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#111 KI trifft Data Analytics. Chancen und Risiken beim Einsatz in der Praxis. Michael Obermaier bei Peter Pirner
Manage episode 410119325 series 2842972
Heute mache ich mich mit Michael Obermaier, Head of CX und Martech Solutions bei SAS, auf die Reise, um den State of the Art der KI gestützten Datenanalyse kritisch zu beleuchten.
Wir erkunden die Unterschiede zwischen analytischer KI und generativer KI sowie deren zunehmender Bedeutung im Bereich Analytics. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von KI beim Datensammeln und den technologischen Fortschritten, die die Sprachanalyse und Echtzeitverarbeitung ermöglichen.
Wir betrachten auch konkrete Anwendungsbeispiele, wie der Einfluss von Umzügen auf den Versicherungsbedarf und das erfolgreiche Konzept der Ergo Versicherung. Des Weiteren diskutieren wir die Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen und die Bedeutung von Plausibilitätschecks und Validierung von KI-Ergebnissen.
Ein wichtiger Aspekt ist die Rolle von Expertenwissen und die Entwicklung interpretierbarer KI-Modelle sowie deren Auswirkungen auf traditionelle Analysten. Wir betrachten die Akzeptanz von KI-basierten Ergebnissen anhand eines Beispiels der RuV-Versicherung und geben einen Ausblick auf die Zukunftsaussichten von KI im Bereich Data Analytics.
Unter den folgenden Links findest du weitere Informationen zur Sendung:
Informationen zu Michael Obermaier gibt es auf LinkedIn
Die SAS WEbsite findest du hier
Shownotes www.CX-Talks.com
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Mehr zu CX-Talks und mir, seinem Macher, findest du auf der Website
Bitte beachte auch die Informationen des aktuellen Sponsors von CX-Talks.
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#111 KI trifft Data Analytics. Chancen und Risiken beim Einsatz in der Praxis. Michael Obermaier bei Peter Pirner
CX-Talks - Insights, Technologie und Management für bessere Customer Experience
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Heute mache ich mich mit Michael Obermaier, Head of CX und Martech Solutions bei SAS, auf die Reise, um den State of the Art der KI gestützten Datenanalyse kritisch zu beleuchten.
Wir erkunden die Unterschiede zwischen analytischer KI und generativer KI sowie deren zunehmender Bedeutung im Bereich Analytics. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von KI beim Datensammeln und den technologischen Fortschritten, die die Sprachanalyse und Echtzeitverarbeitung ermöglichen.
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Ein wichtiger Aspekt ist die Rolle von Expertenwissen und die Entwicklung interpretierbarer KI-Modelle sowie deren Auswirkungen auf traditionelle Analysten. Wir betrachten die Akzeptanz von KI-basierten Ergebnissen anhand eines Beispiels der RuV-Versicherung und geben einen Ausblick auf die Zukunftsaussichten von KI im Bereich Data Analytics.
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