IWI-News  

14.11.19 18:41

Rückblick 16. TDWI Roundtable vom 24.10.19

Am 24.10.2019 konnten der TDWI e.V. und die Professur Anwendungssysteme der Universität Leipzig erneut ca. 80 Teilnehmer aus Wissenschaft und Praxis zum mittlerweile 16. TDWI Roundtable Leipzig an der Leipziger Universität begrüßen. Themenschwerpunkte dieser Veranstaltung waren die Anwendungspotenziale der künstlichen Intelligenz sowie die leichtgewichtige Implementierung von analytisch unterstützten Workflows.

Im ersten Vortrag erläuterte Herr Elias Steinle von den TDWI YoungGuns das Vorgehen sowie die technischen Hilfsmittel bei der Entwicklung von auf analytischen Berechnungen oder deren Ergebnissen basierenden operativen Anwendungen. Hierbei zeigte er zunächst am Beispiel eines Bestellkonfigurations- und Bestellfreigabeszenarios, wie einfach sich analytische Preiskalkulationsfunktionen in einen über verschiedene Systeme ablaufenden Bestellfreigabe-Workflow mit Hilfe einer grafischen Konfigurationsoberfläche einbetten lassen. In weiteren Beispielworkflows zeigte Herr Steinle die Möglichkeiten zur Konfiguration eines Chatbots sowie zur Integration eines auf maschinellen Lernverfahren basierenden und extern erzeugten Vorhersagemodells für die Identifizierung von Betrugsfällen im Versicherungsbereich. Die Fragen zu diesem Vortrag zielten überwiegend auf Details der Anwendungsszenarios, wie z. B. zum Verhalten des Chatbots auf sprachlich fehlerhaft formulierte Nutzeranfragen oder zum Vorgehen beim Labeln der Trainingsdaten im Rahmen der Vorbereitung bei der Anwendung maschineller Lernverfahren. 

Anschließend zeigten Frau Dr. Christine Hennighausen und Frau Magdalena Deschner von der TeamBank AG ausgewählte Anwendungsmöglichkeiten von maschinellen Lernverfahren bei Banken. So erläuterten sie in einem ersten Szenario aus dem Bereich Marketing, wie mittels Text-Mining-Verfahren erzeugte Auswertungen von Telefongesprächen mit Kunden zur Bewertung der Kundenzufriedenheit zum Einsatz kommen. Ein zweites Szenario illustrierte die automatisierte Extraktion und Analyse von textuellen Inhalten einzelner Webshop-Seiten, um dadurch diejenigen Webshops zu selektieren, bei denen eine Implementierung des eigenen Ratenkauf-Produktes als zusätzliche neue Zahlungsart grundsätzlich möglich ist. Die zahlreichen Fragen in der sich anschließenden regen Diskussion zielten auf typische Problemstellungen des Text Mining, etwa die Identifizierung und korrekte Einordnung von Ironie in Texten für die Sentimentanalyse und die Anpassung des eingesetzten Vokabulars, da einzelne Begriffe im Bankenkontext von der allgemeinen Konnotation abweichen können (z. B. der im Allgemeinen überwiegend positiv besetzte Begriff „hoch“ ist im Bankenbereich (wie etwa bei „hohen Zinsen“) differenzierter zu betrachten). 

Wir möchten an dieser Stelle den Referentinnen und dem Referenten sowie allen Teilnehmenden herzlich danken und freuen uns beim 17. Roundtable am 28. Mai 2020 wieder zahlreiche Teilnehmer an der Universität Leipzig begrüßen zu können.

 

Text: Christian Hrach (hrach(at)wifa.uni-leipzig.de), Prof. Dr. Rainer Alt (rainer.alt(at)uni-leipzig.de), Institut für Wirtschaftsinformatik, Universität Leipzig, www.iwi.uni-leipzig.de/as






letzte Änderung: 12.05.2016