Künstliche Intelligenz bei IBM – Cognitive Computing und IBM Watson

Im Rahmen der fünften Werkstattwoche war Nicole Roik, Executive IT Architect bei der IBM Deutschland GmbH, im Insurance Innovation Lab zu Gast. In ihrem Vortrag erläuterte sie den Paradigmenwechsel in der digitalen Welt aus Sicht der Unternehmen sowie der Nutzer und gewährte einen Einblick in die Arbeitsweise der Watson Technologie. Außerdem stellte Roik Möglichkeiten und Chancen für die Anwendung der Technologie Künstliche Intelligenz (KI) in der Assekuranz anhand aktueller Beispiele vor.

Wieso Künstliche Intelligenz?

Traditionelle Wertschöpfungsketten verändern sich durch digitale Technologien massiv, neue Marktteilnehmer tauchen auf und verschärfen den Wettbewerb. Die Disruption im Taxi- und Hotelmarkt durch UBER und Airbnb sind weithin bekannt. Es entstehen neue Ökosysteme, die traditionelle Industrien bedrohen und diese im schlimmsten Fall verdrängen. Diese Prozesse verändern den Markt massiv und führen zu fundamentalen Einschnitten in den traditionellen wirtschaftlichen Abläufen. Kunden stehen bei diesen neuen Marktteilnehmern im Mittelpunkt, was diese dann auch von den traditionellen Industrien erwarten. „Das, was die Verkäuferin vom Tante-Emma-Laden früher über den Kunden wusste, müssen Unternehmen heute digital nachstellen und erzeugen“, so Roik. Die Expertin ist sich sicher, dass Nutzer ein menschenähnliches Empfehlungserlebnis digital erfahren wollen. Dieser Bedarf kann zum Beispiel durch kognitive Technologien gedeckt werden.

Interne, externe und neue Datentypen (Quelle: IBM, 2017)

Interne, externe und neue Datentypen (Quelle: IBM, 2017)

Diese erlauben zum Beispiel einen maschinen-geführten Dialog mit dem Kunden in natürlicher Sprache, der auf seine Stimmung (Tone Analyzer) und seinen Charakter (Personality Insight) abgestimmt ist.

Die grundlegende Basis für ein solches individualisiertes Kundenerlebnis – auch in der Versicherungswirtschaft – ist die Nutzung von unterschiedlichen Datenquellen. Hier können nicht nur Stammdaten aus Bestandssystemen genutzt werden, sondern auch unstrukturierte Daten, wie Briefe, Bilder und Videos, aber auch externe Daten der sozialen Medien und von Sensoren.

Was zeichnet kognitive Technologien aus?

Es gibt drei wesentliche Charakteristika, die für kognitive Technologien entscheidend sind: die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Erzeugung und Bewertung von Hypothesen und das Lernen durch Rückkopplung. Um Kognition als die Art, wie wir denken zu erkennen und zu erlernen, folgen die Watson Services von IBM vier Schritten: beobachten, interpretieren, evaluieren und entscheiden. KI kommt der menschlichen Intelligenz laut der Expertin bereits sehr nahe. So sind Maschinen laut Roik in Sachen Mustererkennung dem Menschen in Schnelligkeit überlegen, Wissen wo Wissen ist nutzen wir täglich mehrfach mit dem Aufrufen von Google. Auch die Vorurteilsfreiheit und die unbegrenzten Ressourcen (also das Arbeiten rund um die Uhr) werden als Vorteil von intelligenten Maschinen gegenüber Menschen genannt. In den Bereichen Kreativität, Vernunft, Moral oder Abstraktion sind die Fähigkeiten des Menschen jedoch (noch) gefragt. Ziel von IBM sei es jedoch, nicht den Menschen durch eine Maschine zu ersetzen, sondern vielmehr die menschliche Intelligenz zu erweitern und zu unterstützen.

Anwendungsgebiete von Watson

IBM bietet Nutzern mit Watson die Möglichkeit, eine eigene Künstliche Intelligenz aufzubauen. Dafür werden verschiedene Services aus drei Anwendungsbereichen angeboten:

  1. Optimierter Betrieb: Eine Maschine wird trainiert, sodass sie Mitarbeitern die Arbeit bei verschiedenen Prozessen erleichtert.

Beispiel: Kognitive Texterkennung – Eine Maschine kann in E-Mails erkennen, ob es sich um eine Beschwerde oder Unmutsäußerung handelt.

  1. Befähigte Berater: Anwendungen für Mitarbeiter, die sie befähigt, bestimmte Prozesse besser auszuführen

Beispiel: Bilderkennung zur Identifizierung eines Schadens / Ein Call-Center-Mitarbeiter wird in Echtzeit mit Informationen für ein Beratungsgespräch ausgestattet und kann so individuell auf den Kunden eingehen und ihm personalisierte Empfehlungen geben.

  1. Transformation mit Kundeninteraktion: Virtuelle Agenten stehen im Kundenkontakt und beraten über Web oder Mobile

Beispiel: Chat-Funktion zur Buchung von Reisens

Anwendungsbereiche von Watson (Quelle: IBM, 2017)

Anwendungsbereiche von Watson (Quelle: IBM, 2017)

Watson in der Assekuranz

Wie lässt sich Watson konkret in der Praxis anwenden und wie aufwendig ist es, eine Maschine zu trainieren? Zum Abschluss des Vortrags von Nicole Roik wurde rege über die Anwendbarkeit der vorgestellten Optionen diskutiert. Besonders interessant schien für die Teilnehmer an der Werkstattwoche die Kombination aus verschiedenen Bausteinen, wie beispielsweise Chatbots und Bilderkennung zu sein. So können Prozesse sowohl für Versicherer als auch für Kunden erheblich erleichtert werden. Kritisch gesehen wurde allerdings, dass Kunden in Bezug auf Versicherungen und die Freigabe von Daten sehr sensibel sind. Besonders der moralische Konflikt wurde von den Teilnehmern immer wieder thematisiert.

Autorin: Lilli Staack

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