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In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ähnelt das Training neuronaler Netzwerke oft der Pflege eines komplexen Gartens. Wie ein erfahrener Gärtner tiefgehend die Bodenbeschaffenheit seiner Pflanzen versteht, erfordert auch die Anpassung und Verbesserung von KI-Modellen ein fundiertes Verständnis der Datenlandschaft – es geht weit über das einfache Hinzufügen von Datenpunkten hinaus.

Verstehen der Datenlandschaft

Ein gesunder Garten benötigt eine ausgewogene Mischung verschiedener Pflanzenarten, die gut zusammenwachsen. Ähnlich benötigt ein KI-Modell eine vielfältige und repräsentative Datensammlung, um effektiv lernen und funktionieren zu können. Wenn ein Fehler entdeckt wird, reicht es nicht, einfach einen ähnlichen, fehlerhaften Datenpunkt hinzuzufügen. Man muss tiefer graben: Warum trat der Fehler auf? Welche Muster oder Lücken haben dazu geführt?

Anpassung des Trainingsprozesses

Das Umschulen eines KI-Modells nach der Entdeckung von Fehlern ähnelt der saisonalen Neugestaltung eines Gartens. Es erfordert sorgfältige Überlegungen, welche neuen Daten oder Algorithmen benötigt werden, um die Gesamtheit zu verbessern. Dies könnte den Einsatz zusätzlicher Datenquellen, die Verfeinerung der Datenaufbereitung oder die Anpassung der Trainingsparameter umfassen. Man pflanzt eben nicht einfach Kartoffeln zwischen die Rosen, nur weil Kartoffeln keine Dornen haben.

Pflege und Langzeitbetreuung

Wie ein Gärtner lernt, besser auf die Bedürfnisse seines Gartens zu reagieren, muss auch die KI durch kontinuierliches, durchdachtes Training stetig verbessert werden. Dieser Prozess erfordert Geduld und Fachwissen und eine ständige Überwachung des Gesundheitszustandes des KI-Modells, um sicherzustellen, dass es effektiv bleibt. Denn auch die Umgebung kann sich verändern.

Schlussfolgerung

Ein umsichtiger, methodischer Ansatz bei der Entwicklung und Pflege von KI-Systemen gewährleistet nicht nur die Robustheit und Langlebigkeit der Technologie, sondern fördert auch ein tieferes Verständnis und größeres Vertrauen in ihre Anwendungen. Durch die Betrachtung von KI als einen komplexen, aber kultivierbaren “Garten”, können wir die wahre Kraft der KI vollständig entfesseln und nachhaltige, effektive Lösungen schaffen. Dies unterstreicht, dass die Arbeit mit KI mehr erfordert als nur das Eingießen von Trainingsdaten in eine Blackbox und das Hoffen auf Verbesserung.

In meinem beruflichen Alltag begegne ich oft dem Begriff OCR. Mein Team und ich beschäftigen uns mit automatisierter Buchhaltung und der Extraktion von Buchungssätzen aus Belegen. In diesem Artikel möchte ich erläutern, was OCR genau ist und warum es nur ein Teilaspekt der KI-gestützten Dokumentenverarbeitung ist.

Häufig wird das Auslesen und Verarbeiten von Dokumenten fälschlicherweise als “OCR” bezeichnet. Tatsächlich steht OCR für “Optical Character Recognition” und beschreibt den Prozess, bei dem Bilder in Text umgewandelt oder Text aus Bildern extrahiert wird.

Es stimmt, dass OCR zum Lesen von gescannten Dokumenten eingesetzt wird. Allerdings wird “Lesen” in diesem Kontext oft irrtümlich mit “Verstehen” gleichgesetzt. Ein Computer, der Bilder in Text umwandelt, versteht diesen Text jedoch nicht. Er fügt lediglich Buchstaben aneinander.

Nehmen wir das Beispiel eines Dokuments mit der Aufschrift “Rechnung 1245” oder “Rechnungsnummer: 1245”. Der Computer erkennt nicht, dass “1245” die Rechnungsnummer ist. Diese Art der Erkennung wird als “Extraction” oder “Capturing” bezeichnet. Mein Team nutzt hierfür die Abkürzung NER, was für “Named Entity Recognition” steht – das Erkennen benannter Entitäten wie eben der Rechnungsnummer.

Streng genommen ist dieser Begriff aus der Computerlinguistik entlehnt, wo er für das Erkennen solcher Entitäten in Fließtexten verwendet wird. In der Dokumentenverarbeitung spielen jedoch auch Bildelemente eine Rolle. Trotzdem finde ich die Bezeichnung NER für das Erkennen von Entitäten in Dokumenten passend.

Manchmal muss man in der Dokumentenanalyse noch einen Schritt weitergehen. Selbst die Erkennung benannter Entitäten reicht nicht immer aus, um den Sinngehalt vollständig zu erfassen. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Kombination aus IBAN und BIC. Diese sind zwar einzeln erkennbare Entitäten, doch ihre Beziehung zueinander ist entscheidend. Wenn ein Dokument mehrere IBANs und BICs enthält, muss erkannt werden, welche IBAN zu welcher BIC gehört. Ich verwende für diesen komplexeren Fall den Begriff “Linked Named Entity Recognition” oder LNER – das Erkennen verknüpfter, benannter Entitäten.

Die wahre Herausforderung bei der Extraktion entsteht jedoch durch komplexe Strukturen auf Dokumenten, wie z.B. bei Rechnungszeilen. Viele denken, Rechnungszeilen seien einfache Tabellen, doch in Wirklichkeit sind sie oft hochkomplex und vielfältig. Handwerker nutzen sie zur Dokumentation, Großhändler weisen innerhalb dieser Zeilen Hierarchien auf “Warengruppen”. Rechnungszeilen enthalten Bilder, Bar-Codes, Linien, Rabatte, Stornierungen, Lieferinformationen, Leistungszeiträume und vielfältige Beträge in unterschiedlichsten Farben und Formen. Schon die Rechnungen von zehn verschiedenen Firmen können zwölf unterschiedliche Darstellungsweisen von Rechnungszeilen aufweisen. Nimmt man die Sonderfälle in Seitenumbrüchen dazu.

Das Erkennen solch komplexer Strukturen ist eine immense Herausforderung. Es gibt vermutlich nicht einmal eine digitale Struktur, die all diese Fälle geeignet abdeckt. Einen spezifischen Namen für dieses Problem kann ich euch nicht sagen – aber eines ist sicher: OCR ist etwas anderes.

Die Entwicklung von KI-Lösungen für komplexe Bereiche wie die Steuerberatung veranschaulicht eindrucksvoll, wie unterschiedliche KI-Technologien nicht als separate Entitäten, sondern als komplementäre Komponenten eines größeren Systems fungieren. Dieses System nutzt die Stärken jeder Technologie, um die Effizienz und Genauigkeit zu maximieren.

Deduktionssysteme: Die Logiker der KI

In der Steuerberatung spielen Deduktionssysteme eine zentrale Rolle. Sie ermöglichen es, logische Schlüsse darüber zu ziehen, wie bestimmte Transaktionen zu behandeln sind, oder Strategien zur Steueroptimierung zu entwickeln. Diese Systeme sind unerlässlich, um komplexe steuerliche Regeln zu interpretieren und in konkrete Handlungsempfehlungen umzusetzen.

Planning: Die Strategen im Hintergrund

Planning-Algorithmen tragen entscheidend zur Personal- und Ressourcenplanung bei. Sie bestimmen, welcher Sachbearbeiter oder welche KI zu welchem Zeitpunkt welche Aufgaben übernimmt. Dies sorgt für eine effiziente Verteilung der Arbeitslast und hilft, Engpässe zu vermeiden und Deadlines einzuhalten.

Deep Learning: Die Mustererkennungsexperten

Deep Learning ist ein mächtiges Werkzeug für die Dokumentenerkennung. Es ermöglicht die automatisierte Erfassung und Kategorisierung von Belegen und anderen steuerrelevanten Dokumenten. Diese Technologie erhöht die Genauigkeit und beschleunigt den Prozess der Datenerfassung erheblich.

Large Language Models: Die Kommunikatoren und Analytiker

LLMs revolutionieren die Art und Weise, wie wir mit Mandanten kommunizieren und die Inhalte von Dokumenten auswerten. Sie unterstützen bei der automatisierten Beantwortung von Kundenanfragen, bieten präzise Zusammenfassungen komplexer Dokumente und ermöglichen eine tiefere Analyse der in Texten enthaltenen Informationen.

Ein konkretes Beispiel

Stellen Sie sich vor, ein Klient sendet eine Anfrage bezüglich der steuerlichen Absetzbarkeit eines Geschäftsvorgangs. LLMs analysieren die Anfrage und extrahieren die relevanten Informationen. Deduktionssysteme bewerten die steuerrechtlichen Aspekte und schlagen mögliche Handlungsoptionen vor. Planning-Algorithmen ordnen die Aufgabe dem passenden Teammitglied zu, und Deep Learning sorgt für die korrekte Verarbeitung aller zugehörigen Dokumente. Das Ergebnis ist ein nahtlos integrierter Prozess, der schnelle, genaue und effiziente Lösungen liefert.

Fazit

Die KI in der Steuerberatung ist ein Paradebeispiel dafür, wie verschiedene Technologien synergetisch zusammenwirken können. Es geht nicht um die Wahl zwischen traditionellen und modernen Ansätzen, sondern um die Erkenntnis, dass jede Technologie ihren eigenen Wert hat. Durch die Kombination ihrer Stärken können wir Lösungen schaffen, die leistungsfähiger und effektiver sind als die Summe ihrer Teile.

Als Befürworter der technologischen Innovation und des Datenschutzes beobachte ich mit Sorge, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sich auf die digitale Landschaft in Europa ausgewirkt hat. Diese Erfahrungen bieten wertvolle Einsichten für die anstehende Diskussion über eine KI-Regulierung in der EU.

Bürokratische Komplexität vs. echter Datenschutz

Die Einführung der DSGVO sollte einen Wendepunkt im Schutz persönlicher Daten darstellen. Stattdessen haben wir eine Flut von Zustimmungsdialogen und Datenschutzerklärungen erlebt, die eher zur Verwirrung als zum Verständnis beitragen. Die Absicht war gut, doch die Umsetzung hat lediglich zu einer bürokratischen Belastung geführt, ohne einen spürbaren Anstieg der Datensicherheit zu bewirken.

Die Falle der Zustimmungsmüdigkeit

Die ständige Konfrontation mit Datenschutzerklärungen und Zustimmungsanfragen hat zu einer Art “Zustimmungsmüdigkeit” geführt. Nutzer klicken häufig ohne echtes Verständnis oder Interesse auf „Akzeptieren“. Der ursprüngliche Zweck der DSGVO, das Bewusstsein und die Kontrolle der Nutzer über ihre Daten zu stärken, scheint verfehlt.

Übertragung auf die KI-Regulierung: Risiken und Möglichkeiten

Diese Erfahrungen sind besonders relevant, da wir uns der Herausforderung einer KI-Regulierung in der EU stellen. Die Gefahr besteht, dass wir ähnliche Fehler wiederholen: Überregulierung, die Innovation hemmt, Compliance-Kosten, die kleine Unternehmen belasten, und Regelungen, die schnell veralten.

Meine Bedenken: Hemmung der Innovationsdynamik

Als Verfechter des technologischen Fortschritts befürchte ich, dass eine strenge KI-Regulierung die Innovationsdynamik in Europa bremsen könnte. Wir brauchen einen Rahmen, der ethische und datenschutzrechtliche Überlegungen berücksichtigt, ohne die kreative und wirtschaftliche Entfaltung zu behindern.

Ein Aufruf zu einem ausgewogenen Ansatz

Ich plädiere für einen ausgewogenen Ansatz in der KI-Regulierung. Wir müssen aus den Fehlern der DSGVO lernen und eine Regulierung entwickeln, die sowohl die Risiken adressiert als auch die enormen Möglichkeiten der KI-Technologie unterstützt. Es geht darum, ein Gleichgewicht zwischen Schutz und Fortschritt zu finden, das sowohl den ethischen Anforderungen gerecht wird als auch die Wettbewerbsfähigkeit Europas in der globalen Technologielandschaft stärkt.

In der fortlaufenden Diskussion um die Erklärbarkeit von KI-Systemen reflektiere ich oft über meine Masterarbeit und wie sich die Konzepte mit den heutigen Technologien weiterentwickeln könnten. Eine spannende Idee ist die Integration neuronaler Netze in die Trajektoriensimulation.

Neue Perspektiven:

Innerhalb der Masterarbeit konzentrierte ich mich auf Trajektoriensimulationen zur Entscheidungsfindung. Heute sehe ich das Potenzial, neuronale Netze innerhalb dieses Rahmens für detailreichere Entscheidungen innerhalb der Simulationen zu nutzen.

Diese Kombination könnte es ermöglichen, die Effizienz neuronaler Netze mit der Klarheit, Nachvollziehbarkeit und vor allem Erklärbarkeit der Trajektoriensimulation zu verbinden.

Wie könnte das funktionieren?

Neuronale Netze könnten spezifische, komplexe Aspekte innerhalb einer Simulation effizient bearbeiten, während die Gesamtsimulation die Entscheidungswege klar und verständlich darstellt. So könnte ein neuronales Netz die Entscheidungen eines potenziellen Fahrers innerhalb der Simulation treffen, wogegen die Trajektorien die Gesamtsituation bewerten und eine Ampel steuern. Für die Entscheidung der Ampelsteuerung ist es nicht wichtig, wie der einzelne Fahrer sich konkret verhält, sondern wie sich daraus ein Fluss des Verkehrs ergibt.

Dies würde die Vorteile beider Ansätze nutzen: Die adaptive Lernfähigkeit neuronaler Netze und die strukturierte, erklärliche Entscheidungsfindung der Trajektoriensimulation.

Potenzielle Anwendungen:

Ideal für Bereiche, wo präzise Mikroentscheidungen und das Verständnis des Gesamtprozesses gleichermaßen wichtig sind, wie in der Logistik, im Verkehrsmanagement oder in der Buchhaltungsbranche.

Abschließende Gedanken:

Diese Überlegungen zeigen, wie wichtig es ist, kontinuierlich neue Wege zu finden, um die Stärken aktueller KI-Technologien zu nutzen und gleichzeitig ihre Prozesse transparent und nachvollziehbar zu gestalten. Es ist ein kontinuierlicher Prozess, bei dem Forschung aus der Vergangenheit die Grundlage für zukünftige Innovationen bildet.

Rene Descartes prägte einst den Satz ‘Ich denke, also bin ich’ (1637-1644 n.Chr.), ein Fundament unserer Selbstwahrnehmung. Heute, in einer Ära geprägt von Künstlicher Intelligenz und technologischem Fortschritt, erhebt sich eine neue Frage: Was definiert uns als Menschen in dieser digitalen Landschaft?

Es ist nicht allein unser intellektuelles Vermögen, das uns auszeichnet. Vielmehr ist es unsere Fähigkeit zur Empathie und zum tiefen emotionalen Verständnis, die in dieser digitalen Welt unverzichtbar wird. Ein Beispiel hierfür ist die direkte Interaktion mit unseren Kunden, sei es in der Hotline oder in der Pflege, wo technische Fähigkeiten an ihre Grenzen stoßen, aber menschliche Wärme und Empathie unersetzlich sind.

Die Stärke des Menschen liegt nicht in der Rechenleistung oder Datenverarbeitung, sondern in der emotionalen Intelligenz und unserem Bewusstsein für die Bedeutung zwischenmenschlicher Beziehungen. In einer Zeit des Wandels, geprägt von technologischen Durchbrüchen, gewinnen diese menschlichen Qualitäten an Bedeutung. Sie erfordern von uns, dass wir die Grenzen unserer eigenen Emotionalität erkennen und uns der Herausforderungen bewusst werden, die damit verbunden sind.

Vielleicht müssen wir daher Descartes’ berühmten Satz ergänzen und an unsere Zeit anpassen: ‘Durch Denken und Fühlen existieren wir.’ Diese Erweiterung betont nicht nur die Balance zwischen Rationalität und Emotionalität, sondern spiegelt auch das Bedürfnis wider, in einer von Technologie dominierten Welt unsere Menschlichkeit neu zu definieren.

In einer Welt, in der Algorithmen Entscheidungen treffen und virtuelle Realitäten unser Dasein beeinflussen, ist es entscheidend, dass wir diese menschlichen Qualitäten erkennen, wertschätzen und kultivieren. Unsere Zukunft hängt nicht nur von der Entwicklung neuer Technologien ab, sondern ebenso von unserer Fähigkeit, unsere emotionale Tiefe zu bewahren und weiterzuentwickeln. Dies ist der Weg, auf dem wir eine ausgewogene und verantwortungsbewusste Zukunft gestalten können