Wie kam es zur Zusammenarbeit mit Workfusion?
Dolling: Um die beste Lösung zu finden, haben wir einen globalen Wettbewerb durchgeführt. Verschiedene Anbieter haben ihre Software mehrere Wochen lang mithilfe anonymisierter Kunden-Datensätze trainiert. Dann wurde getestet.
Der Sieger war Workfusion. Sie haben ein Modell trainiert, das die bisherige Produktivität in der Dokumentenklassifikation direkt verdreifachte. Außerdem hatten wichtige Attribute bereits eine Genauigkeit von fast 100 Prozent.
Die Software hat beispielsweise korrekt erkannt, dass eine Rechnung innerhalb von 30 Tagen bezahlt werden muss – eine Information, die manchmal sogar bei der Bearbeitung durch den echten Menschen verloren geht. Das hat uns positiv überrascht.
Wie genau arbeitet die Künstliche Intelligenz?
Dolling: Zuerst muss man das System trainieren. Dafür wird die Maschine mit korrekt klassifizierten Dokumenten gefüttert. Unsere Sachbearbeiter haben in hunderten Dokumenten einzelne Daten wie Adressen und Telefonnummern händisch markiert.
Diesen Daten wurde zugeordnet, was die Software damit machen soll. Dann übernimmt die Maschine: Sie erfasst die Daten, überlegt, wie es zu der Klassifizierung kommt und entscheidet selbst, wie sie mit neuen Informationen umgehen muss. Das funktioniert auch mit Daten, die vielleicht etwas anders als gewohnt strukturiert sind. Die Maschine lernt und verbessert sich kontinuierlich selbst.
Wo setzen Sie die Software ein?
Geplant ist der Einsatz zunächst bei der Kfz-Glasrechnung. Hier gab es auch schon einen erfolgreichen Proof of Concept:
Kollegen aus der Indizierung Kraftfahrt, Data Analytics, Prozesse und Technik, IT und WorkFusion haben dafür intensiv zusammengearbeitet und den Glasprozess innerhalb weniger Wochen automatisiert. Im Testszenario konnten die Dokumente damit dreimal schneller als bisher bearbeitet werden.
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