Die im Konferenzprogramm der TDWI München 2022 angegebenen Uhrzeiten entsprechen der Central European Time (CET).
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Thema: Data Automation
- Montag
20.06. - Dienstag
21.06. - Mittwoch
22.06.
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 Herausforderungen.
Zielpublikum: Sowohl Nutzer als auch Entwickler von ML, insbesondere Data Scientisten, Manager von ML/Advanced Analytics und Manager im datengetriebenen Marketing/Vertrieb
Voraussetzungen: Keine (Ich werde auf die eingesetzten Technologien eingehen, jedoch steht der betriebswirtschaftliche / transformatorische Aspekt im Vordergrund)
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Dr. Jochen Wulf ist in der Gestalterbank für die Kundenanalytik und insbesondere die Umsetzung von Maschinenlernen-Anwendungen im Marketing & Vertrieb verantwortlich. Daneben ist er Privatdozent im Bereich Wirtschaftsinformatik & Data Science an der Universität St. Gallen.
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, decision makers, Project Leader, Process Owners
Voraussetzungen: Basic knowledge, claims experience recommended
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Extended Abstract:
Die Digitalisierung der Schadenprozesse schreitet in der Versicherungsbranche immer weiter voran. Die Automatisierung solcher Verarbeitungsschritte durch Workflow-Management-Systeme ist mittlerweile ein etabliertes Standardwerkzeug in den Unternehmen. Diese technischen Fortschritte ermöglichen es, die Prozesse datengetrieben exponentiell weiter zu optimieren.
Hier ermöglichen der intelligente Einsatz von Daten und der Einsatz Künstlicher Intelligenz verschiedene Varianten der Unterstützung der Prozessbearbeitung: Augmented Intelligence, Assisted Intelligence, Autonome Systeme oder (regelbasierte) Automatisierung. Die Methoden zahlen entsprechend ihrer Fokusse auf die Zielgrößen Standardisierung und Komplexitätsreduktion ein. Dabei ist die richtige Auswahl der zu nutzenden Methode abhängig von der Fragestellung selbst und den vorhandenen technischen Infrastrukturen und Datenverfügbarkeiten.
In diesem Vortrag werden wir am Beispiel eines Schadenregulierungsprozesses die unterschiedlichen Anwendungsmöglichkeiten der obigen Methoden (Datenabgleich mit Materialpreisdatenbanken, Ermittlung von Referenzpreisen, KI-Vorhersage von OK-Belegen bzw. Freigaben, ...), deren Vorteile und Voraussetzungen diskutieren und konkrete Praxisbeispiele präsentieren.
Jeremy Schieblon hat das Studium der Wirtschaftsinformatik an der Fachhochschule Münster mit dem Bachelor of Science abgeschlossen.
Er schrieb seine Thesis bei der Eucon Digital GmbH und wurde anschließend als Data Scientist eingestellt, wo er zunächst die Bereiche Real Estate und Insurance Car betreute.
Seit Juni 2021 kümmert er sich als Product Owner um die Steuerung und Organisation des Data Science Teams sowie der zugehörigen Projekte.
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Porsche hat in den vergangenen Jahren ein DWH mit konsolidierten Fertigungsdaten on premises aufgebaut. Entsprechend der Cloud-Strategie werden nun sukzessive Lösungen in die Cloud migriert. Dieser Cloud-Move der DWH-Lösung ist aber nicht nur ein trivialer Wechsel von on prem in die Cloud. Neben der Datenplattform betrifft dieser Wechsel natürlich auch die Datenflüsse. Dank des eingesetzten Metadata-Driven Ansatzes ist die Migration aber kein Hexenwerk. Im Vortrag werden die Migrationsschritte aufgezeigt und erläutert.
Zielpublikum: Data Engineer, Project leader, decision makers, ...
Voraussetzungen: Basic knowledge, experience in data warehousing and cloud technologies
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Gregor Zeiler ist seit dreißig Jahren in verschiedenen Funktionen in der Business Intelligence-Beratung tätig. Im Zuge seiner beruflichen Tätigkeit konnte er umfangreiche Projekterfahrung in vielen Branchen und auf Basis eines breiten Technologiespektrums sammeln. Zahlreiche Publikationen und Vorträge begleiten seine berufliche Tätigkeit. Als CEO bei biGENIUS AG kommt er seiner Passion die Prozesse in der Entwicklung von Data Analytics Lösungen zu optimieren nach.
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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 Officer, Data Architects, Data Scientists, Business Analysts
Prerequisites: Basic knowledge of analytics and machine learning
Level: Advanced
Extended Abstract:
According to some analysts, the hyper-automation software market opportunity in 2025 will be as much as $850Bn. There is no doubt that if you can scale automation it will help companies significantly reduce costs and outperform their competitors in revenue growth. There are many things that can be automated including tasks, processes, IT and DevOps operations. However, there are so many things needed to make this happen. Given this opportunity, this session introduces AI-driven automation, looks at the building blocks needed to make it happen.
- What is AI-driven automation and what can it do?
- Size of the AI marketplace
- Use case opportunities
- Automating human tasks using AI-driven robotic process automation
- Intelligent document processing
- The power of human and AI-driven orchestration
- Automation building blocks
- Business goals
- Process mining
- Data Events, business conditions and event detection
- Data integration
- Machine learning model services to predict outcomes
- Decision services
- Action services (skills that can be automated)
- Intelligent Orchestration - goal driven closed loop automation
- The AI-driven automation process - capture, prepare, analyse, decide, act, optimise
- Human and AI-driven decision and action automation
- Getting started - what needs to be considered?
Mike Ferguson is Managing Director of Intelligent Business Strategies and Chairman of Big Data LDN. An independent analyst and consultant, with over 40 years of IT experience, he specialises in data management and analytics, working at board, senior IT and detailed technical IT levels on data management and analytics. He teaches, consults and presents around the globe.
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Eine grosse Privatbank hat vor wenigen Jahren den Entscheid gefällt die derzeitige DWH Architektur aufzugeben und neu zu überdenken. Bei der neuen Architektur steht im Zentrum der ODS (Operational Data Store). In diesem Vortrag erfahren Sie, weshalb auch heutzutage ein ODS nicht durch einen Data Lake ersetzt werden kann. Zudem erfahren sie welches vorzeitige Fazit sich daraus ergibt und wie sich voraussichtlich die Zukunft in diesem Bereich entwickeln wird.
Dr. Andreas Totok ist Geschäftsbereichsleiter Enterprise Information Management bei der Finanz Informatik Solutions Plus GmbH. In dieser Funktion berät er Bankinstitute und Versicherungen der Sparkassen-Finanzgruppe zu strategischen IT-Themen und verantwortet Projekte für die Anwendung Künstlicher Intelligenz und dem Management von Daten. Seine Schwerpunkte liegen in der Fachkonzeption sowie der Architektur- und Organisationsberatung.
Dr. Michael Zimmer verantwortet bei der Zurich Gruppe Deutschland das Thema künstliche Intelligenz. Hierbei beschäftigt er sich sparten- und ressortübergreifend mit der Identifikation, Entwicklung, Produktivsetzung und Industrialisierung von KI-Anwendungsfällen. Er ist Autor und Herausgeber diverser Publikationen und TDWI Fellow. Vor seiner Zeit bei der Zurich Deutschland war er fast 14 Jahre in der Beratung tätig.
Thomas Löchte ist Geschäftsführer und Gründer der IKOR Informationsfabrik GmbH. Er arbeitet seit 25 Jahren im Data Analytics-Umfeld und war in vielen verschiedenen Projekten und Rollen tätig. Heute unterstützt er das Lösungsdesign und coacht Manager und Führungskräfte technologisch und organisatorisch zu Data Analytics und KI-Themen.
Michael Fischer-Dederra beschäftigt sich seit seiner Diplomarbeit Anfang des Jahrtausends mit BI und ist, von seinen nunmehr 15 Jahren bei der HUK-COBURG, die letzten 6 Jahre als BI Lead Architect für den Ausbau des erweiterten Daten-Ökosystems und dessen Interaktion mit der Unternehmensumwelt zuständig.
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Zum Management einer Bonus Club Karten Lösung mit mehreren Geschäftspartnern musste binnen kürzester Zeit eine BIA Lösung aufgebaut werden.
Im Vortrag wird gezeigt wie die Anbindung der Geschäftspartner über Cloud und OnPrem Komponenten erfolgt und mittlerweile seit Beginn dieses Projektes 16 individuelle Partner DWH Lösungen inkl. einer Unified DWH Lösung aufgebaut wurden.
Die DWH Lösungen selbst wurden On Prem implementiert. Die Reporting Anbindung der Geschäftspartner inkl. der Data Mart Schicht liegt dann wieder in einer Cloud Umgebung. Im Vortrag wird auf die Herausforderungen und Lösungsansätze im Zuge der Umsetzung dieser komplexen hybriden Architektur eingegangen.
Gregor Zeiler ist seit dreißig Jahren in verschiedenen Funktionen in der Business Intelligence-Beratung tätig. Im Zuge seiner beruflichen Tätigkeit konnte er umfangreiche Projekterfahrung in vielen Branchen und auf Basis eines breiten Technologiespektrums sammeln. Zahlreiche Publikationen und Vorträge begleiten seine berufliche Tätigkeit. Als CEO bei biGENIUS AG kommt er seiner Passion die Prozesse in der Entwicklung von Data Analytics Lösungen zu optimieren nach.
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