KI-Assistent für Compliance & Wissensmanagement
Kunde: ATX-Unternehmen
Die Herausforderung
In großen Organisationen ist Compliance-Wissen oft in hunderten von Dokumenten verstreut. Ein führendes ATX-Unternehmen mit über 50 Compliance-Richtlinien, internen Handbüchern und Prozessdokumenten stand vor dieser Herausforderung.
Das Problem:
- Mitarbeiter hatten bei spezifischen Fragen zu Prozessen oder Produkten keinen Überblick über relevante Richtlinien
- Interne Compliance-Expert:innen hatten keine Kapazität, jede Anfrage mit der nötigen Sensibilität zu beantworten
- Die Suche in Dokumenten kostete Zeit und führte oft zu unsicheren Ergebnissen
- Wissen veraltete oder wurde inkonsistent angewendet
Das Resultat: Langsame Entscheidungen, Unsicherheit bei Mitarbeitern, Überlastung der Expert:innen.
Unsere Lösung
Einen "Chatbot über Dokumente" zu bauen, ist einfach. Einen Assistenten zu entwickeln, der wirklich versteht und verlässliche Antworten gibt, ist eine andere Herausforderung. Hier kommt Domain-Driven Design ins Spiel.
Der Ansatz im Detail:
- Integration von 50+ Richtlinien und Dokumenten: Vollständige Erfassung des organisatorischen Wissens
- Knowledge Graph Integration: Verknüpfung mit Unternehmens-Metadaten für kontextuelle Intelligenz
- Intelligente Retrieval-Methodik: Nicht nur Keyword-Suche, sondern semantisches Verständnis von Zusammenhängen
- Quellenangaben mit Kontext: Jede Antwort kommt mit präziser Referenz aus den Originaldokumenten
- Komplexe Fragestellungen: System kann mehrstufige, vernetzte Anfragen verarbeiten
Was diese Lösung von generischen RAG-Systemen unterscheidet: Die Integration von Unternehmens-Metadaten (Knowledge Graph) ermöglicht kontextbewusstes Retrieval. Die KI weiß nicht nur, was in den Dokumenten steht, sondern auch, wie verschiedene Informationen zusammenhängen.
Die Ergebnisse
80% Zeit- und Kostenersparnis bei Compliance-Anfragen
Break-Even nach nur 2 Monaten durch reduzierte Anfragen an Expert:innen
Entlastung der Compliance-Teams für strategische Themen
Konsistente Compliance-Anwendung über alle Abteilungen
Nachvollziehbarkeit für Audits durch vollständige Quellenangaben
Knowledge Management neu gedacht
Nicht Search, sondern Understanding: Die Lösung sucht nicht nur nach Keywords, sondern versteht die Intention hinter Fragen und kann komplexe Zusammenhänge erklären.
Kontext ist König: Durch die Integration eines Knowledge Graphs weiß das System, welche Informationen in welchem Kontext relevant sind – je nach Abteilung, Produkt oder Prozess.
Vertrauen durch Transparenz: Mitarbeiter bekommen nicht nur Antworten, sondern auch die Begründung und die genaue Stelle in den Dokumenten. Das schafft Vertrauen.
Was wir gelernt haben
- Retrieval ist die halbe Miete: Die Qualität der Antworten hängt maßgeblich davon ab, ob die richtigen Informationen gefunden werden. Einfache Vektorsuche reicht nicht.
- Metadaten sind Gold wert: Die Integration von Unternehmens-Kontext (Struktur, Prozesse, Produkte) macht den Unterschied zwischen "funktioniert" und "funktioniert exzellent".
- Expert:innen bleiben wichtig: Die KI ersetzt keine Compliance-Expert:innen – sie gibt ihnen die Freiheit, dort zu wirken, wo ihre Expertise wirklich zählt.
- Evaluation von Anfang an: Wir haben von Tag 1 an gemessen, wie gut das System antwortet. Das war essentiell für die schnelle Verbesserung.
Diese Lösung ist ein Paradebeispiel für Evaluation-Driven und Domain-Driven Development. Nicht "schnell einen Chatbot bauen", sondern systematisch eine Lösung entwickeln, die echte Geschäftsprobleme löst.
