Künstliche Intelligenz und Ereignisverarbeitung in Echtzeit

Durch die Nutzung von KI für die Ereignisverarbeitung in Echtzeit sind Unternehmen in der Lage, unabhängige Ereignisse in Beziehung miteinander zu setzen, um neue Trends, Bedrohungen und Chancen zu erkennen und darauf zu reagieren. Im Jahr 2023 befragte das IBM® Institute for Business Value (IBV) 2.500 Führungskräfte weltweit und stellte fest, dass erstklassige Unternehmen aus ihren KI-Projekten einen ROI von 13 % erzielen – mehr als das Doppelte des durchschnittlichen ROI von 5,9 %.

Da alle Unternehmen bestrebt sind, einen erstklassigen Ansatz für KI-Tools zu verfolgen, wollen wir die Best Practices dafür besprechen, wie Ihr Unternehmen KI nutzen kann, um Ihre Anwendungsfälle für die Echtzeit-Ereignisverarbeitung zu verbessern.

Eine ereignisgesteuerte Architektur ist unerlässlich, um die Geschäftsgeschwindigkeit zu beschleunigen. Damit können Unternehmen Geschäfts- und IT-Teams dabei unterstützen, auf Echtzeitinformationen über einzigartige Situationen im gesamten Unternehmen zuzugreifen, sie zu interpretieren und darauf zu reagieren. Die Verarbeitung komplexer Ereignisse (CEP) ermöglicht es Teams, ihre rohen Geschäftsereignisse in relevante und umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, einen persistenten, aktuellen Überblick über ihre kritischen Daten zu erhalten und Daten schnell dorthin zu verschieben, wo sie benötigt werden, und zwar in der Struktur, in der sie benötigt werden.

Künstliche Intelligenz ist auch für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie sowohl die Rationalisierung von Geschäftsprozessen als auch die Verbesserung strategischer Entscheidungen durch Funktionen ermöglicht. Tatsächlich stellte das IBV in einer Umfrage unter 6.700 Führungskräften der obersten Führungsebene fest, dass mehr als 85 % der fortgeschrittenen Anwender in der Lage waren, ihre Betriebskosten mit KI zu senken. Nicht-symbolische KI kann nützlich sein, um unstrukturierte Daten in organisierte, aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Dies trägt zur Vereinfachung der Datenanalyse bei und ermöglicht eine fundierte Entscheidungsfindung. Darüber hinaus können KI-Algorithmen, die aus den einzigartigen historischen Daten Ihres Unternehmens lernen, Muster erkennen, neue Trends vorhersagen und Anomalien früher und mit geringerer Latenz erkennen. Darüber hinaus kann symbolische KI so konzipiert werden, dass sie auf Fakten und strukturierte Daten schließen lässt, was sie für die Navigation durch komplexe Geschäftsszenarien nützlich macht. Darüber hinaus verbessern die Entwicklungen sowohl bei geschlossenen als auch bei großen Open Source-Sprachmodellen die Fähigkeit der KI, einfache, natürliche Sprache zu verstehen. Wir haben Beispiele dafür bei der neuesten Entwicklung von Chatbots gesehen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Customer Experience zu optimieren, indem sie schnell Erkenntnisse aus Interaktionen in der Customer Journey gewinnen.

Durch die Verknüpfung von künstlicher Intelligenz und Echtzeit-Ereignisverarbeitung können Unternehmen ihre Bemühungen an beiden Fronten verstärken und sicherstellen, dass ihre Investitionen sich auf die Geschäftsziele auswirken. Die Verarbeitung von Ereignissen in Echtzeit kann dazu beitragen, dass die KI schneller und präziser wird. Und die KI kann dazu beitragen, dass die Ereignisverarbeitung Ihres Unternehmens intelligenter wird und besser auf Ihre Kunden reagieren kann.

Durch die Kombination von Ereignisverarbeitung und KI tragen Unternehmen dazu bei, eine neue Ära hochpräziser, datengestützter Entscheidungsfindung einzuläuten. Hier sind einige Möglichkeiten, wie die Ereignisverarbeitung eine entscheidende Rolle bei der Förderung der KI-Funktionen spielen könnte.

• Ereignisse als Treibstoff für KI-Modelle: Künstliche Intelligenzmodelle nutzen Big Data, um die Effektivität ihrer Funktionen zu verbessern. Eine Event-Streaming-Plattform (ESP) spielt dabei eine entscheidende Rolle, indem sie eine kontinuierliche Pipeline von Echtzeitinformationen aus den geschäftskritischen Datenquellen von Unternehmen bereitstellt. Dies trägt dazu bei, dass KI-Modelle Zugriff auf die aktuellsten Daten haben, egal ob diese in Echtzeit aus Event Streams verarbeitet oder in großen Datensätzen gesammelt werden, damit Modelle effektiver trainiert und in der Geschwindigkeit des Geschäftsbetriebs arbeiten können.
• Aggregate als prädiktive Erkenntnisse: Aggregate, die Daten aus verschiedenen Quellen in Ihrer Geschäftsumgebung konsolidieren, können als wertvolle Prädiktoren für Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) dienen. Im Gegensatz zum wiederholten Abrufen von APIs oder dem Warten auf die Verarbeitung von Daten in Batches kann die Ereignisverarbeitung diese Aggregate inkrementell berechnen und kontinuierlich arbeiten, während Ihre unformatierten Ereignisströme generiert werden. Stream-Analysen können dazu beitragen, die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Vorhersagen von Modellen zu verbessern.
• Aktueller Kontext für die effektive Anwendung von KI: Die Ereignisverarbeitung kann eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung des Echtzeit-Geschäftskontexts spielen, der für die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI erforderlich ist. Die Ereignisverarbeitung trägt dazu bei, unser Verständnis laufender Geschäftsszenarien kontinuierlich zu aktualisieren und zu verfeinern. Dies trägt dazu bei, dass Erkenntnisse, die aus historischen Daten durch das Training von maschinellen Lernmodellen (ML-Modelle) gewonnen werden, praktisch und in der Gegenwart anwendbar sind. Wenn die KI beispielsweise eine Prognose vorstellt, dass ein Kunde kurz vor der Abwanderung steht, ist es wichtig, diese Vorhersage im Kontext unseres aktuellen Wissens über einen bestimmten Kunden zu betrachten. Dieses Wissen ist nicht statisch, und neue Ereignisdaten helfen dabei, unser aktuelles Wissen mit jeder Interaktion weiterzuentwickeln, um die Entscheidungsfindung und Intervention zu unterstützen.

Durch die Überbrückung der Lücke zwischen Ereignisverarbeitung und KI können Unternehmen dazu beitragen, Echtzeitdaten für das Training von KI-Modellen bereitzustellen, die Datenverarbeitung in Bewegung zu nutzen, um Live-Aggregate zu berechnen, die zur Verbesserung der Vorhersagen beitragen, und sicherzustellen, dass KI effektiv in einem aktuellen Geschäftskontext angewendet werden kann.

Künstliche Intelligenz kann die Verarbeitung von Event Streams in dynamischen und komplexen Geschäftswelten intelligenter und reaktionsschneller machen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI Ihre ereignisgesteuerten Initiativen verbessern könnte:

• Erkennung von Anomalien und Mustern: Die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, Anomalien und Muster zu erkennen, kann die Ereignisverarbeitung erheblich verbessern. KI kann den ständigen Strom von rohen Geschäftsereignissen durchsuchen, um Unregelmäßigkeiten oder aussagekräftige Trends zu identifizieren. Durch die Kombination historischer Analysen mit Live-Ereignismustererkennung können Unternehmen ihren Teams helfen, detailliertere Profile zu erstellen und proaktiv auf potenzielle Bedrohungen und neue Kundenchancen zu reagieren.
• Schlussfolgerungen für Korrelation und Kausalität: Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Echtzeit-Ereignisverarbeitungstools mit der Fähigkeit auszustatten, Korrelationen und Kausalitäten zwischen wichtigen Metriken und Datenströmen zu erkennen. Das bedeutet, dass KI nicht nur Beziehungen zwischen Strömen von Geschäftsereignissen erkennen, sondern auch Ursache-Wirkungs-Dynamik aufdecken kann, die Licht in bisher nicht berücksichtigte Geschäftsszenarien bringen kann.
• Interpretation unstrukturierter Daten: Unstrukturierte Daten können oft ungenutzte Erkenntnisse enthalten. KI ist hervorragend darin, einfache, natürliche Sprache zu verstehen und andere Arten von unstrukturierten Daten zu interpretieren, die in Ihren eingehenden Ereignissen enthalten sind. Diese Fähigkeit kann dazu beitragen, die allgemeine Intelligenz Ihrer Ereignisverarbeitungssysteme zu verbessern, indem wertvolle Informationen aus scheinbar chaotischen oder unorganisierten Ereignisquellen extrahiert werden.

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IBM Event Automation ist eine vollständig modulare Lösung, die auf offenen Technologien basiert und Funktionen bietet für:

• Event Streaming: Erfassen und verteilen Sie unaufbereitete Datenströme von Echtzeit-Geschäftsereignissen mit Unternehmensklasse Apache Kafka.
• Event-Endgerät-Verwaltung: Beschreiben und dokumentieren Sie Ereignisse einfach gemäß der Async API-Spezifikation. Fördern Sie die gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung und gewährleisten Sie gleichzeitig Kontrolle und Governance.
• Eventverarbeitung: Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Apache Flink, um SQL-Stream-Verarbeitungsabläufe auf einer intuitiven Low-Code-Authoring-Leinwand zu erstellen und sofort zu testen.

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