Flexible Kommunikation passgenau für die Zielgruppe

Ein gutes Forderungsmanagement bringt drei Ziele in Einklang: Es optimiert die Zahlungsbereitschaft und damit die Realisierung, reduziert die Prozesskosten und erhält die Kundenbindung. Die Herausforderung ist, dass diese Ziele teilweise im Konflikt stehen, in einem dynamischen Kontext stehen und Unternehmen heute mit Kunden konfrontiert werden, die unterschiedliche Ansprüche haben. Dies ist eine ideale Aufgabe für Künstliche Intelligenz.

 

Künstliche Intelligenz steuert Parameter wie die Uhrzeit und den Kanal der Kundenkommunikation

Stets geht es darum, passgenaue und individuelle Entscheidungen für einen Kunden zu treffen. Daher steuert die Technologie Entscheidungen zu unterschiedlichen Maßnahmen und Inhalten im Kommunikationsprozess auf Basis der KI. Diese ist vollautomatisiert und selbstlernend. Hierbei bestimmt der Kunde über den Einfluss der KI und welche Parameter über diese gesteuert werden.

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Maschinelles Lernen als zentrales Element der Software-Plattform

collectAI setzt Machine-Learning-Algorithmen aus dem Bereich des “Deep Learnings” ein.


Überblick über die Entwicklung von “Künstlicher Intelligenz” sowie deren Teilbereiche “Machine Learning” und “Deep Learning”.

Warum Deep Learning?

  • Anders als beim “klassischen” Machine Learning lernt die Maschine eigenständig und menschliches Zutun erfolgt nur durch das Bereitstellen der Informationen, keine Interpretation dieser.
  • Deep Learning nutzt neuronale Netze, bei denen das Wissen implizit ist. Ein zu erwartendes Verhalten wird dabei zwar antrainiert, jedoch werden keine Details für gefundene Lösungen vorgegeben.
  • Deep Learning versteht komplexe Zusammenhänge ohne konkrete Vorkenntnisse – das führt auch dazu, dass keine Vorab-Interpretation (“bias”) entsteht. Ein Beispiel in Anlehnung an unsere Grafik: Soll die Maschine eine Katze erkennen, so sagt man ihr nicht explizit: “So sieht die Katze aus“, sondern die Maschine sammelt Wissen, dass es ihr ermöglicht, selbständig eine Katze zu identifizieren.
  • Daraus ergeben sich spannende Anwendungsfälle für Deep Learning in den Bereich Gesichtserkennung, Objekterkennung sowie Spracherkennung.

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