AI-Agents (Artificial Intelligence Agent)

Ein AI-Agent ist ein intelligentes Software-System, das Daten aus seiner Umgebung erfasst, analysiert, Entscheidungen trifft und eigenständig Aktionen ausführt, um definierte Ziele zu erreichen. AI-Agents arbeiten autonom oder semi-autonom und nutzen künstliche Intelligenz-Techniken wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und regelbasierte Entscheidungsfindung.

Kernmerkmale von AI-Agents

• Datenwahrnehmung: Erfassung von Informationen aus APIs, Sensoren oder Datenquellen.
• Intelligente Entscheidungsfindung: Analyse und Ableitung von Maßnahmen basierend auf Algorithmen und Regeln.
• Autonomie: Selbstständige Anpassung an veränderte Bedingungen mit minimaler menschlicher Intervention.
• Automatisierte Aktionen: Durchführung von Aufgaben, z. B. Prozessautomatisierung oder Echtzeit-Reaktionen auf Anfragen.

AI-Agents im Kontext von MARINI

Mit MARINI GenAI-Workflow Actions ermöglichen wir die Integration intelligenter Entscheidungslogik in automatisierte Prozesse. Unsere AI-Agents analysieren Daten, optimieren Workflows und erweitern Kundenprofile durch Data Enrichment und Predictive Analytics.

Anwendungsfälle:
✅ Customer Intelligence: Automatisierte Datenanreicherung und Segmentierung.
✅ Data-Driven Workflows: Intelligente Entscheidungsfindung innerhalb von Integrationsprozessen.
✅ Prozessautomatisierung: Effiziente Steuerung komplexer Geschäftsabläufe durch KI-gestützte Logik.

AI-Agents in MARINI treiben die Automatisierung und Optimierung datengetriebener Geschäftsprozesse voran – für schnellere, intelligentere und effizientere Entscheidungen.

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Multi Golden Record

Glossar Übersicht

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Inhalte, Autoren und CIEF im Überblick

Customer Intelligence: Strategien und Use Cases zur Nutzung von Kundendaten

Hrsg. Prof. Dr. Emanuel Bayer und Manuel Marini · Springer Gabler, 2025

Der Sammelband zeigt, wie aus Kundendaten messbarer Wert wird — mit 22 Beiträgen aus Wissenschaft und Praxis, strukturiert entlang der fünf Stufen des Customer Intelligence Evolution Framework (CIEF).

• Framework: Targets & Commitment, Data Integration, Data Quality, Insights, Use Cases
• Themen: Golden Record, Customer Data Platform, Datenanreicherung, KI-gestützte Personalisierung, Compliance
• Praxis: Erfahrungsberichte u. a. von Commerzbank, Deutsche Bank, ADAC, Dun & Bradstreet und IKB

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