Immer der richtige Empfänger
Nicht erst seit der Corona Krise nimmt der E-Mail-Verkehr bei den gesetzlichen Krankenkassen zu. Wenn die E-Mails direkt beim verantwortlichen Sachbearbeiter landen, reduziert dies die Bearbeitungszeit und entlastet das Unternehmen. Verschiedene IT-Systeme, um E-Mails schnell und genau zu routen, sind bereits im Einsatz. Damit dies künftig noch besser gelingt, setzt die AOK Systems jetzt auf künstliche Intelligenz.
Täglich gehen Zehntausende E-Mails bei den gesetzlichen Krankenkassen ein. Zu ihrer Bearbeitung setzen viele Unternehmen bereits auf ein sogenanntes E-Mail Response Management System (ERMS). Damit ist eine automatisierte Bearbeitung von großen Mengen eingehender E-Mails möglich. „Der Vorteil eines intelligenten E-Mail-Systems ist die effizientere Bearbeitung. Eine automatische Eingangsbestätigung, Routing ins richtige Team, hohe Antwortqualität durch Textbausteine und Transparenz über Mengen und Bearbeitungszeiten steigern die Zufriedenheit der Mitarbeiter und minimieren administrative Arbeitsaufwände“, sagt Sarah Karczewski, IT-Expertin der AOK Niedersachsen. Mithilfe eines Regelwerks leitet das ERMS von oscare® E-Mails an Ansprechpartner weiter. Dies passiert anhand von Regeln, die zuvor definiert werden. Zum Beispiel: Alle Anfragen zu einem bestimmten Hilfsmittel bearbeitet Herr Mustermann, Anfragen zu Krankengeld von Selbstständigen Frau Musterfrau. „Die Regeln sind aber immer nur so gut wie der Mensch, der sie davor festgelegt hat. Wir glauben, dass wir mithilfe des maschinellen Lernens die Ermittlung des zuständigen Bearbeiters verbessern und weiter automatisieren können. In dem aktuellen Projekt, das Anfang Juli gestartet ist, beschäftigen wir uns zwar nur mit E-Mails, in weiteren Schritten ist aber auch vorstellbar, dies auf weitere Kommunikationskanäle auszuweiten“, erklärt Kathrin Elo, KI-Projektleiterin bei der AOK Systems.
Die derzeit beste Lösung
Geplant ist ein Verfahren „on Premise“, aber auch ein Einsatz der geplanten Softwarelösung in der Cloud wäre möglich. „On Premise“ bedeutet, dass ein lizenziertes Softwareprogramm auf der lokalen Serverstruktur läuft. Zum Einsatz kommt TensorFlow. Dieses Framework ist derzeit eine sehr populäre Anwendung im Bereich des maschinellen Lernens. Der Name TensorFlow stammt von Rechenoperationen, die von künstlichen neuronalen Netzen auf mehrdimensionalen Datenfeldern, den sogenannten Tensoren, ausgeführt werden. TensorFlow wurde vom Google-Brain-Team für den googleinternen Bedarf entwickelt und später unter der Apache-2.0-Open-Source-Lizenz veröffentlicht. Das Sicherheitsmanagement der AOK Systems hat im Vorfeld die Software daraufhin analysiert, dass der Datenschutz der sensiblen Daten gewährleistet wird. „Die Software läuft außerdem nur in einer sicheren Zone auf den lokalen Servern der Kunden“, bekräftigt Elo.
Geplant ist ein Verfahren „on Premise“, aber auch ein Einsatz der geplanten Softwarelösung in der Cloud wäre möglich. „On Premise“ bedeutet, dass ein lizenziertes Softwareprogramm auf der lokalen Serverstruktur läuft. Zum Einsatz kommt TensorFlow. Dieses Framework ist derzeit eine sehr populäre Anwendung im Bereich des maschinellen Lernens. Der Name TensorFlow stammt von Rechenoperationen, die von künstlichen neuronalen Netzen auf mehrdimensionalen Datenfeldern, den sogenannten Tensoren, ausgeführt werden. TensorFlow wurde vom Google-Brain-Team für den googleinternen Bedarf entwickelt und später unter der Apache-2.0-Open-Source-Lizenz veröffentlicht. Das Sicherheitsmanagement der AOK Systems hat im Vorfeld die Software daraufhin analysiert, dass der Datenschutz der sensiblen Daten gewährleistet wird. „Die Software läuft außerdem nur in einer sicheren Zone auf den lokalen Servern der Kunden“, bekräftigt Elo.
Ein lernendes System
Im ersten Schritt wird die Software anhand mehrerer Hunderttausend alter E-Mails lernen, bei denen klar ist, wer der richtige Empfänger ist. Im zweiten Schritt wird die Software dann bei neuen E-Mails zum Einsatz kommen. Die Software klassifiziert die E-Mails aber nur – dies aber hoffentlich besser und genauer als mit den bisherigen Regeln. „Dies spart Zeit und Kosten und steigert gleichzeitig die Effizienz von Arbeits- und Geschäftsprozessen“, erklärt Karczewski. Das Routing erfolgt weiterhin über das ERMS-System. Dies bedeutet aber auch, dass eine Schnittstelle von TensorFlow zum ERMS-System der SAP entwickelt werden muss. Ende November soll die erste Version des Systems fertig sein, Projektende ist für Ende Juni 2021 geplant. „In diesem Projekt beschäftigen wir uns nur mit der Klassifikation anhand von Texten, aber auch die Klassifizierung von Bildern oder gesprochener Sprache ist langfristig möglich“, so die KI-Expertin der AOK Systems.
