Kommunikation: Semantischer Postkorb Elektronische Post beschleunigen durch KI

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Weite Teile der deutschen Bevölkerung wünschen sich mehr Digitalisierung in der öffentlichen Verwaltung. Den Schriftverkehr auf E-Mails umzustellen, war ein wichtiger Schritt, der die Probleme – zu viele Eingaben und zu wenig Personal zur Prüfung – allerdings lediglich auf einen anderen Kanal verschob. Abhilfe könnten KI-gestützte Lösungen zur Sortierung des digitalen Posteingangs bieten.

Eine Studie des Branchenverbands Bitkom förderte zutage, was für jeden, der in letzter Zeit mit der Stadt- oder Gemeindeverwaltung in Kontakt stand, offensichtlich ist: Deutschlands Bürgerinnen und Bürger fordern eine digitale Verwaltung. Laut Bitkom wünschen sich 90 Prozent der Bundesbürger, dass ihre Stadt- oder Gemeindeverwaltung das Thema Digitalisierung mit mehr Nachdruck verfolgt. Der Druck steigt, denn vor fünf Jahren lag der Anteil erst bei 69 Prozent.

Treiber dieser Entwicklung ist die fortschreitende Digitalisierung im Privatleben. Soziale Medien gehören zum Alltag, Briefe sind nahezu komplett durch E-Mails ersetzt. Außer im Umgang mit Behörden. Das stößt auf Unverständnis. Wenn dann auch noch die Automatisierung der Verarbeitung des digitalen Posteingangs als Problem genannt wird, versteht mancher die Welt nicht mehr. Wo soll das Problem liegen? Man kann mit wenigen Klicks dafür sorgen, dass eingehende Privat-Mails automatisch in dafür angelegte Ordner verschoben werden. Der Eindruck der Unwilligkeit verstärkt sich.

Weit umfangreichere Mail-Sortierung als im Privatleben

Ganz so einfach ist es nicht. Will man die Verarbeitung des digitalen Postverkehrs wirklich effektiv und signifikant beschleunigen, bedarf es mehr als einer Sortierung nach Absenderadresse, wie sie im Privaten häufig Verwendung finden dürfte. Schon wenn es um die Auswertung der Betreffzeilen geht, sind herkömmliche Tools von der Stange schnell überfordert. Mehr Detailtiefe durch Einbeziehen des Mailtextes klang lange komplett nach Zukunftsmusik.

Heute steht der sogenannte „Semantische Postkorb“ kurz davor, den Mitarbeitern der öffentlichen Verwaltung die Arbeit zu erleichtern und gleichzeitig den Grad der Digitalisierung zu erhöhen. Die Basis bildet die Auswertung eingehender Mails inkl. angehängter Dokumente nach Themen und die exakte Zuordnung zu internen Abteilungen, Fachverfahren oder sogar speziellen Sachbearbeitern. Positiver Nebeneffekt dabei: Eine durch die Betreffzeile vielleicht noch als „komplex“ eingestufte Mail entpuppt sich als Routineangelegenheit und kann schon nach der Vorsortierung beantwortet werden, ohne den langen Weg durch die Behörde zu machen.

Zur Automatisierung gehört auch, fehlgeleitete oder aus Unwissenheit falsch adressierte Mails mit dem Hinweis auf den oder die richtigen Adressaten zu beantworten, oder – im Idealfall – direkt an diese oder diesen weiterzuleiten. Oder die Vergabe eines Aktenzeichens respektive einer für die weitere Bearbeitung erforderliche Vorgangskennung. Alles Tätigkeiten, die in Zeiten der Briefpost mühsam und zeitaufwendig per Hand erledigt wurden.

Künstliche Intelligenz bietet Effizienz bei der Automatisierung

Möglich machen diese Art der Automatisierung und Beschleunigung Tools, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren. Kombiniert man vorhandene Basis-Tools mit Expertise in den jeweiligen Domainen, ist es möglich, mehr Effizienz durch Automatisierung zu schaffen. Der Nutzen von KI im Zusammenspiel mit vorhandenen Daten – wie etwa dem digitalen Posteingang einer Behörde – lässt sich im Wesentlichen auf die Bereiche Datenklassifikation und -analyse, digitale Arbeitsunterstützung sowie Planung und Steuerung zusammenfassen.

Es gibt in diesem Umfeld keine Standardlösung, die sich direkt installieren lässt. Jede Lösung ist auf die speziellen Anforderungen, den angestrebten Digitalisierungsgrad der Behörde oder Verwaltung angepasst. Zu Grunde liegen diesen Lösungen in der Regel vortrainierte Sprachmodelle, denen dann – bildlich gesprochen – der Fachjargon noch beigebracht werden muss. Das alles muss vor dem Hintergrund der in Deutschland geltenden, im internationalen Vergleich sehr strikten Datenschutzgesetze erfolgen. Da fügt es sich, dass eines der dazu am besten geeigneten Sprachmodell von einem deutschen Unternehmen stammt.

Da IT-Fachkräfte auch in deutschen Behörden aktuell Mangelware sind, übernehmen bestenfalls Dienstleiser die Anpassungsaufgaben, die sowohl Know-how über die Arbeit von und die Verwaltungsprozesse in Behörden als auch tiefe Expertise in der KI-Anwendung aufweisen. Dazu gehört natürlich auch das fachspezifische Training der einzusetzenden KI.

Geringer Trainingsaufwand für spezielle KI

Dieses Training hat im Übrigen nichts mit den Basistrainings für „Large Language Modells“ (LLM) zu tun, die ob ihres Energiehungers gerade für Diskussionen sorgen. Die „fachliche Ausbildung“ der KI benötigt weniger Energie und kann auch in einem weniger hochgerüsteten Rechenzentrum erfolgen, was nicht unwichtige Auswirkungen auf die Kosten eines solchen Projekts hat. Gerade deutsche Behörden sind zu Beginn eines IT-Projekts aufgefordert, eine detaillierte Kosten-Nutzen-Rechnung vorzulegen.

Um eine wirklich passgenaue Lösung für die Anforderungen der Behörden an eine automatische E-Mail-Sortierung zu berücksichtigen, empfiehlt sich der RAG-Ansatz (RAG – Retrieval Augmented Generation). Zwar werden große Sprachmodelle in ihrer Urform mit riesigen Datenmengen trainiert, diese sind allerdings in der Regel sehr allgemein gehalten. Es gilt das One-to-Many-Prinzip. Mit dem RAG-Ansatz lässt sich die Generierung von Antworten eines LLM ohne Trainingsaufwand auf intern verfügbare, fachspezifische Datenquellen erweitern. Es ist ein kostengünstiger und datenschutzorientierter Ansatz zur Verbesserung der Ergebnisse, sodass die Ausgaben in verschiedenen Kontexten basierend auf dem Domainwissen der Behörde relevant, genau und nützlich sind.

Darüber hinaus sorgt RAG für eine Qualitätsverbesserung bei ausgegebenen Daten, also im Falle der Sortierung des digitalen Posteingangs der Weiterleitung an entsprechende Fachgruppen oder Experten. Zudem ist Rechtssicherheit in der öffentlichen Verwaltung ein zentrales Kriterium, weil am Ende trotz aller eigesetzten Technologie zur Automatisierung immer die Rechtssicherheit gewahrt bleiben muss. Der RAG-Ansatz eignet sich insbesondere zur Wahrung der Rechtssicherheit.

Sowohl aus der Cloud als auch On-Premises

Behörden, die auf derartige KI-gestützte Lösungen zur Vorsortierung ihrer Posteingänge setzen, benötigen also weder eine eigene IT-Abteilung noch müssen die Mitarbeiter ausgewiesene KI-Experten sein. In der Regel kommen die Lösungen über Cloud-Services in die Behörden. Alles, was hinter dem Service liegt, die Cloud-Infrastruktur, die Entwicklung der Services sowie Wartungsarbeiten, etwa um das System ausfallsicher zu halten, übernehmen Partner. Die Lösungen, beispielsweise von Materna, sind in der Regel nicht exklusiv auf eine Cloud festgelegt, die Behörde kann sich die für sie geeignete souveräne Cloud (mit Datenhaltung in Deutschland) aussuchen. Sollte es nicht möglich sein, eine Cloud-Lösung zu implementieren, ist auch eine On-Premise-Installation möglich, bei der der Anbieter als Service-Partner für die Ausfallsicherheit sorgt.

Für Behörden ist es natürlich auch wichtig, dass die Kosten bei der Implementierung der Lösung überschaubar und der erzielte Effekt möglichst hoch ist. Letzterer lässt sich noch steigern, wenn die mit der Lösung arbeitenden Mitarbeitenden entsprechend geschult sind. Das hilft bei der langfristigen Investitions- und Qualitätssicherung.

Der Autor: Matthias Szymansky, Leiter Competence Center Analytic & KI, Materna

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