Der erfolgreiche Einsatz von NLG in den verschiedensten Bereichen ist immer wieder spannend zu sehen. In diesem Artikel berichtet Mario Berger, Director bei Deloitte, über seine Erfahrungen mit der AX Semantics Natural Language Generation Software im Finanzdienstleistungsbereich.
Hallo Mario, können Sie sich unseren Lesern kurz vorstellen?
MB: Seit über 20 Jahren bin ich in der Finanzdienstleistungsbranche tätig und bei Deloitte für die Einführung von Natural Language Generation verantwortlich. Nach meinem Berufseinstieg bei einem großen deutschen Kreditinstitut wechselte ich in die Beratung von Banken und Versicherungen. Die Schwerpunkte meiner Tätigkeit liegen im Bereich Reporting und Meldewesen, in der Umsetzung der regulatorischen Anforderungen an das Meldewesen und in der Digitalisierung all dieser Themen. Zudem moderiere ich verschiedene Formate wie Strategie-, Innovations- und Business-Workshops und leite Projekte mit unterschiedlichem Umfang und Inhalt.
Seit wann beschäftigen Sie sich mit Natural Language Generation (NLG)?
Es fing schon bei meinen ersten Projekten an, denn Prozesseffizienz und -optimierung standen bei der gesetzlichen Berichterstattung schon immer ganz oben auf der Tagesordnung. Bei der Implementierung von regulatorischen Anforderungen haben wir zum Beispiel immer überlegt, wie wir wiederkehrende oder musterbasierte Teile des Reportings mit regelbasierten Systemen und kuratierten Vorlagen aufbauen können. Die Weiterentwicklung der „Sprachtechnologie“ wird seit Anfang 2018 durch das Deloitte Network for Language Technology vorangetrieben. In Kooperation mit Forschungseinrichtungen, Universitäten und Lösungsanbietern wird daran gearbeitet, dass der Technologietransfer in die heutige Prozesswelt gelingt. Gleichzeitig suchen wir nach Wegen, um die Verbreitung von NLG im öffentlichen Sektor und in Unternehmen zu erhöhen.
Wie sieht Deloitte das Potenzial der automatisierten Texterstellung?
Bezieht man sich auf die Erstellung bestimmter wiederkehrender Berichte, haben bereits verschiedene Projekte gezeigt, dass der Aufwand um bis zu 80 % reduziert werden kann. Projekte in diesem Umfeld sind nach unserer Einschätzung deutlich erfolgreicher, wenn Teile oder sogar der gesamte „Weg“ des Prozesses automatisiert wird – also das Datenmanagement z.B. durch Natural Language Processing. Hier sehen wir grundsätzlich ein sehr hohes Potenzial.
Darüber hinaus arbeiten wir derzeit an einer Studie, die die Erfahrungen im Umgang mit NLG und die Erkenntnisse hinsichtlich Kosten- und Prozesseffizienz behandelt.
Welche konkreten Projekte hat Deloitte mit NLG realisiert?
Im Mittelpunkt steht dabei das Reporting von etablierten Prozessen. Wir prüfen neben der erfolgreichen Umsetzung von Risiko- und Compliance-Reports, ob NLG auch im Bereich Finanzen oder Bilanzerstellung effizient eingesetzt werden kann. Darüber hinaus gibt es ein erhebliches Potenzial im Bereich der Wirtschaftsprüfung und wir bieten mit DNAV bereits eine digitale Lösung für Smart Fund Audit Analytics an.
Warum haben Sie sich für AX Semantics entschieden?
Die Text Engine von AX Semantics erfüllt aus unserer Sicht alle wesentlichen Aspekte für die Erstellung der genannten Reports. Die Qualität und Einsetzbarkeit der Lösung ist sehr hoch, was auch durch den Forrester-Report vom Oktober 2018 bestätigt wurde. Schließlich ist die Zusammenarbeit zwischen den Teams im operativen Bereich hervorragend und wir verstehen uns sehr gut mit dem AX Management Team.
