ROLF
Das Akronym steht für Reinforcement Learning für Betriebswirtschaftliche Prozesse. Dahinter steht ein Projekt, bei dem DATEV konsortiumführend durch exemplarische Fallstudien die Anwendbarkeit des Reinforcement Learning für wirtschaftliche Prozesse erforscht und validiert.
Zum Projekt
Betriebswirtschaftliche und unternehmerische Entscheidungen sind in der Regel geprägt von einer Vielzahl an Faktoren, Komplexitäten und Abhängigkeiten. Eine Entscheidung an einer Stelle – sei es durch den Unternehmer, Wirtschaftsprüfer oder Steuerberater – hat oft große Auswirkungen auf die im Anschluss verfügbaren Optionen und auch die langfristigen Ergebnisse. Hier wäre es vorteilhaft, wenn Entscheidungsträger künftig mehr Entlastung und Unterstützung etwa in Form von Assistenzsystemen bekommen – auch vor dem Hintergrund des derzeitigen Arbeitskräftemangels.
Reinforcement Learning
Das Reinforcement Learning ist neben dem sogenannten Supervised und Unsupervised Learning eine weitere Art des maschinellen Lernens. Dabei lernt ein Agent selbstüberwacht und durch Interaktionen mit seiner Umgebung. Dahinter steht das Prinzip des Trial-and-Error und des Feedbacks in Form von Belohnungen (Rewards) .
Das Verhalten des Agenten wird durch eine sogenannte Policy definiert. Diese bestimmt, welche Aktion als Nächstes stattfinden soll, in Abhängigkeit der momentanen Beobachteten Umgebung. Das Ziel, um ein RL-Problem zu lösen, ist, die optimale Policy zu finden. Diese ist diejenige, die die Aktion oder Entscheidung trifft, welche den erwarteten kumulativen Reward, d. h. den Reward über den nächsten und zukünftige Zeitschritte maximiert.
Eine spezielle Ausprägung von KI
Künstliche Intelligenz, die durch Interaktion mit ihrer Umwelt, Wissen anreichert und dieses Wissen über ein Belohnungsprinzip in sinnhafte Entscheidungen umwandelt.
So wird nicht gelernt, welche Einzelaktion die Beste ist, sondern welche Strategie langfristig zu besseren Ergebnissen führt. Dies macht RL besonders geeignet in Situationen, bei denen eine Reihe von Entscheidungen über Aktionen in einer dynamischen Umgebung getroffen werden müssen.
Projektbeteiligte
Der Konsortialpartner Fraunhofer IIS wird im Forschungsprojekt ROLF schwerpunktmäßig den Entwurf der Algorithmen bearbeiten, die Agent-Environment-Schnittstellen sowie die Evaluierung verschiedener RL-Methoden und KI-Verfahren gegen Baselines. Darüber hinaus gewährleistet das Institut den Wissenstransfer und die Anbindung von Forschung und Lehre mit entsprechender Dissemination.
Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie
Das Forschungsprojekt ROLF wird vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie gefördert und hat eine Laufzeit vom 1.3.2023 – 31.8.2025.
Begleiter des Projekts
Die Steuerberatungskanzlei Christoph Renz und das Softwareunternehmen Celonis werden das Forschungsprojekt begleiten.