AI Process Audit und Roadmap
Die AI Process Audit ist die Grundlage jeder erfolgreichen Automatisierung. Sie identifiziert Workflows, die sich für KI-Einsatz eignen, und erstellt eine priorisierte Roadmap. Im Kontext von Forfis beginnt die Audit-Phase mit der Analyse bestehender Systeme (CRM, ERP, Helpdesk) und der Messung der aktuellen Zykluszeiten und Fehlerquoten. Das Ergebnis ist eine belastbare Baseline, die den Erfolg des Piloten messbar macht. Für Unternehmen mit 11 bis 50 Mitarbeitern ist diese Phase entscheidend, da sie begrenzte Ressourcen hat und sich auf die Prozesse mit dem höchsten ROI konzentrieren muss. Die Audit-Phase dauert in der Regel 2 bis 4 Wochen und liefert einen konkreten Plan für die nächsten Schritte.
Retrieval-Augmented Knowledge Assistant
Ein Retrieval-Augmented Knowledge Assistant kombiniert die generative Kraft eines LLMs mit einer lokalen Wissensbasis. Im Kontext von Forfis wird die Firmendokumentation (z. B. Support-Handbücher, PCI-DSS-Richtlinien) in Vektordatenbanken indexiert. Wenn ein Ticket eingeht, sucht das System die relevantesten Abschnitte und übergibt sie dem Modell als Kontext. Das reduziert Halluzinationen und stellt sicher, dass Antworten auf aktuellen, internen Richtlinien basieren. Für Fintechs ist dieser Ansatz besonders wertvoll, da er die Compliance-Anforderungen erfüllt und gleichzeitig die Qualität der Antworten verbessert. Die Implementierung erfordert eine sorgfältige Aufbereitung der Dokumente und eine regelmäßige Aktualisierung der Vektordatenbank.
Open-Weight-Modelle On-Premise
Open-Weight-Modelle (z. B. Llama 3, Mistral) sind KI-Modelle, deren Gewichte öffentlich verfügbar sind und lokal auf eigener Hardware ausgeführt werden können. Im Gegensatz zu Cloud-APIs (OpenAI, Anthropic) verlassen die Daten das Unternehmen nicht. Für Schweizer Fintechs mit PCI-DSS-Pflichten ist dies oft die einzige zulässige Option, da sensible Finanzdaten nicht an Dritte übertragen werden dürfen. Die lokale Ausführung erfordert zwar eine höhere Anfangsinvestition in Hardware, bietet aber langfristig mehr Kontrolle und Sicherheit. Forfis nutzt diese Modelle für die Verarbeitung sensibler Daten und Cloud-APIs für Aufgaben, bei denen die Qualität im Vordergrund steht und keine sensiblen Daten involviert sind.
PCI DSS Compliance
PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) ist ein internationaler Sicherheitsstandard für die Verarbeitung von Kreditkartendaten. Für Schweizer Fintechs ist er besonders relevant, da sie oft mit internationalen Zahlungsanbietern zusammenarbeiten. Die Implementierung von KI-Systemen muss sicherstellen, dass keine CHD (Cardholder Data) in unverschlüsselten Formaten gespeichert oder an externe APIs übertragen wird. Forfis integriert dies durch lokale Modellausführung und Datenmaskierung. Das bedeutet, dass Kreditkartennummern und CVV-Codes vor der Übertragung an das LLM maskiert oder durch Token ersetzt werden. Nur die transaktionsbezogene Metadaten (z. B. Transaktions-ID, Betrag, Datum) fließen in den Kontext des Assistenten.
Ticket Triage und Routing
Ticket Triage und Routing ist die automatische Klassifizierung und Priorisierung eingehender Support-Anfragen. Ein KI-System liest das Ticket, erkennt die Absicht (z. B. ‘Transaktionsfehler’, ‘Konto sperren’) und leitet es an die passende Fachabteilung weiter. Bei Forfis wird dies durch ein LLM gesteuert, das auf den CRM-Daten des Kunden basiert, um personalisierte Antworten zu generieren und die Bearbeitungszeit zu verkürzen. Das System nutzt Custom REST APIs und Webhooks, um mit bestehenden Helpdesk-Systemen zu kommunizieren. Die Triage-Phase reduziert die Bearbeitungszeit um bis zu 40 % und verbessert die Kundenzufriedenheit, da Anfragen schneller und präziser beantwortet werden.
Human-in-the-Loop
Human-in-the-Loop (HITL) ist ein Sicherheitskonzept, bei dem ein Mensch kritische Entscheidungen der KI genehmigt. Bei Forfis gilt: Alles, was Geld, Gesundheitsdaten oder Verträge betrifft, wird vom Modell nur vorgeschlagen, aber nicht ausgeführt. Im Ticket-Triage-Kontext bedeutet das, dass das System Vorschläge für Antworten macht, aber ein Support-Mitarbeiter diese vor dem Versand freigibt. Das minimiert das Risiko von fehlerhaften oder compliance-kritischen Aussagen. Die HITL-Phase ist besonders wichtig in der Anfangsphase, da sie das Vertrauen der Mitarbeiter in das System stärkt und gleichzeitig die Qualität der Antworten sicherstellt. Mit der Zeit kann der Anteil der automatisierten Entscheidungen erhöht werden.
Managed AI Operations
Managed AI Operations bezeichnet den fortlaufenden Betrieb und die Optimierung der KI-Systeme nach dem Rollout. Forfis überwacht dabei die Modellperformance, aktualisiert die Vektordatenbanken bei Dokumentenänderungen und passt die Prompts an neue Compliance-Anforderungen an. Das Modell ist ‘model-agnostic’, d. h., es kann je nach Bedarf zwischen Cloud-APIs und lokalen Modellen wechseln, ohne die Architektur zu ändern. Die Managed-Operations-Phase umfasst auch die Schulung der Mitarbeiter und die kontinuierliche Verbesserung der Prozesse. Für Unternehmen mit 11 bis 50 Mitarbeitern ist diese Phase entscheidend, da sie oft keine eigene IT-Abteilung hat, die sich um den Betrieb der KI-Systeme kümmern kann.
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