Kommentar von Stefan Welcker, Expert Systems

So halten Unternehmen die Compliance mit Cognitive Computing ein

| Autor / Redakteur: Stefan Welcker / Nico Litzel

Der Autor: Stefan Welcker ist Managing Director DACH von Expert System Deutschland
Der Autor: Stefan Welcker ist Managing Director DACH von Expert System Deutschland (Bild: Expert System Deutschland)

Der folgende Artikel von Stefan Welcker, Managing Director DACH, Expert System Deutschland, erläutert, warum Automatisierung im digitalen Zeitalter nur mit Cognitive Computing und Künstlicher Intelligenz zuverlässig funktionieren kann.

„Am Telefon einer Versicherung nimmt ein Roboter die Schadensmeldung entgegen, auf dem Smartphone informiert ein Chatbot der Hausbank über aktuelle Aktienkurse. Im abgebrannten Lagerhaus bewegt sich ein Roboter der Versicherung durch die Trümmer, während seine Drohnen-Kollegin draußen ums Haus fliegt und die Schäden aus der Luft umfassend scannt.“

Dieses Zukunftsszenario der Berater von KPMG ist nicht unrealistisch. Es zeigt, wohin die Reise geht. Moderne Formen der Automatisierung beschleunigen Prozesse, nehmen Menschen Arbeit ab und vereinfachen Abläufe. Erste Gehversuche, beispielsweise im Service, zeigen zwar, dass es hier und da noch etwas ruckelt und ein wenig klemmt, aber in Summe sind viele Unternehmen bereits auf dem richtigen Weg – grundsätzlich zumindest.

Was passiert aber, wenn es bei den beschriebenen Beispielfällen mehr als nur hakt. Wenn Kollege Roboter die Schadensmeldung in völlig unpassende Prozesse sortiert und sensible Informationen an falsche Stellen weiterleitet? Wenn der Chatbot Aktienkurse verwechselt, woraufhin ein Broker eine falsche Investition in die Wege leitet? Oder wenn die Drohne unerlaubte Luftaufnahmen militärischer Sperranlagen anfertigt?

In solchen Fällen reicht Automatisierung allein nicht aus. Und das gilt gerade bei Unternehmen der Finanzbranche, öffentlichen Einrichtungen und Unternehmen mit besonders hohen Anforderungen an die Compliance. Automatisierung ermöglicht die Einhaltung von Compliance-Vorgaben lediglich, wenn sie äußerst zuverlässig ist. Und diese Form der Verlässlichkeit ist in hohem Maße abhängig von Technologien wie Cognitive Computing und Künstlicher Intelligenz.

Bereit für die Vorgaben der DSGVO

Dazu einige Beispiele: Viele Unternehmen müssten mittlerweile „DSGVO-ready“, das heißt, bereit für die Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union, sein. Vielleicht gibt es an manchen Stellen noch ein paar Lücken, aber generell sollte alles im grünen Bereich liegen. Der Teufel steckt jedoch im Detail. Bestes Beispiel: Kommunikation. Nutzt ein Unternehmen beispielsweise einen vermeintlich „schmalen“ Enterprise-Messenger, dann setzt die DSGVO hier bereits deutliche Grenzen: Das Adressbuch des Nutzers darf nicht gespeichert werden, die Sammlung oder Analyse von Messaging-Metadaten ist nicht gestattet, Daten dürfen nicht außerhalb der Europäischen Union gesammelt werden. Es muss eine volle Kontrolle über alle Integrationen, Bots und APIs vorhanden sein, eine Option zur vollständigen Daten- und Nutzerlöschung muss gegeben und Archive vollständig durchsuchbar sein. Zudem müssen alle personenbezogenen Daten pseudonymisiert und verschlüsselt werden, es muss eine Data-Loss-Prevention existieren, und sowohl Audit-Logs als auch die Protokollierung aller wesentlichen Vorgänge müssen implementiert sein.

Es sind also bereits für ein kleineres Software-Werkzeug wie einen Enterprise-Messenger eine gewaltige Menge an Detailmaßnahmen für die Compliance notwendig, die sich durch die landläufige Definition von Automatisierung kaum abbilden lassen. Stattdessen benötigt beispielsweise ein Datenschutzbeauftragter ein Tool, das ihn bei der Analyse von Inhalten sowie der automatisierten Identifizierung, Kategorisierung und Anonymisierung personenbezogener Daten unterstützt, ihm also aufschlussreiche und verlässliche Reports liefert, auf die er zeitnah und angemessen reagieren kann.

Automatisierung in der Versicherungsbranche

Beispiel Versicherungsbranche: Automatisierung im digitalen Zeitalter meint nicht die klassische „Dunkelverarbeitung“, also ein Geschäftsprozess in der Vorgangsbearbeitung, der im „Dunkeln“ bleibt, weil der Ablauf vom Anwender weder beeinflusst noch nachverfolgt wird. Dazu gehören etwa das klassische Vorsortieren des Posteingangs oder das automatische Anstoßen einer Mahnung. Automatisierung – Stand heute – bedeutet, dass diese Prozesse in den meisten Fällen von Logiken bestimmt werden, die auf klassischer Machine-Learning-Technologie basieren.

Die verlässliche Automatisierung von morgen betrifft komplexere Sachverhalte wie etwa der typische Fall des bei der Berufsgenossenschaft gemeldeten Unfalls. Auf der Dienstreise verunglückt der Mitarbeiter, laboriert aber zum Zeitpunkt des Unfalls bereits an einer chronischen Erkrankung, die auf einen Sportunfall zurückzuführen ist. Woher rührt also seine neue, ihn beeinträchtigende Folgeerkrankung? Dafür müssen in der Abwicklung Zusammenhänge hergestellt und Wissen abgeschöpft, kombiniert und verteilt werden. Auch muss der Fall unter verschiedenen Institutionen abgestimmt werden. Anwälte, Gerichte und Gutachter kommen ins Spiel, die Datenquantität und die Komplexität des Prozesses wächst. Kurz und gut: Es müssen hier schwerwiegende Entscheidungen getroffen werden. Und diese müssen wissensbasiert sein und Compliance-Vorgaben entsprechen.

Natural Language Processing statt nur Machine Learning

Cognitive Automation mit KI inkludiert aus diesem Grund Technologien wie Natural Language Processing (NLP). Machine Learning ist lediglich in der Lage, Muster zu erkennen, NLP dagegen „versteht“ die Inhalte tatsächlich. So kann ein Unternehmen sämtliche unstrukturiert vorliegende Daten in einen strukturierten Datensatz überführen. Es ist eine Kombination verschiedener Technologien. Neben NLP-Elementen beispielsweise semantische Analyse oder die in sozialen Medien gängige Sentimentanalyse. Diese Technologie zur Stimmungserkennung wertet Texte automatisch aus, um eine darin geäußerte Haltung als positiv oder negativ zu erkennen.

Diese Unterscheidung ist wichtig, weil solche Technologien die konkrete Bedeutung eines Wortes in seinem Zusammenhang auf nahezu identische Weise wie der Mensch erkennen – und das als Resultat eines ausgeklügelten Trainingsmechanismus: Heutzutage arbeiten kognitive Systeme bereits mit einer Genauigkeit von neunzig Prozent. Bei weiterer Nutzung kann sich diese Quote noch weiter verbessern – das System wird sozusagen trainiert und lernt. Annähernd 100 Prozent sind eine realistische Schätzung und deshalb für die von den KPMG-Beratern angeführten Beispiele wichtig.

Fazit

Bricht man Compliance auf die ihr zu Grunde liegenden Teildisziplinen herunter, wird schnell deutlich, warum die Automatisierung der Zukunft nicht mehr ohne Technologien wie Cognitive Computing und KI bestehen kann. Es geht – siehe die KPMG-Beispiele – um Risikoanalyse in komplexen, miteinander verschachtelten Prozessen. Bedrohungen und Gefahren müssen in den digitalen Wertschöpfungsketten der Plattformökonomie eindeutig identifiziert werden. Abweichungsanalysen müssen Soll- und Ist-Werte klar erfassen können. Gleiches gilt für die Identifikation von Ausnahmesituationen. Schließlich müssen Eskalationsstufen rechtzeitig greifen, dies zudem mit einer geringen False-Positive-Quote. Dann und erst dann können Unternehmen ruhigen Gewissens auf Kollege Drohne setzen oder sich zurücklehnen und den Bot die Aktienkurse im Blick behalten lassen. Alles andere ist nicht compliant.

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Der Kommentar wird durch einen Redakteur geprüft und in Kürze freigeschaltet.

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 45194957 / Künstliche Intelligenz)