Machine Learning in der Verwaltung
KI in der Verwaltung revolutioniert Haushaltsplanung und Fehlerprüfung
KI in der Verwaltung: Haushaltsplanung und Fehlerprüfung
Das Projekt umfasst zwei Anwendungsfälle: Während statistische Modelle bei der Haushaltsplanung über 2.000 Produktkonten präzise prognostizieren, spürt die Anomaly Detection – zu Deutsch: Anomalieerkennung – nächtlich Fehler in den Falldaten auf. Vier speziell entwickelte Vorhersagemodelle – vom simplen Vorjahres-Modell bis zum komplexen Kumulanten-Modell – haben bei den Sozialausgaben nur um wenige Prozent danebengelegen. Automatisiert.
Machine-Learning-Algorithmen scannen kontinuierlich die Datenbestände. Fehlt eine Angabe? Wurde ein Schritt übersprungen? Gibt es ungewöhnliche Werte? Das System meldet Auffälligkeiten sofort. Die Sachbearbeiter können korrigieren, bevor Probleme entstehen. Das Besondere: Neue Daten fließen kontinuierlich in die Prüfalgorithmen ein und halten sie aktuell.
Von Skepsis zu Überzeugung: Wie KI den Arbeitsalltag erleichtert
Was anfangs auf Skepsis stieß, überzeugte schnell durch praktischen Nutzen. Auffällige Transaktionen werden unter einer Vielzahl von Transaktionen erkannt und helfen der Sachbearbeitung, gezielter Vorgänge zu sichten. Clevere Datenaufbereitung, gepaart mit Machine-Learning-Algorithmen, steigern die Qualität und verringern die Überprüfungszeiten pro Vorgang.
Auch wenn manche erst skeptisch waren, merkten die Beteiligten schon bald: Die Automatisierung ersetzt das Mitdenken nicht, sie unterstützt jedoch äußerst wirksam. Statt manueller Suche bleibt mehr Zeit für komplexe Fälle.
Datenqualität auf neuem Niveau durch systemübergreifende Standardisierung
Ein positiver Nebeneffekt: Die Datenqualität erreicht ein völlig neues Niveau. Warum? Weil verschiedene Systeme erstmals standardisiert kommunizieren mussten. Dabei kamen die Ungereimtheiten ans Licht. Doppelte Einträge? Gelöscht. Veraltete Daten? Aktualisiert. Inkonsistenzen? Bereinigt.
Mitarbeitende als Qualitätsmanager: Prozessverbesserung durch Einbeziehung
Die Analysen der Anomalien helfen dabei, systematische Fehler zu entdecken und tragen kontinuierlich zur Prozessverbesserung bei. Qualitätskontrolle muss nicht mehr ausschließlich Führungsaufgabe sein. Durch die Einbeziehung der Sachbearbeitung in das KI-Tool – auch bereits während der Entwicklungs- und Testphase – arbeitet das Fachpersonal eigenständig an der Verbesserung mit. Die Identifikation mit dem Tool, dem Service und der eigentlichen Arbeit steigt messbar.
Erfolgsrezept: Interdisziplinäre Zusammenarbeit und klare Rollenverteilung
Von Anfang an brachte man alles zusammen: Kompetenzen aus den Fachdiensten des Fachbereichs Familie, Teilhabe und Soziales, dem Fachdienst Controlling und der Stabsstelle Digitalisierung, ergänzt durch das Expertenwissen der Beratungsfirma in den Bereichen KI und Data Science. Gemeinsam übersetzten sie KI-Ergebnisse in praktische Lösungen. Es wurde klar kommuniziert: KI assistiert, Menschen entscheiden. Das schaffte Vertrauen.
Open Source statt Lizenzkosten: KI@PI zur Nachnutzung freigegeben
Die gewonnenen Erkenntnisse und die Logik der Anomaly Detection lassen sich auch auf andere Fragestellungen und Vorsysteme übertragen. Open-Source-Technologie kann lokal gehostet werden – das spart Lizenzkosten und senkt die Abhängigkeit von großen Konzernen. Der Quellcode ist kein Geheimnis – Nachnutzung durch andere Kreise landes- und bundesweit ist ausdrücklich gewünscht.
KI@PI zeigt: Intelligente Technologie und menschliche Expertise ergänzen sich – wenn beide Seiten ernst genommen werden.
