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Services im Data Market Austria entwickeln und anbieten

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Matthias Lichtenthaler, Head of Digital Transformation, 13.06.2017

Published in: Technology
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Services im Data Market Austria entwickeln und anbieten

  1. 1. Services im Data Market Austria entwickeln und anbieten Matthias Lichtenthaler, Head of Digital Transformation, 13.06.2017 14.06.2017 © BRZ GmbH vertraulich
  2. 2. Digitalisierungstrends zeigen Chancen in diversen Bereichen auf Digitalisierung eröffnet je nach Fokus unterschiedliche Möglichkeiten 14.06.2017 2 Interner Fokus ExternerFokus Digitalisierung operativer Verwaltungsprozesse Digitalisierung der Interaktion mit Bürgern Neue (übergreifende) Serviceleistungen für Bürger Partielle Digitalisierung Neue Verwaltungsmodelle Status Quo1 2 3 Steigender operativer Effizienzdruck durch intelligente Automatisierungen z.B. Automatisierung und Vernetzung von Arbeitsschritten, Nutzen von Synergien, verkürzte Bearbeitungszeiten Forderung nach mehr digitalen Kontakt- Kanälen und insb. mobilen Lösungen z.B. Recht auf digitale Kommunikation mit der Verwaltung ab 2020 Bürger erwarten personalisierte und nachvollziehbare Serviceleistungen z.B. Einsehen von Prozessfortschritt der persönlichen Anträge, Self-Service Lösungen durch E-Formulare Nutzen aus Daten generieren, bei gleich- zeitiger Sicherstellung von Cyber Security z.B. Betrugsbekämpfung durch IT-gestützte Massendatenanalysen (Big Data und Analytics)
  3. 3. 14.06.2017 © BRZ GmbH 3 Digital Data Services Data Services vom BRZ / für das BRZ  Government Data  z.B. GIS  BRZ als  Data Center / Hosting Österreich  Data Distributor  Provider von Bürgerinformations- / beteiligungsplattformen  Zentraler Provider für Städte und Gemeinden / Universitäten
  4. 4. Informationsmanagement & Kontextualisierung 14.06.2017 © BRZ GmbH 4 Nutzung verschiedener Quellen zur optimalen Informations-aufbereitung Bestehender Content mit Metadaten angereichert Memo Informationsbaustein 1 Kontextualisierte weitere Inhalte Damit zusammenhängende, öffentlich zugängliche Informationen 1 2 3 1 Bestehende Daten / Informationen und alle zungänglichen externen Informationen 2 Kontextualisierung der verfügbaren Informationen 3 Verknüpfung der relevanten Informationsbausteine – wenn nötig in ein formales Dokument / PDF Generator Bestehender Content logisch verknüpft mit korrespondierenden Inhalten – unter Einbeziehung von Web-Content Fachexperte Telefonummer Optional mit Nennung des entsprechenden Fachexperten für ein spezifisches Thema
  5. 5. 14.06.2017 © BRZ GmbH 5 Cognitive Systems: Interaktion von Mensch und Maschine Applications Presentation and Visualization Services Model Generate Hypotheses Score Hypotheses Corpora • Ontologies • Taxonomies • Data Catalogs Analytics Services • Predictive • Descriptive • Prescriptive • Discovery Diagnostics Processing Services • Language • Images • Sensors • Voice Feature Extraction Deep Learning NLP Data Access, Metadata and Management Services Internal Data Sources Infrastructure External Data Resources: Unstructured (text, video, images, sensors, sound), structured (databases) Das Kognitive System als Berater  Interaktion von Cognitive Systems und Experten zur Unterstützung bei Beantwortung komplexer Fragen (z.B.: Anamnese, Steuerauskunft, etc.)  Verarbeitung, Verknüpfung und Interpretation von großen Mengen von strukturierten und unstrukturierten Daten, wie Sprache, Bilder, etc.  Selbständiges Lernen des Systems auf Basis zur Verfügung gestellter Informationen (Machine Learning)  Umgang mit Unsicherheit, Komplexität, Ambiguität und sich konstant ändernder Rahmenbedingungen Source: Hurwitz, Kaufman & Bowles (2015)
  6. 6. Mit realem Wissen gegen Fake News und „alternative Fakten“  Der Intervention Chatbot mischt sich ein – wenn man das zulässt  dynamisches, lernendes Interpretieren der Absicht hinter dem Inhalt des Textes / der Frage und Matchen mit den passenden Antworten  beteiligt sich an Diskussionen / Chats / Postings etc.  liefert frühzeitig faktischen Input - nur bei ausreichend sicherer Informationslage  die Chat-Teilnehmer müssen nicht darüber spekulieren, ob etwas wahr ist oder nicht  ein Bot erkennt bestimmte durch unabhängige Institutionen identifizierte Fake-News und kommentiert diese automatisch bei jeder Verbreitung – und postet die Richtigstellung  z.B. „Öfakt“ – der offizielle Faktencheck der Republik Österreich © BRZ GmbH 6 Intervention Bot – der Faktencheck, der sich einmischt  Der Bot kann sich deeskalierend einschalten  kann Warnhinweise geben - damit frühzeitig eine Eskalation vermeiden  auch hier ist eine Verknüpfung mit „Hass im Netz“ denkbar
  7. 7. 14.06.2017 © BRZ GmbH 7 Cognitive Computing – Use Cases für den Public Sector Digital Information Desk  Zahlreiche Organisationen benötigen eine Optimierung des Auskunftsprozesses  Anfragen von Kunden (Bürger/innen und/oder Unternehmen) bei staatlichen Stellen  fachgerechte und zeitnahe Beantwortung  bei gleichzeitiger Reduzierung der Aufwände im Kundencenter / Hotline  Automatisierung von Anfragen, ohne Qualitätseinbußen (über 75% soll automatisiert erfolgen)  Extraktion der bestmöglichen Information aus einer Vielzahl von Datenquellen  Logische Verknüpfung zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten  Beantwortung komplexer heterogener, aber semantisch gleichwertiger Fragen

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