GovTech Case – GenAI in der Sachbearbeitung
Wie die Bundesagentur für Arbeit Kundenanfragen durch KI effizienter beantwortet
Jährlich erreichen Millionen von Anfragen deutsche Verwaltungsinstitutionen – deren Bearbeitung bindet umfassende Ressourcen. Der sichere und gezielte Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) kann maßgeblich zur Entlastung bei der Sachbearbeitung beitragen.
In diesem GovTech Case stellt die Bundesagentur für Arbeit (BA) vor, wie Mitarbeitende bei der Beantwortung und Dokumentation schriftlicher Kundenanfragen durch GenAI entlastet werden können.
Konkret wird dargestellt, wie in einem Pilotprojekt mittels eines RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) anonymisierte Daten aus Anfragen, Fallentscheidungen, -notizen sowie öffentlichen Merkblättern erfolgreich genutzt werden, um Antwortvorschläge für den Versand zu erstellen. Im Fokus stehen der Implementierungsprozess und die Schritte zur Anonymisierung von Daten, um eine datenschutzkonforme KI-Generierung von Antwortvorschlägen in der Cloud zu gewährleisten.
Die Kernfragen in diesem Case lauten
- Wie kann der Mehrwert generativer KI für die Bearbeitung von Kundenanfragen durch ein RAG-System maximiert werden?
- Wie können sensible Daten so anonymisiert werden, dass deren datenschutzkonforme Verarbeitung in der Cloud möglich ist?
Referenten
- Yuri Buholzer (Bundesagentur für Arbeit)
- Lena Beck (Bundesagentur für Arbeit)
- Kerstin Sperschneider (Bundesagentur für Arbeit)
Registrierung
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