eingreifen erfordert hat. Es gibt einfach zu viele Nuancen in der Sprache, als dass eine Maschine sie ohne ein umfangreiches Training, das meist in mühsamer Handarbeit erfolgt, verstehen könnte.

In den letzten Jahren hat sich diese Situation geändert. Mit neueren Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der Entwicklung neuronaler Netze ist diese einst schwierige Aufgabe nun viel leichter zu bewältigen.

Objekterkennung und -Segmentierung

In den letzten Jahren hat sich die Entwicklung im Bereich der Objekterkennung und -segmentierung erheblich beschleunigt. Heute können intelligente Algorithmen unzählige einzelne Objekte in einem Video oder einem Bild finden und klassifizieren. Obwohl dies für Maschinen anfänglich unglaublich schwierig war, gehört es heute zum Alltag.

Sowohl die Objekterkennung als auch die -segmentierung werden durch künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) unterstützt. In diesem Szenario können Convolutional Neural Networks (zu dt. „faltendes neuronales Netzwerk“) die Klasse, zu der jedes Objekt in einem Bild gehört, lokalisieren und identifizieren.

Es hat sich auch zu weit mehr als einem intelligenten Algorithmus entwickelt, der Objekte, auf in einer Datenbank gespeicherten Fotos, erkennen kann. Der Algorithmus kann heute auch Objekte in Echtzeit finden und klassifizieren, um Technologien wie selbstfahrende autonome Fahrzeuge und mehr zu ermöglichen.