{"id":6741,"date":"2023-03-01T14:30:55","date_gmt":"2023-03-01T12:30:55","guid":{"rendered":"https:\/\/finalix.com\/?post_type=articles&p=6741"},"modified":"2023-10-30T14:55:20","modified_gmt":"2023-10-30T12:55:20","slug":"machine-learing-bewertungsrichtlinien-fuer-finanzdienstleistungen","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/finalix.com\/de\/insights\/articles\/machine-learing-bewertungsrichtlinien-fuer-finanzdienstleistungen\/","title":{"rendered":"Machine Learning – Leitfaden zur Bewertung f\u00fcr die Finanzdienstleistungsindustrie"},"content":{"rendered":"\n

In diesem Artikel stellen wir Ihnen unsere neueste Studie aus dem Bereich des maschinellen Lernens vor, die von Matthias Laube<\/a> verfasst wurde. Hier finden Sie eine kurze Zusammenfassung mit den wichtigsten Ergebnissen.<\/p>\n\n\n\n

Management Summary<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Das Ziel von diesem Leidfaden ist es, ein expertengesteuertes und praxisorientiertes Rahmenkonzept zur Verf\u00fcgung zu stellen, f\u00fcr die kritische Bewertung von Business Cases von Machine Learning Projekten in der Finanzdienstleistungsbranche.
Zu diesem Zweck habe ich Experten f\u00fcr Machine Learning befragt, von denen die meisten \u00fcber Implementierungserfahrung in der Finanzdienstleistungsbranche verf\u00fcgen.<\/p>\n\n\n\n

Das Kernst\u00fcck dieser Arbeit sind die Bewertungsb\u00f6gen f\u00fcr Gesch\u00e4ftsf\u00e4lle, die aus vier Tabellen bestehen mit insgesamt 22 verschiedenen Kriterien. Die erste Tabelle dient der Bestimmung der Machine Learning Kategorie. Die zweite Tabelle befasst sich mit potenziellen Showstoppern & Promotoren \u2013 den grossen Themen, die behandelt werden m\u00fcssen, bevor man tiefer in die Bewertung des Business Case eintauchen kann. Die dritte Tabelle betrachtet Kosten und Nutzen, und die vierte Tabelle vervollst\u00e4ndigt die Bewertung durch die Betrachtung zus\u00e4tzlicher Erfolgsfaktoren. Alle diese Faktoren sind auf 2 Seiten zusammengefasst.<\/p>\n\n\n\n

Auf diese vier Tabellen folgen dann ausf\u00fchrliche Hintergrundinformationen zu jedem Kriterium mit allen kritischen Gedanken, die zu ber\u00fccksichtigen gilt und mit einigen Beispielen aus der Praxis angereichert sind. Um das Ganze abzurunden, f\u00fchrt Sie das letzte Kapitel durch einen beispielhaften Fall.<\/p>\n\n\n\n

Urspr\u00fcnglich wollte ich diese Leitlinien so gestalten, dass sie auch von Personen ohne Hintergrundwissen \u00fcber maschinelles Lernen angewendet werden k\u00f6nnen, dieses Vorhaben war aber nur teilweise erfolgreich. Dies liegt daran, dass einige Bewertungskriterien ein Grundverst\u00e4ndnis f\u00fcr maschinellen Lernen erfordern, um kritisches Denken zu erm\u00f6glichen. Dieses Grundverst\u00e4ndnis sollte sich ein Berater jedoch innerhalb von 1-2 Tagen aneignen k\u00f6nnen.
Mit diesem Leitfaden sollte ein Anf\u00e4nger im maschinellen Lernen zumindest in der Lage sein, einen Business Case kritisch zu durchdenken und ggf. in Frage zu stellen.<\/p>\n\n\n\n

Aufgrund der Komplexit\u00e4t des Themas, der hunderten von bereits existierenden Algorithmen und der raschen Fortschritten bei der Entwicklung neuer und der Verbesserung alter L\u00f6sungen erfordern einige der Kriterien einen Datenwissenschaftler, um sie seri\u00f6s zu bewerten.<\/p>\n\n\n\n

Eine solche Person sollte nat\u00fcrlich verf\u00fcgbar sein, wenn ein Projekt zum maschinellen Lernen ernsthaft in Erw\u00e4gung gezogen wird.<\/p>\n\n\n\n

Nicht zuletzt ist es auch von entscheidender Bedeutung, die Interessengruppen Ihres Unternehmens fr\u00fchzeitig einzubeziehen.
Verstehen Sie das gew\u00fcnschte Gesch\u00e4ftsergebnis und zeigen Sie ihnen bei Bedarf Kosten-Nutzen-Abw\u00e4gungen auf, um Erwartungen zu steuern und eine positive Investitionsrendite auszuhandeln.<\/p>\n\n\n\n

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Ein praxisorientiertes Framework f\u00fcr die kritische Bewertung von Business Case Projekten im Bereich Machine Learning in der Finanzdienstleistungsbranche.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":6740,"menu_order":28,"template":"","veroffentlichungsart":[142],"class_list":["post-6741","articles","type-articles","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","veroffentlichungsart-digitalisierung-2"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/finalix.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/articles\/6741","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/finalix.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/articles"}],"about":[{"href":"https:\/\/finalix.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/articles"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/finalix.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6740"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/finalix.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6741"}],"wp:term":[{"taxonomy":"veroffentlichungsart","embeddable":true,"href":"https:\/\/finalix.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/veroffentlichungsart?post=6741"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}