KI-Anwendungsfälle aus fremden Branchen übertragen

Die Aufgabe

Wer Best Practices der eigenen Branche kopiert, wird so gut wie der Durchschnitt. Der Vorsprung liegt in Verfahren, die es dort noch nicht gibt.

Kunde: Berufsverband der Wirtschaftsprüfer
Branche: Finanz- und Prüfungswirtschaft
Dauer: Workshopreihe mit anschließender Vertiefung eines Anwendungsfalls über sechs Monate

Anwendungsfälle aus fünf fremden Branchen ausgewählt — Versicherungswesen, Verkehrssicherheit, Kriminologie, Onlinehandel und Medizin

Achsen im Bewertungsrahmen: Realisierungshorizont von heute bis fünf Jahre und Entfernung der Herkunftsbranche

Vorgehensmodell für die Übertragung, in einem eigenen Fachaufsatz dokumentiert und damit wiederholbar

Kurz zum Kunden

Berufsverband der Wirtschaftsprüfer. Er vertritt die Interessen des Berufsstands, gibt fachliche Verlautbarungen heraus und erreicht mit ihnen Prüfungsgesellschaften jeder Größe — von den großen Häusern bis zur Einzelkanzlei. Das prägt jede Arbeit für ihn: Was er veröffentlicht, wird Orientierung für einen ganzen Beruf, und es muss für die kleine Kanzlei genauso anwendbar sein wie für die große.

Unsere Lösung

Die beste Idee für die Prüfung kommt selten aus der Prüfung. Sie kommt aus einer Branche, die dasselbe Problem früher hatte.

Die Aufgabe

Ein Berufsstand, der nach Innovationen sucht, schaut zuerst auf sich selbst — auf die großen Häuser, auf die Nachbarkanzlei, auf die etablierten Prüfungswerkzeuge. Das ist die zuverlässigste Methode, den Durchschnitt zu erreichen. Die Aufgabe ist deshalb ungewöhnlich gestellt: nicht fragen, was in der Prüfung mit Künstlicher Intelligenz möglich ist, sondern was andere Branchen längst tun, das sich übertragen lässt. Und dann das Schwierigere — nicht bei einer inspirierenden Ideensammlung stehenzubleiben, sondern die Übertragung so zu strukturieren, dass sie wiederholbar wird. Für einen Verband ist das doppelt relevant: Er braucht Anwendungsfälle für seine Mitglieder und ein Verfahren, mit dem diese selbst weitersuchen können.

Unser Ansatz

Zwei Achsen, und die zweite ist die ungewöhnliche. Der Realisierungshorizont ist naheliegend — was geht heute, was in fünf Jahren. Die Branchenentfernung ist der eigentliche Beitrag: Je weiter die Herkunftsbranche entfernt ist, desto größer der mögliche Vorsprung und desto größer der Übertragungsaufwand. Ein Anwendungsfall aus der Versicherung ist fast fertig und verschafft wenig Unterschied; einer aus der Kriminologie oder der Medizin ist Arbeit und verschafft Jahre. Diese Spannung sichtbar zu machen, ist der Zweck des Rahmens — und die Voraussetzung dafür, dass ein Gremium bewusst wählt statt nach Bauchgefühl.

Erst weit öffnen, dann in zwei Stufen schließen. Das Brainstorming war absichtlich interdisziplinär besetzt — KI-Forscher, Betriebswirte, Data Scientists — und hat viel produziert. Die Reduktion lief danach in zwei getrennten Fokusgruppengesprächen mit Fachleuten des Verbands, mit einer Recherche und Machbarkeitsbewertung dazwischen. Diese Trennung ist der Grund, warum am Ende fünf statt fünfzig Fälle standen: Zwischen den beiden Runden lag Arbeit, nicht nur eine weitere Diskussion.

Erklärbare Lernverfahren kamen aus der Medizin, und das war kein Zufall. Unter den fünf ausgewählten Fällen ist er der mit dem längsten Horizont und der größten Branchenentfernung — und der einzige, der nicht eine Prüfungshandlung automatisiert, sondern eine Voraussetzung dafür schafft. In der Medizin muss ein Befund begründet werden, weil ein Mensch dafür haftet. In der Prüfung gilt dasselbe. Aus dieser Beobachtung wurde ein eigener Arbeitsstrang.

Das Vorgehensmodell war das eigentliche Ergebnis. Fünf Anwendungsfälle sind ein Ergebnis für einmal. Ein dokumentiertes Verfahren, mit dem sich die Übertragung wiederholen lässt, ist ein Ergebnis für dauerhaft — und für einen Verband, der nicht selbst entwickelt, sondern seine Mitglieder orientiert, das wertvollere. Es ist in einem eigenen Fachaufsatz beschrieben und damit nachvollziehbar für jeden, der es anwenden will.

Ein Fall wurde anschließend vertieft, mit eigenem Auftrag. Der verbandseigene Verlag hat die Konzeption und Dokumentation eines branchenbezogenen Anwendungsfalls über sechs Monate beauftragt. Damit hat das Vorgehensmodell seinen ersten eigenen Durchlauf bekommen — kein Beweis in der Theorie, sondern ein Fall, der die Stufen durchlaufen hat.

Das Ergebnis

Ein Bewertungsrahmen mit zwei Achsen, in dem sich Anwendungsfälle einordnen und vergleichen lassen.

Die eine Achse ist der Realisierungshorizont von heute bis fünf Jahre, die andere die Entfernung der Herkunftsbranche von nah bis fern. Darauf ein mehrstufiges Verfahren: zuerst ein Brainstorming zwischen KI-Forschern, Betriebswirten und Data Scientists, in dem eine große Zahl grundsätzlich möglicher Anwendungsfälle gesammelt und in den beiden Dimensionen aufgetragen worden ist; dann ein Fokusgruppengespräch mit Fachleuten des Verbands, das die Menge so weit reduziert hat, dass eine Recherche und Machbarkeitsbewertung möglich geworden ist; dann diese Bewertung; dann ein zweites Fokusgruppengespräch, in dem fünf Anwendungsfälle ausgewählt worden sind.

Die fünf stammen aus fünf verschiedenen fremden Branchen: Dokumentenklassifikation und Datenextraktion aus dem Versicherungswesen, KI-gestützte Interviewtechnik aus der Verkehrssicherheit, Betrugserkennung aus der Kriminologie, das Vorschlagen der nächstbesten Handlung samt Dialogsystem aus dem Onlinehandel, und erklärbare Lernverfahren aus der Medizin. Das Verfahren selbst ist als Vorgehensmodell ausgearbeitet und in einem eigenen Fachaufsatz dokumentiert worden; ein weiterer Aufsatz beschreibt Entwicklung und Evaluation der Anwendungsfälle. Anschließend ist ein Anwendungsfall im Auftrag des verbandseigenen Verlags über sechs Monate vertieft konzipiert und dokumentiert worden.