OTT – Eine KI-gestützte Erfolgs­geschichte im öffentlichen Sektor

Als die COVID-Pandemie im Jahr 2020 ausbrach, wurde den Regierungen in aller Welt schnell klar, dass die Wirtschaft auf Grund der Verharmlosung der ansteigenden Bedrohung für das Gesundheitswesen stark unter Beschuss geriet. In diesem Jahr meldeten sich in Estland 96.000 Menschen arbeitslos. Dies ist die höchste Arbeitslosenquote (6,8 %) seit den Folgen der Weltwirtschaftskrise im Jahr 2008.

Von diesen 96.000 Arbeitslosen hat jede/r einen individuellen Hintergrund sowie andere Schwächen und Stärken bei der Suche nach einem neuen Arbeitsplatz. Die 350 Berater*innen des Estnischen Arbeitslosenversicherungsfonds (EUIF) müssen unzählige Informationen prüfen und analysieren, um in jedem Einzelfall einen geeigneten Aktionsplan für die erfolgreiche Rückkehr auf den Arbeitsmarkt zu erstellen. Dieser Prozess ist sehr zeitintensiv. Gleichzeitig ist es unerlässlich, so schnell, wie nur möglich zu handeln, um die Personen rasch wieder in den normalen Berufsalltag einzugliedern. Denn je länger der Status der Arbeitslosigkeit einer Person anhält, desto wahrscheinlicher wird es, dass sich die Rückkehr auf den Arbeitsmarkt für ihn oder sie problematisch ausgestaltet. Noch nicht berücksichtigt sind dabei die damit verbundenen finanziellen Schwierigkeiten. Daneben führt Langzeitarbeitslosigkeit zu hohen Unkosten für den entsprechenden Staat.

Nortal hat sich gemeinsam mit dem Center for IT Impact Studies (CITIS) sowie Resta dieser Problematik angenommen und ein Instrument zur Entscheidungsunterstützung entwickelt, das die Qualität der Dienstleistungen für arbeitlose Personen verbessert und zugleich die Effizienz der organisatorischen Abläufe erhöht.

OTT kommt ins Spiel

Vor zwei Jahren beschloss die estnische Regierung, dass die Einführung von KI im öffentlichen Sektor einen Aufschwung braucht. Sie erarbeiteten potenzielle Probleme, die der Einsatz von KI lösen könnte. Zeitgleich startete die EUIF, eine datengesteuerte Organisation, ein eigenes KI-Projekt. Im Oktober 2020 wurde das EUIF-Entscheidungsunterstützungstool für Berater*innen (kurz: OTT) in Betrieb genommen.

Das Entscheidungsunterstützungssystem OTT ist ein Instrument, das die Beratenden der Arbeitslosenversicherung dabei unterstützt, schnell und effektiv die Daten zu einer arbeitslosen Person (d. h. der Kunden*innen) zu sammeln und analysieren. Dabei gelingt es gleichzeitig, die Konjunkturlage zu berücksichtigen und die Chancen auf einen neuen Arbeitsplatz datengestützt und automatisiert vorherzusagen.

OTT setzt dabei auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Genauer gesagt, auf das maschinelle Lernmodell „Random Forest“, das auf Basis der Arbeitslosendaten der letzten fünf Jahre angelernt und getestet wurde. Basierend auf diesem spezifierten Modell und 60 verschiedenen Attributen sowie Indikatoren erfolgt eine Bewertung jeder arbeitslosen Person und die Berechnung ihrer Chancen, einen neuen Arbeitsplatz zu finden. Die Attribute beziehen sich sowohl auf die Person (z. B. Ausbildung, Berufserfahrung, Anspruch auf Sozialleistungen, gesundheitliche Einschränkungen) als auch auf den Arbeitsmarkt (z. B. Anzahl und Art der verfügbaren Stellen in verschiedenen Regionen und die Anzahl der neu gemeldeten Arbeitssuchenden).

Der statistische Antrieb des Entscheidungshilfetools basiert auf der Freeware R. Sie umfasst die Datenerfassung aus dem Data Warehouse, die Vorverarbeitung der Daten, die Auswertung der Modelle, die Berechnung der darauf basierenden Risikowerte mithilfe des maschinellen Lernens und den Import der aktualisierten Ergebnisse. Diese führt die Freeware wieder zurück in das Data Warehouse, wo die Ergebnisse den Beratern*innen zur Verfügung gestellt werden.

Das Modell berechnet eigenständig für jede neu gemeldete Person, die mindestens 35 Tage lang arbeitslos ist, eine individuelle Prognose für den Übergang in eine neue Beschäftigung. Außerdem wird die Wahrscheinlichkeit berechnet, innerhalb eines Jahres erneut in die Arbeitslosigkeit zu rutschen. In diesem Zusammenhang werden die Faktoren ermittelt und dargestellt, die diese Daten beeinflussen. Anhand dieser Faktoren sind die Berater*innen in der Lage, geeignete Arbeitsmarktdienstleistungen anzubieten, die ihnen auf dem interaktiven Dashboard  angezeigt werden.

Besserer Service und effiziente Organisation

OTT hilft dem einzelnen Mitarbeitenden der Arbeitslosenversicherung, die Prioritäten richtig zu setzen. Sollte eine arbeitslos gemeldete Person ein geringes Risiko aufweisen, gelingt es ihr höchstwahrscheinlich selbständig eine neue Stelle zu finden und er oder sie hat einen nur geringeren Unterstützungsbedarf. Eine Person mit höherem Risiko der Langzeitarbeitslosigkeit bedarf deutlich mehr Aufmerksamkeit, konkrete Hilfe und einen umfassenden Plan, um wieder im Arbeitsmarkt eingegliedert zu werden. Somit wird ein besserer Service für die arbeitslosen Personen geboten, ohne Mehrkosten für die Versicherung zu verursachen.

Da die Abteilungsleitung und das Management ebenfalls Einsicht in die Übersicht der Kundenstämme der Berater*innen erhalten, kann die Arbeitslast gleichmäßig verteilt werden. Auf diese Weise werden Berater*innen mit schwierigerem Kundenstamm unterstützt und die organisatorischen Abläufe verlaufen effizienter.

Berater*innen, die als Mentoren*innen für neue Mitarbeitende fungieren, schätzen OTT besonders als Instrument, das unterstützend zur Seite steht. Es bietet Hilfestellung bei der Einschätzung der Situation ihrer Kunden*innen und des Ausmaßes der benötigten Hilfestellungen. Zudem erkennt es die Hürden, die es bei der Rückkehr ins Berufsleben zu überwinden gilt und leitet daraus mögliche Handlungsalternativen für die Mitarbeitenden ab.

„Dank der Entscheidungshilfe können unsere Berater*innen unverzüglich Entscheidungen treffen, welche Maßnahmen als Nächstes zu ergreifen sind, z. B., ob die Person Hilfe benötigt, ihre Computerkenntnisse zu verbessern oder die Arbeitsfähigkeit einer neuen Bewertung unterzogen werden muss.“ sagte Karina Leinuste von der Abteilung für Arbeitsuchende und Arbeitgeberdienste bei EUIF. „OTT ist seit weniger als einem Jahr im Einsatz, aber wir können schon jetzt sagen, dass wir mit dem Tool sehr zufrieden sind. Jetzt gelingt es uns, auf Grundlage der praktischen Erfahrungen der User, weitere Maßnahmen zu ergreifen.“

Das Entscheidungshilfeinstrument unterstützt die Arbeitslosenkasse darüber hinaus dabei, die laufenden Prozesse auf dem Arbeitsmarkt besser analysieren und interpretieren zu können und daraus eine optimierte Arbeitsmarktpolitik zu entwickeln.

Die Verhinderung von Langzeitarbeitslosigkeit ist eine fundamentale Herausforderung für die Regierung, insbesondere aus Kostengründen. Berechnungen des Center of IT Impact Studies (CITIS) führten zu folgendem Ergebnis: Sollte es Estland gelingen mithilfe des entscheidungsunterstützenden Instruments, die durchschnittliche Arbeitslosigkeit um nur einen Tag zu reduzieren, senkt das Land bereits bis zu 3,8 % seiner jährlichen Ausgaben.

Erfolg der KI im öffentlichen Sektor

Gartners Liste der 10 wichtigsten Technologietrends für Behörden im Jahr 2021 hebt die operationalisierte Analytik hervor. Damit gemeint ist die strategische und systematische Einführung datengesteuerter Technologien, wie bspw. KI, maschinelles Lernen und fortschrittliche Analytik. Es soll in jedem Stadium der Verwaltungstätigkeit eingesetzt werden, um Effizienz, Effektivität und Konsistenz der Entscheidungsfindung zu verbessern. Gartner prognostiziert, dass bis zum Jahr 2024 rund 60 % der KI- und Datenanalyse-Investitionen von Behörden darauf abzielen werden, operative Entscheidungen und Ergebnisse in Echtzeit direkt zu beeinflussen.

Die EY-Studie Artificial Intelligence in the Public Sector: European Outlook for 2020 and Beyond zeigt, viele lokale, regionale und nationale Regierungen haben das Potenzial der KI erkannt, doch lediglich 4 % der befragten öffentlichen Organisationen setzen sie auch in der Praxis zur effizienten Umgestaltung ihrer Organisation ein. Infolgedessen nutzen nur 10 % der befragten Organisationen KI, um komplexe Probleme zu lösen und 9 % setzen sie ein, um ihre Arbeitsweise positiv zu modifizieren. Immerhin 12 % nutzen KI, um einen signifikanten Mehrwert für externe Stakeholder*innen, wie bspw. die Bevölkerung und Unternehmen zu schaffen.

Das OTT-Projekt zeigt die erfolgreiche Umsetzung und Integration eines modernen Machine Learning-Modells in die Arbeitsprozesse des öffentlichen Sektors, um die Qualität des Services und die Effizienz der Organisation zu steigern, die Arbeit angenehmer zu gestalten und Kosten zu senken.

Außerdem gewann das Projekt zur Entscheidungsunterstützung einen Sonderpreis beim Wettbewerb für digitale Dienste der estnischen Regierung für die beste Nutzung und Weiterverarbeitung vorhandener Daten. Die Jury stellte heraus, dass OTT ein hervorragendes Beispiel für die Infrastruktur von e-Estonia (d. h. die X-Road, die elektronische Identität und die Register) ist. Es ermöglicht Daten so nutzbar zu machen, dass ein Mehrwert für die alltägliche Entscheidungsfindung entsteht, sei es auf persönlicher, organisatorischer oder nationaler Ebene.

Nortal ist seit mehr als 10 Jahren strategischer Partner des Estnischen Arbeitslosenversicherungsfonds (EUIF). Für weitere Informationen wenden Sie sich gerne an den EUIF-Projektleiter Vitali Korniltsev.

Lesen Sie mehr dazu, wie Nortal Regierungen auf der ganzen Welt dabei unterstützt, nahtlose Dienstleistungen für ihre Bevölkerung anzubieten. Wir wollen die soziale Eingliederung und Gerechtigkeit steigern, indem wir unnötige Bürokratie beseitigen und die Ressourcen für die Anspruchsberechtigten leicht zugänglich machen.