Digitalisierung

Machine Learning

Machine Learning, kurz ML, wird im deutschsprachigen Raum auch als maschinelles Lernen bezeichnet. Es handelt sich um einen Schwerpunkt innerhalb der KI-Forschung (künstliche Intelligenz), die ihrerseits ein Teilgebiet der Informatik ist.

Was bietet Machine Learning?

Die Methode zur Datenanalyse wird vor allem genutzt, um möglichst präzise Prognosen zu ermöglichen. Dafür erhält ein Rechner alle verfügbaren Informationen, auf deren Basis dann verschiedene Analysemodelle erstellt werden. Maschinelles Lernen versetzt KI also in die Lage, anhand von Daten bestimmte Muster zu erkennen und mithilfe der statistischen Datenauswertung dem Menschen Empfehlungen zu geben.

Kurz gesagt: Beim Machine Learning werden aus Daten Erfahrungen gesammelt und darüber Wissen generiert.

Warum ist Machine Learning sinnvoll?

Der Mensch hat begrenzte kognitive Ressourcen, um Datensätze selbst auszuwerten. Je mehr Daten zu einem Thema vorliegen, desto sinnvoller ist es, mittels KI und Analysemodellen eine Prognose zu entwickeln. Ein Algorithmus nutzt zudem ausschließlich die ihm vorgegebenen Daten, sodass subjektive Empfindungen wegfallen.

Wo kommt Machine Learning zum Einsatz?

Muster aus Daten zu erkennen ist in fast allen Bereichen wichtig. In der digitalen Welt wächst die verfügbare Datenmenge, und das maschinelle Lernen nutzt mit immer besserer Rechenleistung diese Daten unter anderem für Forschung, Marketing und Geschäftsbeziehungen.

Mit Blick auf das Forderungsmanagement kann Machine Learning zum Beispiel eingesetzt werden, um bei Bestandskunden subtile Veränderungen in der Zahlungsmoral und Zahlungsfähigkeit sichtbar zu machen. Zudem kann eine Chancen-Risiko-Analyse bei Neukunden die künftige Zusammenarbeit prognostizieren.