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Modernes Input Management in Behörden

| Autor / Redakteur: Sander Peters* / Susanne Ehneß

Überblick Input Management
Überblick Input Management (Bild: © BCT)

Im direkten Ländervergleich zeigt sich, dass in den Niederlanden das digitale Kommunizieren und Arbeiten bereits stärker etabliert ist als in Deutschland. Dabei ermöglicht Input Management auch Behörden hierzulande, alle eingehenden Anfragen kanalunabhängig zu bündeln und automatisiert zu bearbeiten. Auf diese Weise verlaufen vor allem die sekundären Prozesse schneller, transparenter und effizienter.

Papierstapel auf dem Schreibtisch als wichtiges Indiz für die noch zu erledigende Arbeit. Diesen Stellenwert misst etwa die Hälfte aller Mitarbeiter in deutschen Unternehmen und Behörden ausgedruckten Dokumenten am Arbeitsplatz bei. In einer Studie des Software-Unternehmens Viadesk heißt es weiter, dass diese im Durchschnitt rund 32 Seiten täglich ausdrucken.

Im Vergleich: Bei niederländischen Angestellten sind es nur knapp 16 Seiten pro Tag. Dabei spielen die Aspekte Kosten und Zeit zu sparen, einen Beitrag zum Umweltschutz zu leisten und den Arbeitsplatz variabel zu gestalten auch für Arbeitgeber und -nehmer in Deutschland eine wichtige Rolle.

Poststelle

Gerade in der zentralen Poststelle kann das digitale Arbeiten problemlos etabliert werden. Schließlich löst jede eingehende Briefpost und eMail in Behörden täglich konkrete Arbeitsprozesse aus. Eine professionelle Lösung bietet ein Input-Management-System, das auch auf digitale Kommunikationswege ausgerichtet ist und dafür sorgt, dass die zahlreichen schriftlichen Anfragen und Mitteilungen von Bürgern, Partnerbehörden und Lieferanten, die täglich eingehen, ganzheitlich gebündelt werden.

Es liest textbasierte Nachrichten und eMail-Anhänge unabhängig von Struktur und Eingangskanal aus. Es vernetzt Poststelle und Bürgerservice miteinander und ermöglicht einen flexiblen, serviceorientierten Austausch – auch mit weiteren Akteuren der Wertschöpfungskette – über all jene Kanäle, die für Anfragen genutzt werden.

Kanalunabhängigen Input strukturieren

Bevor eine Behörde ein Input Management etabliert, muss es sich zunächst eine Übersicht verschaffen, über welche Kanäle bei ihm täglich welche Dokumenttypen eingehen. Dabei unterscheidet es zwischen strukturierten Anfragen etwa via Formular, semistrukturierten Anträgen und Rechnungen sowie unstrukturierten Nachrichten wie Papierpost oder frei formulierte eMails.

Außerdem gilt es zu klären, welche Informationen nach welchen Kriterien gespeichert bzw. nach einer definierten Zeitspanne vernichtet werden können.

Bevor nun das Klassifikationstool der Software im Hintergrund starten kann, müssen eingehende Papierdokumente zunächst per Scanner erfasst und digitalisiert werden. Je nach Aufkommen geschieht dies zentral in der Poststelle und mit speziellen Scannern oder dezentral mit vorhandenen Multifunktionsgeräten.

Anschließend werden die digitalen bzw. digitalisierten Dateien, Nachrichten und eMail-Anhänge auf einem festgelegten oder auf den allgemeinen Servern gespeichert.

Auslesen, klassifizieren, extrahieren

Im nächsten Schritt klassifiziert die Software automatisch die Dokumente entsprechend den geltenden Compliance-Vorschriften der Behörde und anhand zuvor vom Anwender definierter Standards. Dazu zählen charakteristische Merkmale wie Absenderadresse oder Antragsnummer sowie konkrete Keywords („Antrag“, „Vertrag“ etc.), die Rückschlüsse auf Dokumententyp und -inhalte ermöglichen. Zusätzlich erkennt die Software den Strukturierungsgrad der Dokumente.

Ein weiterer Vorteil: Je passgenauer die Klassifikation ist, desto schneller gelangt das Dokument an den richtigen Sachbearbeiter in der Behörde, der den ausgelösten Arbeitsprozess zeitnah durchführen und abschließen kann. Dazu werden im Anschluss an die Klassifikation die benötigten Daten aus den Dokumenten extrahiert, entsprechend der festgelegten Merkmale. Dieser Schritt verläuft auf einer reinen Text-Information-Ebene.

Darüber hinaus vergleicht die Lösung die Daten mit ähnlichen Dokumententypen und Inhalten aus nachgelagerten Systemen. Auf diese Weise lernt die Software mit jeder Auslesung dazu, die Identifizierung wird kontinuierlich verbessert, und es entsteht eine stetig wachsende Wissensdatenbank.

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