CONFERENCE PROGRAM OF 2022

Please note:
On this site, there is only displayed the English speaking sessions of the TDWI München digital. You can find all conference sessions, including the German speaking ones, here.

The times given in the conference program of TDWI München digital correspond to Central European Time (CET).

By clicking on "EVENT MERKEN" within the lecture descriptions you can arrange your own schedule. You can view your schedule at any time using the icon in the upper right corner.

Thema: Financing

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  • Dienstag
    21.06.
  • Mittwoch
    22.06.
, (Dienstag, 21.Juni 2022)
09:00 - 10:15
Di 1.1
ROOM F111 | Entfesseln Sie den Wert Ihrer Unternehmensdaten – mit Datenvirtualisierung

In der schieren Menge an Daten, die in vielen Unternehmen schlummern, steckt ein enormes Wertpotential für das Business. Doch wie versetzen sich Organisationen in die Lage, diesen Datenschatz zu heben? Datensilos und heterogene Datenbestände scheinen oftmals eine unüberwindbare Hürde für eine nahtlose Integration zu sein – und die IT wird schnell zum Spielball aufwändiger und teurer Legacy Integrations-Technologien. Im Vortrag erfahren Sie von Robert Auerochs, wie die ING-DiBa diese Hürden in…

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Robert Auerochs
Vortrag: Di 1.1
Themen: Financing
, (Mittwoch, 22.Juni 2022)
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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