Veröffentlichungen

Datenqualität beeinflusst Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz als Game Changer im Kundendatenmanagement - Fraunhofer Studie

 

Laut der aktuellen Studie‚KI im Kundendatenmanagement‘ des Fraunhofer IAO eröffnet der Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) Innovationschancen in vier Bereichen. Neben dem Anpassen der Strategie, dem Unterstützen operativer Maßnahmen und dem Optimieren der Customer Experience gehört vor allem auch das Steigern der Datenqualität dazu. Je höher die Qualität von Daten, desto effektiver können Methoden der KI eingesetzt werden. Im Umkehrschluss bedeutet das: „Garbage in, garbage out“. 


Jetzt kostenlos die Studie lesen.

 

Künstliche Intelligenz als Game Changer im Kundendatenmanagement - Fraunhofer Studie


Die Digitalisierung sorgt für schnell steigende Datenmengen. Das betrifft insbesondere die Kategorie der Kundendaten. Speziell diese Daten bilden die Währung für meist kostenlose Dienste. Je größer die Menge an Daten wird, desto unbeherrschbarer werden die Daten. Auch das in den Daten enthaltene Wissen kann so gut wie nicht mehr geborgen werden. Ohne technologische Hilfe geht es praktisch nicht mehr.  


Daten steigen im Wert 


Dabei werden Daten immer wertvoller, weil sie in der digitalen Welt praktisch das Einzige sind, das Unternehmen von ihren Kunden haben; der persönliche Kontakt fehlt. Ein professionelles Kundendatenmanagement wird notwendig, in dem Daten als Asset begriffen werden. Die ständige Optimierung der Daten wird in einem kontinuierlichen Prozess abgebildet. 

In diesem Kontext gewinnen im Kundendatenmanagement auch Methoden der Künstlichen Intelligenz wie zum Beispiel das Maschinelle Lernen rasant an Bedeutung. Sie helfen bei verschiedensten Aufgaben des Kundendatenmanagements, z. B. Daten zu analysieren, um das enthaltene Wissen zu erschließen, oder daraus Entscheidungen zu treffen sowie neue Geschäftsmodelle abzuleiten. Nicht zuletzt ist KI notwendig, um die nächsten Stufen der Datenevolution zu erreichen. Doch dafür braucht es zuerst Daten von höchster Qualität. Vor diesem Hintergrund hat Uniserv, Experte für das Management von Kundendaten auf Basis qualitativ hochwertiger Daten, auch diese Studie gemeinsam mit weiteren Unternehmen unterstützt.  


Künstliche Intelligenz braucht hohe Datenqualität 


Gerade wenn KI mit Trainingsdaten angelernt wird, sind qualitativ hochwertige Daten entscheidend, damit die KI richtig lernt. So hilft die KI, die Qualität von Daten zu verbessern. Aber auch die Qualität von Daten hilft, die KI zu verbessern. Anstatt Künstliche Intelligenz also mehr oder weniger sinnvoll mit Daten zu trainieren, ist es zielführend, qualitativ hochwertige Daten für das Anlernen der KI einzusetzen. Und die KI wiederum für das Optimieren von Daten zu nutzen. Das Eine bedingt das Andere. Dies ist insbesondere im Kundendatenumfeld wichtig. Denn nutzbare Kundendaten sind je nach Anwendungsfall oft rar und daher von großem Wert. 

Insofern ist, das bestätigt die vorliegende Studie, eine hochwertige Datenqualität auch der Schlüssel, um Geschäftsstrategien anzupassen, z. B. mit dem Einführen digitaler Geschäftsmodelle, oder auch operative Maßnahmen, beispielsweise durch Prozessautomatisierung, zu unterstützen, und mittels umfassender Kundenkenntnis die Customer Experience zu verbessern. 


1 Studie ‚KI im Kundendatenmanagement‘, Einblicke in Anwendungsmöglichkeiten, Patrick Stern, Elisabeth Büllesfeld, Janina Bierkandt, Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO, Stuttgart, März 2021, © Fraunhofer IAO, Alle Rechte vorbehalten