Montagmorgen im Kundenservice der Stadtwerke. Im Postfach liegen Abmeldungen, Zählerstände und neue Bankverbindungen, dazu ein Scan mit einem Stapel Briefe. Jedes Schreiben muss jemand öffnen, einordnen und abtippen. Lässt sich dieser Posteingang automatisieren?
Wir haben ihn mit Beispieldokumenten nachgebaut. Die KI trennt und sortiert den Scan in einzelne Schreiben und liest die Felder aus. Ein Mensch sieht nur noch die Fälle, bei denen eine Prüfregel nicht erfüllt ist, und alles unter Sonstiges.
Das Beispiel: ein Posteingang mit vier Fallarten
Bei einem Versorger kommen immer wieder dieselben kleinen Anliegen an. Für unser Beispiel haben wir vier Fallarten gewählt: Abmeldung beim Auszug, Anmeldung beim Einzug, SEPA-Lastschriftmandat und Zählerstand. Alles andere landet unter Sonstiges, etwa eine Frage zum Abschlag.
Die Stadtwerke Musterstadt aus unserem Beispiel erhalten an einem Morgen 12 Schreiben. Sechs Briefe kommen als ein gemeinsamer Scan mit sieben Seiten. Darunter sind ein Anmeldeformular über zwei Seiten, eine handschriftlich ausgefüllte Ablesekarte und eine kurze Notiz einer Hausverwaltung. Sechs weitere Schreiben kommen einzeln per E-Mail, zwei davon mit einem Handyfoto des Zählers. Alle Namen, Nummern und Kontodaten sind Beispieldaten.
Der Aufbau folgt einem Pilotprojekt für einen Versorger. Auch dort wird erst getrennt und sortiert, dann liest ein Extraktor je Fallart aus. Hier zeigen wir nur den Nachbau auf unserer Demo-Instanz.
Klassifizierung: aus einem Stapel werden einzelne Schreiben
Der erste Schritt ist derselbe wie bei einer Person am Schreibtisch. Wo endet ein Schreiben, und was will der Absender? Bei E-Mails ist das einfach, denn eine E-Mail ist ein Dokument. Beim Scan ist das schwieriger: Sieben Seiten liegen in einer Datei, und das Anmeldeformular hat zwei davon.
In Konfuzio übernimmt das ein eigener Schritt im Workflow („Split & Classify“). Er bekommt die Liste der Fallarten mit je einem Satz Beschreibung. Dazu kommt eine kurze Anweisung zum Trennen: Ein Schreiben beginnt mit einem neuen Absender oder einem neuen Formular. Seiten mit „Seite 1 von 2“ bleiben zusammen.
In unserem Beispiel hat der Schritt den Scan in sechs Schreiben getrennt. Alle 12 Schreiben bekamen die richtige Fallart. Die beiden Formularseiten blieben zusammen. Die Notiz der Hausverwaltung über einen Mieterwechsel landete bei den Abmeldungen. Das Wort Abmeldung kommt darin nicht vor, aber die Beschreibung der Fallart nennt den Mieterwechsel. Die Frage zum Abschlag landete unter Sonstiges. Wie E-Mail-Klassifizierung mit KI im Detail funktioniert, beschreiben wir in einem eigenen Beitrag.
Datenextraktion: Formular, Handschrift und Foto
Jede Fallart hat ihren eigenen Extraktor, also eine Liste der Felder, die ausgelesen werden. Die Abmeldung braucht unter anderem Kundennummer, Zählernummer, Auszugsdatum, Zählerstand und die neue Anschrift. Das SEPA-Mandat braucht unter anderem Kontoinhaber, IBAN und die Antwort auf eine Frage: Ist es unterschrieben?
Handschrift ist im Posteingang eines Versorgers Alltag. Die Formulare im Scan sind von Hand ausgefüllt. Die Texterkennung (OCR) erkennt zuerst jedes Wort und wo es auf der Seite steht. Die KI bekommt diese Wörter zusammen mit dem Bild der Seite und ordnet sie den Feldern zu. Datum, Zählernummer und IBAN aus der Handschrift kamen in unserem Beispiel richtig an.
Ein Feld zeigt, warum die KI mehr kann als abtippen. Das Formular fragt nach einem Tarifkürzel aus der Preisübersicht, etwa MS-OEKO12. In einer E-Mail schreibt ein Kunde aber nur, er wolle den Ökostrom mit 24 Monaten Preisgarantie. Die Feldanweisung, also die Anweisung an die KI für dieses Feld, enthält die Tarifliste der Stadtwerke. Die KI setzt daraus das passende Kürzel MS-OEKO24 ein.
Auf der Ablesekarte stehen zwei Zähler, Strom und Gas. Dafür hat der Extraktor einen Abschnitt „Zähler“, der mehrmals vorkommen kann. Jeder Eintrag hat Sparte, Zählernummer, Stand und Einheit. So kommen beide Stände getrennt an, auch wenn sie in einer E-Mail einfach untereinander stehen.
Fotos sind die schwierigste Quelle. Den Stand auf dem Foto der Zählerstandsmeldung hat die KI richtig gelesen. Die kleine, unscharfe Zählernummer darunter dagegen nicht. Auf beiden Fotos war in der Zählernummer ein Zeichen falsch. Darum prüft bei der Fallart Zählerstand eine Prüfregel die Zählernummer.
Workflows und Prüfregeln: was die Sachbearbeitung noch sieht
Ein ausgelesenes Feld ist noch keine Entscheidung. Ob ein Fall ohne Mensch weiterlaufen darf, entscheiden Prüfregeln. Eine Prüfregel ist eine Frage in Alltagssprache. Die KI beantwortet sie für jedes Dokument mit „erfüllt“ oder „nicht erfüllt“. Unser Beispiel hat fünf davon:
- Abmeldung: Ist ein abgelesener Zählerstand zum Auszugstag angegeben?
- Anmeldung, Tarif: Ist das Tarifkürzel eines aus der Tarifliste?
- Anmeldung, Datum: Liegt das Einzugsdatum höchstens drei Monate vor oder nach dem Datum des Schreibens?
- SEPA-Mandat: Ist das Mandat vom Kontoinhaber unterschrieben?
- Zählerstand: Gehört jede Zählernummer laut Stammdaten zur Kundennummer?
Die Prüfregel für den Zählerstand vergleicht die gelesene Zählernummer mit den Stammdaten der Stadtwerke. Bei der falsch gelesenen Nummer vom Foto ist sie nicht erfüllt. Bei der Ablesekarte und der E-Mail mit zwei Zählerständen ist sie erfüllt.
Die Prüfregel zum Datum fängt einen anderen Lesefehler ab. Eine handschriftliche 6 sieht schnell aus wie eine 0. Aus dem Einzug am 01.12.2026 kann so der 01.12.2020 werden. Bei einem solchen Datum ist die Prüfregel nicht erfüllt, und der Fall landet bei einem Menschen.
Die anderen Prüfregeln fangen Fälle ab, bei denen eine Angabe fehlt oder unklar ist. Der Brief zur Abmeldung nennt den Zählerstand nur ungefähr. Die Abmeldung per E-Mail zeigt auf dem Foto den Stand vom Tag der E-Mail, nicht vom Auszugstag. Bei beiden ist die Prüfregel nicht erfüllt, und die Sachbearbeitung fragt den genauen Stand nach. Die E-Mail mit der neuen IBAN trägt keine Unterschrift. Die Stadtwerke Musterstadt nehmen ein Mandat nur unterschrieben an, also geht sie an einen Menschen.
So ist der Ablauf gedacht: Fälle, bei denen alle Prüfregeln erfüllt sind, gehen ins Fachsystem. Auf dem Bildschirm der Sachbearbeitung erscheinen nur die übrigen Fälle und alles unter Sonstiges. Wie diese Aufteilung zwischen KI und Mensch aufgebaut ist, erklärt unser Beitrag zu Human in the Loop.
Was außerdem zählt: Datenschutz und Anbindung
Briefe an Stadtwerke enthalten Kontodaten, Adressen und Umzugstermine. Im Pilotprojekt haben wir drei Dinge festgelegt. Die Texterkennung läuft auf unserem eigenen Server in Deutschland statt bei einem Cloud-Dienst. Dokumente werden wenige Tage nach der Prüfung gelöscht. Und das System verschickt keine E-Mails. Die Ergebnisse gehen über eine Schnittstelle an das System der Stadtwerke. Was der eigene Server für die Laufzeit bedeutet, haben wir im Vergleich OCR On-Premise oder Cloud-OCR gemessen.
Die Anbindung ist der unspektakuläre Teil, aber sie entscheidet über den Nutzen. Ein ausgelesener Zählerstand spart erst dann Zeit, wenn er ohne Abtippen im Abrechnungssystem ankommt.
Fragen für den eigenen Posteingang
- Wird bei Ihnen jeder Brief von Hand einer Fallart zugeordnet, bevor jemand ihn bearbeitet?
- Kommen Zählerstände bei Ihnen als Foto, als Karte und als E-Mail, und tippt jemand alle ab?
- Schreiben Kunden den Tarif in eigenen Worten, und jemand sucht das passende Kürzel heraus?
- Liegen mehrere Schreiben in einem Scan, die erst getrennt werden müssen?
- Wissen Sie, welcher Anteil Ihrer Fälle keine Rückfrage braucht?
Fazit
Wer den Posteingang automatisieren will, fängt beim Trennen und Sortieren an, nicht beim Auslesen. In unserem Beispiel hat die KI den Scan in einzelne Schreiben getrennt. Jedes der 12 Schreiben bekam die richtige Fallart. Die Felder kamen auch aus Handschrift richtig an. Die Prüfregeln entscheiden, was ohne Mensch weiterläuft. Sie fangen offene Fälle ab, etwa einen geschätzten Zählerstand. Und sie fangen Lesefehler ab, etwa ein falsches Zeichen in der Zählernummer.
Unser Beispiel hat 12 Beispieldokumente. Es zeigt einen Weg, keine Trefferquote für echte Post. Für einen eigenen Versuch eignet sich eine Fallart, die häufig kommt und klar geregelt ist. Zählerstände per Karte oder E-Mail sind dafür ein guter Anfang.
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