Mi, 06. Nov. 2019   Daumann, Lars

Lehrstuhl ist Herausgeber eines Special Issues in der "AI"

Professor Reinhard Schütte und Felix Weber sind nun Gast-Herrausgeber des Journals "AI" und starten im kommenden Jahr mit dem Special Issue "Artificial Intelligence in Customer-Facing Industries": https://www.mdpi.com/journal/ai/special_issues/AIICFI

„Wir freuen uns an so einem jungen Journal wie dem „AI“ beteiligt zu sein. Da das Thema Künstliche Intelligenz gerade im Handel an Bedeutung gewinnt, befasst sich dieses Special Issue mit diesem hoch aktuellen Themenkomplex - unserem Schwerpuntkthema Handel und Künstliche Intelligenz“, so die Herausgeber Professor Reinhard Schütte und Felix Weber.

Hier der übersetzte Aufruf zum Special Issue (das Orginal findet sich auf der Webseite des Journals):

Sehr geehrte Kollegen,

Nach den öffentlichen Medien, Fachzeitschriften und der wissenschaftlichen Diskussion ist die Künstliche Intelligenz (KI) das allgegenwärtige Thema von heute und scheint sich früher als später in jeden Teil des Alltags zu integrieren. Doch die meisten Unternehmen nutzen nicht einmal die digitale Interaktion mit ihren Kunden. In Wirklichkeit haben jüngste Studien ergeben, dass 91 Prozent der Unternehmensführer immer noch erwarten, dass ihr Unternehmen Hindernisse für die Realisierung von KI* sieht.

Die KI hat jedoch bereits verändert, wie Kunden mit Marken, Produkten und Dienstleistungen umgehen. Denken Sie an die Zunahme von Chatbots und virtuellen Assistenten, die beide die Anpassung und die Gesamterfahrung von Unternehmen verbessern (heute hauptsächlich angetrieben durch die Innovation der großen Technologieunternehmen). Drei wichtige Schlagwörter leiten die Diskussion über die Anwendung von KI für Kunden: Advanced Analytics, Conversational KI und Robotik.

Fortgeschrittene Analytik

Um ein positives Kundenerlebnis zu schaffen, müssen Unternehmen eine ganzheitliche Sichtweise wahren und sicherstellen, dass jede Interaktion über alle Interaktionspunkte hinweg in Echtzeit konsistent ist. Die Konsolidierung der Daten aller Kundenkontaktpunkte ist eine integrierte Möglichkeit, Kundenverhaltensmuster abzubilden, die so schnell und genau wie möglich analysiert werden sollten. Basierend auf den integrierten Daten kann eine Schnittstelle zum Kunden, manchmal auch als "Analytisches Gesicht" bezeichnet, eingerichtet werden, um das aktuelle Kundenverhalten zu verstehen, zukünftige Kundenbedürfnisse zu antizipieren und entsprechende Maßnahmen einzuleiten.

Conversational KI

Chatbots haben in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen. Persönliche Sprachassistenten wie Siri oder Alexa begleiten den Alltag vieler Menschen. Die künstliche Intelligenz verändert den Kundenservice zunehmend: Hat sich früher ein Berater mit KI um die Wünsche des Kunden gekümmert, kann diese Erfahrung auf eine persönliche und automatisierte Weise umgesetzt werden.

Robotik

Die KI ermöglicht es auch, Aufgaben zu automatisieren und die menschliche Arbeit auf Maschinen zu verlagern. Einige Einzelhändler setzen bereits humanoide Roboter in ihren Filialen ein. Der Roboter dient dem Kunden als Ansprechpartner für einfache Fragen und Informationen oder kann Waren aus dem Lager holen.

Diese Sonderausgabe zum Thema "Künstliche Intelligenz in kundennahen Industrien" fordert Manuskripte mit Vorschlägen für Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), des Maschinellen Lernens (ML) und des Deep Learning (DL), neue Ansätze und Anwendungen, die mit einer direkten Kundeninteraktion in verschiedenen Branchen (von Einzelhandel/Handel, Tourismus bis Unterhaltung) konfrontiert sind.

Mögliche Themen sind unter anderem die folgenden:

  • Mensch-Computer-Interaktion;
  • Verarbeitung natürlicher Sprache;
  • Conversational AI;
  • Kundenorientierte Robotik;
  • Anwendung von KI, ML und DL in der Transport/Logistik auf den Endverbraucher;
  • Anwendung von KI, ML und DL im Marketing;
  • Anwendung von AI, ML und DL im Vertrieb;
  • Anwendung von KI, ML und DL im Kundenservice;
  • AI/ML/DL zur Optimierung und Personalisierung;
  • Erweiterte Analysefunktionen;
  • Kundenorientierte Anwendungen, Methoden und Tools, die durch AI/ML/DL ermöglicht werden.