Technologien der Künstlichen Intelligenz, die 2019 dominieren werden.

1) Virtuelle Agenten

Ein virtueller Agent ist nichts anderes als ein Computeragent oder ein Programm, das in der Lage ist, mit Menschen zu interagieren.


Das häufigste Beispiel für diese Art von Technologie sind Chatbots.


Virtuelle Agenten werden derzeit für Kundenservice und Support sowie als Smart Home Manager eingesetzt.


2) Entscheidungsmanagement

Intelligente Maschinen sind in der Lage, Regeln und Logik in KI-Systeme einzuführen, sodass Sie sie für die Ersteinrichtung/Schulung, die laufende Wartung und das Tuning verwenden können.


3) Lernplattformen (Deep Learning)

Lernplattformen verwenden eine einzigartige Form von ML, die künstliche neuronale Schaltungen mit verschiedenen Abstraktionsschichten beinhaltet, die das menschliche Gehirn nachahmen, Daten verarbeiten und Muster für die Entscheidungsfindung erstellen können.

Derzeit wird es vor allem zur Erkennung von Mustern und zur Klassifizierung von Anwendungen eingesetzt.


4) Biometrische Daten

Diese Technologie kann menschliches Verhalten und physikalische Aspekte der Körperstruktur und -form identifizieren, messen und analysieren.


Es ermöglicht natürlichere Interaktionen zwischen Mensch und Maschine, einschließlich Interaktionen im Zusammenhang mit Berührung, Bild, Sprache und Körpersprache.


5) Textanalyse & NLP (Natural Language Processing)

Diese Technologie verwendet Textanalyse, um die Struktur von Sätzen sowie deren Bedeutung und Intention durch statistische Methoden und ML zu verstehen.


Textanalytik und NLP werden derzeit für Sicherheitssysteme und Betrugserkennung eingesetzt.


6) Cyberabwehr (Cyber Defense)

Cyberabwehr ist ein Abwehrmechanismus für Computernetzwerke, der sich auf die Verhinderung, Erkennung und rechtzeitige Reaktion auf Angriffe oder Bedrohungen von Infrastruktur und Informationen konzentriert.


KI und ML werden nun eingesetzt, um die Cyberabwehr in eine neue evolutionäre Phase zu versetzen, als Reaktion auf eine zunehmend feindliche Umgebung: Der Breach Level Index hat im Jahr 2017 insgesamt über 2 Milliarden verletzte Datensätze festgestellt. Sechsundsiebzig Prozent der Datensätze in der Umfrage wurden versehentlich verloren und 69 % waren eine Art Identitätsdiebstahl Art von Verletzung.


Wiederkehrende neuronale Netze, die in der Lage sind, Sequenzen von Eingaben zu verarbeiten, können in Kombination mit ML-Techniken zu überwachten Lerntechnologien kombiniert werden, die verdächtige Benutzeraktivitäten aufdecken und bis zu 85 % aller Cyber-Angriffe erkennen.


Cyberabwehr analysiert das Verhalten mit fortschrittlicher Mathematik kombiniert, um abnormales Verhalten in Unternehmen automatisch zu erkennen, und um Malware zu stoppen und Schäden durch Zero-Day-Angriffe zu mildern.


7) Bilderkennung

Die Bilderkennung ist der Prozess der Identifizierung und Erkennung eines Objekts oder Merkmals in einem digitalen Bild oder Video und die KI wird zunehmend mit großer Wirkung auf diese Technologie aufgeschichtet.


Künstliche Intelligenz - Technologien - Gesichtserkennung


Die KI kann Social Media Plattformen nach Fotos durchsuchen und diese mit einer Vielzahl von Datensätzen vergleichen, um zu entscheiden, welche bei der Bildsuche am relevantesten sind.


Die Bilderkennungstechnologie kann auch verwendet werden, um Nummernschilder zu erkennen, Krankheiten zu diagnostizieren, Kunden und ihre Meinungen zu analysieren und Benutzer anhand ihres Gesichts zu verifizieren.


8) Marketing-Automatisierung

Die Marketingabteilungen haben bisher so viel von KI profitiert und in dieser Branche wird aus gutem Grund großes Vertrauen in KI gesetzt. Fünfundfünfzig Prozent der Vermarkter sind sicher, dass die KI in ihrem Bereich einen größeren Einfluss haben wird als die Social Media. Was für eine Aussage.


Die Marketingautomatisierung ermöglicht es Unternehmen, das Engagement zu verbessern und die Effizienz zu steigern, um den Umsatz schneller zu steigern. Es verwendet Software zur Automatisierung der Kundensegmentierung, der Kundendatenintegration und den Kampagnen Managements und rationalisiert sich wiederholende Aufgaben, sodass strategische Köpfe wieder das tun können, was sie am besten können.


9) Automatisierung von Roboterprozessen

Die Automatisierung von Roboterprozessen verwendet Skripte und Methoden, die menschliche Aufgaben nachahmen und automatisieren, um Unternehmensprozesse zu unterstützen.


Es ist besonders nützlich für Situationen, in denen die Einstellung von Menschen für einen bestimmten Job oder eine bestimmte Aufgabe zu teuer oder ineffizient ist.


(Quelle:Forrester Research)

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