Verfügbarkeit: Künstliche Intelligenz in der Anwendung

Künstliche Intelligenz in der Anwendung: rechtliche Aspekte, Anwendungspotentiale und Einsatzszenarien

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Barton, Thomas (VerfasserIn, HerausgeberIn), Müller, Christian 1958- (VerfasserIn, HerausgeberIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Wiesbaden Springer Vieweg 2020
Schriftenreihe:	Angewandte Wirtschaftsinformatik
Schlagwörter:	Rechtsfrage Künstliche Intelligenz Anwendungssystem Unternehmen
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Umfang:	XVI, 274 Seiten Illustrationen 24 cm x 16.8 cm
ISBN:	9783658309350 3658309350

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Datensatz im Suchindex

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS TEIL I EINFUEHRUNG 1 POTENZIALE FUER KUENSTLICHE INTELLIGENZ UND IHRE ANWENDUNG ......................... 3 THOMAS BARTON UND CHRISTIAN MUELLER 1.1 RECHTLICHE ASPEKTE ...................................................................................... 4 1.2 ANWENDUNGSPOTENZIALE .............................................................................. 4 1.3 EINSATZSZENARIEN .......................................................................................... 5 TEIL II RECHTLICHE ASPEKTE 2 ZUR ZULAESSIGKEIT AUTOMATISIERTER ENTSCHEIDUNGEN IM EINZELFALL EINSCHLIESSLICH PROFILING IM SINNE DES ART. 22 DSGVO - PRAXISRELEVANZ UND WIRKSAMKEIT DER NORM IN ZEITEN VON BIG DATA UND KI ......................................................... 9 CARSTEN KUNKEL UND JULIANA SCHOEWE 2.1 AUTOMATISIERTE ENTSCHEIDUNGEN IM EINZELFALL EINSCHLIESSLICH PROFILING, ART. 22 DSGVO .................................................. 10 2.2 SCHUTZZWECK DER NORM .............................................................................. 11 2.3 ZULAESSIGKEIT DER AUTOMATISIERTEN ENTSCHEIDUNG ........................................ 12 2.3.1 AUTOMATISIERTE VERARBEITUNG ALS AUSSCHLIESSLICHE ENTSCHEIDUNGSGRUNDLAGE ............................................................. 12 2.3.2 PROFILING ........................................................................................ 13 2.3.3 WIRKUNG DER ENTSCHEIDUNG ........................................................... 14 2.4 BIG DATA UND DIE AUTOMATISIERTE EINZELFALLENTSCHEIDUNG ......................... 15 2.5 FAZIT ............................................................................................................. 19 LITERATUR ................................................................................................................... 19 VIII INHALTSVERZEICHNIS 3 RECHTLICHE HERAUSFORDERUNGEN DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ UND IHRE BEWAELTIGUNG ........................................................................ 25 STEPHAN MEYER 3.1 EINFUEHRUNG ................................................................................................... 25 3.2 MASCHINELLE AUTONOMIE ALS RECHTLICHE HERAUSFORDERUNG: BEISPIELE .... 26 3.2.1 KI UND URHEBERRECHT ................................................................... 26 3.2.2 AUTONOMES FAHREN ........................................................................ 28 3.2.3 HOHEITLICHER EINSATZ VON KI ......................................................... 37 3.3 REGULIERUNGSPERSPEKTIVEN .......................................................................... 40 3.3.1 ANFORDERUNGEN AN EINE KL-REGULIERUNG ...................................... 40 3.3.2 AKTUELLE REGULIERUNGSBEMUEHUNGEN ............................................ 41 LITERATUR .................................................................................................................... 43 TEIL III ANWENDUNGSPOTENZIALE 4 ANWENDUNGSPOTENZIALE DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ IM AUTOHANDEL ....................................................................................................... 51 MICHAEL GROESCHEL, GABRIELE ROTH-DIETRICH UND CARL-CHRISTIAN NEUNDORF 4.1 EINFUEHRUNG ................................................................................................... 52 4.2 HERAUSFORDERUNGEN FUER DEN AUTOMOBILHANDEL .......................................... 53 4.2.1 GESELLSCHAFTLICHE TRENDS ............................................................. 53 4.2.2 DER AUTOHANDEL DER ZUKUNFT ....................................................... 56 4.3 GESCHAEFTSPROZESSE IM AUTOHANDEL ............................................................. 58 4.3.1 FAHRZEUGVERKAUF ............................................................................ 58 4.3.2 FAHRZEUGREPARATUR UND FAHRZEUGWARTUNG .................................... 59 4.3.3 GEBRAUCHTWAGENANKAUF ............................................................... 61 4.4 KUENSTLICHE INTELLIGENZ (KI) ........................................................................ 61 4.4.1 TEILGEBIETE DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ ....................................... 62 4.4.2 WIRTSCHAFTLICHE AUSWIRKUNGEN VON KUENSTLICHER INTELLIGENZ ................................................................. 64 4.5 ANWENDUNGSFAELLE VON KUENSTLICHER INTELLIGENZ IM AUTOHANDEL ............... 65 4.5.1 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IM FAHRZEUGVERKAUF ................................ 65 4.5.2 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IN DER REPARATUR UND WARTUNG ............... 66 4.5.3 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IM GEBRAUCHTWAGENANKAUF ................... 67 4.5.4 BEWERTUNG DER ANWENDUNGSFAELLE VON KUENSTLICHER INTELLIGENZ ................................................................. 68 4.6 FAZIT .............................................................................................................. 69 LITERATUR .................................................................................................................... 70 INHALTSVERZEICHNIS IX 5 AKZEPTANZ VON SYSTEMEN DER KI IM HANDEL ..................................................... 75 GEORG RAINER HOFMANN UND MEIKE SCHUMACHER 5.1 HINFUEHRUNG ZUM THEMA .............................................................................. 76 5.2 HANDEL IM WANDEL - VOM E-COMMERCE ZUM NEW COMMERCE ............... 78 5.3 AKZEPTANZ VON SYSTEMEN UND VERFAHREN .................................................. 80 5.4 FUENF SZENARIEN DER KI IM HANDEL ............................................................. 81 5.4.1 KL-BASIERTE INFORMATIONSSYSTEME ................................................. 81 5.4.2 KL-BASIERTES FUZZY-MATCHING ....................................................... 82 5.4.3 KL-BASIERTE PLAUSIBILITAET ............................................................... 83 5.4.4 KL-BASIERTE HANDELSANBAHNUNG .................................................. 84 5.4.5 KL-BASIERTE DYNAMISCHE PREISBILDUNG ....................................... 85 5.5 EINSCHAETZUNGEN UND SYNOPSE DURCH EXPERTENINTERVIEWS ......................... 86 5.5.1 EINSCHAETZUNG DER BEDEUTUNG UND DEFINITION VON KI ................. 86 5.5.2 EINSCHAETZUNGEN ZUR ERKENNBARKEIT VON KI-AN WENDUNGEN .... 87 5.5.3 EINSCHAETZUNG DER HEMMNISSE .................................................... 87 5.5.4 DIE EINSCHAETZUNG DER ROLLE VON VERTRAUEN UND ETHIK ................ 88 5.5.5 BESTAETIGUNG DER FUENF KL-SZENARIEN IN DER JEWEILIGEN EINZELBEWERTUNG ............................................................................ 88 5.6 FAZIT ............................................................................................................. 90 5.7 BESTEN DANK ................................................................................................. 90 LITERATUR .................................................................................................................... 91 6 ANWENDUNGSPOTENZIALE FUER KAUSALE INFERENZ IM ONLINE-MARKETING .......... 93 THOMAS BARTON 6.1 EINFUEHRUNG ................................................................................................... 94 6.2 KAUSALE DIAGRAMME UND DO-OPERATOR ........................................................ 94 6.3 ANWENDUNGSPOTENZIALE IM ONLINE-MARKETING ........................................... 96 6.4 FAZIT ............................................................................................................. 97 LITERATUR ................................................................................................................... 97 7 EINFLUSS VON KUENSTLICHER INTELLIGENZ AUF CUSTOMER JOURNEYS AM BEISPIEL VON INTELLIGENTEM PARKEN .............................................. 99 DOMINIK SCHNEIDER, FRANK WISSELINK, NIKOLAI NOELLE UND CHRISTIAN CZARNECKI 7.1 WIE BEEINFLUSST KUENSTLICHE INTELLIGENZ KOMMERZIELLE ENTSCHEIDUNGEN? ........................................................................................ 100 7.2 STAND DER FORSCHUNG ZUM EINFLUSS VON KI AUF CUSTOMER JOURNEYS ........ 101 7.3 EINFLUSS VON KI AUF CUSTOMER JOURNEYS AM BEISPIEL VON INTELLIGENTEM PARKEN ............................................................. 103 7.3.1 IDENTIFIZIERTE MUSTER AM BEISPIEL VON INTELLIGENTEM PARKEN ............................................................. 105 X INHALTSVERZEICHNIS 7.3.2 IDENTIFIZIERTE FAKTOREN AM BEISPIEL VON INTELLIGENTEM PARKEN ............................................................. 107 7.3.3 IDENTIFIZIERTE EFFEKTE AM BEISPIEL VON INTELLIGENTEM PARKEN ............................................................. 111 7.4 GENERALISIERUNG UND DISKUSSION DER ERGEBNISSE ...................................... 115 7.4.1 MUSTER SIND DIE GRANULAERSTEN AENDERUNGEN ZWISCHEN CUSTOMER JOURNEYS EINES KL-BASIERTEN UND HERKOEMMLICHEN ANWENDUNGSFALLS ........................................ 115 7.4.2 FAKTOREN WERDEN AUS MUSTERKOMBINATIONEN ABGELEITET ............. 116 7.4.3 EFFEKTE WERDEN AUS FAKTORKOMBINATIONEN ABGELEITET ................. 117 7.5 FAZIT UND AUSBLICK ...................................................................................... 119 LITERATUR .................................................................................................................... 120 8 KUENSTLICHE INTELLIGENZ (KI) FUER PLATTFORMGESCHAEFTSMODELLE ......................... 123 GABRIELE ROTH-DIETRICH 8.1 PLATTFORMOEKONOMIE ...................................................................................... 124 8.1.1 PLATTFORMEN .................................................................................... 124 8.1.2 NETZWERKEFFEKTE ............................................................................ 125 8.1.3 GESCHAEFTSMODELLMUSTER FUER PLATTFORMUNTERNEHMEN ................... 125 8.2 KUENSTLICHE INTELLIGENZ (KI) FUER PLATTFORMUNTERNEHMEN ........................... 128 8.2.1 KL-TEILBEREICHE ............................................................................ 128 8.2.2 ARTEN VON KI UND INTENSITAET DER DATENNUTZUNG ......................... 129 8.2.3 KI-EINSATZMOEGLICHKEITEN IN PLATTFORMUNTERNEHMEN ................. 131 8.3 BEDEUTUNG VON KI FUER GESTALTUNGSASPEKTE VON PLATTFORMUNTERNEHMEN ................................................................................ 132 8.3.1 HYBRIDISIERUNG DER GESCHAEFTSMODELLE ........................................ 133 8.3.2 KONZEPTION GEEIGNETER PLATTFORMPROZESSE .................................. 133 8.3.3 PLATTFORM-LAUNCH .......................................................................... 136 8.3.4 MONETARISIERUNG DER PLATTFORMLEISTUNGEN .................................... 138 8.3.5 FESTLEGUNG EINES GEEIGNETEN OEFFNUNGSGRADS .............................. 140 8.3.6 PLATTFORM-GOVEMANCE ................................................................. 142 8.3.7 KENNZAHLEN FUER DAS PLATTFORM-CONTROLLING .................................. 143 8.4 HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN ............................................................................ 144 8.4.1 WEITERENTWICKLUNG ZUM PLATTFORMUNTERNEHMEN ....................... 144 8.4.2 TEILNAHME IM WERTSCHOEPFUNGSNETZWERK MIT UNABHAENGIGER PLATTFORM ......................................................... 145 LITERATUR .................................................................................................................... 146 INHALTSVERZEICHNIS XI 9 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IM PROJEKTMANAGEMENT - EIN ORDNUNGSRAHMEN ZUR POTENZIALABSCHAETZUNG UND LOESUNGSKONZEPTION .............................................................................................. 149 GUNNAR AUTH, JAN JOEHNK UND DENNIS ARNOLD WIECHA 9.1 EINLEITUNG ..................................................................................................... 150 9.2 THEORIE UND PRAXIS DES KL-GESTUETZTEN PROJEKTMANAGEMENTS ................... 151 9.2.1 ANWENDUNGSDOMAENE PROJEKTMANAGEMENT .................................. 151 9.2.2 STRUKTURIERUNG DER LOESUNGSDOMAENE KI ...................................... 152 9.2.3 THEORETISCHE ANSAETZE UND PRAKTISCHE LOESUNGEN ....................... 154 9.3 SPEZIFISCHE ANFORDERUNGEN FUER DEN EINSATZ VON KI IM PROJEKTMANAGEMENT ................................................................. 156 9.3.1 INTERVIEWSTUDIE ZUR DATENERHEBUNG ............................................ 156 9.3.2 ANFORDERUNGEN VON KI AN DIE ANWENDUNGSDOMAENE PROJEKTMANAGEMENT ..................................................................... 157 9.3.3 ANFORDERUNGEN DES PROJEKTMANAGEMENTS AN DIE TECHNOLOGIELOESUNG KI ................................................................. 158 9.4 EIN ORDNUNGSRAHMEN FUER KI IM PROJEKTMANAGEMENT ............................. 160 9.5 IMPLIKATIONEN FUER DIE ANWENDUNG IN UNTERNEHMEN ................................ 163 9.5.1 STRUKTURIERTE IDENTIFIKATION, ENTWICKLUNG UND UMSETZUNG VON ANWENDUNGSFAELLEN ...................................... 164 9.5.2 EINFLUSS VON PROJEKTKONTEXT UND - VORGEHEN ................................. 165 9.5.3 VERAENDERUNG DER AUFGABEN UND ROLLEN IM PROJEKTMANAGEMENT ............................................................... 166 9.6 FAZIT UND AUSBLICK ...................................................................................... 167 LITERATUR ................................................................................................................... 169 TEIL IV EINSATZSZENARIEN 10 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IN DER AUTOMATISIERTEN DOKUMENTENVERARBEITUNG AM BEISPIEL VON KRANKENVERSICHERUNGEN ...................................................................................... 177 GERHARD HAUSMANN UND UWE LAEMMEL 10.1 DIGITALISIERUNG DER DOKUMENTENVERARBEITUNG .......................................... 178 10.2 BUSINESS RULES ............................................................................................ 179 10.3 REGEL VERARBEITUNG BEI ARZTRECHNUNGEN .................................................... 180 10.4 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE UND DEEP LEARNING ...................................... 184 10.5 DEEP LEARNING IN DER TEXTVERARBEITUNG .................................................... 186 10.6 KL-METHODEN INTEGRIERT AN WENDEN ............................................................. 191 LITERATUR ................................................................................................................... 192 XII INHALTSVERZEICHNIS 11 KI IM RECRUITING: ANWENDUNGSFELDER, ENTWICKLUNGSSTAND UND ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS ............................................................... 195 STEPHAN BOEHM, OLENA LINNYK, WOLFGANG JAEGER UND INGOLF TEETZ 11.1 RECRUITING ALS EINSATZFELD VON KL-BASIERTEN ANWENDUNGEN ................... 196 11.2 BESONDERE ANFORDERUNGEN AN DEN EINSATZ VON KI IM RECRUITING ........... 197 11.2.1 LOESUNGSORIENTIERUNG ...................................................................... 197 11.2.2 DATENZENTRIERUNG .......................................................................... 198 11.2.3 DATENVERFUEGBARKEIT ........................................................................ 198 11.2.4 ENTSCHEIDUNGSTRANSPARENZ UND VERTRAUENSWUERDIGKEIT ............... 199 11.2.5 KONTINUITAET UND ROBUSTHEIT .......................................................... 200 11.3 GRENZEN DES EINSATZES VON KI IM RECRUITINGPROZESS .............................. 201 11.3.1 AKZEPTANZ VON KI IM RECRUITINGPROZESS .................................... 201 11.3.2 KI UND DIE EINHALTUNG VON GESETZEN UND NORMEN .................... 202 11.4 SYSTEMATISIERUNG RELEVANTER ANWENDUNGSBEREICHE VON KI IM RECRUITINGPROZESS ...................................................................... 202 11.4.1 FORMULIERUNG VON STELLENANZEIGEN ............................................ 203 11.4.2 VEROEFFENTLICHUNG VON STELLENANZEIGEN AUF JOBBOERSEN UND IN SOCIAL NETWORKS ........................................ 204 11.4.3 STRUKTURIERUNG UND ANALYSE VON BEWERBUNGSDATEN ................... 205 11.5 AUSGEWAEHLTE PRAXISBEISPIELE ZU KI IM RECRUITING .................................. 206 11.5.1 YYBETTERADS - PERFORMANCE-ANALYSE UND AUGMENTED WRITING VON STELLENANZEIGEN ........................... 206 11.5.2 YYCATS - ANWENDUNG VON RECRUITING CHATBOTS IN BEWERBERMANAGEMENTSYSTEMEN ................................................... 209 11.6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK ............................................................... 214 LITERATUR .................................................................................................................... 215 12 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IM RECRUITING: PERFORMANCEVERGLEICHE DES (UN-)SUPERVISED LEAMINGS BEI BEWERBUNGSDOKUMENTEN ....................... 219 MARC ROEDENBECK, SALMAI QARI UND MARCEL HEROLD 12.1 WAS KUENSTLICHE INTELLIGENZ MIT DEM PERSONALMANAGEMENT ZU TUN HAT ..................................................................................................... 220 12.2 WIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ IM RECRUITING ANGEWENDET WERDEN KOENNTE ............................................................................................. 221 12.3 DER DATENBESTAND FUER DIE METHODENPILOTIERUNG UND DAS DATEN-PREPROCESSING ...................................................................... 224 12.4 DIE ANGEWENDETEN METHODEN DES (UN-)SUPERVISED LEARNINGS & FORSCHUNGSHYPOTHESEN ......................................................... 226 12.5 DIE ERGEBNISSE UND DISKUSSION ................................................................. 228 12.6 AUSBLICK ....................................................................................................... 234 LITERATUR .................................................................................................................... 235 INHALTSVERZEICHNIS XIII 13 EIN KL-BASIERTES FRAMEWORK FUER SPRACH UND STIMMANALYSE ZUR AUTOMATISCHEN BEWERTUNG DER QUALITAET VON SERVICEGESPRAECHEN .......... 239 MATHIAS WALTHER 13.1 EINLEITUNG ..................................................................................................... 240 13.1.1 MOTIVATION .................................................................................... 240 13.1.2 INTERDISZIPLINAERER FORSCHUNGSANSATZ ............................................ 241 13.2 STAND DER FORSCHUNG .................................................................................... 242 13.2.1 EINSATZ VON SPRACHTECHNOLOGIE IM CALLCENTER ........................... 242 13.2.2 AUTOMATISCHE ERKENNUNG VON PARALINGUISTISCHEN MERKMALEN .................................................................................... 243 13.2.3 HERAUSFORDERUNGEN ....................................................................... 244 13.3 ENTWURF EINES INTELLIGENTEN ASSISTENTEN ZUR VERBESSERUNG DER GESPRAECHSQUALITAET ........................................................................................ 246 13.3.1 NEUE ANSAETZE ZUR BEWERTUNG DER GESPRAECHSQUALITAET ................. 246 13.3.2 SYSTEMVISION ................................................................................ 247 13.3.3 GRUNDIDEE DES FRAMEWORKS ......................................................... 248 13.4 EXPERIMENTELLE ERGEBNISSE ......................................................................... 249 13.4.1 EINSTUFIGE KLASSIFIKATION ............................................................. 249 13.4.2 ZWEISTUFIGE KLASSIFIKATION ........................................................... 252 13.5 FAZIT ............................................................................................................. 254 13.5.1 ZUSAMMENFASSUNG ....................................................................... 254 13.5.2 AUSBLICK: EXPERTENSYSTEM ZUR GESPRAECHSBEWERTUNG ................. 255 LITERATUR ................................................................................................................... 257 14 EVIDENCE MAPS - EINE SCHNITTSTELLE FUER STOCHASTISCHE ALGORITHMEN .......... 261 DANIEL REUTTER, FRIEDRICH HONIG UND ANDREAS BISCHOFBERGER 14.1 DIE HERAUSFORDERUNG .................................................................................. 262 14.2 DAS KONZEPT DER FEATURE MAPS ................................................................. 263 14.3 BESCHREIBUNG DES LOESUNGSANSATZES ........................................................... 263 14.4 VON FEATURE MAP ZU EVIDENCE MAP ........................................................... 265 14.5 ALGORITHMISCHE UMSETZUNG ....................................................................... 268 14.6 AUSBLICK ....................................................................................................... 269 LITERATUR ................................................................................................................... 270 STICHWORTVERZEICHNIS ..................................................................................................... 273
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indexdate	2024-12-20T19:10:55Z
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