Über Korrelation hinausKausale Intelligenz

Warum Causal AI?

Über Korrelation hinausdenken. Ursache und Wirkung verstehen. Entscheidungen auf Evidenz stützen, nicht auf Annahmen.

EconomicAI
Scrollen

Die Grenzen der traditionellen KI

Korrelation ist nicht Kausalität. Traditionelles ML kann nicht sagen, ob Werbung Käufe verursacht hat oder ob kaufwillige Kunden einfach mehr Werbung sehen.

1
Prädiktive KI
"Was wird passieren?"

Prognostiziert Ergebnisse basierend auf historischen Mustern

Korrelationsbasiert
2
Generative KI
"Was kann ich erstellen?"

Produziert Inhalte aus gelernten Mustern

Musterbasiert
3
Causal AI
"Warum ist das passiert?"

Identifiziert echte Ursache-Wirkungs-Beziehungen

Kausalitätsbasiert
Economic AI™

Führende europäische Expertise

Economic AI™ vereint führende europäische Experten für Causal Inference, Ökonometrie und Machine Learning. Unser Team hat wegweisende Forschung in renommierten Fachzeitschriften publiziert, darunter American Economic Review, The Econometrics Journal und Journal of the Royal Statistical Society.

Causal AI in allen Branchen

Handlungsrelevante Erkenntnisse, die korrelationsbasierte Ansätze nicht liefern können.

Finanzen & Banken

  • Messen Sie die echte Wirkung von Marketing auf das Einlagenwachstum
  • Identifizieren Sie die Treiber der Kreditantragskonversion
  • Verstehen Sie Kundenbindung kausal
Erfahren Sie, wie wir heterogene Effekte analysieren

Versicherung

  • Ermitteln Sie die tatsächlichen Treiber der Policen-Konversion
  • Unterscheiden Sie Korrelation von Kausalität bei Vertragsverlängerungen
  • Optimieren Sie die Preisgestaltung durch kausales Verständnis
Mehr zur grundlegenden Methodik

Fertigung

  • Ermitteln Sie die Ursachen von Qualitätsproblemen
  • Optimieren Sie Nacharbeitsrichtlinien auf Basis kausaler Evidenz
  • Messen Sie den tatsächlichen ROI von Prozessverbesserungen
Mehr zur Fallstudie Nacharbeitsoptimierung

Der kausale Vorteil

Enterprise-taugliche Causal Inference liefert messbare Geschäftswirkung.

Besseres Signal-Rausch-Verhältnis

Echte Effekte von Scheinkorrelationen unterscheiden

Valide Inferenz nach Modellselektion

Klare Umsatzzuordnung

Verstehen, welche Massnahmen tatsächlich Ergebnisse erzielen

Heterogene Treatment-Effekte messen

Schnellere Entscheidungen

Ineffektive Aktivitäten erkennen, bevor Budget verschwendet wird

Sensitivitätsanalyse für Causal ML

Teamübergreifende Abstimmung

Eine gemeinsame Evidenzbasis für alle Entscheidungen

Hochdimensionale Ökonometrie
Economic AI™

Bereit für den Schritt von Korrelation zu Kausalität?

Unser Team verbindet Spitzenforschung mit praktischer Umsetzung.

Wahre Kompetenz zeigt sich im Übergang von der Vorhersage zur Erkenntnis - vom Wissen, was geschieht, zum Verstehen, warum es so sein muss.

Das Vertrauen führender Unternehmen