Regierung und Public Affairs · Dokumentenverarbeitung
Politikdokumente zusammengefasst, sobald sie erscheinen
Public-Affairs-Fachleute verfolgen täglich Hunderte Politikdokumente aus EU-Institutionen, in mehreren Sprachen. Sie von Hand zu lesen und zusammenzufassen, war ein Vollzeitjob, der nicht skalierte. Wir haben die Plattform Policy-Insider.AI um generative KI erweitert, die jedes Dokument automatisch zusammenfasst und gezielte Benachrichtigungen verschickt. Aus Stunden Lesen werden Sekunden.
Ergebnisse
Kunde: Policy-Insider.AI
Eine Plattform zur Beobachtung und Analyse der Politik europäischer Institutionen. theBlue.ai hat ihre KI-Schicht gebaut und entwickelt sie weiter.
- Branche
- Regierung und Public Affairs
- Anwendungsfall
- Zusammenfassung und Abruf von Politikdokumenten
- KI-Ansatz
- LLM mit erweitertem Prompting und LLMOps
- Sprachen
- Mehrere EU-Sprachen
- Integration
- Plattformerweiterung mit E-Mail-Benachrichtigungen
- Projektumfang
- Laufende Weiterentwicklung
Kurz gefasst
Der Engpass zwischen Veröffentlichung und Wissen
- Europäische Kommission, Europäisches Parlament, nationale Regierungen und Regulierungsbehörden veröffentlichen Politikdokumente jeden Tag, oft in verschiedenen Sprachen.
- Analysten lasen sie, entschieden, was für welchen Kunden zählt, und schrieben die Zusammenfassung. Das begrenzte, wie viele Themen und Institutionen die Plattform überhaupt abdecken konnte.
- Große Sprachmodelle mit sorgfältig gebauten Prompts fassen jetzt jedes Dokument zum Zeitpunkt der Veröffentlichung zusammen, mit Dokumenttyp, Institution und Politikfeld als Kontext.
- Nutzer legen ein Interessenprofil an, und wer KI-Regulierung verfolgt, bekommt nur die Dokumente zur KI-Regulierung, zusammengefasst, per E-Mail.
Die Ausgangslage
Die Aufgabe
Politikfachleute mussten täglich Hunderte Dokumente aus vielen Institutionen und Sprachen verfolgen und verstehen. Lesen und Zusammenfassen von Hand kam nicht hinterher, und wichtige Entwicklungen wurden übersehen oder kamen zu spät an.
Policy-Insider.AI bedient Public-Affairs-Fachleute, Lobbyisten und Government-Relations-Teams in Unternehmen, die bei EU-Gesetzgebung, Regulierung und Politik auf dem Laufenden bleiben müssen. Die Menge ist enorm: Dokumente, täglich veröffentlicht von der Europäischen Kommission, dem Europäischen Parlament, nationalen Regierungen und Regulierungsbehörden, oft in verschiedenen Sprachen.
Vor diesem Projekt hieß Mithalten: von Hand lesen und zusammenfassen. Analysten gingen die Dokumente durch, entschieden, was für die Interessen eines Kunden relevant war, und schrieben die Zusammenfassung.
Beim Umfang der EU-Politik war das ein Engpass. Er begrenzte, wie viele Themen und Institutionen die Plattform abdecken konnte, und wie schnell ein Nutzer von etwas erfuhr, das ihn betraf.
Der Bau
Was wir gebaut haben
Wir haben die Plattform um eine generative KI-Schicht erweitert, die den zeitintensivsten Teil des Politikmonitorings übernimmt: ein Dokument lesen und herausziehen, was zählt.
Zusammenfassungen, sobald das Dokument erscheint
Große Sprachmodelle mit sorgfältig gebauten Prompts erstellen zum Veröffentlichungszeitpunkt knappe, genaue Zusammenfassungen. Die Prompts tragen den nötigen Kontext, Dokumenttyp, ausstellende Institution, Politikfeld, damit die Zusammenfassung sofort nützt statt ein allgemeines Abstract zu sein.
Sprache ist kein Hindernis
EU-Politikdokumente erscheinen in mehreren Sprachen. Das System verarbeitet ein Dokument unabhängig von seiner Originalsprache und erstellt eine Zusammenfassung, die den Inhalt über die Sprachgrenze hinweg genau wiedergibt.
Benachrichtigungen, gefiltert vor dem Versand
Nutzer legen Interessenprofile aus Themen, Institutionen oder Schlagwörtern an. Das System schreibt eine gezielte Zusammenfassung und verschickt sie per E-Mail, sodass jemand, der KI-Regulierung verfolgt, genau diese Dokumente sieht und nichts sonst, ohne manuelles Filtern.
LLMOps, weil ein guter Prompt noch kein Produkt ist
Generative KI für professionelle Nutzer im Produktivbetrieb braucht mehr als einen Prompt, der einmal funktioniert hat. Wir haben eine iterative Bewertungspipeline gebaut, die die Ausgabequalität überwacht und hält, gegen die echten Probleme: uneinheitliche Ausgaben, Halluzinationsrisiko und die Schwierigkeit, generierten Text in großer Menge zu bewerten.
Was sich geändert hat
Das Ergebnis
Vorher
Politikdokumente von Hand gelesen und zusammengefasst. Begrenzte Abdeckung, langsame Bearbeitung, und Analysten als Engpass zwischen Veröffentlichung und Nutzer.
Nachher
Zusammenfassung im Tempo der Veröffentlichung, Abdeckung über Sprachen hinweg, Zustellung nach Schlagwort und Analysten, die interpretieren statt lesen.
Der Leseengpass ist weg. Dokumente werden zusammengefasst, sobald sie erscheinen, nicht Stunden oder Tage später.
Die Abdeckung der Plattform ist gewachsen, weil die Zusammenfassungskapazität nicht mehr davon abhängt, wie viele Dokumente ein Team am Tag lesen kann.
Für Public-Affairs-Teams in Unternehmen heißt das: schneller Bescheid wissen, breiter beobachten und die eigene Expertise auf Deutung und Strategie verwenden statt auf das Zusammentragen.
Fragen zu diesem Projekt
Zusammenfassung und Abruf von Politikdokumenten. Politikfachleute mussten täglich Hunderte Dokumente aus vielen Institutionen und Sprachen verfolgen und verstehen. Lesen und Zusammenfassen von Hand kam nicht hinterher, und wichtige Entwicklungen wurden übersehen oder kamen zu spät an.
Politikdokumente zusammengefasst, ohne sie von Hand zu lesen: Automatisch. Dokumente in mehreren EU-Sprachen verarbeitet: Mehrsprachig. E-Mail-Benachrichtigungen mit Zusammenfassungen nach Schlagwort: Alerts. Bewertungs- und Qualitätspipeline für den Produktivbetrieb: LLMOps.
LLM mit erweitertem Prompting und LLMOps. Eingesetzte Technik: Large Language Models, Erweitertes Prompt Engineering, LLMOps, Mehrsprachiges NLP, Dokumentzusammenfassung, E-Mail-Benachrichtigungen, Plattformintegration.
Eingesetzte Technik
Sprechen Sie mit dem Team dahinter
theBlue.ai meldet sich innerhalb eines Werktags.
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