In vielen Projekten mit starkem fachlichen Bezug starten Unternehmen oft bei null: Anforderungen werden komplett neu entwickelt und in der Umsetzung wird versucht, diese möglichst genau umzusetzen. Dies kann schon die Bereitschaft, mit Projekten zu beginnen, beeinflussen und die Umsetzung wird dadurch nicht nur individuell, sondern auch umfangreich. In AI oder Data Science Projekten ist das nicht anders und oft wird dieser Ansatz zu einer hohen Einstiegshürde.
IBM Cloud Pak for Data Accelerator
Schnelle Umsetzung von Use Cases & Anwendungsfällen in Cloud Pak for Data durch IBM Akzeleratoren (Accelerators).
Problem
Stark fachlich geprägte Neuprojekte
Cloud Pak for Data durch IBM Akzeleratoren
Akzeleratoren zum schnellen Projekteinstieg
Zum schnellen Einstieg in bestimmte Use Cases, konkret für bestimmte Geschäftsbereiche oder Branchen, bietet IBM auf Basis der Lösung „Cloud Pak for Data“ sogenannte Akzeleratoren an. Sie dienen als Vorlage für die Projektentwicklung und können dadurch die Umsetzung dieser Use Cases deutlich beschleunigen. Die Plattform selbst bringt alle notwendigen Funktionen für alle Arten von Analyticsprojekten mit, die Akzeleratoren den entsprechenden Inhalt.
Zusammen mit unserer vollumfänglichen Cloud Pak for Data Test- und Demoplattform können wir die Funktionalität der Plattform im Zusammenspiel mit den Akzeleratoren interessierten Kunde darstellen. Dies ist mit den für den Anwendungsfall verfügbaren Demodaten möglich. Nach Absprache können wir in enger Zusammenarbeit mit Ihnen den Anwendungsfall für Sie anpassen, Ihre Daten einspielen und so den echten Mehrwert des schnellen Projekteinstiegs durch die Kombination „IBM AI Plattform“ und Akzeleratoren erlebbar machen.
IBM Akzeleratoren für diese Geschäftsbereiche und Branche
Es stehen insgesamt über 40 Anwendungsfälle zur Verfügung. Auf Anfrage können wir jeden Akzelerator in unserer Plattform bereitstellen:
-
Allgemein:
Staff Optimization: Personaleinsatz steuern mit mathematischer Optimierung Contact Center Insights: Einsichten mittels AI auf strukturierte und unstrukturierte Daten -
Energieversorger und -Dienstleister:
Energy Demand Planning: Unterstützung der Planung mit mathematischer Optimierung Payment Risk Predicition: Mittels Data Science potenziell säumige Kunden identifizieren Attrition Prediction: Mittels Data Science Kandidaten für Kundenprogramme identifizieren -
Versicherungen
Claims Leakage: Optimierung von Schadensauszahlungen Loss Estimation: Nutzung von (Satelliten-)Bildern zur AI gestützter Schadenabschätzung nach Naturkatastrophen Reduce Weather Risks: Nutzung von Wetterdaten zur Früherkennung von schwerwiegenden Wetterereignisse
Lernen Sie die einzelnen Acceleratoren und deren Use Cases kennen:
Staffing Optimization:
Herausforderungen
- Ermittlung des benötigten Personals wurde in der Vergangenheit oft an die lokalen Manager delegiert
- Reduktion möglicher Überhänge durch angepasste Personalplanung
- Personal muss trotzdem dem Kunden einen guten Service liefern
Lösung
- Optimierung der Personalstärke durch Ermittlung der besten Verteilung von Personal pro Fläche/Einsatzort/Maschine usw.
Contact Center Insights:
Herausforderung
- Kundenfragen und -beschwerden erreichen das Unternehmen auf diversen, nicht-verbundenen Kanälen
- Kundenanfragen und -beschwerden bezüglich Dienstleistungen und Produkten werden auf unterschiedlichen Wegen und Formaten, inklusive Text und Stimme, übermittelt
- Das manuelle Verständnis von Inhalten, Beziehungen und Mustern ist aufwändig, langsam und teuer
Lösung
- AI-gestütztes Verständnis der Kundenanfragen über Grenzen von Kanal, Format und Zeit hinweg
Energy Demand Planning
Herausforderung
- Die Herstellung von zu viel Energie verschwendet wertvoll Ressourcen, zu wenig kann Blackouts verursachen
- Insbesondere die genaue Vorhersage von Erträgen aus erneuerbaren Energien ist problematisch
Lösung
- Kombination aus herkömmlich getrennten Prozessen für Forecast, Optimierung und Planung in eine einheitliche, integrierte Lösung
- Vordefinierte, erprobte Algorithmen mit sehr guter Vorhersagegenauigkeit
Payment Risk Prediction
Herausforderung
- Späte oder ausgefallenen Zahlungen beeinflussen die finanzielle Gesundheit des Unternehmens
- Verständnis für die Zusammenhänge von ausbleibenden Zahlungen kann helfen, diese zu vermeiden
- Professionelle Kunden erwarten 360° Sicht auf den Kunden
Lösung
- Identifikation der Kunden, mit der Möglichkeit, rechtzeitig Maßnahmen einzuleiten
Attrition Prediction
Herausforderung
- In deregulierten Märkten haben es neue Player schwer, die richtigen, wechselwilligen Kunden zu identifizieren
- Einen neuen Kunden zu akquirieren vs. einen existierenden Kunden zu halten, ist ca. sechsmal teurer
Lösung
- Identifikation wechselwilliger Kunden
- Verständnis für AI-Modell verbessern, um Genauigkeit zu erhöhen
Claims Leakage
Herausforderung
- Nicht eingeforderte Schadenssummen sind ein Problem in der Versicherungsindustrie
- Ineffiziente Prozesse kosten Versicherungen weltweit 30 Mrd.$
Lösung
- Eine Reduzierung von Leakage kann typischerweise 5-10 Prozent der Schadenkosten senken
- Zusammenhänge in Schadendaten können Hinweise bringen, welche Schäden potenziell nicht optimal abgewickelt werden
Loss Estimation
Herausforderung
- Zunehmende Menge an Großschäden
- Schwierige Abschätzung der Schäden und damit der Schadenssumme
Lösung
- AI-gestützte Analyse von Satellitenbilder (vorher-nachher)
- Automatische Erkennung von Schäden
- Automatische Berechnung der Schadenhöhe auf Basis von Annahmen
Reduce Weather Risks
Herausforderung
- Nach Großschäden, z. B. Naturkatastrophen, liegen viele Daten in unterschiedlichen Formen und Formaten vor, die zur Analyse genutzt werden müssen
Lösung
- Plattform zur Analyse, Visualisierung und Vorhersage unterschiedlichster Daten in beliebiger Menge und Struktur
Wir sind für Sie da.
Von der vagen Idee zum Use Case
AI und Analytics Projekte leben von der vagen Idee einer Einsatzmöglichkeit. Durch die fertigen Akzeleratoren und unsere Erfahrung werden wir zusammen schneller Möglichkeiten und Use Cases identifizieren, die potentiell einen Mehrwert für Ihr Unternehmen erzeugen.
Schneller vom Use Case zum Projekt
Durch die vorgefertigten Akzeleratoren können Sie in kurzer Zeit einen Ausblick auf Ihre Lösung bekommen.
„MVP“ – Minimum Viable Product ohne Infrastruktur
Unsere Erfahrung, IBM vorgefertigten Komponenten auf unserer Plattform und Ihren Daten: Mit dieser Kombination erstellen wir zusammen ein bereits wertstiftendes Projekt ohne Aufwände für Infrastruktur.
Nehmen Sie jetzt Kontakt zu uns auf!
Gerne beraten wir Sie in einem unverbindlichen Gespräch und zeigen Ihnen die Potenziale und Einsatzmöglichkeiten des IBM Cloud Pak for Data Acceleratoren für Ihr Unternehmen auf. Hinterlassen Sie einfach Ihre Kontaktdaten und wir melden uns dann schnellstmöglich bei Ihnen.
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