Wer einen Reisepass beantragen möchte, muss in vielen Ländern nicht nur mit einer mehrwöchigen Bearbeitungszeit, sondern auch mit mehreren Behördengängen rechnen. Mit den Identitätslösungen von Veridos kann dieser Vorgang auf wenige Tage bis Stunden reduziert werden. Eine wichtige Komponente dabei ist die digitale Antragsstellung über eine Onlineplattform: Bürger:innen geben ihre Daten und Dokumente online an, vereinbaren einen Termin und sparen somit wertvolle Zeit.
Die Herausforderung: Die eingegebenen Antragsdaten weichen häufig von den Datenbeständen ab, wodurch die Mitarbeiter:innen in den Behörden die Daten mit hohem Aufwand manuell nachbearbeiten müssen. Hier kommt die Expertise von iteratec im Bereich Machine Learning (ML) ins Spiel.
Unser Team aus Software-Entwickler:innen und Machine Learning Spezialist:innen hat durch den Proof of Concept gezeigt, dass der manuelle Aufwand bei der Validierung der Antragsdaten stark reduziert werden kann. Durch den Einsatz von ML-Algorithmen kann die Anzahl der automatisch validierten Anträge deutlich erhöht und somit der Prozess bei der Beantragung von Reisepässen beschleunigt werden.
Eine wichtige Anforderung im Projekt war zudem die Transparenz der Entscheidungen, die das ML-Modell bei der Überprüfung der Antragsdaten trifft. Diese werden im System transparent gemacht und für die Mitarbeiter:innen nachvollziehbar dargestellt.
Gibt die antragsstellende Person auf der Internetseite ihre Daten zur Beantragung des Reisepasses an, werden diese gegen die hinterlegten Daten unterschiedlicher Behörden abgeglichen. Dabei kommt es häufig zu Abweichungen, wodurch manuelle Nachbearbeitungen notwendig werden. Die Anforderungen an uns waren:
Im ersten Schritt sollten durch Analyse der Daten die häufigsten Ursachen für die Nachbearbeitung gefunden werden, um effektive Ansatzpunkte zur Erhöhung der automatisch bearbeiteten Fälle zu evaluieren.
Auf Basis der bisherigen Entscheidungen der Sachbearbeiter:innen wurde ein Machine Learning-Modell entwickelt, das die manuellen Prüfergebnisse vorhersagt. Das Modell dient als Basis zur weiteren Automatisierung der Entscheidung.
Herausfordernd waren die landesspezifischen Gegebenheiten: Namen können in unterschiedlicher Weise in romanische Schrift transliteriert werden. Dies führt zu Inkonsistenzen, die vom Modell entsprechend erlaubt oder abgelehnt werden müssen.
Besonders wichtig: False Positives, also Anträge mit ungültigen Daten, mussten ausgeschlossen werden, denn hierdurch würden Nacharbeiten wegen ungültiger Daten spätestens bei der Passausgabe notwendig werden.
Keine der bisher eingesetzten Methoden konnten beim automatisierten Abgleich der Daten zufriedenstellend unterstützen. Durch unseren Proof of Concept konnte nachgewiesen werden, wie durch Einsatz von ML die Anzahl der automatisch validierten Antragsdaten deutlich erhöht werden kann. Im von uns entwickelten Prototypen wurden zudem die Entscheidungen der ML-Modelle für die Mitarbeiter:innen transparent und nachvollziehbar dargestellt.
Sowohl das agile Projektvorgehen als auch der entwickelte Prototyp bilden die Basis zum Ausbau und produktiven Einsatz des Systems.
Manueller Aufwand kann deutlich reduziert werden.
Die Beantragungszeit von Reisepässen kann verkürzt werden.
Wir unterstützen die Digitalisierung der Verwaltung.
Die Zusammenarbeit mit iteratec für diesen Proof of Concept war hervorragend. Das Team hat sich schnell in das Thema eingearbeitet und konnte nach kürzester Zeit wertvollen Input liefern. Die agile Arbeitsweise ermöglichte schnelle Ergebnisse, die kontinuierlich verbessert wurden. Wir freuen uns auf die nächsten Schritte!
Senior Product Manager bei Veridos GmbH
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Veridos bietet als einer der führenden Anbieter in ihrem Bereich moderne Lösungen für Grenzkontrollen und zur Erstellung und Ausgabe von Pässen, ID-Karten, Gesundheitskarten, Führer- und Fahrzeugscheinen an. Das Unternehmen wurde im Jahr 2015 als Joint Venture von Giesecke+Devrient und der Bundesdruckerei gegründet. Mit rund 600 Mitarbeiter:innen ist Veridos weltweit an verschiedenen Standorten vertreten.
