Wie können Compliance-Prozesse mit KI unterstützt werden?
Spätestens seit der Veröffentlichung von ChatGPT ist Künstliche Intelligenz, kurz KI, und ihre Anwendungsbereiche ein Thema, das von nahezu jedem diskutiert wird. Auch für uns stellt sich immer wieder die Frage, wie beispielsweise Compliance-Prozesse mittels Künstlicher Intelligenz unterstützt werden können, um einen echten Mehrwert zu generieren, anstatt nur reine Marketing-Phrasen zu bedienen.
Um uns mit dieser Thematik genauer auseinanderzusetzen, hat ein PROXORA Team einen sogenannten Design Sprint durchgeführt. Dabei wurden relevante Anwendungsfälle identifiziert und die Möglichkeiten der Umsetzung von KI-Unterstützung analysiert.
Was ist ein Design Sprint?
Die Design Sprint-Methode wurde 2010 von Jake Knapp bei Google entwickelt und ist ein Prozess, der aus fünf Phasen besteht: Map, Sketch, Decide, Prototype und Test. Dabei geht es darum, effizient und in einem zeitlich begrenzten Rahmen ein Problem zu analysieren und eine Lösung dafür zu skizzieren. Außerdem wird diese Lösung prototypisch umgesetzt und mit einer begrenzten Anzahl von Nutzern getestet. So können Anpassungsbedürfnisse identifiziert bzw. die Relevanz der Lösung bestimmt werden. Ein Design Sprint ermöglicht es, innerhalb kürzester Zeit zu entscheiden, ob eine Idee weiterverfolgt oder verworfen werden soll oder ob Anpassungen notwendig sind, wie etwa bei der Unterstützung von Compliance mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz.
Warum ein Design Sprint?
Nicht nur Google, Slack oder Facebook – auch PROXORA hatte Design Sprints bereits für andere Fragestellungen eingesetzt und damit gute Erfahrungen gemacht, um in kurzer Zeit zu konkreteren Ideen zu gelangen. Diese konnten entweder direkt umgesetzt werden oder boten einen sehr guten Anhaltspunkt, um dort anzusetzen. Deshalb wollten wir die Design Sprint-Methode auch für das Thema KI-Unterstützung in Compliance-Prozessen verwenden. Allerdings haben wir die Methodik an einigen Stellen für unsere Fragestellung und die damit verbundene Zielsetzung leicht angepasst bzw. modifiziert. So wurden beispielsweise Teile wie der 4-Step-Sketch oder das Testen des Prototyps mit einer Auswahl von Kunden, die sich eher auf grafische Aspekte (UI/UX) bezogen, ausgelassen.
Eine Kurzfassung: Wie sah der Design Sprint aus?
Neben einem kurzen Kick-Off-Meeting zur Vorstellung und Besprechung der Methodik wurde im ersten Schritt das langfristige Ziel definiert und festgelegt, welche Fragen mit Hilfe des Design Sprints zum Thema Künstliche Intelligenz im Compliance-Umfeld beantwortet werden sollen. Darauf basierend haben wir mit der Ideensammlung von möglichen Anwendungsfällen begonnen, diese thematisch gruppiert und eine Vorauswahl getroffen.
Anschließend hat sich das Team auf zwei KI-Anwendungsfälle fokussiert und hierfür jeweils eine „Map“ erstellt, welche einen möglichen Workflow visualisiert. Sogenannte „How might we …?“-Fragen halfen uns, gemeinsam zu überlegen, welche Probleme bei der Umsetzung von Compliance-Management-Lösungen mit Unterstützung durch Künstliche Intelligenz relevant sein könnten und wie diese in Chancen umgewandelt werden könnten. Gemäß der offiziellen Methodik haben wir uns daraufhin auf zwei Workflow-Schritte konzentriert, die wir als größte Chancen beziehungsweise relevanteste Stellen innerhalb des Workflows identifiziert hatten.
Sowohl für die zuvor beschriebenen Workflow-Schritte als auch für den entsprechenden Anwendungsfall wurden im Rahmen von sogenannten „Lightning Demos“ bereits existierende Lösungen betrachtet und evaluiert. Zuletzt hat das Team von PROXORA diese Anwendungsfälle dann prototypisch umgesetzt und gemeinsam diskutiert.
Abschließend lässt sich festhalten, dass sich die Design Sprint-Methode für die Fragestellung, wie Compliance-Management mit KI unterstützt werden kann, einmal mehr bewährt hat. Wir konnten in kurzer Zeit wertvolle Erkenntnisse und interessante Anhaltspunkte gewinnen.
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