Gastbeitrag von DOMINIC PETRAK (@PetrakDominic) und ANDREAS MARX (@amarx13)

Das als Corona-Virus bezeichnete SARS-CoV-2-Virus hat Deutschland fest im Griff. Die aktuelle Situation stellt insbesondere Behörden und das Gesundheitswesen vor große Herausforderungen. Besonders betroffen sind alle Institutionen, die in direkter Kommunikation mit Bürgerinnen und Bürgern stehen. Einige Kollegen bei Sopra Steria, u. a. die beiden Autoren, haben sich Gedanken dazu gemacht, wie eine pragmatische und schnell realisierbare Lösung zur digitalen Unterstützung der öffentlichen Verwaltung in solchen Krisenzeiten und darüber hinaus aussehen kann.

Einen Großteil der Bürgerinnen und Bürger beschäftigen dieselben Anliegen. In vielen Fällen geht es um Fragen rund um das SARS-CoV-2-Virus – Ursachen, Symptome und richtige Verhaltensweisen. Überdurchschnittlich in Anspruch genommen werden jedoch auch Verfahren wie die Beantragung von Kurzarbeitergeld oder die Anmeldung zu einem Test auf Infektion mit dem neuartigen Virus. Um zu einer Entlastung der betroffenen Institutionen beizutragen ist die Teilautomatisierung dieser Prozesse mithilfe von virtuellen Assistenten nahe liegend.

Die einfachste Form solcher virtuellen Assistenten sind text-basierte Chatbots. Lösungen, die Fragen zum Covid-19-Kontext beantworten, sind bereits weit verbreitet. Als Informationsquellen werden in erster Linie die FAQ-Seite des Robert-Koch-Instituts oder anderer lokaler Behörden verwendet. Die Fachverfahren der Institutionen werden dadurch aber nicht unterstützt, weshalb weiterhin viele Bürgerinnen und Bürger zunächst zum Hörer greifen. Um zu einer wirklichen Entlastung des Behörden- und Gesundheitswesens beizutragen, ist eine dialog-basierte Unterstützung dieser Verfahren notwendig. Derartige Lösungen lassen sich auch auf Basis von Open-Source-Technologien und in Behörden schon gängiger Office-Applikationen entwickeln, ohne auf zusätzliche proprietäre Produkte zurückgreifen zu müssen.

Die Abbildung oben zeigt die Architektur einer Lösung mit dem oben skizzierten Funktionsumfang. Als Basis werden Open-Source-Komponenten verwendet. Der Zugriff für Nutzer erfolgt über ein responsives Web-Frontend auf Basis des Javascript-Frameworks Angular. Die gesamte durch den virtuellen Assistenten bereitgestellte Funktionalität wird über ein Java-basiertes Backend orchestriert und gesteuert. Zum Betrieb dieses Backends wird lediglich ein Apache Tomcat Server benötigt.

Das Dialog-Management zum Beantworten von Fragen kann im einfachsten Fall auf Basis der Inhalte einer Excel-Datei erfolgen, welche durch das Backend herangezogen und ausgewertet wird. Formulare und andere, ergänzende Dokumente können in einer beliebigen NoSQL-Datenbank abgelegt und so ergänzend über das Frontend bereitgestellt und heruntergeladen werden. Das hat den Charme, dass Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der bereitstellenden Institution ohne Schulungsaufwand und mit üblichen Bordmitteln in der Lage sind, das Verhalten des virtuellen Assistenten zu steuern und zu aktualisieren.

Der Service zur dialog-basierten Beantragung von Kurzarbeitergeld wird über das Python-Framework Rasa realisiert. Damit lassen sich komplexe Dialoge realisieren, die über das relativ einfache Beantworten von Fragen deutlich hinausgehen. Durch Einbindung dieses Frameworks lässt sich der virtuelle Assistent mittels Machine Learning auch zum Führen eines kontextbasierten Dialogs erweitern. Dies würde allerdings das Training eines entsprechenden Modells erfordern.

Zur Beantragung von Kurzarbeitergeld muss die entsprechende Arbeitsagentur ebenfalls über eine Schnittstelle angebunden werden. Eine Möglichkeit wäre der Versand des in dem Dialog entstandenen Formulars als signierte E-Mail an das entsprechende Postfach. Ähnliches gilt für die Terminvereinbarung zu einem Test auf Infektion mit dem Corona-Virus SARS-CoV-2 bei einer Arztpraxis. Hier wäre es möglich, freie Termine aus den Outlook-Kalendern der Praxen auszulesen und auf Basis dieser Daten einen Termin zu vereinbaren.

Der in diesem Blogartikel skizzierte Ansatz eines virtuellen Assistenten ist nicht auf den hier beschriebenen Funktionsumfang beschränkt. Auf gleiche Weise lassen sich weitere Verfahren und Dienste integrieren. Durch Rasa lassen sich auch komplexere Anwendungsszenarien realisieren, für die eine intelligente Dialogführung Voraussetzung ist. Damit kann dieser virtuelle Assistent als Basis für viele Services rund um die Durchführung digitaler Behördengänge und Bevölkerungsschutz dienen – und das nicht nur in der aktuellen Corona-Krise.

Zu den Autoren:

Dominic Petrak ist Consultant bei Sopra Steria und als Softwareentwickler für Kunden aus dem Public Sector tätig. Sein Themenschwerpunkt ist Machine Learning, mit aktuellem Fokus auf natürlicher Sprache und Graphstrukturen. Er studiert Informatik im Masterstudiengang an der Hochschule RheinMain in Wiesbaden. – Twitter: @PetrakDominic

Andreas Marx ist Ingenieur der Geomatik und in dem interdisziplinären Bereich der Geo-IT zuhause. Er hat im Rahmen seiner Tätigkeit in einem Forschungs- und Entwicklungsprojekt beim Bundesamt für Kartographie und Geodäsie neben den Themenschwerpunkten der dreidimensionalen Gebäudedaten und Indoor-Navigation umfassende Erfahrungen im Umfeld der öffentlichen Verwaltung gesammelt. Fachlich arbeitet er zurzeit als Consultant bei Sopra Steria und ist hier hauptsächlich für Projekte mit Geo-Bezug verantwortlich. Zum Erfahrungs- und Ideenaustausch mit Andreas bitte hier entlang – Twitter: @amarx13