5. November 2019, 11:08
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Wenn der Computer die Kommunikation verbessert: KI im Marketing

Von der Digitalisierung sind insbesondere Geschäftsprozesse im Marketing, dem Vertrieb sowie im (Kunden-)Service betroffen. Daher setzt bereits fast jedes dritte Finanz- und Versicherungsunternehmen in diesen Unternehmensbereichen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) ein. Tendenz steigend.

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Künstliche Intelligenz übernimmt immer mehr Aufgaben. Bereits jeder dritte Versicherer oder Finanzdienstleister setzt auf KI.

Zu diesen Ergebnissen kommt eine aktuelle Umfrage von Uniserv, einem spezialisierten Anbieter von Lösungen für das Management von Geschäftspartnerdaten. Die Befragung erfolgte unter 154 Entscheidern in mittleren und großen Unternehmen aller Branchen sowie im Banken- und Versicherungssektor in Deutschland.

Bessere Interaktion mit Geschäftspartnern

Die Mehrheit der befragten Banken und Versicherungen (44 Prozent) nutzen KI und ihr Teilgebiet, das maschinelle Lernen (Machine Learning, ML), für die Planung und Steuerung von Marketing- und Vertriebskampagnen.

Auch für die Leadgenerierung und zum Leadmanagement verlassen sich die Befragten auf die smarte Technologie. Darüber hinaus versucht jede dritte Bank oder Versicherung mittels KI das Kundenverhalten und die Kundenloyalität zu analysieren und zu prognostizieren. Ziel ist es, den Kontakt mit Interessenten und Kunden sowie Geschäftspartnern zu verbessern.

Um all diese Ziele zu erreichen, müssen Unternehmen jedoch erst einmal die notwendige Voraussetzung schaffen. Denn Grundlage jedes KI- und ML-Systems sind Daten, anhand derer die Systeme trainiert werden.

Nach Beendigung der Lernphase kann das System verallgemeinern, abstrahieren und auch unbekannte Daten beurteilen. Damit ML-Technologien aber nicht falsch lernen und irrtümliche Prognosen erstellen, ist es kritisch, dass die zugrundliegende Datenbasis absolut fehlerfrei ist – seien es Kunden-, Markt-, Lieferanten- oder Unternehmensdaten. Ohne eine gute Datenbasis kann KI also kaum einen echten Mehrwert liefern. Daten und ihrer Qualität kommt in diesem Kontext eine besondere Rolle zu.

 

Seite 2: Datenqualität entscheidet

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