In den vergangenen Jahren sind viele Länder auf die Digitalisierungswelle aufgesprungen und haben E-Government-Projekte gestartet. Nun fragen sich viele: Was kommt als Nächstes? Wie können wir neue Technologien wie maschinelles Lernen nutzen?
Können Verwaltungen – bei steigender Komplexität und Dynamik in ihrem Umfeld – künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und ähnliche Technologien nutzen, um ihre jeweiligen Herausforderungen zu bewältigen?
Von E-Governments zu KI-getriebenen Regierungsbehörden
Weltweit gibt es eine Vielzahl von E-Government-Initiativen. Billionen US-Dollar wurden ausgegeben und Millionen von Arbeitsstunden wurden investiert, um die Datenverarbeitungssysteme von Regierungsbehörden zu modernisieren, elektronische Formulare einzuführen und Internetportale einzurichten, die rund um die Uhr zur Verfügung stehen.
Aber diese Maßnahmen sind noch nicht genug, denn die Bürger fordern laufend neue, bessere digitale Services, die so gestaltet sind wie die Apps aus dem Consumer-Umfeld. Eine Umfrage von Accenture ergab, dass nur 27 Prozent der US-Bürger mit der Art und der Qualität der digitalen Services zufrieden sind, die ihre bundesstaatlichen Behörden bieten.
Eine ähnliche Umfrage wurde vom Digital Transformation Office der australischen Regierung durchgeführt. Das Ergebnis: Obwohl 66 Prozent der Bürger und 75 Prozent der kleinen Unternehmen die Idee eines digitalen Modells für die Interaktion mit Behörden gut finden, sind sie enttäuscht von den kommunalen Services. Sie finden, dass die Services im Vergleich zu den Apps aus dem Consumer-Umfeld zu unausgereift sind.
Intelligente Anwendungen und maschinelles Lernen in Behörden
Die Regierung des US-Bundesstaats North Carolina und die Regierung von Singapur setzen einen Chatbot ein, der allgemeine Fragen beantworten kann, zum Beispiel Fragen zu den Funktionen von Online-Services.
Die Bundesregierung von Mexiko nutzt Algorithmen, um Anfragen und Petitionen zu klassifizieren und zur weiteren Bearbeitung an die zuständige Behörde oder Abteilung weiterzuleiten.
Die Technologie der Natural Language Generation (NLG) wurde zuerst von Nachrichtenagenturen eingesetzt, um einige Aspekte des Nachrichtenschreibens zu automatisieren. Auch in Behörden kann diese Technik eingesetzt werden. Mittels NLG werden riesige Datenmengen durchsucht, darunter Text-, Audio- und Video-Dateien, und anhand dieser Daten werden ausführliche Antworten auf Bürgeranfragen generiert.
Das japanische Ministerium für Außenhandel und Industrie (MITI) startete im Jahr 2016 einen Versuch und erprobte künstliche Intelligenz (KI), um die Beamten darin zu unterstützen, Antworten auf die beim Parlament vorgelegten Fragen zu formulieren. Wenn sich die Technologie bewährt, soll der Einsatz von KI auf weitere staatliche Stellen ausgedehnt werden.
Von kleineren Modellen übertragen
Kleinere Behörden sind flexibler, ebenso wie Erstanwender. Wie können größere Verwaltungen von kleineren lernen und ihre Dienstleistungen weiter ausbauen? Durch das hohe Maß an Standardisierung und Zentralisierung im Zuge von E-Government-Initiativen und aufgrund der geringen Größe ist es schwierig, die Erfahrungen der kleinen Regierungen auf größere Industrienationen zu übertragen.
Singapur ist ein wahrer E-Government-Pionier. Das Land zählt fast 6 Millionen Einwohner, aber nur 3,8 Millionen davon sind Staatsbürger oder Einwohner mit ständiger Aufenthaltsgenehmigung. Die Republik Estland hat weniger als 1,5 Millionen Einwohner. Hierzu ein Vergleich: Allein die öffentliche Verwaltung in Großbritannien beschäftigt fast 6 Millionen Angestellte. Die letzte US-Volkszählung im Jahr 2015 ergab, dass in 10 Bundesstaaten die Zahl der Einwohner größer ist als 10 Millionen. Was sollte ein größeres Land also tun?
Die technische Basis muss diese nicht-linearen Ungleichheiten berücksichtigen, damit sie effektiv an die Anforderungen einer großen Regierung angepasst werden kann.
Verwaltungszeitaufwand mit KI minimieren
Bei der Realisierung von E-Government und skalierbaren, intelligenten Anwendungen bedarf es eines strategischen Ansatzes. Dann wird klar, dass die Plattformebenen aufeinander abgestimmt sein müssen. Eine regierungsübergreifende Plattform, die konsistente Informationen gewährleistet, und auf der digitale Services erstellt werden, ist ein Modell, das bei Wirtschaftsunternehmen sehr verbreitet ist. Eine solche Plattform ist meist die Basis, auf der Daten für viele neue Anwendungsfälle gespeichert sind, einschließlich KI-Anwendungen, die den Zeitaufwand für Verwaltung und Datenzugriff minimieren. In der Tat ist die Integration von Verwaltungssystemen in mehrere Ebenen sehr wichtig, um sie langfristig zu pflegen und gleichzeitig Kosten und Risiken unter Kontrolle zu halten.
Die kleinen Länder, die einen Wandel vollziehen, haben eines gemeinsam: Sie haben einen fachkundigen Software Architect, der weiß, wie Systeme in mehrere Anwendungsebenen umgestaltet werden, wobei die Anwendungen auf der Grundlage des Betriebssystems/der Hardware gebaut werden. Es ist wichtig zu wissen, wie Backend-Datenbanksysteme gestaltet werden, die Middle-Tier- und Frontend-Client-Anwendungen unterstützen. Dies muss auf eine Weise geschehen, die standardisiert, föderal, flexibel und sicher genug ist, um eine maximale Wiederverwendung von Komponenten zu gewährleisten.
Best Practices von intelligenten Verwaltungen
Den Behörden, die sich von der digitalen zur intelligenten Verwaltung weiterentwickeln wollen, empfehlen wir die folgenden Best Practices:
- Beginnen Sie beim Anwendererlebnis und arbeiten sich rückwärts an die Technologie heran, anstatt bei der Transformation aller Daten anzufangen.
- Achten Sie bei der Entwicklung auf Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit. Erstellen Sie wiederverwendbare Systeme und Datenquellen, die verschiedene Anwendungsfälle unterstützen. Innerhalb dieser Architektur arbeiten Sie sich Schritt für Schritt voran – von einem Anwendungsfall zum nächsten, sozusagen von einer Insel zur nächsten. Gehen Sie dabei zuerst in die Tiefe und nicht in die Breite. Hüten Sie sich, eine Dateninfrastruktur für alle potenziellen Systeme aufzubauen und dann die Technologie für alles zu entwickeln, denn dadurch verzögert sich die Entwicklung von Anwendungsfällen.
- Analysieren Sie durchgängige Prozesse gründlich, um die wahren Ursachen der Schwierigkeiten der Endanwender zu ermitteln. Manchmal ist der Prozess das Problem.
- Wenn dann die Prioritäten und Problempunkte klar sind, legen Sie Kennzahlen fest, um die Erfüllung der Anforderungen der Bürger zu messen und verfolgen Sie diese Zahlen.
- Entwerfen Sie Systeme, um die sich stetig verändernden Anforderungen zu verfolgen. Definieren Sie Feedback-Mechanismen, die sich anpassen, denn Prioritäten und Anforderungen ändern sich im Laufe der Zeit.
Letztendlich müssen intelligente Systeme die Bedürfnisse der Bürger widerspiegeln. Um hochwertige Services bereitstellen zu können, müssen die Behörden die Bedürfnisse ihrer Bürger kennen. Dann werden sie feststellen, dass sich ihre Technologieinvestitionen in wirtschaftlicher und sozialer Hinsicht bezahlt machen.
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Ferose V R ist Senior Vice President und Head of Globalization Services bei SAP.