KI und Cloud sind zwei Hypethemen im Umfeld des Themen-Klassikers Rechnungsverarbeitung. Matthias Lemenkühler, CEO der xSuite Group im Gespräch mit Ulrich Parthier, Publisher it-daily.net.
Wenn wir das Thema KI ansprechen, dann gibt es zahlreiche Teilbereiche und fast jeder interpretiert den Begriff anders. Können Sie uns in puncto Definition weiterhelfen?
Matthias Lemenkühler: Das sehen Sie genau richtig. Zur Künstlichen Intelligenz gehören Machine Learning (und seine Weiterentwicklung Deep Learning), neuronale Netze und Natural Language Processing. In der Praxis wird mit dem Begriff KI heute jedoch oft nur eine dieser Unterformen assoziiert, das Machine Learning. Darunter versteht man Algorithmen, die auf Grundlage von Erfahrungen eigenständig aus Informationen und Daten lernen und auf dieser Basis Vorhersagen treffen können.
Theorie und Praxis, ist Künstliche Intelligenz aus ihrer Sicht in der Praxis angekommen?
Matthias Lemenkühler: In jedem Fall. Neuentwicklungen im Bereich Deep Learning als Weiterentwicklung treiben diesen Trend voran. Hierbei werden weniger Daten benötigt, um ein gleich gutes Suchergebnis zu schaffen. „Few shot learning“ und „Transfer learning“ sind Ausprägungen in diesem Umfeld. Auch die Toolsets verbessern sich. Man benötigt also weniger Fähigkeiten für die Nutzung von Software, die mit solchen KI-Algorithmen arbeitet. Da zugleich die Kosten für derartige Technologien weiter sinken, wird die Akzeptanz von KI für den Einsatz in verschiedensten praktischen Anwendungsfeldern noch weiter steigen.
Ihr Thema ist die automatisierte Rechnungsverarbeitung. Wie kann man das Potenzial von KI für diese spezifische Aufgabenstellung nutzen?
Matthias Lemenkühler: KI hilft immer dort, wo Regelwerke an ihre Grenzen stoßen. So können Aufgaben plötzlich automatisiert oder zumindest deutlich vereinfacht werden, die vorher manuell erledigt werden mussten. KI hebt den Automatisierungsgrad dann noch weiter an. Außerdem eignet sie sich gut für quantitative Vorhersagen, also Forecasting, und für die Anomalie-Erkennung (z.B. Erkennen von Betrugsversuchen). Grundvoraussetzung dafür ist aber natürlich die Digitalisierung. Digitalisierung ist die Pflicht, KI die Kür und maximaler Automatisierungsgrad das Ziel.
Das vollständige Interview finden Sie auf it-daily.net
Matthias Lemenkühler von xSuite Group beantwortet in dem auf it-daily.net erschienenen Interview unter anderem folgende weitere Fragen:
Wenn wir das Thema KI ansprechen, dann gibt es zahlreiche Teilbereiche und fast jeder interpretiert den Begriff anders. Können Sie uns in puncto Definition weiterhelfen?
Matthias Lemenkühler: Das sehen Sie genau richtig. Zur Künstlichen Intelligenz gehören Machine Learning (und seine Weiterentwicklung Deep Learning), neuronale Netze und Natural Language Processing. In der Praxis wird mit dem Begriff KI heute jedoch oft nur eine dieser Unterformen assoziiert, das Machine Learning. Darunter versteht man Algorithmen, die auf Grundlage von Erfahrungen eigenständig aus Informationen und Daten lernen und auf dieser Basis Vorhersagen treffen können.
Theorie und Praxis, ist Künstliche Intelligenz aus ihrer Sicht in der Praxis angekommen?
Matthias Lemenkühler: In jedem Fall. Neuentwicklungen im Bereich Deep Learning als Weiterentwicklung treiben diesen Trend voran. Hierbei werden weniger Daten benötigt, um ein gleich gutes Suchergebnis zu schaffen. „Few shot learning“ und „Transfer learning“ sind Ausprägungen in diesem Umfeld. Auch die Toolsets verbessern sich. Man benötigt also weniger Fähigkeiten für die Nutzung von Software, die mit solchen KI-Algorithmen arbeitet. Da zugleich die Kosten für derartige Technologien weiter sinken, wird die Akzeptanz von KI für den Einsatz in verschiedensten praktischen Anwendungsfeldern noch weiter steigen.
Ihr Thema ist die automatisierte Rechnungsverarbeitung. Wie kann man das Potenzial von KI für diese spezifische Aufgabenstellung nutzen?
Matthias Lemenkühler: KI hilft immer dort, wo Regelwerke an ihre Grenzen stoßen. So können Aufgaben plötzlich automatisiert oder zumindest deutlich vereinfacht werden, die vorher manuell erledigt werden mussten. KI hebt den Automatisierungsgrad dann noch weiter an. Außerdem eignet sie sich gut für quantitative Vorhersagen, also Forecasting, und für die Anomalie-Erkennung (z.B. Erkennen von Betrugsversuchen). Grundvoraussetzung dafür ist aber natürlich die Digitalisierung. Digitalisierung ist die Pflicht, KI die Kür und maximaler Automatisierungsgrad das Ziel.
Das vollständige Interview finden Sie auf it-daily.net
Matthias Lemenkühler von xSuite Group beantwortet in dem auf it-daily.net erschienenen Interview unter anderem folgende weitere Fragen:
- Wie geht man am besten systematisch vor, um das Thema „Mehr Effizienz durch KI“ voranzutreiben?
- Rät Matthias Lemenkühler generell zum Umstieg auf das Cloud-Modell?
- Viele Unternehmen haben Bedenken, mit ihren Geschäftsprozessen in die Cloud zu gehen, insbesondere die fehlende Individualisierbarkeit ist ein Argument. Was antwortet man diesen Unternehmen?
