Case Studies / Policy-Insider.AI
REGIERUNG & PUBLIC AFFAIRS · DOKUMENTENVERARBEITUNG
Ersetzung der manuellen Auswertung politischer Dokumente durch KI-gestützte, generative Zusammenfassungen
Fachleute im Bereich Public Affairs verfolgen täglich Hunderte von Politikdokumenten, die von verschiedenen EU-Institutionen in mehreren Sprachen veröffentlicht werden. Das manuelle Lesen und Zusammenfassen war ein Vollzeitjob, der nicht skalierbar war. Wir haben die Policy-Insider.AI-Plattform um generative KI erweitert, die Politikdokumente automatisch zusammenfasst und gezielte Benachrichtigungen liefert – aus stundenlangem manuellem Lesen werden Sekunden automatischer Extraktion.
Kunde: Policy-Insider.AI – eine Plattform zur Überwachung und Analyse öffentlicher Politikdokumente europäischer Institutionen.
WICHTIGSTE ERGEBNISSE
Auto
Richtliniendokumente werden automatisch zusammengefasst – kein manuelles Lesen
Multi-Sprache
Dokumente werden in mehreren EU-Sprachen verarbeitet
Benachrichtigungen
E-Mail-Benachrichtigungen mit schlüsselwortgezielten Zusammenfassungen
LLMOps
Evaluierungs- und Qualitätssicherungspipeline für den Produktionsbetrieb
BRANCHE
Regierung & Public Affairs
USE CASE
Zusammenfassung und Abruf von Richtliniendokumenten
KI-ANSATZ
LLM + erweitertes Prompting + LLMOps
SPRACHEN
Mehrere EU-Sprachen
INTEGRATION
Plattformerweiterung + E-Mail-Benachrichtigungen
PROJEKTUMFANG
Laufende Entwicklung
Die Herausforderung
Policy-Insider.AI bedient Fachleute im Bereich Public Affairs, Lobbyisten und Regierungsbeziehungsteams in Unternehmen, die stets über EU-Gesetzgebung, Vorschriften und politische Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben müssen. Das Volumen relevanter Dokumente ist enorm – täglich veröffentlicht von der Europäischen Kommission, dem Europäischen Parlament, nationalen Regierungen und Regulierungsbehörden, oft in verschiedenen Sprachen.
Vor diesem Projekt erforderte das Mithalten mit diesem Dokumentenfluss manuelles Lesen und Zusammenfassen. Analysten durchsuchten Dokumente, identifizierten relevante Inhalte und erstellten Zusammenfassungen. Beim Umfang des EU-Politikoutputs war dies ein Engpass, der begrenzte, wie viele Themen und Institutionen die Plattform abdecken konnte – und wie schnell Nutzer über sie betreffende Entwicklungen informiert werden konnten.
Das Kernproblem: Politikfachleute mussten täglich Hunderte von Dokumenten aus verschiedenen Institutionen und Sprachen verfolgen und verstehen. Manuelles Lesen und Zusammenfassen konnte mit dem Volumen nicht Schritt halten – wichtige Entwicklungen wurden übersehen oder zu spät geliefert.
Was wir gebaut haben
Wir haben die Policy-Insider.AI-Plattform um eine generative KI-Schicht erweitert, die den zeitintensivsten Teil der Politiküberwachung automatisiert: das Lesen von Dokumenten und die Extraktion der relevanten Inhalte.
Automatische Dokumentenzusammenfassung. Mithilfe großer Sprachmodelle und sorgfältig erstellter Prompts generiert das System präzise, knappe Zusammenfassungen von Politikdokumenten zum Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung. Die Prompts integrieren relevanten Kontext – Dokumenttyp, ausstellende Institution, Politikbereich — um Zusammenfassungen zu erstellen, die für die Nutzer der Plattform sofort nützlich sind und keine generischen Abstraktionen darstellen.
Mehrsprachige Verarbeitung. EU-Politikdokumente werden in mehreren Sprachen veröffentlicht. Das System verarbeitet dies nativ, bearbeitet Dokumente unabhängig von ihrer Originalsprache und erstellt Zusammenfassungen, die den Inhalt sprachübergreifend präzise erfassen.
Schlüsselwortbasierte E-Mail-Benachrichtigungen. Nutzer können Interessenprofile basierend auf spezifischen Themen, Institutionen oder Schlüsselwörtern einrichten. Das System generiert gezielte Zusammenfassungen und liefert sie per E-Mail – ein Nutzer, der KI-Regulierung verfolgt, sieht nur relevante Dokumente, zusammengefasst und ohne manuelles Filtern geliefert.
LLMOps auf Produktionsniveau. Den Einsatz generativer KI in der Produktion für professionelle Nutzer erfordert mehr als einen guten Prompt. Wir haben eine iterative Evaluierungspipeline aufgebaut, um die Ausgabequalität zu überwachen und zu erhalten – und die realen Herausforderungen der LLM-Integration zu adressieren: inkonsistente Ausgaben, Halluzinationsrisiko und die Schwierigkeit, generierten Text im großen Maßstab zu bewerten. Entwickelt wurde dies von erfahrenen NLP-Ingenieuren, die den Unterschied zwischen einer funktionierenden Demo und einem System, auf das Profis vertrauen können, kennen.
Die Ergebnisse
VORHER
Manuelles Lesen und Zusammenfassen von Richtliniendokumenten. Begrenzte Abdeckung. Langsame Bearbeitung. Analysten als Engpass zwischen veröffentlichten Dokumenten und Nutzererkenntnissen.
NACHHER
Automatisierte Zusammenfassung im Tempo der Veröffentlichung. Mehrsprachige Abdeckung. Schlüsselwortbasierte Zustellung. Analysten können sich auf Analysen statt auf das Lesen konzentrieren.
Der Engpass durch manuelles Lesen wurde beseitigt. Politikdokumente werden nun zusammengefasst, sobald sie veröffentlicht werden – nicht Stunden oder Tage später. Die Abdeckung der Plattform hat sich ausgeweitet, da die Zusammenfassungskapazität nicht mehr dadurch begrenzt ist, wie viele Dokumente ein menschliches Team täglich lesen kann.
Für Public-Affairs-Teams in Unternehmen bedeutet dies schnellere Kenntnisse über relevante politische Entwicklungen, eine umfassendere Überwachungsabdeckung und die Möglichkeit, menschliche Expertise auf Interpretation und Strategie statt auf Informationssammlung zu konzentrieren.
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