Page 253 - Handbuch Handel mit Zukunft

HANDBUCH HANDEL MIT ZUKUNFT Kapitel 6.6 / Künstliche Intelligenz
Geschä smodelle im Fokus
Chatbots für den Support
Auf Cognitive Computing beruhende Chat- bots sind in der Lage, einen menschlichen Ge- sprächspartner zu simulieren. Die virtuellen Assistenten können einfache Kundenanfragen beantworten, Informationen zum Angebot des Unternehmens liefern oder sogar Bestel- lungen entgegennehmen. Dabei lassen sich die Chatbots nicht nur auf der eigenen Home- page oder in der eigenen App betreiben, son- dern auch in Messenger-Dienste wie Whats- App oder soziale Netzwerke einbinden. Durch Chatbots kann die Kundenbindung verbessert werden, da diese beispielsweise im Support unmittelbar Fragen beantworten können. Ein Geschä smodell könnte in Zukun darin be- stehen, Kunden solche Chatbots als Service zur Verfügung zu stellen. Eine Abrechnung könnte dabei nach tatsächlich erfolgten An- fragen erstellt werden.
Kognitive Beratung
Sogenannte Robo-Advisors sind schon seit ei- nigen Jahren ein disruptives Geschä smodell in der Finanzbranche. In der Regel wird dabei ein Portfolio für den Kunden erstellt und in gewissen Intervallen ein automatisches Reba- lancing durchgeführt. Bisher funktioniert das Rebalancing auf einem einfachen statischen Algorithmus, aber in Zukun könnten dabei selbstlernende Systeme zum Einsatz kommen. Kognitive Systeme könnten dabei nicht nur den Algorithmus stetig verbessern, sondern zudem noch richtige Beratungsgespräche füh- ren. Das Führen von Beratungsgesprächen lässt sich auch auf andere Dienstleistungen
übertragen, sodass wir in Zukun nicht nur das Geschä sfeld des Kognitiven Finanzbera- ters haben dür en, sondern auch des Kogni- tiven Versicherungs-, Steuer- oder Rechtsbe- raters, selbst ein Kognitiver Universalberater könnte entstehen.
„Machine Learning as a Service“ (MLaaS)
Die großen Cloud-Anbieter bieten mittlerwei- le bereits MLaaS-Dienste an, ohne dass man sich selbst Kenntnisse von komplexen Ma- chine-Learning-Algorithmen aneignen muss. Über eine einfache Ober äche unterstützen die Anbieter einen bei der Erstellung eines zu- geschnittenen Algorithmus. Dieser lässt sich dann durch einfache APIs mit den eigenen An- wendungen verbinden. Auf diese Weise lassen sich dann Milliarden von Prognosen nach ei- nem skalierbaren Bedarf erstellen. Zusätzlich gibt es sogar die Möglichkeit einer automati- schen Skalierung, die ebenfalls auf selbstler- nenden Systemen au aut und wobei stetig der Bedarf des Kunden prognostiziert wird.
Taxi 2.0
Durch die Möglichkeiten der künstlichen In- telligenz werden Fahrzeuge in die Lage ver- setzt, völlig autonom zu fahren. Das autonom fahrende Auto, welches den Nutzer zu seinem Ziel chau ert, steht kurz vor der Realisation, wodurch auch das Geschä smodell des völ- lig autonomen Taxibetriebs entstehen dür e. Bezahlt werden könnte, wie dies bei Car-Sha- ring-Anbietern bereits jetzt schon der Fall ist, über ein Abomodell. Vielfahrer zahlen dabei
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Ausblicke