AI-Processing – KI-gestützte Datenverarbeitung von Fahrgastrechte-Anfr

Für ein grundlegendes Verständnis der zur Verfügung stehenden Daten und deren Qualität wird eine umfangreiche Analyse und Bewertung durchgeführt Dazu zählen z.B. eine Spezifizierung der Fahrgastrechte-Kategorien, der Bearbeitungsvorgang nach kategorischer Zuordnung, vorhandene Indikatoren des Anfrageprozesses, Bedienelemente bzw. Use Cases der Mitarbeiter/-innen im bestehenden System, das Ableiten von Kennzahlen und Features sowie allgemeine Statistik-Methoden für die Charakterisierung der Daten. Aufbauen darauf wird eine Mitarbeiter/-innen-Befragung durchgeführt, um vom gegenwärtigen Arbeitsprozess einen zukünftigen Arbeitsprozess entwickeln zu können. Mit diesen Erkenntnissen wird abschließend mit allen Beteiligten ein Workshop durchgeführt, welchen den Informations- und Datenstand vervollständigen soll. Mit der Analyse und Bewertung der Datenqualität folgt die Zusammenfassung und Kategorisierung der Daten. Hierbei werden zunächst die Daten unter Berücksichtigung des Fahrgastrechtes, der Arbeitsprozesse sowie der Unternehmensprozesse auf Vollständigkeit geprüft. Sind die Daten vollständig, werden die Daten vereinfacht, mit der Realität abgestimmt und erhalten einen definierten Wertebereich. Dabei ist es wichtig, die Datensätze zum einen auf logische Widersprüche zu überprüfen und ggf. zu korrigieren und zum anderen darauf zu achten, dass die beschriebenen Datensätze für eine Eindeutigkeit nur einmal dargestellt werden. Für die Modellerstellung werden die Daten final auf Konformität überprüft und in einem definierten Format dargestellt.
Die Modellerstellung beinhaltet die Entwicklung eines effizienten, automatisierten und KI-gestützten Systems zur Verarbeitung von Entschädigungsanträgen, das auf einem modularen und Microservices-basierten Aufbau beruht. Dadurch wird eine hohe Skalierbarkeit und Robustheit ermöglicht, was insbesondere während Stoßzeiten relevant ist. Außerdem ist so die zukünftige Erweiterbarkeit besser gegeben. Vortrainierte KI-Modelle werden, wo möglich, eingesetzt und an die spezifischen Bedürfnisse des Projekts angepasst. Folgende Struktur ist für die Umsetzung vorgesehen:
• Digitalisierung von Anfragen
Nicht-Digitale Anfragen werden in ein einheitliches Format gebracht und Konsistent behandelt.

• Fehlerbehandlung und Korrektur
Digitalisierte Anfragen werden auf Fehler überprüft und, falls möglich, automatisch korrigiert.

• Mapping und Extraktion von Informationen
Die fehlerfreien Anträge werden mit bestehenden Datensystemen verknüpft, Freitexte werden von einer Sprach-AI analysiert, um Bedeutung und Zusammenhänge zu erfassen.

• Kategorisierung und Weiterleitung
Basierend auf den im Requirements Engineering festgestellten Kategorisierungsrichtlinien, wird eine KI-gestützte Kategorisierungsanwendung entwickelt.

• Automatisierung und Unterstützung für Abteilungen
Je nach Anforderungen können weitere Services entwickelt werden, um den Abteilungen die Arbeit für Rückerstattungen vollständig oder teilweise abzunehmen.