Understand
Die wahrscheinliche Root Cause beobachteter Effekte in Unternehmensdaten identifizieren.
Causal AI
Fehlinterpretation von Daten eliminieren
Konventionelle Analytics ist auf Korrelationen begrenzt. Causal AI geht darüber hinaus und lernt die Ursache-Wirkungs-Struktur in Ihren Daten für fundierte Business-Entscheidungen.
Was kausale Modelle ermöglichen
Mit einem kausalen Modell Entscheidungen verstehen, vorhersagen, simulieren und optimieren.
Predict
Robuste Vorhersagen auf Basis kausaler Strukturen statt instabiler Korrelationen erstellen.
Simulate
Hypothetische Szenarien prüfen, zum Beispiel: Was passiert mit X, wenn wir Y ändern?
Optimize
Massnahmenkombinationen finden, die Zielgrössen unter realen Business-Constraints maximieren.
Trust
Verstehen, warum das Modell bestimmte Aktionen empfiehlt, statt auf Black-Box-Resultate zu vertrauen.
Intervene
Massnahmen mit hoher Hebelwirkung priorisieren, indem der erwartete Effekt vor der Umsetzung quantifiziert wird.
Ausgewählte Challenges
Entscheidungskontexte mit hohem Impact, in denen Ursache-Wirkungs-Denken entscheidend ist.
Diskriminierungsfreie Versicherungsprämien
Sicherstellen, dass Pricing-Modelle keine indirekte Diskriminierung gegenüber geschützten Merkmalen wie Ethnie enthalten.
insurancefairnesscompliance
Root-Cause-Analyse
Die echten Ursachen von Prozessfehlern und Ineffizienzen identifizieren, statt auf verrauschte Proxy-Metriken zu reagieren.
operationsqualityprocess
Customer-Churn-Behandlung
Die richtige Intervention für den richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt finden, um Abwanderung zu reduzieren.
retentioncustomeroptimization
Verbesserte Kreditentscheidungen
Kreditgeber mit kausalen Signalen bei ausfallgefährdeten Krediten unterstützen, um die Interventionsqualität zu verbessern.
lendingriskdecisioning
Treiber der Nachfrage
Kausale Nachfragemodelle aufbauen, um echte Nachfrage-Treiber von Scheinkorrelationen zu trennen.
demandforecastingstrategy
Treatment-Effekt-Schätzung
Schätzen, wie unterschiedliche Interventionen Ergebnisse für spezifische Kunden- oder Prozesssegmente verändern.
upliftsegmentationintervention
Unser Ansatz
Von Enterprise Data zu kausalen Entscheidungen in drei Schritten.
1
Data refinement
Wir nutzen AI, um Cleaning, Integration, Quantification und Enrichment von Rohdaten zu beschleunigen.
2
Causal model
Wir erstellen mit algorithmischen Methoden und Expertenwissen einen DAG und trainieren darauf ein Causal-AI-Modell.
3
Insights
Wir nutzen das Modell für Understand, Predict, Simulate, Optimize und erklärbare Empfehlungen.
FAQ
Typische Fragen vor dem ersten Piloten.
Predictive Modelle schätzen, was passieren kann. Causal AI schätzt, was sich bei einem Eingriff verändert.
Bereit, die echten Ursachen hinter Ihren Resultaten zu verstehen?
Teilt eure Herausforderung - wir zeigen, was möglich ist.