Die wichtigsten Use Cases für Synthetische Daten
Entdecken Sie das Potenzial von synthetischen Daten zur Unterstützung spezialisierter KI-Modelle in verschiedenen Branchen und Unternehmensbereichen.
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Herausforderungen im Datenbereich mit synthetischen Lösungen überwinden
Unternehmen vertrauen zunehmend auf Daten, um Entscheidungen zu treffen und KI-Modelle anzupassen. Doch die Beschaffung umfassender und repräsentativer Datensätze kann sowohl schwierig als auch kostspielig sein. Synthetische Daten bieten eine skalierbare Lösung, die Probleme wie Datenschutz, Kennzeichnung und hohe Kosten durch die flexible Erzeugung von Daten, die die reale Welt widerspiegeln, adressiert. Sie ermöglichen die Erstellung maßgeschneiderter Datensätze und fördern das Modelltraining, Experimente sowie Innovationen. Synthetische Daten werden durch generative KI-Modelle erzeugt und umfassen eine Vielzahl von Formaten, darunter tabellarische Daten, Texte, Bilder, Videos, räumliche Daten, Zeitreihen, Grafiken und 3D-Simulationen.
Wichtige Anwendungsfälle für unterschiedliche Branchen
Reply unterstützt die Einführung synthetischer Daten in verschiedenen Branchen und trägt so zur Verbesserung des Datenmanagements sowie der betrieblichen Effizienz bei. Durch die Kombination von 3D-Simulation und KI ist Reply beispielsweise in der Lage, reale Szenarien effektiv nachzubilden, um KI-Systeme für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge zu trainieren. Die Vorteile synthetischer Daten kommen besonders in Simulationen zum Tragen, bei denen traditionelle Datenerhebungsmethoden in der realen Welt unzureichend oder schwer umsetzbar sind. Dank vielversprechender Ergebnisse wächst das Interesse an synthetischen Daten in der Finanz-, Pharma-, Gesundheits- und Fertigungsindustrie, da ihr Potenzial zur Förderung von Innovationen und zur Verbesserung von Betriebsabläufen zunehmend erkannt wird.
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Finanzinstitute
Synthetische Daten spielen eine wichtige Rolle bei der Modellierung von Extremereignissen sowie der Verbesserung der Betrugserkennung und -prävention. Im Versicherungssektor unterstützen sie bei der Bearbeitung von Schadensfällen und der Identifizierung betrügerischer Anträge. Bei der Bonitätsprüfung tragen synthetische Daten zur Verbesserung der Risikobewertung und der Kreditwürdigkeitsprüfung bei, indem sie Verzerrungen erkennen, die Zuverlässigkeit von Finanzmodellen steigern und die Einhaltung internationaler Vorschriften sicherstellen.
Gesundheitswesen und Pharmabranche
Synthetische Daten simulieren die Reaktionen von Patienten, beschleunigen die Arzneimittelentwicklung und unterstützen die Erforschung seltener Krankheiten, indem sie den Krankheitsverlauf modellieren und Behandlungen individuell anpassen. In der medizinischen Bildgebung werden Bilder von unterrepräsentierten Erkrankungen erstellt, was die Präzision und Skalierbarkeit von KI-Algorithmen verbessert. Synthetische elektronische Gesundheitsakten wahren die Privatsphäre der Patienten und geben klinische Informationen präzise wieder.
Fertigung
Synthetische Daten optimieren die vorausschauende Wartung, indem sie seltene Ereignisse simulieren, die Genauigkeit der KI-Modelle erhöhen und kostspielige Ausfallzeiten sowie die Komplexität der Datenerfassung in der realen Welt verringern. Sie fördern zudem die Einführung von Smart-Factory-Modellen, Robotik und industrieller Automatisierung, wodurch die betriebliche Effizienz und Sicherheit verbessert und die Integration von KI in Produktionsprozesse beschleunigt wird.
Synthetischer Daten in verschiedenen Geschäftsbereichen einsetzen
Synthetische Daten bieten zahlreiche Vorteile für verschiedene Unternehmensbereiche und Branchen. Sie vereinfachen das Datenmanagement, indem sie die Herausforderungen bei der Datenerfassung, Kennzeichnung und Einhaltung von Vorschriften meistern. Dadurch werden die Datengenerierung beschleunigt, Kosten gesenkt und die Skalierbarkeit verbessert – bei gleichzeitigem Erhalt der Qualität und Sicherheit. Zudem helfen synthetische Daten, Vorurteile in KI-Systemen zu reduzieren, etwa im Personalwesen. Sie schaffen ausgeglichene Datensätze, die durch die Erstellung synthetischer Lebensläufe demografische Verzerrungen in historischen Daten korrigieren und so faireere Einstellungsentscheidungen ermöglichen. Besonders profitieren davon Bereiche wie Cybersicherheit, Marketing und Vertrieb sowie die Lieferkette und Logistik.
Unser pragmatischer Ansatz für synthetische Daten
Reply arbeitet aktiv an der Entwicklung synthetischer Daten und fördert umfassende Forschungs- und Entwicklungsprojekte, die eng mit den jeweiligen Geschäftsbereichen zusammenarbeiten. Die Experten bei Reply entwickeln innovative Lösungen, um zentrale Herausforderungen in verschiedenen Branchen zu lösen und implementieren maßgeschneiderte Ansätze, die den Kunden helfen, den vollen Potenzialwert von synthetischen Daten zu erkennen und für ihr Geschäft zu nutzen.
