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Netzwoche 17/2017

10 Business Aktuell

10 Business Aktuell WWW.NETZWOCHE.CH HPE bedient grosse Cloud-Anbieter nicht mehr osc. Hewlett-Packard Enterprise (HPE) zieht sich aus dem Geschäft mit Servern für Cloud-Anbieter zurück. Das berichten «The Register» und «Fortune» auf ihren Websites. Konkret heisst dies, dass HPE keine «Custom Server» an grosse Cloud-Anbieter mehr verkaufen will, wie «The Register» weiter schreibt. Das Onlinemagazin stützt sich dabei auf ein Papier, das HPE- Präsident Antonio Neri bei einer Präsentation zeigte. Darauf sei die Einstellung der Server für «Tier 1 Service Provider» erwähnt worden. ▸ Webcode DPF8_64273 SAP partnert mit VMware und Rackspace sma. Der deutsche Softwarehersteller SAP wird mit VMware zusammenspannen, um eine gemeinsame Lösung für das Internet der Dinge (IoT) zu entwickeln, wie VMware mitteilt. Die integrierte IoT- Lösung soll dabei helfen, IT- Anwendungsfälle zu implementieren und zu verwalten. Zugleich gab auch Rackspace eine Vereinbarung mit SAP für eine Partner Managed Cloud bekannt. Das Unternehmen will eine Partner Managed Cloud für SAP-Lösungen anbieten, wie Rackspace mitteilt. ▸ Webcode DPF8_62238 Swisscoms KI-Kundendienst entfaltet sich Pascal Jaggi, Leiter des Kundendienstes, und Annina Merk, Mediensprecherin, stellen drei KI-Projekte von Swisscom vor. sma. Künstliche Intelligenz (KI) erobert den Kundendienst bei Swisscom. Mithilfe von Deep Learning will der Telko seine Kunden effizienter und sicherer beraten. Am 12. Oktober stellte Swisscom zwei Technologien vor, die bereits im Einsatz sind – und eine, die Ende des nächsten Jahres anrollen soll. «Die Anliegen der Kunden werden immer komplexer», sagt Pascal Jaggi, der den Kundendienst bei Swisscom leitet. «Die Zahl der telefonischen Anfragen sinkt zwar, aber die digitalen Anfragen häufen sich.» In diesem Bereich hätten KIs einen unschätzbaren Wert. Besonders, weil Selfcare-Lösungen derzeit gefragt seien. «Die Kunden wollen ihre Probleme immer häufiger selbst lösen, ohne zum Hörer zu greifen», sagt Jaggi. Die Codierung der Stimme Die Software «Voiceprint» speichere den Stimmabdruck von Swisscom-Kunden, um sie unmissverständlich zuordnen zu können. Das System analysiere über 100 Merkmale der Sprache, mit denen sich die Anrufer dann eindeutig identifizieren liessen. Die Erfolgsquote liege bei 90 Prozent. Das Betrugspotenzial sei vernachlässigbar, sagt Jaggi. Durch das Verfahren erübrigten sich komplexe Sicherheitsanfragen. Jaggi sieht Voiceprint als Erfolgsgeschichte, die Kunden seien zufrieden mit dem System. «Banken haben grosses Interesse am Projekt», bemerkt Jaggi. Bei Swisscom trudelten vermehrt Anfragen zum Erkennungsverfahren ein. Die Software sei von Nine Internet Solutions zugekauft. Smarter Chat-Bot kommt frühestens Ende 2018 Seit März 2017 hat Swisscom eine KI, die E-Mail-Anfragen sortiert und umleitet. Sie bearbeite im Monat 30 000 bis 40 000 E-Mails. Das System mit dem Namen Cosmos sei schon jetzt cleverer als Menschen – zumindest, was die korrekte Triage betreffe. 85 Prozent der Anfragen leite die KI an die richtige Bearbeitungsstelle weiter. «Menschen irren sich öfter, sie finden nur in 60 Prozent der Fälle den Adressaten», erklärt Jaggi. Dafür könne Cosmos bisher nur 3 Prozent der Anfragen automatisch beantworten, etwa mit einem Link auf eine Hilfeseite. In Zukunft will Swisscom diese Zahl auf 15 Prozent hochschrauben. Alle KI-Bestrebungen bei Swisscom liefen auf einen Punkt hinaus: auf den Service-Bot. Er befinde sich zurzeit in Entwicklung und soll den Kunden zukünftig überall per Chat seine Hilfe anbieten – sei es auf der Website, in der App oder im Shop von Swisscom, sagt Jaggi. Swisscom teste den Chatbot 2017 mit Mitarbeitern und ab Anfang 2018 mit ausgewählten Kunden. Offiziell erscheine der Bot voraussichtlich Ende 2018. Artikel online: www.netzwoche.ch ▸ Webcode DPF8_62373 Anzeige Datensicherheit ohne Kompromisse. In sicherem Abstand zu den grossen Ballungsgebieten und doch genügend nah an den städtischen Zentren Luzern, Zug, Zürich, Basel und Bern hat Green Datacenter das grösste kommerzielle Rechenzentrum der Schweiz errichtet. Neu passt sich 17 / 2017 das Datacenter Ihrem Geschäft an. Das Virtual Datacenter ist die optimale Verbindung von bestehender IT-Infrastruktur sowie Cloud-Services für Flexibilität, Sicherheit und faire Preise. Wünschen Sie eine Führung oder Beratung? Rufen Sie uns an: 056 560 85 85 oder www.greendatacenter.ch www.netzwoche.ch © netzmedien ag

Business Event 11 Was Deep Learning heute schon kann – und was nicht Am Business Breakfast der Fernfachhochschule Schweiz Mitte Oktober haben Fachleute über Deep Learning diskutiert. Referenten zeigten Anwendungsfelder der Technologie und warnten vor ihren Gefahren. Autor: Oliver Schneider Wenn es um IT-Trends wie künstliche Intelligenz (KI) oder Big Data geht, ist Deep Learning oft nicht fern. Doch was kann diese Technik überhaupt? Ist sie dem Menschen gar schon überlegen? Sollten Schweizer Unternehmen darüber nachdenken, sich einen Deep-Learning-Spezialisten an Bord zu holen? Diesen Fragen widmete sich die Fernfachhochschule Schweiz (FFHS) an ihrem Business Breakfast im Zürcher Landesmuseum. Was man unter den Begriffen Deep respektive Machine Learning eigentlich versteht, erläuterte Beat Tödtli, Dozent für Datenanalyse, Physik und Mathematik an der FFHS. Vereinfacht gesagt, lerne ein Computerprogramm beim Machine Learning aus einer vorgegebenen Datenbasis. Je grösser diese Datenbasis sei, umso besser merke sich die Maschine Muster und Regelmässigkeiten, sagte Tödtli. Die Besonderheit des Deep Learning bestehe darin, dass der Computer sein Wissen mithilfe sogenannter neuronaler Netze strukturiere. Mit diesem Wissen im Gepäck sei das Programm dann in der Lage, neue Informationen richtig zu interpretieren. So war ein Deep-Learning-Algorithmus nach dem Durchforsten von Wikipedia laut Tödtli in der Lage, mit der Information «Rom – Italien + Frankreich» die Antwort «Paris» zu finden. Das System habe eine Art Verständnis für den Begriff «Hauptstadt» entwickelt. Shoppen wie die Promis Ein Beispiel für den Einsatz im kommerziellen Umfeld zeigte Lukas Bossard. Der Mitbegründer des Start-ups Fashwell ging von einem einfachen Problem aus, das sich dem Handel heute stellt: Menschen informierten sich heute vermehrt auf Social-Media-Plattformen. Diese liessen sich aber nur schwer mit dem Einzelhandel verbinden. Auf Grundlage einer Datenbank erkenne die Software, welche Produkte in einem Bild zu sehen seien und präsentiere einen Link auf die entsprechenden Seiten im Onlineshop. So könnten Käufer schneller zum gewünschten Produkt und Händler zum Kunden kommen. Der Privatwirtschaft biete die Technik vor allem dann Potenzial, wenn es darum gehe, interne Daten auszuwerten und bestehende Prozesse zu optimieren. So könne etwa ein Chatbot auf der Grundlage von Deep Learning den Kundendienst einer Firma unterstützen, sagte Bossard. Die FFHS lud Firmen und Journalisten ins Landesmuseum Zürich. Unternehmerische und ethische Fragezeichen Zwei Dinge müssten Firmen beim Einsatz von Deep Learning besonders beachten. Erstens sei die Qualität der Datenbasis zentral. Lerne der Computer von Beginn an mit verzerrten Informationen, seien Fehler vorprogrammiert. Die zweite Herausforderung bestehe darin, Fachkräfte zu finden, die mit der Materie vertraut seien. Ein Deep-Learning-Algorithmus sei schnell installiert. Wenn es aber um Optimierungen und die Suche nach Fehlern gehe, seien Unternehmen auf Experten angewiesen, schloss Bossard. Eine kritische Sicht auf das Thema hatte auch Matthias von Rohr. Der Data Scientist, der bei den SBB tätig war, bevor er die Firma Mydata gründete, vertrat eine klare Position: «Deep Learning hat nichts mit künstlichen Gehirnen zu tun.» Bei spezifischen Anwendungen sei die Technik für Unternehmen sinnvoll. Sobald man Deep Learning aber auf grössere Zusammenhänge loslasse und dem Menschen Entscheidungen abnehmen wolle, werde es heikel. Von Rohr machte auch deutlich, dass sich die Arbeitsweise der Algorithmen immer weniger nachvollziehen lasse. Wenn die Datenbasis für Menschen wie im Beispiel von Fashwell verständlich sei, sie dies noch möglich. Sobald der Computer aber mit strukturierten Daten lerne, werde eine Kontrolle schwierig. Unternehmen sollten deshalb genau hinschauen, wo sie Deep Learning einsetzen wollten, meinte von Rohr. Der lernende Computer ersetze nicht die menschliche Intelligenz. Er sei ein Werkzeug, nicht mehr und nicht weniger. « Deep Learning hat nichts mit künstlichen Gehirnen zu tun. » Matthias von Rohr, Principal Data Scientist, Mydata Artikel online auf www.netzwoche.ch Webcode DPF8_62415 www.netzwoche.ch © netzmedien ag 17 / 2017

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