Flexible Kommunikation passgenau für die Zielgruppe

Ein gutes Forderungsmanagement tariert drei Ziele flexibel aus. Es gilt, die Zahlungsbereitschaft sowie die Realisierung zu optimieren. Gleichzeitig sind der Kundenerhalt sowie die Senkung der Prozesskosten relevant. Die Ziele stehen teilweise im Konflikt, da sie dynamisch sind und von der Zielgruppe abhängen. Jeder Kunde hat unterschiedliche Ansprüche und bringt damit neue Herausforderungen. Künstliche Intelligenz hilft bei der flexiblen Steuerung. collectAI setzt hier den Bereich Deep Learning aus dem Maschinellen Lernen ein.

 

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. Der Geschäftskunde bestimmt selbst über den Einfluss der KI und die Steuerung der Parameter. Eingesetzt werden kann die KI für die Häufigkeit, die Inhalte, den Zahlplan, Fallback-Strategien, die Zeit, den Kommunikationskanal, die Bezahlmethoden und die Kosten:

Sehen Sie in einer Live Demo, wie wir Forderungen effizienter gestalten. Melden Sie sich bei uns!

Telefonisch während der Geschäftszeiten unter

+49 40 228 654 16

jederzeit per E-Mail

info@collect.ai

sowie über unser Kontaktformular

Zum Kontaktformular

Maschinelles Lernen – Deep Learning – 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.

Kontakt

Wir gestalten Ihre Forderungen effizienter: Vereinbaren Sie einen Termin für eine kostenlose Beratung.

Vielen Dank für Ihre Anfrage, wir melden uns in Kürze bei Ihnen!

 

Anschrift:

collectAI GmbH

Am Sandtorkai 50

20457 Hamburg

Was unsere Kunden sagen