<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=847228605309050&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">
bg_photo_blurry.jpg

Maskinlæring gir deg enda bedre kundedata

Av Bård Lerberg 6. august 2018

herik-og-arne-i-Bisnode-maskinlæring-AI
Hvordan kan maskinlæring brukes for å gi enda høyere kvalitet på kundedataene? Det har vært utfordringen når Bisnode det siste halvåret har sluppet algoritmene løs på sine store datamengder.

Fra Deep Blue til Google AlphaZero AI

At datamaskiner kan overgå den menneskelige hjerne, har vi visst helt siden datamaskinen Deep Blue slo den daværende verdensmesteren i sjakk, Garri Kasparov, i 1997.

herik-og-arne-i-Bisnode-lite

20 år senere, i desember i fjor, tok Googles selvlærende algoritme AlphaZero AI skrittet enda lenger: Uten noen menneskelige input, bortsett fra selve sjakkreglene, slo den verdens beste sjakkprogram Stockfish 8. Og det "verste" av alt: Den trengte bare fire timer på å lære seg selv spillet.

Les også: Er du klar over det store potensialet som ligger i dine Master Data?

Bisnode studerer maskinlæring

Sjakk er et godt stykke unna det Bisnode driver med. Men Amplify-gründer Henrik Skogstrøm mener at analyseselskapet har et svært godt utgangspunkt for å gjøre nytte av den samme teknologien som Alpha Zero AI: Kunstig intelligens og maskinlæring.

– Bisnode har én viktig fordel: De har enorme mengder data
som allerede er verifisert, sier Skogstrøm.

Det siste halve året har Henrik Skogstrøm vært konsulent for et Bisnode-prosjekt som har sett på nettopp mulighetene for å ta i bruk maskinlæring på dataene.

henrik-og-arne-i-Bisnode

I prosjektet har de både trent opp algoritmer til å koble data, og sett på andre potensielle bruksområder for teknologien. Konklusjonen er at potensialet er stort.

Les også: GDPR – en unik mulighet til å rydde i boden

Gir bedre kvalitet på dataene

– Vi ser at vi kan få enda høyere kvalitet på dataene når vi legger maskinlæring på toppen av eksisterende logikk. I tillegg har vi identifisert en rekke nye mulige produkter, sier Arne Rosness i Bisnode.

Han forklarer at Bisnode jobber med to former for datasett: Konsesjonspliktige data og kommersielle data. Spesielt i den sistnevnte datatypen kan maskinlæring gi store fordeler.

Kommersielle data er nemlig ikke koblet mot personnumre. Dermed må man supplere med andre metoder for å sikre at et datasett tilhører den riktige av Norges 839 Jan Johansen-er, eller andre oppføringer som kan være tvetydige (Jan Johansen er et av Norges mest vanlige navn).

robot

Økt treffsikkerhet

– Vi har sett at maskinlæring gir oss økt treffprosent i matchingen av ulike registre. Den gir også bedre muligheter for å gruppere eksisterende og potensielle kunder, sier Rosness.
Han legger til at teknologien også gir nye muligheter i konsesjonspliktige data, blant annet for å koble ulike registre sammen i kampen mot hvitvasking.

Les også: Roboter erstatter 7.000 manuelle timer og gir raskere tilgang til regnskapstallene

Kan hjelpe andre bedrifter med maskinlæring

Maskinlæringsprosjektet skal ikke bare gi enda mer treffsikre data fra Bisnode selv.
Data- og analyseselskapet kan også bruke erfaringene til å hjelpe andre selskaper med å komme i gang med maskinlæring.

– For å trene algoritmer trenger man ofte mer data en det en enkelt bedrift normalt har tilgang til. Bisnode sitter på store strukturerte datasett som kan supplere bedriftenes egne data eller benyttes til å teste resultater fra en algoritme, sier Henrik Skogstrøm.

– Når vi nå også sitter med egne erfaringer fra maskinlæring, ser vi både muligheter og utfordringer. Dermed kan vi være gode sparringspartnere for våre kunder når de bruker dataene, legger Arne Rosness til.

Les også: Big data: Slik går du fra dumme data til smarte beslutninger

henrik-og-arne-AI

Mennesket trengs fortsatt

Selv om forsøkene har vist at maskinlæring kan forbedre fremtidens Bisnode-produkter, vil selskapets menneskelige ressurser fortsatt være viktige for å beholde selskapets posisjon.

Henrik Skogstrøm understreker at maskinlæring, slik teknologien er i dag, sjeldent kan erstatte alle oppgavene en ansatt gjør, men at smart bruk av maskinlæring kan gjøre en ansatt betydelig mer effektiv.

– Vi mennesker er gode til å ta beslutninger der det er lite data, for eksempel i samspillet mellom markedsføringsstrategien og designet på en reklamekampanje.

Maskinlæring er nyttig der det er store mengder informasjon,
men med små repeterende mønstre i adferd eller hendelser.

Nøkkelen er altså å få menneske og maskin til å samarbeide, sier han.

– Tankegangen er å la de ansatte gjøre det mennesker er gode til, og datamaskinene gjøre det de er gode til, konkluderer han. 

Trenger du en sparringspartner ved utvikling av nye løsninger?

Vennligst kontakt Arne Palm Rosness. Arne er Sales Specialist/Partneransvarlig marked i Bisnode. Tlf.: 934 28 738. E-post: arne.rosness@bisnode.com

machine-learning

 

Temaer: Rådgivning, Smarte Data


Kommentarer

Kredittsjekk, analyse og kundeinnsikt med smarte data.

Bisnode er et data- og analyseselskap med 2.100 ansatte i 19 land. Vi hjelper deg med å redusere risiko, finne nye kunder og øke lønnsomheten i din bedrift.

Les mer om hva vi kan gjøre for deg

Motta våre nyeste blogginnlegg!

temp-cta

Siste innlegg