SME Datalab-East: Masterstudent KI digitalisiert Leasingprozess von DBL Finance

In dieser Serie berichten KI-Masterstudenten über ihre Erfahrungen in Unternehmen der Lifeport-Region, die sie im Rahmen des SME Datalab-East gesammelt haben. Von Quick Wins bis hin zu strategischen Einsichten zeigen ihre Geschichten, dass künstliche Intelligenz keine Zukunftsmusik ist, sondern für regionale KMU bereits heute einen Unterschied machen kann.

MKB Datalab-Oost ist eine Initiative der Radboud Universität und der Universität Twente, die KMU im Osten der Niederlande dabei hilft, das Potenzial von künstlicher Intelligenz und Daten zu nutzen. Dabei führen KI- und Data-Science-Studenten KI-Projekte (6-10 Wochen) durch oder arbeiten als Data Buddy (40 Stunden) vor Ort.
Immer mehr KMU in der Lifeport-Region entdecken, wie die Studenten von MKB Datalab Oost sie mit intelligenten, praktischen Datenanwendungen unterstützen können.

Von der Excel-Tabelle zum intelligenten Entscheidungsbaum

Mit ihrem Hintergrund in Künstlicher Intelligenz und Informationswissenschaften wollte Rivka van der Horst erfahren, was sie für einen Unternehmer in der Praxis tun kann. Durch das Datalab bekam sie die Chance, dies bei DBL Finance in Duiven zu erkunden.

Rivka van der Horst, Alumna AI an der Radboud Universität, war schon früh technikbegeistert. Als Achtjährige erstellte sie ihre ersten Websites, indem sie den HTML-Code von Spieleseiten kopierte und nach ihrem eigenen Geschmack anpasste. Diese Neugierde führte zu einem Bachelor-Abschluss in künstlicher Intelligenz und einem Master-Abschluss in Informationswissenschaften in Nimwegen.

Während ihres Masterstudiums bewarb sie sich bei SME Datalab Oost. Sie erwog eine Rolle als Data Buddy, aber das Team sah mehr in ihr und vermittelte sie an ein vollständiges KI-Projekt bei DBL Finance in Duiven.

Passende Leasingfahrzeuge

DBL Finance ist das Einzelunternehmen des Unternehmers Dick Poot. Er hilft Privatpersonen und Kleinunternehmern dabei, das am besten geeignete Angebot für ein Autoleasing zu finden.
Rivka erklärt: „Bis vor kurzem erledigte Dick alles manuell – nur mit einer Excel-Datei, einer Reihe fester Kriterien und seinem umfangreichen Wissen im Kopf. Bei einer Inspirationsveranstaltung des MKB Datalab Oost,die von der Rabobank in Zusammenarbeit mit MKB Duiven ermöglicht wurde, gewann Dick ein Stipendium für ein KI-Projekt. Die ursprüngliche Idee war, ein Machine-Learning-Modell zu entwickeln, das automatisch vorhersagt, welche Leasinggesellschaft am besten zu seinen Kunden passt.“

Entscheidungsbaum

Rivka stellte schnell fest, dass maschinelles Lernen überhaupt nicht zu den Anforderungen von Dick passte. „Er arbeitet mit festen Kriterien, nicht mit Wahrscheinlichkeiten“, sagt sie. „Sein Entscheidungsprozess ist rein regelbasiert. Die neuesten KI-Systeme, wie zum BeispielLarge Language Models (LLM), sind hervorragend im Umgang mit Sprache, aber weitaus weniger geeignet, zuverlässig mit Zahlen und strengen Vorgaben zu arbeiten.“

Aus diesem Grund hat sie das Handtuch geworfen. In 80 Stunden kartografierte sie das Problem, fand eine Lösung und baute ein lokal laufendes Tool, das genau das tut, was Dick braucht. "Ich habe alle Regeln, die er im Kopf hatte, herausgefunden und sie in einer Excel-Datei aufgezeichnet. Der Code liest diese Regeln automatisch und passt sich sofort an, wenn er etwas ändert. Auf diese Weise bleibt das Tool bei Änderungen immer auf dem neuesten Stand, ohne dass eine einzige Zeile programmiert werden muss."

Alle Kriterien erfüllt

Da ein Großteil des Wissens nur in Dicks Kopf vorhanden war, war es für Rivka ein ziemliches Rätsel, alle Kriterien auf den Punkt zu bringen. Sie führte ausführliche Gespräche mit ihm, vertiefte sich in frühere Pachtanträge und überprüfte jedes Mal, ob ihr Entscheidungsbaum die gleichen Entscheidungen traf wie Dick selbst. "Das war manchmal wirklich Detektivarbeit", sagt sie. "Aber genau dieser Prozess, alles explizit zu machen, was man normalerweise intuitiv tut, hat mir unglaublich viel Spaß gemacht."

Sie verfasste auch eine klare Dokumentation, damit der Web-Builder von DBL Finance das Tool später einfach mit der Website verknüpfen kann. Dadurch kann ein Antrag in Zukunft automatisch durch den Entscheidungsbaum bearbeitet werden, ohne dass Dick ihn manuell ansehen muss.

Vollständige Projektverantwortung

Das Projekt war aufregend, räumt Rivka ein. Das Studium der künstlichen Intelligenz besteht aus vielen einzelnen Aufgaben, die oft nur wenig Bezug zur Praxis haben, so dass man zwar lernt, wie man Code schreibt, aber weniger, wie man dieses Wissen für reale Anwendungen nutzt. "Daher fühlt es sich manchmal so an, als würde man hauptsächlich Probleme lösen, ohne zu wissen, ob man sie in der Praxis anwenden kann. Erst wenn man für einen echten Unternehmer arbeitet, entdeckt man, was man wirklich kann."

Rivka hat auch festgestellt, dass technische Fähigkeiten wichtig sind, dass es aber mindestens ebenso wichtig ist, gut zuzuhören und gründliche Fragen zu stellen, um die richtigen Informationen zu erhalten. Vor allem bei einem Unternehmer, der viel Wissen in seinem Kopf hat und nicht alles explizit aufgeschrieben hat. Sie hat auch festgestellt, dass es ihr Spaß macht, die Verantwortung für ein ganzes Projekt zu übernehmen.

"Sobald man für einen echten Unternehmer arbeitet, merkt man erst, wie viel Wissen man bereits im Haus hat"
Rivka van der Horst

Technisch und kommunikativ stark

Seit ihrem Studienabschluss arbeitet Rivka bei KPMG als Beraterin im Bereich Governance, Risk & Compliance Technology. Dort hilft sie Unternehmen, ihre Systeme sicher, kontrollierbar und regelkonform einzurichten.

Die Erfahrungen bei DBL Finance helfen ihr noch immer. Sie versteht jetzt besser, wie ein komplettes Projekt aussieht, vom Kundenwunsch bis zur Lösung.

Sie fand, dass dieses Projekt es ihr ermöglichte, über ihre eigene Aufgabe hinauszublicken: "Durch dieses Projekt habe ich viel besser gesehen, wie alle Teile eines Projekts ineinandergreifen. Es hat mir auch bewusst gemacht, wie wichtig es ist, sowohl technisch als auch kommunikativ stark zu sein.

"Dank Rivka gibt es jetzt eine stabile und zuverlässige Grundlage".
Dick Poot

Stabile und zuverlässige Basis

Kunde Dick Poot: "Durch dieses Projekt wird mir besser bewusst, wie man langsam mit der Materie wächst, die tagtäglich unsere Entscheidungen beeinflusst. Man arbeitet fast unbewusst mit ihr. Indem ich bewusst über die verschiedenen Entscheidungsbäume nachdachte, bekam ich den gesamten Prozess besser in den Griff.
Dank Rivka haben wir nun eine stabile und verlässliche Grundlage. Sie ist sofort in der täglichen Praxis anwendbar und bildet eine solide Grundlage, um die Arbeit weiterzuentwickeln und das Wachstum meines Unternehmens zu unterstützen."

Tipp für andere KMU

Wie andere Studenten auch, entdeckte Rivka, dass KI nicht immer die beste Lösung ist. Manchmal ist eine einfache, transparente Methode besser, billiger und zuverlässiger.

Das ist sogleich ihr wichtigster Rat an die KMU: Weil große Sprachmodelle (KI, die auf riesigen Textmengen trainiert wurde) so zugänglich und leistungsfähig erscheinen, werden sie manchmal zu schnell als die Lösung angesehen. In der Praxis sind sie jedoch keineswegs immer die beste, einfachste oder billigste Wahl. Deshalb ist es klug, sie von jemandem mit Fachwissen begutachten zu lassen, bevor man mit ihnen zu arbeiten beginnt.