Schweizer KI-Community trifft sich im Netz
Beispiele aus der KI-Praxis
Ein Beispiel aus der Praxis bot beispielsweise der IT-Dienstleister ti&m. Pascal Wyss, Head AI bei ti&m, erläuterte anhand eines Use Cases, wie man künstliche Intelligenz respektive Machine Learning sinnvoll einsetzt.
Der Schlüssel zur Lösung sei ein iteratives Vorgehen. Man müsse ausprobieren und Ideen wieder verwerfen, betonte Wyss zu Beginn. Für den Kunden SAM – eine Tochter von S+P Global – entwickelte ti&m ein Assistenzsystem für die Analysten der Firma.
Das Analystenhaus untersucht rund 7000 Unternehmen auf Nachhaltigkeit. Auf Basis der Bewertung werden Indizes entwickelt, in die Vermögensverwalter investieren. Dafür müssen rund 600 Fragen beantwortet werden.
Entlastung von Mitarbeitenden
Ein Beispiel ist die Korruption, die meist im Code of Conduct einer Firma geregelt ist. Was darin steht, muss von den SAM-Analysten erst nachgelesen werden. Alle Aktionen halten sie in Kommentarfeldern fest. Eine repetitive und zeitintensive Arbeit, aber auch personalintensiv und technisch kaum skalierbar. Zusätzlich sind die zu analysierenden Dokumente unterschiedlich strukturiert – je nach Layout des Berichts oder nach Ausführlichkeit der Inhalte.
Das von ti&m entwickelte Machine-Learning-System, das in Azure betrieben wird, ist in die Lösung der SAM-Mitarbeitenden integriert. Die Analysten sehen eine Oberfläche mit dem Fragebogen. Rechts davon werden von dem Machine-Learning-System markierte Textstellen angezeigt. Sind diese korrekt, kann man das bestätigen. Dadurch lernt das Modell wieder hinzu und wird im Laufe der Zeit besser. Das spart in der Praxis enorm viel Zeit.
