KI-Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist heute eine zentrale Disziplin in modernen Unternehmen, da es ermöglicht, aus Daten Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu verbessern. Zu den typischen Anwendungsfällen gehören Betrugserkennung, Kundensegmentierung, Nachfrageprognosen, Prozessoptimierung und Entscheidungsautomatisierung.

In einem dynamischen und digitalisierten Umfeld entwickelt sich maschinelles Lernen zu einem strategischen Instrument, um betriebliche Effizienz zu erhöhen, Risiken vorherzusagen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Die Einführung dieser Technologien bringt jedoch Herausforderungen mit sich, zum Beispiel Interpretierbarkeit, Skalierbarkeit und Integration in bestehende Systeme.

Die Entwicklung hin zu modularen, stärker automatisierten Ansätzen, die auf Komponentenmodellierung basieren, verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Modelle entwickeln, validieren und betreiben. Dadurch werden fortgeschrittene Techniken breiter zugänglich und Implementierungszeiten verkürzt.

Unsere Praxis

Management Solutions verfügt über umfassende Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Analysetechniken, von klassischer Modellierung bis hin zu modernen Machine-Learning-Methoden, die das in Daten verborgene Wissen optimal nutzen.

Im Bereich Forschung und Entwicklung fördern wir aktiv den Übergang zu effizienterer, leichter interpretierbarer und skalierbarer Modellierung. Dazu entwickeln wir eigene Methoden und Werkzeuge. Unser ModelCraft Ökosystem umfasst zwei zentrale Komponenten:

• ModelCraft™ ist eine End-to-End-Plattform für Komponentenmodellierung, die den gesamten Lebenszyklus von Modellen strukturiert, vereinfacht und industrialisiert.
• ModelCraft™ Library ist eine Python- und PySpark-Bibliothek mit getesteten Analysekomponenten, die die Entwicklung, Validierung und Implementierung von Modellen beschleunigt und gleichzeitig Reproduzierbarkeit sicherstellt.

Beide Lösungen bilden zusammen einen ganzheitlichen Ansatz zur analytischen Industrialisierung und ermöglichen es technischen und fachlichen Teams, Modelle mit vollständiger Rückverfolgbarkeit, Kontrolle und Effizienz zu entwickeln und zu betreiben.

ModelCraft™ und ModelCraft Library können sowohl in der Cloud (AWS, Azure, GCP) als auch vor Ort eingesetzt werden und nutzen dabei die Vorteile von verteiltem Rechnen, automatischer Skalierbarkeit und Open-Source-Philosophie durch eine einfache Integration in die bestehende Unternehmensarchitektur.

Unser Angebot an Dienstleistungen

• Komponentenmodellierung und Wiederverwendung von Code.
• Entwicklung und Validierung von Modellen für überwachtes und unüberwachtes Lernen.
• Automatisierung des gesamten Modellierungszyklus, MLOps.
• Beschleunigung analytischer Projekte.
• Flexible Bereitstellung on-premise oder in der Cloud.
• Integration in bestehende Datenbanken und Systeme.
• Interpretierbarkeit von Modellen und automatische Dokumentation.
• Technische und regulatorische Validierung, AI Act, XAI, ECB, EBA.
• Reduktion von Modellrisiken durch Rückverfolgbarkeit.
• Nutzung der No-Code-Oberfläche von ModelCraft zur Modellierung für nicht technische Nutzer.