Entwicklung individueller Machine-Learning-Modelle

Standardisierte Lösungen für künstliche Intelligenz können viele allgemeine Aufgaben unterstützen. Für spezialisierte Geschäftsprozesse, branchenspezifische Anforderungen oder individuelle Datenumgebungen sind sie jedoch nicht immer geeignet.

Die Entwicklung individueller Machine-Learning-Modelle ermöglicht es, eine Lösung an der tatsächlichen Arbeitsweise Ihrer Organisation auszurichten. Ein massgeschneidertes Modell kann relevante Muster erkennen, Informationen klassifizieren, Prognosen unterstützen, ungewöhnliche Aktivitäten feststellen oder komplexe Entscheidungen auf Grundlage Ihrer eigenen Geschäftsdaten begleiten.

CA entwickelt Machine-Learning-Modelle mit einem klar definierten Zweck. Wir beginnen mit dem geschäftlichen Problem, prüfen, ob maschinelles Lernen der richtige Ansatz ist, und entwickeln eine Lösung, die getestet, verstanden und verantwortungsvoll eingesetzt werden kann.

Warum das wichtig ist

Organisationen erfassen Informationen durch Kundeninteraktionen, operative Systeme, Transaktionen, Geräte, Dokumente und digitale Dienste. Diese Daten können wertvolle Muster enthalten, die durch manuelle Analysen oder klassische Berichte nur schwer zu erkennen sind.
Ein individuelles Machine-Learning-Modell kann helfen, solche Muster sichtbar zu machen. Ein technisch genaues Modell ist jedoch nicht automatisch eine nützliche Geschäftslösung. Es muss ein relevantes Problem lösen, mit den verfügbaren Daten funktionieren, in bestehende Prozesse passen und Ergebnisse liefern, die verstanden und praktisch genutzt werden können.
Ohne einen klaren Entwicklungsprozess riskieren Organisationen, in Modelle zu investieren, die in einer Testumgebung gute Ergebnisse erzielen, im tatsächlichen Betrieb jedoch nicht zuverlässig funktionieren.
Die Entwicklung individueller Machine-Learning-Modelle hilft Ihnen:

🎯

Spezifische Geschäftsprobleme zu adressieren

Entwickeln Sie Modelle, die auf Ihre Prozesse, Daten, Kunden, Risiken und betrieblichen Prioritäten zugeschnitten sind.

📊

Vorhandene Informationen besser zu nutzen

Erkennen Sie Muster und Zusammenhänge, die mit klassischen Analysen oder Berichtswerkzeugen möglicherweise nicht sichtbar werden.

🛡️

Konsistenz und Effizienz zu verbessern

Unterstützen Sie wiederkehrende oder datenintensive Entscheidungen durch strukturierte und reproduzierbare Analysen.

🤝

Die Kontrolle über die Lösung zu behalten

Legen Sie fest, wie das Modell arbeitet, welche Informationen es verwendet, wie seine Ergebnisse bewertet werden und wo eine menschliche Prüfung erforderlich bleibt.

Unser Ansatz

Wir verbinden Geschäftsanalyse, Datenkompetenz und Machine-Learning-Entwicklung. Jedes Modell wird für einen klar definierten Zweck entwickelt und anhand praktischer Anforderungen wie Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Erklärbarkeit und Integrationsfähigkeit bewertet.

Das geschäftliche Problem definieren

Zu Beginn klären wir, welche Verbesserung die Organisation erreichen möchte und ob maschinelles Lernen dafür ein geeigneter Ansatz ist.

Wir betrachten den aktuellen Prozess, die zu treffenden Entscheidungen, die verfügbaren Informationen und das erwartete Geschäftsergebnis. Zudem berücksichtigen wir, wer das Modell verwenden wird, wie häufig es eingesetzt werden soll und welche Folgen ein fehlerhaftes Ergebnis haben könnte.
Dadurch verhindern wir, dass die Technologie selbst zum Ausgangspunkt wird. Das geplante Modell bleibt mit einem tatsächlichen betrieblichen oder strategischen Bedarf verbunden.

Daten vorbereiten und die Lösung konzipieren

Wir identifizieren die für die Modellentwicklung benötigten Daten und bewerten deren Qualität, Vollständigkeit, Relevanz und Eignung.
Vor Beginn der Entwicklung müssen die Daten möglicherweise bereinigt, zusammengeführt, klassifiziert oder in ein einheitliches Format überführt werden. Wir berücksichtigen ausserdem Zugriffsrechte, Vertraulichkeit, Datenschutz, Aufbewahrungsanforderungen und die Frage, ob historische Daten die späteren Einsatzbedingungen angemessen widerspiegeln.
Auf Grundlage des vorgesehenen Zwecks wählen wir einen passenden Modellierungsansatz und definieren praktische Erfolgskriterien. Dazu können Genauigkeit, Verarbeitungsgeschwindigkeit, Zuverlässigkeit, Nachvollziehbarkeit oder die Verringerung manueller Arbeit gehören.

Das Modell entwickeln und testen

Wir entwickeln das Modell in einem kontrollierten, schrittweisen Prozess. Dabei können unterschiedliche Ansätze geprüft werden, um die Lösung mit den nützlichsten und zuverlässigsten Ergebnissen zu ermitteln.
Das Modell wird mit Daten getestet, die nicht für das Training verwendet wurden. Wir prüfen, wie es unter verschiedenen Bedingungen arbeitet und ob die Ergebnisse über relevante Kategorien, Szenarien oder Nutzergruppen hinweg konsistent bleiben.
Auch fehlerhafte Ergebnisse und ungewöhnliches Verhalten werden untersucht. Dadurch können Einschränkungen, verborgene Annahmen und Situationen erkannt werden, in denen zusätzliche Kontrollen oder menschliches Urteilsvermögen notwendig sind.

Das Modell für den operativen Einsatz vorbereiten

Ein Machine-Learning-Modell schafft nur dann einen geschäftlichen Mehrwert, wenn es innerhalb eines realen Prozesses wirksam eingesetzt werden kann.
Wir bereiten das ausgewählte Modell auf die Integration in die vorgesehenen Systeme, Anwendungen oder Arbeitsabläufe vor. Der Zweck, die Datenanforderungen, bekannte Einschränkungen, Leistungskennzahlen und Verantwortlichkeiten für die laufende Aufsicht werden nachvollziehbar dokumentiert.
Zusätzlich entwickeln wir Empfehlungen für Überwachung, regelmässige Prüfungen, erneutes Training und Änderungsmanagement. Bei Bedarf unterstützt CA die Einführung und hilft Ihren Teams, das Modell nach der Aufnahme des operativen Betriebs zu verwalten.

Was CA auszeichnet

💬

Das Geschäftsproblem steht am Anfang

Wir entwickeln Machine-Learning-Lösungen für klar definierte geschäftliche Anforderungen, anstatt Technologie ohne konkreten Verwendungszweck einzuführen.

🛡️

Verantwortungsvolle Modellentwicklung

Datenschutz, Sicherheit, Genauigkeit, Erklärbarkeit, Fairness und menschliche Kontrolle werden während des gesamten Entwicklungsprozesses berücksichtigt.

🤝

Transparente Kommunikation

Wir erklären Zweck, Fähigkeiten, Einschränkungen und Ergebnisse des Modells so, dass sie von geschäftlichen und technischen Verantwortlichen verstanden werden können.

⚖️

Praktische Umsetzung

Wir berücksichtigen, wie sich das Modell in Ihre bestehenden Systeme, Prozesse, Verantwortlichkeiten und Arbeitsweisen integrieren lässt.

Der geschäftliche Nutzen

Die Entwicklung individueller Machine-Learning-Modelle mit CA ermöglicht es Ihnen, die Daten Ihrer Organisation zur Lösung spezifischer und geschäftlich relevanter Herausforderungen einzusetzen.
Ein gut konzipiertes Modell kann die Geschwindigkeit und Konsistenz von Analysen verbessern, fundiertere Entscheidungen unterstützen, wiederkehrende Arbeiten reduzieren und schwer erkennbare Muster sichtbar machen. Ein individueller Ansatz bietet Ihnen ausserdem mehr Kontrolle über Zweck, Daten, Leistung und laufende Verwaltung des Modells.
Entscheidend ist, dass wir eine Lösung entwickeln, die in Ihrer tatsächlichen Geschäftsumgebung zuverlässig eingesetzt werden kann, und nicht nur ein technisches Modell, das während der Entwicklung gute Ergebnisse liefert.

Nächster Schritt

Ein erfolgreiches Machine-Learning-Modell beginnt mit einem klar definierten Problem und den richtigen Daten.
Kontaktieren Sie CA für ein erstes Beratungsgespräch. Wir helfen Ihnen, Ihren Anwendungsfall zu bewerten und eine praktische, verlässliche und verantwortungsvolle Lösung zu entwickeln, die auf Ihre Organisation zugeschnitten ist.