Artificial intelligence
Innovation nimmt mit AI Gestalt an
Unser Hauptfokus bei Betacom liegt auf den neuen Technologien der Künstlichen Intelligenz, die unsere Art zu leben, zu arbeiten und zu kommunizieren revolutionieren.
Heute ist KI nicht mehr nur ein futuristisches Versprechen, sondern eine konkrete Realität, die Geschäftsprozesse verbessert, Ressourcen optimiert und die User Experience steigert.
Zu den fortschrittlichsten Lösungen gehören:
Machine Learning: Systeme, die aus Daten lernen, autonome Entscheidungen treffen und sich kontinuierlich verbessern.
Natural Language Processing (NLP): KI, die menschliche Sprache versteht, interpretiert und generiert – etwa in Chatbots, virtuellen Assistenten oder automatischen Übersetzern.
Computer Vision: Die Analyse und Interpretation von Bildern und Videos durch intelligente Systeme.
Deep Learning: Komplexe Modelle, inspiriert vom menschlichen Gehirn – eingesetzt z. B. für Spracherkennung, medizinische Diagnosen, autonomes Fahren und vieles mehr.
Generative KI: Technologien wie sprach- und bildbasierte Modelle, die in Echtzeit originelle Inhalte erzeugen.
Diese Technologien ermöglichen die Automatisierung komplexer Prozesse, die Erkennung von Anomalien, die Vorhersage von Verhalten, die Unterstützung bei Geschäftsentscheidungen sowie die Schaffung neuer Wachstumschancen.
Künstliche Intelligenz ist heute ein strategisches Instrument, das Effizienz steigert, Kosten senkt und Innovation in allen Branchen vorantreibt.
Der Einsatz von KI in verschiedenen Branchen
Fertigung / Industrie 4.0–5.0:
In der Industrie gibt es zahlreiche Anwendungsfälle für Computer Vision. Dazu zählen beispielsweise die Bildanalyse zur Verbesserung der Arbeitssicherheit, zur Identifizierung von Problemen in Produktionsprozessen sowie zur Risikobewertung für Mitarbeitende am Arbeitsplatz – ebenso wie die Erkennung von Produktionsfehlern.
Auch Machine-Learning-Algorithmen kommen häufig zum Einsatz, etwa in der vorausschauenden Wartung, um vorherzusagen, wann bestimmte Maschinen ausfallen könnten.
Fintech / Bankenwesen:
Im Bankensektor werden Computer-Vision-Algorithmen seltener verwendet. Stattdessen setzt man typischerweise auf Machine Learning und Business Intelligence, um Bankdaten zu analysieren und Erkenntnisse über interne Abläufe, Kundensegmentierung, Betrugserkennung und Kreditrisikobewertung zu gewinnen.
Da Bankdaten oft sehr komplex sind, gibt es spezialisierte Data-Engineering-Teams, die diese Daten für andere Bereiche nutzbar machen.
Insurtech / Versicherungswesen:
Im Versicherungssektor gibt es zahlreiche Anwendungsfälle, wobei Machine-Learning-Algorithmen häufig zur Betrugserkennung und Kundenanalyse eingesetzt werden. Dieser Ansatz hilft dabei, potenziell verdächtige Fälle zu identifizieren und personalisierte Policen für unterschiedliche Kundengruppen anzubieten. Auch hier ist ein effizientes Datenmanagement entscheidend – weshalb die Rolle des Data Engineers unverzichtbar ist.
Immobilienbranche:
Basierend auf einem proprietären generativen, prädiktiven, präskriptiven und analytischen Algorithmus umfasst diese Lösung eine Reihe intelligenter Tools für Immobilienakteure – vereinheitlicht und als Teil einer All-in-One-Suite –, die Back-End-Aktivitäten automatisieren und die Generierung von Leads ermöglichen, die perfekt zu den jeweiligen Immobilien passen.