PROGRAMM

Die im Konferenzprogramm der TDWI München 2022 angegebenen Uhrzeiten entsprechen der Central European Time (CET).

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Hier können Sie die Programmübersicht der TDWI München 2022 mit einem Klick als PDF herunterladen.

Thema: AI & Machine Learning

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  • Montag
    20.06.
  • Dienstag
    21.06.
  • Mittwoch
    22.06.
, (Montag, 20.Juni 2022)
10:45 - 12:15
Mo 1.1
ROOM E119 | Data-driven Insurance - KI-Einführung mit Strategie

KI hat einen disruptiven Einfluss auf die Wertkette der Versicherung. Data-driven Insurance steht für eine KI-Einführung zu Mehrwert mit Strategie. Neue Portfolios, Prinzipien, Standards, Jobs und Prozesse sind die Folge. Diese werden vorgestellt.

Zielpublikum: Führungskräfte, Trainer, Erklärer und Förderer
Voraussetzungen: KI-Agilität, Einführungs- und Projektmanagement
Schwierigkeitsgrad: Experte

Extended Abstract:
Damit die Einführung der Data-driven Insurance sich beschleunigt, sind die…

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ROOM E119 | KI in regulierten Branchen: Ethik, GDPR&BR als Erfolgsfaktor

Das Thema KI ist in aller Munde. Fragt man in Unternehmen aber, wie bestehende Datenschutzanforderungen, Richtlinien der EU und die Mitbestimmung des Betriebsrates sichergestellt werden, so gibt es hier selten Antworten. Gerade die Einbeziehung dieser Stakeholder ist aber keine 'lästige' Pflicht, sondern ein kritischer Erfolgsfaktor.
Im Vortrag wird das Vorgehen der Zurich Deutschland vorgestellt und aufgezeigt, wie wir gemeinsam an einer für Mitarbeiter und Kunden fairen KI arbeiten.

Zielpublik…

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10:45 - 12:15
Mo 3.1
ROOM E101/102 | Operationalisierung von Big Data Use Cases

Viele Unternehmen haben in den letzten Jahren erfolgreich prototypische Big-Data- und Machine-Learning-Use-Cases auf On-Premises-Umgebungen umgesetzt. Eine wesentliche und oft unterschätzte Herausforderung ist dabei die Operationalisierung und die Integration von Big-Data-/ML-Anwendungen in die Anwendungslandschaft eines Unternehmens. Der Vortrag stellt Methoden und Konzepte vor, die für den Aufbau und die Operationalisierung einer standardisierten, zentralen Big-Data-/ML-Serviceplattform bei…

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ROOM E101/102 | Vanilla Data Platform - einmal alles richtig machen

[Vanilla] steht für einfach, grundlegend, konventionell - und langweilig? Auf keinen Fall! Aber eine Datenplattform - ideal auf die individuellen Anforderungen angepasst und trotzdem einfach - ist der Wunsch vieler BI-Leiter. Aber geht das, 'einfach'? Jein. Damit Du wirklich etwas von Deiner Plattform hast, sind ein paar grundlegende Dinge wichtig. Welche das sind und welche Stolpersteine Du auf dem Weg zur VDP (Vanilla Data Platform) besser vermeiden solltest, zeigen Dir Meik und Thomas…

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Stefan Albrecht, Nadine Keller
Meik Truschkowski, Thomas Voigt, Margarethe Kobylka
10:45 - 12:15
Mo 5.1
ROOM K4 | Operationalizing Machine Learning in the Enterprise

What does it take to operationalize machine learning and AI in an enterprise setting? This seems easy but it is difficult. Vendors say that you only need smart people, some tools, and some data. The reality is that to go from the environment needed to build ML applications to a stable production environment in an enterprise is a long journey. This session describes the nature of ML and AI applications, explains important operations concepts, and offers advice for anyone trying to build and…

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Mark Madsen
Vortrag: Mo 5.1
10:45 - 12:15
Mo 7.1
ROOM E105 | MLOps: Schluss mit Experimenten, her mit dem Produkt! (Teil 1)

Machine Learning-Projekte scheitern aus vielfältigsten Gründen: unzureichende Daten, fehlende Zusammenhänge oder überbordende Systemintegrationen. 

Doch die Data Science-Zunft schlägt zurück: Unter dem Slogan MLOps, Machine Learning Operations, versammelt sie Lösungsansätze, um Machine Learning zu produktionalisieren. Dieser Workshop erklärt den Bedarf an MLOps aus der unsicheren Natur von Machine Learning-Projekten, skizziert Blaupausen für End-To-End ML Pipelines und illustriert Best Practices…

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Christoph Hoffmann, Elias Jebabli
13:45 - 15:00
Mo 1.2
ROOM E119 | Fallstudie: Potenzial von ML im Marketing einer Regionalbank

Im Vortrag werden verschiedene Einsatzszenarien für das Maschinenlernen im Marketing und Vertrieb einer Regionalbank vorgestellt. Beispiele sind die Vertriebsunterstützung von Kundenberatern, die personalisierte Kundenansprache im Onlinebereich sowie die Preisoptimierung. Neben der Umsetzung wird das Ertragspotenzial skizziert. Im zweiten Schritt werden verschiedene Herausforderungen diskutiert: aufsichtsrechtliche, datenschutzrechtliche, informationssicherheitsbezogene und organisationsbezogene…

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ROOM E119 | Datengetriebene Optimierungen der Schadenprozesse

Die Digitalisierung der Schadenprozesse schreitet in der Versicherungsbranche immer weiter voran, vor allem die Automatisierung durch Workflow-Management-Systeme ist mittlerweile ein etabliertes Standardwerkzeug in den Unternehmen.

In diesem Vortrag werden wir am Beispiel eines Schadenregulierungsprozesses unterschiedliche Optimierungsmöglichkeiten der Automatisierungen, deren Vorteile und Voraussetzungen diskutieren und konkrete Praxisbeispiele präsentieren.

Zielpublikum: Data Scientist,…

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13:45 - 15:00
Mo 5.2
ROOM K4 | KI-Lösung ist das Ziel - mit ML Engineering erreichen Sie es

Künstliche Intelligenz ist schon längst dem Pionierzeitalter entwachsen. Doch um mit dem Einsatz von KI einen echten Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen, kommt es auf die qualitativ hochwertige Bereitstellung von Daten an. Hier kommt ML Engineering ins Spiel - ein Konzept zur Bewältigung der hohen Komplexität von Daten bei der Entwicklung von KI-Systemen. Im Vortrag wird eine ML Engineering Roadmap vorgestellt, mit der dieses häufig unterschätzte und doch so kritische Konzept erfolgreich…

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ROOM K4 | One Size Does Not Fit All: Make The Right Data Mesh For You

As the data mesh paradigm takes the industry by storm, the conversation deep dives into the architecture, neglecting the socio-organizational element. Data driven organizations must invest not only in infrastructure but also data organization and culture. 

Target Audience: Executive, senior business managers
Prerequisites: None
Level: Basic

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13:45 - 15:00
Mo 7.1
ROOM E105 | MLOps: Schluss mit Experimenten, her mit dem Produkt! (Teil 2)

Machine Learning-Projekte scheitern aus vielfältigsten Gründen: unzureichende Daten, fehlende Zusammenhänge oder überbordende Systemintegrationen. 

Doch die Data Science-Zunft schlägt zurück: Unter dem Slogan MLOps, Machine Learning Operations, versammelt sie Lösungsansätze, um Machine Learning zu produktionalisieren. Dieser Workshop erklärt den Bedarf an MLOps aus der unsicheren Natur von Machine Learning-Projekten, skizziert Blaupausen für End-To-End ML Pipelines und illustriert Best Practices…

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Christoph Hoffmann, Elias Jebabli
15:30 - 16:45
Mo 3.3
ROOM F111 | Wenn KI einen in die Cloud treibt. Vom klassischen DWH zur modernen Data Platform

Viele Unternehmen investierten in der Vergangenheit in klassische DWH-Architekturen. Seit einigen Jahren geraten diese durch stark geänderte Anforderung wie Analyseunterstützung durch künstliche Intelligenz oder echtzeitnahe Reports immer stärker unter Druck. 

In diesem Vortrag zeigen wir anhand eines Praxisbeispiels zwei Lösungswege (Managed Cloud Services und OSS-Plattformen) und wie durch eine Kombination von beiden den immer weiter steigenden Anforderungen optimal begegnet werden kann.

Zielp…

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Wolfgang Kettler, Harald Philipp Gerhards
15:30 - 16:45
Mo 5.3
ROOM K4 | Data Management 4 AI - TDWI Community Talk inkl. Panel

The real magic of AI lays in well managed data to build and train the underlying models. Accordingly, streamlined data management process are essential for success in AI. In this session we are going to discuss data management for AI and ask questions like 'What is data management for AI?', 'Are there difference to well-known approaches from BI & Analytics' and 'Do we need special AI data engineers?'.
TDWI Community Talk is an open format to discuss current topics in the area of data analytics…

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Julian Ereth, Timo Klerx, Malte Lange
15:30 - 18:30
Mo 7.3
Ausgebucht ROOM E105 | End-to-End Time Series Analysis from Data to Consumption

Forecasting events using time series analysis is used in a variety of fields, from stock prices and sales forecasts to weather forecasts and patient disease progression. However, time series analysis is fundamentally different from other machine learning (ML) methods. In this hands-on workshop, we will use freely available data to look at the entire life cycle of such an ML project, from data, to model training, to use of the trained model, to MLOps and model drift.

Maximum Number of…

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Homa Ansari, Maximilian Hudlberger
17:15 - 18:30
Mo 5.4
ROOM K4 | Explainable AI - Why interpret-able models are good models

Machine learning and AI have changed the world of data processing and automation at a breathtaking pace, at the cost of turning algorithms into hard-to-control and monitor black boxes.
We present methods and concepts of explainable AI that aim to open the black box and tame these algorithms.

Target Audience: Decision-Makers/Stake Holders in AI & model development, Data Scientists
Prerequisites: general awareness of modeling pipeline and challenges, no coding/math skill required
Level: Basic

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ROOM K4 | Harness the power of language with NLP in the Cloud

Natural Language Processing (NLP) allows us to deeply understand and derive insights from language, ultimately leading to more automated processes, lower costs, and data-driven business decisions. 
Google is recognized as a market leader in AI and has built a range of solutions incorporating NLP to address a myriad of business challenges. This talk will introduce a few possible solutions, as well as some business use cases on how to incorporate them in a variety of industries.

Target Audience: M…

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Maximilian Nowottnick
Catherine King
, (Dienstag, 21.Juni 2022)
10:45 - 12:00
Di 5.2
ROOM E101/102 | AI Driven Automation - Putting Data & Analytics to Work

This session introduces AI-driven automation and looks at the building blocks needed to automate operational tasks and decisions.

It discusses ground-breaking innovation that opens up the next stage in data and analytics for the data driven enterprise. It provides key information on how to use data, analytics and AI to automate decisions to significantly shorten time to reduce costs, reduce risks and seize opportunities to grow revenue.

Target Audience: Chief Analytics Officer, Chief Data…

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Mike Ferguson
10:45 - 12:00
Di 6.2
ROOM F129 | Data Analytics auf Basis Digitaler Zwillinge – Lessons learned aus Projekten in der Instandhaltung der Deutschen Bahn

Am Beispiel der Instandhaltung von ICE’s der Deutschen Bahn gibt der Vortrag Impulse wie scheinbar unvereinbare Vorgehen aus dem Bauwesen bzw. dem Maschinenbau mit agilen Ansätzen der IT kombiniert werden können, um Nutzen aus künstlicher Intelligenz und digitalen Zwillingen zu ziehen.  

Zielpublikum: Alle, für die AI, Advanced Analytics und Machine Learning mehr als nur ein Hype sein soll und sich fragen, wie der Return für die getätigten Investitionen aussehen kann.
Voraussetzungen: Erste…

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ROOM F129 | AUSFALL | Digitaler Zwilling in Produktionsunternehmen am Beispiel "Kyana" von Koenig & Bauer

Leider entfällt dieser Vortrag kurzfristig. Wir bitten um Verständnis.

Kyana ist ein virtueller Assistent, der Performance-Daten, Optimierungsmöglichkeiten, digitalen Service-Support mit augmentierten sowie sprachunterstützenden Funktionen bietet. 
Ziel war es einen "virtuellen" Mitarbeiter von Koenig & Bauer zu kreieren und diesen in den täglichen Produktionsablauf zu integrieren. 
Best Practise Studie mit detaillierten Informationen zur Umsetzung - von der Idee bis hin zur Implementierung 

Zie…

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Jürgen Boiselle
Sandra Wagner
Vortrag: Di 6.2-1
Vortrag: Di 6.2-2
14:30 - 16:00
Di 1.3
ROOM F111 | Mit Customer Analytics zur Next Best Action für jeden Kunden

Viele Versicherer versuchen, Kundeninteraktionen mithilfe von Data Science-Methoden zu optimieren. Wir zeigen einen systematischen Ansatz, wie Customer und Sales Analytics effizient entlang der gesamten Customer Journey eingesetzt werden können.

Zielpublikum: Vertrieb, Kundenmanagement, Business Development, Data Analytics
Voraussetzungen: keine spezifischen
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Extended Abstract:
Der heutige Versicherungskunde erwartet maximalen Komfort, d. h. passgenauen…

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ROOM F111 | Künstliche Intelligenz: trotzdem flexibel und transparent?

Es gibt 2 große Show Stopper für KI:

  1. Banken benötigen Transparenz, warum KI was empfiehlt, bspw. die Annahme eines Kredites. Eher einfache Datenanalysemethoden, wie Entscheidungsbäume, geben diese Transparenz.
  2. Aber sie sind recht starr. Jedoch wird Flexibilität benötigt Deep Learning ist adaptiv, aber eine Black Box. Daher wurde das Positive „beider Welten“ vereint in Deep Learing (DL) mit SEMANTISCHEN Netzen.

Diese Präsentation beschreibt semantisches DL in der Kredit-/Förderbearbeitung.

Ziel…

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Janera Kronsbein, Thomas Löchte
Britta Hilt
14:30 - 18:00
Di 5.3
Limitiert ROOM F129 | Designing Human-Centered Data Products

Got great ML, analytics, and engineering talent, but need to increase the adoption of the ML and analytics solutions your team produces? Wondering how to design decision support applications and data products that actually get used and generate business value?  If you're tired of making 'technically right, effectively wrong' data products that don't get used, this session will help! 

Before you can generate business value, your data product first has to be used and adopted. That success boils…

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16:30 - 18:00
Di 6.4
ROOM K4 | So hilft Machine Learning im Bereich Predictive Maintenance

Kostensenkung durch weniger Wartungsarbeiten, ein effizienterer Support und zufriedenere Kunden: Das verspricht Predictive Maintenance. Der Vortrag führt in das Thema ein und beschreibt anhand von Kundenprojekten, wie mittels Machine Learning-Verfahren die Wartung optimiert werden kann. Die Referenten stellen dabei verschiedene Methoden vor (Rainflow-Analyse sowie Anomaly Detection) und geben Tipps für die Praxisanwendung von ML-Ansätzen im Bereich Predictive und Condition-Based Maintenance.

Zie…

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Aman Steinberg, Benedikt Kauf
Vortrag: Di 6.4
, (Mittwoch, 22.Juni 2022)
09:00 - 10:30
Mi 1.1
ROOM E101/102 | DNA research meets business

Das Verfahren der Sequenzanalyse ist in der Molekularbiologie State of the Art bei der Entschlüsselung der menschlichen DNA. Wir entwickeln ein Verfahren für den effizienten Einsatz der Sequenzanalyse für verschiedene Bedürfnisse unserer Kunden. Durch das Verfahren lässt sich nahezu jede Form von Verhaltens- und Ereignismustern klassifizieren, interpretieren und optimieren. Die Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten reicht vom 'klassischen' Kundenverhalten im Online-Shop über das Churn & Fraud bis…

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Alexander Gorbach
Vortrag: Mi 1.1
09:00 - 10:30
Mi 4.1
ROOM K3 | Deepfakes am Limit - Fake-Videocalls mit KI

Stellen Sie sich das mal vor: Jemand nimmt mit einem digitalen Ebenbild Ihrer Person an einem Live-Videoanruf teil. Heutige Echtzeit-Deepfake-Technologie erlaubt es, mit bloßem Auge kaum noch unterscheidbare 'Doppelgänger' einer Person zu erzeugen. TNG forscht seit 2019 intensiv an der KI rund um Echtzeit-Deepfakes und entwickelt diese ständig weiter. In dem Vortrag zeigen wir die verschiedenen Evolutionsschritte der Deepfake-Technologie inkl. Live-Demos, beginnend mit dem 'Ur'-Deepfake und…

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Martin Förtsch, Thomas Endres, Jonas Mayer
Vortrag: Mi 4.1
09:00 - 10:30
Mi 7.1
ROOM F129 | Einsatz von No-Code-Artificial Intelligence für die Realisierung von Prozessverbesserungen im mittelständischen Onlinehandel

Der E-Commerce Markt zeichnet sich durch eine hohe Dynamik und Volatilität aus. Eine Chance, diesen Entwicklungen entgegenzuwirken, ist der gezielte Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Prozessverbesserung und Prozessautomatisierung. Auch der Onlineversandhandel ist in Deutschland geprägt von mittelständischen Anbietern, die sich dem Vorurteil nach besonders schwertun mit dem KI-Einsatz. Anbieter von No-Code KI-Werkzeugen möchten Hürden einreißen und KI-Projekte für alle ermöglichen. In einer…

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ROOM F129 | Die Rolle von Low-Code Development Platforms bei BIA – Von den Herausforderungen aus der Praxis zur erfolgreichen Implementierung einer LCDP-Governance

Microsoft Power BI wurde wiederholt von Gartner als führender Anbieter für Analytics und Business Intelligence Platforms ausgezeichnet. Diese Anwendung gehört zur Microsoft Power Platform; eine sogenannte Low-Code Development Platform (LCDP). Heutzutage gibt es eine Vielzahl von LCDPs, die Business und IT dabei unterstützen, Applikationen und Workflows mit wenig bis gar keinem Programmiercode zu entwickeln. Dabei spielt die Analyse von Daten eine große Rolle. Die neueste Publikation dieses…

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ROOM F129 | Visuelle Skalierbarkeit für BIA Applikationen

Die visuelle Exploration von Daten durch BIA Applikationen stehen limitierenden Faktoren aus der Skalierbarkeit von visuellen Techniken, gestiegenen Anforderungen der menschlichen Wahrnehmung, breiten Verständnis für Datenmodellierung und einen hohem Technologie- und Ressourcenbedarf gegenüber. Einerseits greifen Data Analysten, Data Scientists, Information Designer und Data Journalisten auf ein stetig steigendes Datenaufkommen im Zuge von BI und Data Lake Architekturen zu und andererseits ist…

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Daniel Kömpf
Niculin Prinz
Oliver Zimmert
Vortrag: Mi 7.1-1
Vortrag: Mi 7.1-2
Vortrag: Mi 7.1-3
11:00 - 12:30
Mi 1.2
ROOM K3 | Automatisierter Liquiditätforecast

USE CASE: DKV Mobility 

Das Tagesgeschäft der DKV Treasury-Abteilung ist von sehr hohen Ein- und Auszahlungen geprägt. Damit das Unternehmen weiterhin erfolgreich agieren und zahlungsfähig bleiben kann, ist eine gute operative Planung essenziell. In Zusammenarbeit mit avantum wurde diese Planung auf das nächste Level gehoben. Mithilfe von intelligenten Machine-Learning-Methoden wird täglich eine Prognose der Liquidität für die kommenden Wochen auf Tagesbasis erstellt. Wir stellen Ihnen die…

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ROOM K3 | Die Automobilindustrie auf dem Weg zu einer KI-basierten Vertriebssteuerung

Die KI hält Einzug in vielen Bereichen der Autoindustrie, insbesondere autonomes Fahren oder intelligente Fertigungssysteme stehen im Fokus. Aber auch abseits dieser Hot Topics schreitet die datenbasierte Revolution voran. In diesem Vortrag legen wir den Fokus auf die Vertriebssteuerung. 
Die Möglichkeiten eines datenbasierten Vertriebs aber auch die Herausforderungen auf dem Weg dorthin werden anhand einer konkreten Initiative bei unserem Mutterkonzern beleuchtet.

Hierbei beleuchten wir vor…

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Thomas Olak, Daniel Sabel
Maximilian Hausmann, Maarten Goossens
Vortrag: Mi 1.2-1
Vortrag: Mi 1.2-2
11:00 - 12:30
Mi 4.2
ROOM E101/102 | World Café: Wie lässt sich der Durchdringungsgrad von KI in Unternehmen erhöhen?
Klaus-Dieter Schulze
Vortrag: Mi 4.2
14:00 - 15:15
Mi 1.3
ROOM E124 | Cloud-basierte Plattform für Datenintegration und Datenaustausch

Ein live Use-Case aus der Immobilienwirtschaft: 

Durch die gewachsenen, vielfältigen, teils proprietären Systemlandschaften bestehend aus diversen Applikationen und Lösungen, stehen Unternehmen branchenübergreifend vor den großen Herausforderungen einer effizienten Systemarchitektur, Schnittstellenkonfiguration, sowie eines qualitätsgesicherten, homogenen Datenaustauschs. Wir haben uns diesen Herausforderungen angenommen. 

Der Trend geht von einem monolithischen Aufbau der Systemlandschaft in…

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Alexander Gusser, Holger Gerhards, André Tischer
14:00 - 15:15
Mi 4.3
ROOM E119 | Betrugserkennung in der gesetzlichen Krankenversicherung

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Betrugserkennung bei Heilmittel- und Pflegeleistungen in der gesetzlichen Krankenversicherung. Von der Pseudonymisierung und Digitalisierung der Abrechnungsbögen bis zur Analyse, Auswertung und Darstellung der Anomalien - Ein Projektbericht! 

Zielpublikum: Management, Data Scientists, Data Engineers 
Voraussetzungen: Experience, Curiosity 
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

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ROOM E119 | How We Covered Concept Drifts In Public Transport Lockdowns

The Coronavirus lockdowns altered public transport occupation data. Ultimately, these changes in occupation data are perfect examples of sudden concept drifts that can be blockers in most machine learning deployments. We managed to overcome the obstacles by developing methods and engineering features that allowed us to adjust forecasts based on unforeseen changes in the occupation data. In this talk, we give insights into our journey from idea development to the ways how we overcame the…

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Maximilian Harms, Jürgen Hirsch
Tim Frey

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