4. Automatische Optimierung: Entscheidungsfindung, die mit jeder Verwendung genauer wird Wissen Sie, wie Ihre aktuellen Risikomodelle funktionieren? Oder ob ein Modellabweichung (model drift), also eine Verschlechterung der Modellleistung, auftritt und ungesund ist? Wie lange würden Sie brauchen, um auf Leistungsänderungen zu reagieren, nachdem sie entdeckt wurden? Häuser ohne intelligente Systeme waren bisher auf Menschen und einzelne Systeme angewiesen, um Performanceprobleme zu erkennen oder Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung aufzudecken. Denken Sie darüber nach, wie Ihr nicht-intelligentes Haus läuft. Die Heizung oder die Klimaanlage sind so eingestellt, dass sie sich zu einer bestimmten Zeit einschalten und zu einer bestimmten Zeit wieder ausschalten. Es kümmert sich nicht darum, ob jemand zu Hause ist, es läuft einfach wie programmiert. Ähnlich wie in einem nicht-intelligenten Haus war die herkömmliche Entscheidungsfindung auf menschliches Eingreifen angewiesen, um Änderungen in der Modellleistung zu erkennen und Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung zu identifizieren. Um mit maximaler Effizienz zu arbeiten und möglichst genaue Modelle zu erstellen, muss Ihre KI-gestützte Entscheidungs- und Datenlösung wie ein Smart Home funktionieren. Eine zentralisierte Benutzeroberfläche, die eine Verbindung zu all Ihren benötigten Daten herstellt, kann für eine kontinuierliche Feedbackschleife genutzt werden, in der sowohl historische als auch Echtzeitdaten zur kontinuierlichen Leistungsoptimierung eingesetzt werden. Modellleistung und -genauigkeit können in Echtzeit überwacht und angepasst werden, wobei die Prozesse von Menschen überwacht werden und nicht von ihnen abhängen.
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