ambeRoad: Künstliche Intelligenz findet schnell die richtigen Daten und optimiert dabei die Suchergebnisse

Suchmaschinen wie Google und Co machen es vor: Stichworte oder eine kurze Frage eingeben und schon ist das gesuchte Ergebnis da. Die Antwort auf alle betrieblichen Fragen verspricht für die RAG das Projekt „KISS42“. In Kooperation mit einem interdisziplinär besetzten RAG-Team entwickelte das Startup ambeRoad aus Aachen die intelligente Suchmaschine amberSearch – ausgelegt auf die speziellen Daten und Anforderungen des Unternehmens. Die Aachener Software löst dabei ein Problem, welches nicht nur im Bergbau, sondern auch bei Versicherungen bekannt ist – Wissen aus verschiedenen Archiven zugänglich zu machen.

Jeder Dritte benötigt zwischen 5 und 25 Minuten pro Suche (!) nach einem Dokument, andere Studien von McKinsey gehen von bis 1,8h täglich pro Mitarbeiter aus. Skaliert man dies, dann kommt man schon bei kleineren Versicherungsunternehmen auf sechsstellige Werte, die allein für Personalkosten für die Suche nach Informationen verwendet werden. Zudem geht es bei der Suche nicht nur um den Suchprozess selbst, sondern auch um daran angehangene Prozesse. Findet der Mitarbeiter die benötigte Information nicht, dann wird zunächst eine KollegIn gefragt und somit von der Arbeit abgehalten. Alternativ werden Dokumente bzw das Wissen erneut erstellt, was auch nochmal enorm Zeit kostet. Aus diesem Grund ist für alle Unternehmen, deren Erfolg auf der Zugänglichkeit von Informationen basiert, eine gute Wissensverfügbarkeit für die Mitarbeiter erfolgsentscheidend.

ambeRoad’s Enterprise Search hilft der RAG nicht nur dabei, die Recherche in den Dokumenten der RAG für die MitarbeiterInnen effizient zu gestalten, sondern vor allem das archivierte Wissen aus 150 Jahren Steinkohlenbergbau für aktuelle betriebliche Aufgaben nutzbar zu machen. Dabei gibt es zwischen der IT Infrastruktur von Versicherungen und Bergbauunternehmen viele Parallelen: Dokumente werden oftmals auf universell einsetzbaren Systemen wie SharePoint, Netzwerklaufwerken oder dem Intranet gespeichert, sind aber im Anschluss aufgrund großer Datenmengen und schlechter Suchfunktionen schwierig wiederzufinden. Solche Parallelen können leicht von Versicherungen genutzt werden, um mit Hilfe einer solch innovativen Technologie spezifisches Wissen aus älteren Verträgen, Fallbeispielen, relevanter Versicherungsbedingungen oder Ablehnungsgründen schnell und effizient finden.

„Für uns war das Projekt ein gelungener Start zur Nutzung von KI-Methoden im Bereich Geoinformation und Suchtechnologie. Das Know-how und die Innovationsfreude von ambeRoad eröffneten dabei völlig neue Möglichkeiten zur intelligenten Nutzung unserer Datenbestände“, betont Peter Vosen, Abteilungsleiter Geodaten bei RAG und Leiter der Projekts KISS42.

„Es ist immer spannend, wenn Startups mit Konzernen zusammenarbeiten, da prallen mitunter zwei Kulturen aufeinander“, so Julian Reinauer von ambeRoad. „Die Zusammenarbeit mit der RAG hat gezeigt, dass beide Seiten voneinander lernen können. Auf der einen Seite die Konzerne von der Schnelligkeit und der Agilität der Startups, auf der anderen Seite erhalten Startups Einblicke in die Prozesse und Strukturen von Großunternehmen.“

Es mag überraschen, aber auch eine künstliche Intelligenz muss erst einmal lernen, bevor sie ihre Kompetenz voll ausspielen kann. Während einer Erprobungsphase lernte die Suchmaschine amberSearch zunächst, welche Arten von Daten sie lesen können soll: Geodaten, Office-Dokumente von Excel bis Powerpoint, (gescannten) PDFs, aber auch Karten, Grafiken, Bilder und vieles mehr sollen den Anwendern passend zur Anfrage zu Verfügung stehen. Das Schöne bei ambeRoad’s Lösung: Durch kundenspezifische Sprachmodelle, die ohne Kundendaten trainiert werden, ist amberSearch schnell in der Lage, die Fachbegriffe von Versicherungen zu lernen. „Die Spezialbegriffe unseren Algorithmen anzutrainieren, war anfangs eine riesige Herausforderung, aber führt letztendlich dazu, dass die Nutzer unsere Suche lieben lernen“, so Phillipp Reißel von ambeRoad.

Kinderkrankheiten der Software mussten geheilt, die Anwenderfreundlichkeit der Suche sichergestellt werden: So einfach wie möglich, so komplex wie nötig, lautete die Devise. Und nicht zuletzt muss die künstliche Intelligenz auch die unterschiedlichen Berechtigungen der RAG-Nutzer verstehen und umsetzen, damit der Datenschutz bei aller Transparenz gewahrt bleibt.

Die neue Suche setzt auf einer bereits vorhandenen Datenbanksoftware auf, der „Digitalen Service-Akte“. Sie steht als Recherche-Tool allen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der RAG zu Verfügung, bildet bislang allerdings nur einen Ausschnitt der Unternehmensdaten ab und ist eher ein Google für Spezialisten. Daher werden zukünftig auch weitere Datenquellen angeschlossen. KISS42 erweitert daher die hausinternen Daten um Informationen aus dem Internet, sucht und ergänzt und erstellt intelligente Verknüpfungen aus internen und öffentlichen Dokumenten. Die Suchergebnisse liegen innerhalb von wenigen Sekundenbruchteilen vor und das bei Millionen von Dokumenten und rund 40 Terrabytes an Datenmenge.

Nach der unternehmensweiten Einführung lernt die künstliche Intelligenz weiter – mit jedem Feedback der Nutzer, jeder Anfrage, anhand von ausgewählten Suchergebnissen und wiederkehrenden Suchbegriffen. KISS42 optimiert sich quasi ständig selbst und liefert am Ende die richtigen Antworten auf alle Fragen.

 

 

 

Fotos:
Volker Wiciok

Projektvideo:
KISS42