Was sind neuronale Netze?

Unter dem Begriff neuronale Netze versteht man eine komplexe Struktur von verbundenen Knoten. Als Vorbild dient das Gehirn von Lebewesen. Hier sind unzählige Nervenzellen, die Neuronen, verknüpft und beeinflussen sich gegenseitig. Künstliche neuronale Netze (KNN) bilden dieses Prinzip nach. Ziel ist es, dass Maschinen in die Lage versetzt werden, auf nicht vordefinierte Eingaben zu reagieren. Dies ist eine Grundlage für künstliche Intelligenz (KI).

Neuronale Netze allgemein

Neuronale Netze sind, einfach ausgedrückt, miteinander verknüpfte Nervenzellen. Neuronen haben mehrere Eingänge und einen Ausgang. Über die Eingänge nehmen sie Signale auf, die von außen oder von anderen Neuronen stammen können. Sie haben dabei eine Erregungsschwelle, ab der sie reagieren. Dies dient beim Menschen beispielsweise zur Filterung irrelevanter Einflüsse, um die Konzentration nicht unnötig zu stören. Die Reaktion kann nach außen oder auf andere Nervenzellen erfolgen.

Kennzeichnend ist, dass die Erregungsschwelle variabel ist. Sie wird durch Erfahrungen und äußere Umstände permanent verändert. So können Umstände unangenehmer Erfahrungen zu einer Aktivierung von Neuronen führen und entsprechende Reaktionen hervorrufen.

Ebenso ist wichtig, dass die Reaktion der Neuronen nicht vorhersagbar ist. Es werden nicht zwingend nur objektive Merkmale verarbeitet. Vielmehr erfolgt die Wahrnehmung subjektiv und wird beeinflusst durch Lernprozesse, die aufnehmende Neuronen bereits durchlaufen haben.

Künstliche neuronale Netze

In der Informationstechnik möchte man sich neuronale Netze zunutze machen. Wenn eine Maschine mit Menschen interagieren soll, sind die Eingaben nicht immer im Vorfeld absehbar. Grundsätzlich müssten vom Programmierer alle möglichen Varianten entweder vorgesehen oder als ungültige Eingabe abgefangen werden. Auch bei der Sortierung von ungeordneten Datenbeständen müssen klare Kriterien erstellt werden, wenn es nicht zu Fehlbewertungen kommen soll.

Dies führt eine Maschine dann ihre Grenzen, wenn die Eingaben zu individuell sind. Handschriften weichen in Größe und Form voneinander ab. Sprachen unterscheiden sich unter anderem durch Lautstärke, Aussprache, Dialekte und Geschwindigkeit. Worte können zudem in unterschiedlichem Kontext eine andere Bedeutung haben.

Ein weiteres Problem kann die Vielzahl an unterschiedlichen Eingabevarianten sein. Es wäre ein unvorstellbarer Aufwand, diese für bestimmte Bereiche manuell zu erfassen.

Daher ist es zielführender, wenn die Maschine Muster erkennt, verarbeitet und „lernt“. Man spricht hierbei vom Machine Learning. Damit nicht klare Parameter definiert werden müssen, werden diese von den Objekten abstrahiert. Es werden nicht Objekte mit Eigenschaften verknüpft, sondern Eigenschaften untereinander. Dies ist vergleichbar mit dem menschlichen Lernen. Wenn in einer bestimmten Situation zufällig ein spezifischer Geruch auftritt, kann es sein, dass der Geruch den Menschen später wieder an diese Situation erinnert.

Wie funktionieren neuronale Netze?

Der Aufbau für künstliche neuronale Netze erfolgt in Schichten. Innerhalb dieser sind jeweils mehrere Neuronen als Knotenpunkte gruppiert. Es gibt eine Eingabeschicht (Input Layer), die von außen Werte aufnimmt. Diese leitet sie weiter an die verknüpften internen Schichten. Die inneren Bereiche, ihre Verknüpfung und ihre Arbeitsweise sind nicht ersichtlich. Daher nennt man sie versteckte Schichten (Hidden Layers). Die Reaktion erfolgt über die Ausgabeschicht (Output Layer).

Innerhalb der Schichten gibt es unterschiedliche Interaktionsmodelle. In der einfachsten Form werden beim einschichtigen Feedforward-Netz Informationen aufgenommen und eine Ausgabe erzeugt, sofern der Schwellwert überschritten ist. Es können mehrere Neuronen parallel Informationen verarbeiten, es gibt hier keine Hidden Layers.

Komplexer ist ein mehrschichtiges Feedforward-Netz. Dieses besteht aus einer beliebigen Anzahl an versteckten Schichten und jeweils einer Ein- und Ausgabeschicht. Die Beeinflussung erfolgt nur in die Richtung der Ausgabe. Eine Rückkopplung nachgelagerter Schichten gibt es nicht.

Der Trainingsprozess

Im rekurrenten Netz erfolgt ein Feedback an die Knotenpunkte aus nachgelagerten Schichten. Dies bedeutet, dass sie lernen können, da die Art der Rückmeldung von ihren eigenen Ausgaben abhängt.

Im Unterschied zu Nervenzellen von Lebewesen, können künstliche neuronale Netze nur durch Computer repräsentierbare Werte zurückgeben. Es sind drei mögliche Reaktionen eines Neurons zur Einflussnahme auf die weiteren Neuronen vorgesehen: Verstärkung, Hemmung und Neutralität. Die Stellschraube für den Lernprozess ist daher die Gewichtung, ab dessen Wert eine Reaktion erfolgt.

Neuronale Netze werden trainiert durch Eingabe relativ zufälliger Ausgangswerte für die Gewichtung an jedem Knoten. Im Verlaufe des Trainingsprozesses werden diese dann nach jedem Durchgang angepasst und optimiert. Die Anpassung erfolgt schrittweise, beispielsweise als Durchschnittswert bisheriger Ergebnisse. Die Gewichtung wird also mit jedem Trainingsdurchlauf weiter verfeinert.

Dabei kann gelernt werden, dass manche Faktoren irrelevant oder nur unter bestimmten Bedingungen von Bedeutung sind.

Als Praxisbeispiel sei eine Maschine aufgeführt, die Kraftfahrzeuge klassifizieren soll. Das Merkmal „Stoßstange vorhanden“ wird sich schnell als unbrauchbar herausstellen, um Pkw zu unterscheiden. Schließlich hat nahezu jedes Fahrzeug mit einer Straßenzulassung eine Stoßstange. Wenn aber aus einer anderen Schicht die Rückmeldung erfolgt, es handele sich um einen Rennwagen, kann das die Gewichtung verändern. Als Unterscheidungskriterium zwischen einem Formel-1-Rennauto und einem Rallye-Fahrzeug taugt es durchaus. Neuronale Netze erhalten ihre Intelligenz also durch die korrekte Verknüpfung von Mustern oder Merkmalen.

Neuronale Netze in der künstlichen Intelligenz

Die künstliche Intelligenz benötigt eine Basis, die sie dazu befähigt, Informationen aufzunehmen und zu bewerten. Ist diese statisch, spricht man nicht von einer echten künstlichen Intelligenz. Das System muss vielmehr in der Lage sein, eigenständig Informationen aufzunehmen und seine Ausgaben daraufhin anzupassen. Diese Dynamik in der künstlichen Intelligenz erfordert, dass die Maschine lernen können muss. Neuronale Netze sind diese Basis des sich ständig ändernden Wissens der Maschine.

Insbesondere sind neuronale Netze Voraussetzung für das Deep Learning. Für manche Fachleute sind die Begriffe sogar synonym anwendbar. Das Besondere am Deep Learning ist die Vielschichtigkeit, die Tiefe, der verwendeten Struktur.

Anwendungsgebiete

Künstliche neuronale Netze finden dort Anwendung, wo eine Vielzahl an Daten strukturiert werden muss. Weiterhin dort, wo es keine oder unüberschaubar viele Ordnungskriterien gibt.

Dies ist beispielsweise im Bereich des Data-Mining der Fall, wo Muster und Zusammenhänge in großen Datenbeständen gefunden werden sollen. Aufgrund der Komplexität der erforderlichen Berechnung war dies lange Zeit nur auf Großrechenanlagen, beispielsweise in der Wetter-Forschung und bei Frühwarnsystem darstellbar.

Inzwischen ist es aber auch möglich, künstliche neuronale Netze auf kleineren Rechnern auszuführen. Dadurch haben künstliche neuronale Netze Einzug in Firmen- und Privatanwendungen gefunden. Sie werden beispielsweise für eine intelligente Texterkennung genutzt. Dies kann sowohl bei der Erfassung von handschriftlichen Notizen als auch bei der Klassifizierung von Dokumenten genutzt werden. Bei docurex wird eine künstliche Intelligenz zur Verarbeitung im Dokumenten-Management-System (DMS) integriert.

Als Privatanwender begegnen Ihnen künstliche neuronale Netze im Zusammenhang mit Spracherkennung und Sprach-Assistenten am Smartphone oder PC. Auch automatische Übersetzer nutzen künstliche neuronale Netze. Ein bloßes Aneinanderreihen der übersetzten Einzelwörter reicht in der Regel nicht aus, um sinnvolle Sätze zu erhalten.

Nicht zuletzt profitieren viele Privatanwender in der Spieleentwicklung auf PC oder Konsole von den Fortschritten in der künstlichen Intelligenz. Neuronale Netze werden auch hier eingesetzt und schaffen interessante, nicht vorhersehbare Umgebungen und Spielgegner.

Neuronale Netze – Grenzen und Schwächen

Ein Problem ist, dass künstliche neuronale Netze selbst für ihre Entwickler nach der Schaffung eine Blackbox sind. Es ist für sie weder vorhersehbar, noch im Detail erklärbar, wie die versteckten Schichten sich beeinflussen. Zudem sind sehr viele und präzise Trainingsdaten notwendig.

Dadurch sind manche Anwendungen sehr gut geeignet, künstliche neuronale Netze zu implementieren. Wenn das Ergebnis eindeutig mit „richtig“ oder „falsch“ bewertet werden kann, ist eine gute Voraussetzung gegeben. Bei einem Dokumentenmanagement sind Trainingsdaten beispielsweise einfach herstellbar. Die erzielten Ergebnisse sind zudem eindeutig. In der Trainingsphase kann zweifelsfrei gesagt werden, ob ein Dokument korrekt kategorisiert wurde.

Künstliche neuronale Netze bergen Risiken eher in Bereichen, wo die Aussagekraft der Trainingsdaten interpretierbar ist. Dies kann bei Frühwarnsystemen der Fall sein. Insbesondere natürlich dann, wenn auf Basis der Ergebnisse wichtige Entscheidungen zu treffen sind.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning beschreibt die faszinierende Idee, dass von Menschen geschaffene Maschinen selber lernen können. Dadurch erweitern sie ihre Funktionalität und entwickeln eine künstliche Intelligenz (KI). Diese erlaubt es, dass eine trainierte Maschine sich auf geänderte Bedingungen einstellen kann. Sie ist dann nicht mehr abhängig von durch Menschen vorprogrammierte Abläufe.

Was versteht man unter künstlicher Intelligenz?

Künstliche Intelligenz begegnet einem unter diesem Begriff häufig bei Computerspielen. Das Verhalten eines maschinellen Gegners, der KI, beschränkt sich dort nicht zwingend auf bestimmte Muster. Vielmehr ist ein Rahmen vorgegeben, in dem sich die vom Rechner gesteuerte Figur bewegt. Anstatt mögliche Verhalten und darauffolgende Reaktionen zu programmieren, wird ein Algorithmus entwickelt, der Muster erkennt und verarbeitet.

Ist dieser gut gemacht, hat es den Anschein, dass die Figur eigene Gedanken entwickelt und dementsprechend handelt. Insbesondere wird die Maschine dadurch unempfindlicher gegenüber nicht vorgesehenen Eingaben. Anstatt den Vorgang abzubrechen oder „abzustürzen“, vergleicht sie mit ihr bekannten Daten und handelt entsprechend.

Hier besteht eine Analogie zum Verhalten und zur Intelligenz eines Menschen. Dieser versucht, in unbekannten Situationen Vergleiche mit ihm bekannten Verhältnissen herzustellen. Er handelt nach ihm vertrauten, erlernten Verhaltensmustern.

Die Rolle von Machine Learning in der KI

Das Machine Learning ist die Basis für jede KI. Man spricht davon, dass die Maschine trainiert werden muss. Sie benötigt eine ausreichend große Anzahl an Vergleichsdaten, um eine Grundlage für die „richtigen“ Entscheidungen zu haben. Eine untrainierte Maschine wird häufig unlogische und offensichtlich falsche Entscheidungen treffen. Man kann dies ebenfalls leicht mit dem Erfahrungsschatz eines Menschen vergleichen. Ein Kind, welches vor Kurzem erst das Lesen gelernt hat, wird die leicht unleserliche Handschrift eines Fremden nicht deuten können. Ein erfahrener Apotheker, der jahrzehntelang unleserliche handgeschriebene Rezepte von Ärzten entziffern musste, wird damit keine Probleme haben.

 Es müssen also Voraussetzungen für Machine Learning geschaffen werden. Dazu benötigt sie die Fähigkeit, ihre „Erfahrungen“ abzuspeichern. Zudem ist ein Algorithmus erforderlich, der Situationen klassifiziert und strukturiert ablegt.

Details zu Machine Learning

Es gibt zwei unterschiedliche Ansätze des Machine Learning. Das symbolische und das nicht-symbolische Lernen.

Beim symbolischen Ansatz erfolgt eine explizite Repräsentation von Werten. Objekten werden Eigenschaften zugeschrieben, die äußerlich nachvollziehbar sind. Das können Größen, Farbe oder bestimmte Formen sein. Es kann festgelegt werden, dass die Größe eines zu klassifizierenden Objekts sich in einem bestimmten Bereich bewegen muss. Dies kann mit einer Aussagelogik verbunden werden.

Diese besagt beispielsweise, wenn Objekt A größer als Wert X und kleiner als Wert Y ist, kann es nicht eines der Kategorie Z sein. Verknüpft man ausreichend viele solcher Aussagen, wird man schon recht zufriedenstellende Ergebnisse bekommen.

Voraussetzung für diese Form des Machine Learning bleibt, dass die Maschine auf eine entsprechend große Datenmenge zur Klassifizierung zurückgreifen kann. Es müssen ihr ausreichend viele Ausprägungen möglicher Kandidaten für eine Kategorie „gezeigt“ werden. Ansonsten ist die Gefahr groß, dass es zu falschen Mustererkennungen kommt.

Der nicht-symbolische Ansatz des Machine Learning

Der nicht-symbolische Ansatz des Machine Learning baut stärker auf Verknüpfungen auf. Eine Ausprägung hiervon sind neuronale Netze. Es existiert kein Schema, nach dem Eingabewerte zu einem zugewiesenen Ausgangswert führen.

Die Eigenschaften werden vielmehr in verschiedenen Schichten aufgenommen, vom Objekt extrahiert und pro Schicht nach einem Algorithmus weiterverarbeitet.

Dieser kann mit einer Wahrscheinlichkeit arbeiten. Bei einem Personenkraftwagen gibt die Farbe vermutlich keinen Aufschluss über den Fahrzeugtyp. Bei der Bewertung von Sonderkraftwagen wäre hingegen die Farbe „rot“ ein starkes Indiz, dass es sich um ein Feuerwehrfahrzeug handelt. Kehrt man diese Aussage um, wäre es fast sicher, dass ein nicht-rotes Fahrzeug keines der Feuerwehr ist.

Je mehr Schichten existieren, die versuchen, derartige Verknüpfungen herzustellen, desto präziser wird das Ergebnis des Machine Learning.

Zudem kann Machine Learning nach der Art des Lernens unterschieden werden. Beim überwachten Lernen, werden der Maschine Eingaben mit den dazugehörigen Ausgaben zugeführt. Daraus bildet die Maschine Muster, die sie später anwenden kann.

Beim unüberwachten Lernen erhält die Maschine nur die Objekte. Sie bildet selber sinnvolle Kategorien und ordnet die Objekte diesen zu.

Die Anwendungsbereiche von Machine Learning

Das Machine Learning hat vermutlich auch in Ihrem Alltag Einzug erhalten. Ein einfaches Beispiel sind Apps von Online-Versandhäusern oder Streaming-Diensten. Bestellen Sie regelmäßig Artikel aus einer bestimmten Kategorie, werden Sie vermehrt Angebote aus diesem Bereich auf ihrem Startbildschirm finden. Die von Ihnen bevorzugt gehörte Musik wird in Kategorien erfasst und sie bekommen Songs ähnlicher Interpreten angeboten.

Sehr gut zu verwenden ist Machine Learning für künstliche Intelligenz, die etwas genormtes, wie betriebliche Schreiben, klassifizieren soll. So gibt es Formulierungen, die Rechnungen eindeutig von Werbeschreiben unterscheiden. Für das Dokumentenmanagementsystem (DMS) von docurex® wird ebenfalls eine leistungsstarke KI entwickelt, die nach diesem Prinzip lernt.

Grenzen und Schwächen

Im Moment hängt der Erfolg des Machine Learning noch sehr stark von der Möglichkeit ab, aussagekräftige Trainingsdaten zu haben. Was für Dokumente sehr einfach ist, gestaltet sich beispielsweise in der Medizin schon schwieriger. Ein weiterer Faktor, der durch Machine Learning schlecht imitiert werden kann, ist die menschliche Fantasie. Diese beeinflusst dessen Fähigkeit zur Problemlösung nicht unerheblich.

Was ist KI?

Mit dem Begriff künstliche Intelligenz (KI) werden Technologien und hoch entwickelte Prozesse bezeichnet, in deren Rahmen Maschinen bzw. Computerprogramme ein menschenähnliches Denkvermögen simulieren können. Künstliche Intelligenz (KI) gibt Maschinen die Möglichkeit, aus Erfahrung zu lernen und mit neuen Informationen ihre Fähigkeit zum Bewältigen neuer Aufgaben auszubauen. Einige prominente Beispiele für KI sind Systeme wie Google Home oder Amazon Alexa, die auf natürlicher Sprachverarbeitung und Deep Learning basieren.

Intelligente Maschinen

Künstliche Intelligenz (KI) soll Computern die Fähigkeit verleihen, Probleme eigenständig zu bearbeiten und zu lösen. In Computerspielen wird beispielsweise durch den Einsatz einfacher Algorithmen ein scheinbar „intelligentes Verhalten“ simuliert. Künstliche Intelligenz (KI) umfasst eine Vielzahl unterschiedlicher Teilgebiete, wie zum Beispiel:

–       wissensbasierte Systeme

–       Musteranalysen und Mustererkennung, wie Sie beispielsweise bei dem webbasierten Dokumenten-Management-System Docurex zum Einsatz kommen

–       Robotik und Modellierung in verschiedenen Industriebranchen

–       künstliches Leben

Lernen anhand von Mustern und Merkmalen

KI-Software soll anhand von Merkmalen oder Mustern in Daten lernen. Zu diesem Zweck werden gigantische Datenmengen mit iterativen Berechnungen und intelligenten Algorithmen kombiniert. Das Forschungsfeld der künstlichen Intelligenz ist breit aufgestellt und nutzt viele unterschiedliche Methoden, Technologien und Theorien. Zu den bedeutendsten Teilbereichen der KI gehören:

–       Neuronale Netze

Neuronale Netze begünstigen maschinelles Lernen, indem miteinander verbundene Knoten (Nodes) Datensätze verarbeiten. Die Funktionsweise dieser Knoten entspricht der der Neuronen im menschlichen Gehirn: Sie reagieren auf neue Datensätze und verteilen Informationen auf andere Knoten. Neuronale Netze versuchen in mehreren Iterationen (Durchläufen) relevante Verbindungen im Datensatz und undefinierte Daten zu evaluieren.

–       Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen gibt Computerprogrammen die Fähigkeit, auch nicht explizit programmierte Lösungen zu finden. Um dies zu erreichen, bedient sich die künstliche Intelligenz (KI) verschiedener Methoden aus Statistik, Physik und neuronalen Netzen.

–       Deep Learning

Das tief gehende Lernen (Deep Learning) wird in erster Linie bei Sprach- und Bilderkennung eingesetzt. Zu diesem Zweck werden größere neuronale Netze genutzt, die aus Verarbeitungsknoten in mehreren Schichten zusammengesetzt sind. Mit Deep Learning lassen sich bestimmte Muster aus großen Datenmengen äußerst effektiv erlernen.

–       Computer Vision

Inhalte von Videos und Bildern lassen sich mit Deep Learning-Methoden effizient interpretieren. Durch den Einsatz von maschinellem Sehen (Computer Vision) können solche Inhalte in Echtzeit analysiert und im Kontext des Umfeldes interpretiert werden.

–       Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing)

Künstliche Intelligenz soll in der Lage sein, die menschliche Sprache analysieren, verstehen und selbst erzeugen zu können. Das Ziel der natürlichen Sprachverarbeitung ist es, letztlich eine Interaktion zwischen Menschen und Maschinen in natürlicher Sprache zu ermöglichen. NLP-Systeme werden heute schon in unterschiedlichen Geräten eingesetzt, wie beispielsweise Amazon Alexa, Google Home und zahlreichen anderen Sprachassistenten.

Anwendungsbereiche von KI

Der Bedarf an intelligenten Systemen mit KI-Fähigkeiten ist gigantisch. Sollen Kundenanfragen automatisch beantwortet werden, Dokumente automatisiert analysiert und archiviert werden oder Risikohinweise gegeben werden, sind Systeme im Einsatz, die durch künstliche Intelligenz unterstützt werden. Zu den Branchen, in denen KI-Systeme in den letzten Jahren immer stärker eingesetzt werden, gehören:

–       Gesundheitswesen und Sport

Im Gesundheitswesen entwickeln sich KI-Systeme immer mehr zu persönlichen Gesundheitsassistenten. KI kann Benutzer beispielsweise an die Einnahme von Medikamenten erinnern oder durch die kontinuierliche Überwachung der Schlafgewohnheiten ihrer Benutzer einen gesunden Schlafrhythmus fördern. Im Sportbereich kann KI (Künstliche Intelligenz) genutzt werden, um beispielsweise die Spielvorbereitung (Vorbereitung, Aufstellung, Training) zu optimieren.

–       Daten- und Dokumentenarchivierung

Künstliche Intelligenz kommt auch bei Dokumenten-Management-Systemen, wie beispielsweise Docurex, zum Einsatz. Bei dem webbasierten DMS-System Docurex wird künstliche Intelligenz (KI) u.a. genutzt, um den Prozess der Klassifizierung von Dokumenten zu automatisieren. Die künstliche Intelligenz entscheidet bei Docurex selbst darüber, ob ein Dokument etwa ein Vertrag oder eine Rechnung ist.

–       Einzelhandel

Schon heute werden Benutzern beim Online-Einkauf personalisierte Empfehlungen geboten. Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt beim virtuellen Einkauf, indem Kunden zum Beispiel weitere Kaufoptionen vorgeschlagen werden, die diese eventuell interessant finden. Solche KI-Systeme lernen u.a. auch von den Einkäufen anderer Nutzer sowie von deren Such- und Surfgewohnheiten.

–       Fertigung

Mit KI-Systemen können Nachfrage und Auslastung relativ gut prognostiziert werden. Dazu übertragen intelligente Geräte der Fertigungsanlagen ihre Daten an das KI-System. Künstliche Intelligenz kümmert sich dann mit Deep Learning und neuronalen Netzen um die regelrechte Analyse der Daten.

Künstliche Intelligenz mit menschlichem Denkvermögen

Ein wesentlicher Teilbereich der Forschung rund um künstliche Intelligenz beschäftigt sich mit der Entwicklung von Software-Systemen und Maschinen, die sich wie Menschen verhalten sollen. Die große Herausforderung besteht in der „Digitalisierung des menschlichen Denkvermögens“. Da sich künstliche Intelligenz u.a. auch mit maschinellem Lernen befasst, sollen mit dem Nachbau des menschlichen Gehirns auch Maschinen bis zu einem gewissen Grad lernfähig werden. Diese Lernfähigkeit nennt man „neuronale Netze“.

Nutzen von künstlicher Intelligenz für die Gesellschaft

Im Gegensatz zu der weitverbreiteten Vorstellung sollen Systeme auf Basis von künstlicher Intelligenz den Menschen nicht ersetzen, sondern eher komplementieren. Von der künstlichen Intelligenz profitiert in erster Linie auch der Mensch. Künstliche Intelligenz kann zum Beispiel:

–       Analyseverfahren wie zum Beispiel Pattern Matching oder Zeitreihenanalysen optimieren

–       Sprach- und Übersetzungsbarrieren reduzieren oder sogar vollkommen eliminieren

–       Wichtige Analytics für die verschiedensten Bereiche und Branchen bereitstellen

–       Durch die Bereitstellung relevanter Daten die menschliche Fähigkeit der Entscheidungsfindung verbessern

Diese Kosten sollten Unternehmen fortlaufend optimieren

Ein erfolgreiches Unternehmen zeichnet sich nicht nur dadurch aus, dass es viel Geld einnimmt. Es muss auch in der Lage sein, die Ausgaben unter Kontrolle zu behalten, damit unterm Strich ein ansehnlicher Gewinn übrig bleibt. Es gibt viele verschiedene Herangehensweisen, um die Ausgaben unter Kontrolle zu behalten. Sie haben alle ihre Vor- und Nachteile. Gerade in kleinen Unternehmen ist es aber wichtig, dass mit Augenmaß entschieden wird, anstatt starre Prozesse dafür zu etablieren. In diesem Artikel wollen wir einige Anhaltspunkte geben, mit denen Unternehmen neuen Input bekommen, um in Zukunft Kosten zu sparen.

Der Gewinn liegt im Einkauf

Nahezu jeder Unternehmer dürfte diese alte Weisheit kennen. Denn jeder Euro, der nicht ausgegeben werden muss, steigert direkt den Gewinn. Anders sieht es im Verkauf aus. Hier bedeutet ein zusätzlich erzielter Euro nicht zwingend, dass der Gewinn tatsächlich im gleichen Maße steigt. Trotzdem heißt das natürlich nicht, dass die Kostenoptimierung nur im Einkauf betrieben werden sollte. Wer zu viel Zeit aufwendet, um die letzten Cent aus einem Abschluss herauszuholen, muss dafür andere Aufgaben vernachlässigen. Aus diesem Grund ist es ratsam, an allen Stellen zu gucken, ob weitere Sparmaßnahmen tatsächlich sinnvoll sind.

Regelmäßige Ausgaben genau überprüfen

Bei regelmäßigen Ausgaben ist es besonders wichtig, nach Einsparpotential zu gucken. Weil jeden Monat Strom, Internet und Miete bezahlt werden müssen, lohnen sich Einsparungen an dieser Stelle besonders. Selbstverständlich kann man die Miete nicht einfach reduzieren, weil ein Umzug erhebliche Kosten verursacht. Doch einen Stromvertrag kann man ganz einfach fristgerecht kündigen, um zu einem günstigeren Anbieter zu wechseln. Ähnlich sieht es beim Internetzugang für das Unternehmen aus. Mit einem DSL Vergleich lässt sich viel Geld sparen. Es dauert nur wenige Minuten, um den günstigsten Anbeter zu finden und den Wechsel in die Wege zu leiten. Bei diese Gelegenheit können außerdem die Tarife für Firmenhandys verglichen werden, um auch hier einen günstigeren Preis zu erzielen.

Keine Angst vor großen Zahlen

Bei kleinen Beträgen wird in der Regel sehr gerne gespart. Denn zu ein paar hundert oder tausend Euro hat man einen Bezug. Da fällt es leicht, in einem angemessenen Rahmen zu verhandeln. Je höher die Summen werden, desto abstrakter werden die Zahlen für die beteiligten Personen. Bei Entscheidungen im Millionenbereich ist es sehr schwer, noch rational über die Ausgabe nachzudenken. Deshalb kann es vor großen Investitionen und Übernahmen sinnvoll sein, sich an einen echten Experten zu wenden. Dieser kann im Rahmen einer Due-Diligence-Prüfung ermitteln, welche Summe als fair betrachtet werden kann.

Darüber hinaus kann bei solch einer Prüfung ermittelt werden, ob es möglicherweise noch versteckte Risiken gibt. Ähnlich wie bei der Steuer- und Rechtsberatung sollte hier nicht am falschen Ende gespart werden. Denn Fehler können enorm teuer werden und erhebliche Konsequenzen nach sich ziehen. Gerade bei großen Zahlen sollte man nicht darauf Vertrauen, dass das vorgelegte Gutachten oder Konzept seine Richtigkeit hat. Aus unterschiedlichen Gründen ist es ratsam, sich ein eigenes Bild von den Umständen zu machen. Leider kommt es viel zu oft vor, dass bei großen Summen gar nicht mehr so genau geschaut wird, weil die Transaktion von einer Abteilungsleitung oder einem Manager abgesegnet werden müssen. Diese stecken dann gar nicht so genau im Thema, wodurch häufig suboptimale Entscheidungen getroffen werden.