This is what companies need for the development of artificial intelligence.
The use of artificial intelligence (AI) enables data-driven companies to automate elaborate processes in next to no time. Programming your own AI solutions, however, requires more than just a good idea and the necessary funds. The successful implementation of one’s “own AI” project requires three important attributes from companies above all.
If there are no suitable AI systems available to purchase on the market, companies can program their own.
To do so, however, companies have to meet a few criteria, as Malte Zuch, Lead Data Scientist at EOS knows.
In addition to the data quality and a competent team of developers, it depends above all on the mindset.
“Artificial intelligence holds great potential for working in a resource-efficient manner – away from expensive manual processes and towards automatic data processing. EOS realized this early on,” says Malte Zuch, Lead Data Scientist at EOS in Hamburg, Germany. The sector is too specialized for off-the-shelf software. The result: At the in-house Center of Analytics (CoA), his team is successfully programming its own AI solutions for the debt collection and investment business. Three attributes are crucial for this: well-trained staff, a positive error culture and last but not least data, data, data.
The better the data, the better the AI.
Data is the food that nourishes AI. Quality and quantity go hand in hand: the more data and the higher its information density, the more effectively it can work and the faster it evolves. “The learning process of AI is comparable to that of a child: a child can still read just as much – but if they only read comics, the learning curve flattens very quickly,” says Zuch. “The quality of the data becomes visible in the outcome of the AI. Let's take a simple yes/no prediction with an equal number of ‘yeses’ and ‘nos’. An accuracy rate of over 50 percent is already better than a random generator – anything below that indicates poor data quality. Depending on the desired result, you can try to improve the rate by enhancing the data.”
Data scientists wanted: well-trained a must – diversity a plus.
In addition to data, of course bright minds that think about the systems they are working on are also needed. But how is the perfect team of developers put together? According to Malte Zuch, it should be as diverse as possible: “In the field of data science, it is often about thinking outside the box. The more cultures and life paths that come together, the more angles we have from which to look at problems. Our team is made up of physicists, mathematicians, biogeneticists and, of course, computer scientists. Once we even had a bird biologist on board to find out more about swarm behavior.” Other important qualities include a natural curiosity, a high willingness to learn in a fast-paced sector and, of course, a certain affinity for numbers.
However, the search for suitable staff is often not easy for the company: “Artificial intelligence is still a relatively young industry with relatively few specialists – for a long time it was difficult to get into due to a lack of training options. In my time, there were still no serious training opportunities.” This certainly looks different today: In the past few years, many universities have expanded their curriculum to include courses relating to AI, which gives hope for less pressure on the job market.
The mindset has to be right – especially at management level.
In addition to data and the staff required to process it, there is one thing companies need above all – a vision: “From my point of view, the most important factor is the right mindset with which to approach the subject – not only among the staff but especially at management level.” In a way, AI development is an investment in the unknown. Companies need a positive error culture to be able to deal with possible setbacks, believes Malte Zuch: “Not every AI solution brings the desired success straight away. Failure is practically a part of day-to-day business. Above all, companies have to be patient and find the courage to say: ‘We will do it better next time!’” After all, there are plenty of examples that show patience pays off. And the EOS Center of Analytics is one of them – at EOS, there is evidence the use of AI has already contributed to the company’s success.
Annak érdekében, hogy a honlapon nyújtott szolgáltatások használatát komfortosabbá tegyük Önnek, a honlapunkon cookie-kat (sütiket) használunk. -Ezek közé tartoznak a honlap működéséhez nélkülözhetetlen cookie-k, melyeket anonimizáltan, statisztikai célokra használunk, a kényelmi beállításokat szolgáló cookie-k, valamint az érdeklődési körének megfelelő, személyre szabott tartalmak biztosítására szolgáló cookie-k (marketing célú cookie). Ön döntheti el, hogy engedélyezi-e a statisztikai, a kényelmi, valamint a marketing célokból használt cookie-kat. Továbbá bármikor módosíthatja vagy visszavonhatja hozzájárulását azáltal, ha a honlap alján található Cookie-beállítások megváltoztatására kattint. További információkat az Adatvédelmi szabályzatunkban és impresszum találhat.
Nélkülözhetetlen
Nélkülözhetetlen cookie-kat használunk. Ezek a cookie-k a honlap működéséhez és az alapvető funkcióinak ellátásához szükségesek. Különösen a honlapunk biztonsággal kapcsolatos funkcióit teszik lehetővé.
Az általunk használt cookie-król itt olvashat.
Eszköz neve
Cookieconsent_status
Eszközszolgáltató
EOS Holding GmbH
Eszközszolgáltató
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Németország
Eszköz leírása
Szükséges cookie a hozzájárulási banner bejegyzéseinek mentéséhez.
Feldolgozott adatok
Nincs
Adatfeldolgozás célja
Hozzájárulás tárolása
A weboldal kifogástalan működése
60 nap
Eszköz neve
Java Session Cookie
Eszközszolgáltató
EOS Holding GmbH
Eszközszolgáltató
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Németország
Eszköz leírása
Véletlenszerűen generált munkamenetszám, amely elengedhetetlen az alkalmazásszoftver megfelelő működéséhez.
Feldolgozott adatok
Nincs
Adatfeldolgozás célja
A weboldal kifogástalan működése
A weboldal kifogástalan működése
Munkamenet cookie – a böngésző bezárása után törlődik.
Kényelmi
Ha engedélyezi a kényelmi cookie-kat, könnyebbé tehetjük az Ön számára a honlapunk használatát. Ha később újra ellátogat a honlapunkra vagy használja a szolgáltatásainkat, a honlap automatikusan felismeri, hogy Ön korábban már felkereste azt, és az Ön által létrehozott beállításokat is automatikusan azonosítja, így Önnek nem kell újra kiválasztania azokat.
Az általunk használt cookie-król itt olvashat.
Eszköz neve
Visitor
Eszközszolgáltató
EOS Holding GmbH
Eszközszolgáltató
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Németország
Eszköz leírása
Ezt a cookie-t arra használjuk, hogy megkönnyítsük Önnek a weboldal használatát.
Feldolgozott adatok
Nincs
Adatfeldolgozás célja
Szolgáltatás optimalizálása, javítása
A weboldal kifogástalan működése
Munkamenet cookie – a böngésző bezárása után törlődik.
Eszköz neve
NEW_Visitor
Eszközszolgáltató
EOS Holding GmbH
Eszközszolgáltató
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Németország
Eszköz leírása
Ezt a cookie-t arra használjuk, hogy megkönnyítsük Önnek a weboldal használatát.
Feldolgozott adatok
Nincs
Adatfeldolgozás célja
Szolgáltatás optimalizálása, javítása
A weboldal kifogástalan működése
1 nap
Statisztikai
Statisztikai cookie-kat használunk, hogy a szolgáltatásainkat javítsuk, valamint biztosítsuk az igényeken alapuló dizájnt és a holnap folyamatos optimalizáltságát.Ennek érdekében anonimizált adatokat gyűjtünk statisztikai és analitikai célokra, például a honlap látogatottságának és a felhasználók viselkedésének meghatározására, valamint a tartalmaink és a honlapélmény alakítására és fejlesztésére.
Az általunk használt cookie-król itt olvashat.
Eszköz neve
nmstat
Eszközszolgáltató
Siteimprove GmbH
Eszközszolgáltató
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 München, Németország
Eszköz leírása
Ez a cookie az aktuális munkamenet azonosító karakterláncát tartalmazza. Ez nem személyes információkat tartalmaz arról, hogy melyik aloldalakra lép be a látogató – ezt az információt a látogatói élmény optimalizálására használjuk.
Feldolgozott adatok
Nincs
Adatfeldolgozás célja
Elemzés, statisztikák
A weboldal kifogástalan működése
399 nap
Eszköz neve
AWSELB
Eszközszolgáltató
Siteimprove GmbH
Eszközszolgáltató
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 München, Németország
Eszköz leírása
A cookie biztosítja, hogy az ugyanazon munkamenetből származó összes statisztika egybefüggően kerüljön összegyűjtésre.
Feldolgozott adatok
Nincs
Adatfeldolgozás célja
Elemzés, statisztikák
A weboldal kifogástalan működése
Munkamenet vége
Eszköz neve
siteimproveses
Eszközszolgáltató
Siteimprove GmbH
Eszközszolgáltató
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 München, Németország
Eszköz leírása
Ez a cookie a látogató weboldalon tett látogatása során megtekintett oldalak sorrendjének nyomon követésére szolgál.
Feldolgozott adatok
Nincs
Adatfeldolgozás célja
Elemzés, weboldal statisztikák
A weboldal kifogástalan működése
MMunkamenet cookie – a böngésző bezárása után törlődik.
Marketing
Annak érdekében, hogy az Ön számára lényeges és az érdeklődési körének megfelelő tartalmakat nyújthassunk, marketing cookie-kat használunk.
Az általunk használt cookie-król itt olvashat.
Eszköz neve
Facebook Pixel
Eszközszolgáltató
Meta Platforms Ireland Limited
Eszközszolgáltató
4 Grand Canal Square, Grand Canal Harbour, Dublin, D02, Ireland
Eszköz leírása
Ez a cookie arra szolgál, hogy a Meta reklámokat jelenítsen meg, mérje és javítsa a reklámok relevanciáját, valamint reklámtermékeket kínáljon a Meta felületén.
Feldolgozott adatok
Megtekintett hirdetések | Meglátogatott oldalak | Böngészőinformációk | Facebook cookie-információk | Facebook felhasználói azonosító | Földrajzi hely | Eszközinformációk | HTTP fejlécek | Interakciók hirdetésekkel, szolgáltatásokkal és termékekkel | IP-cím | Marketinginformációk | Felhasználási adatok és felhasználói viselkedés | Pixel azonosító | Hivatkozó URL | Felhasználói ügynök
Adatfeldolgozás célja
Elemzés | Konverziókövetés | Marketing | Közösségi média | Reklám
Ez a cookie arra szolgál, hogy névtelen jelentéseket készítsen a weboldal közönségéről és a célzott reklámozás lehetőségéről, beleértve a retargetinget is.
Feldolgozott adatok
Eszközinformációk, böngészőinformációk, IP-cím, hivatkozó URL és időbélyeg.