Wo die Post künstliche Intelligenz einsetzt
Vom Paket bis zum Kundendienst: So arbeitet KI bereits heute bei der Post.
Mit neuen Technologien und künstlicher Intelligenz (KI) begegnet die Post unter anderem dem Fachkräfte- und Expertenmangel, der auch durch die demografische Entwicklung ausgelöst wird. Auch mit dem Einsatz von KI ist klar: Das Wissen und die Erfahrungen der Postmitarbeitenden bleiben unverzichtbar. Vieles funktioniert nur, wenn die Mitarbeitenden ihr Wissen aktiv im Alltag einbringen.
Doch wo kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz und woran arbeitet die Post noch? Einige Beispiele.
In der Verzollung
Bei der Verzollung von Postsendungen aus dem Ausland setzt die Post seit 2024 auf KI-Unterstützung und hat den früher manuellen Verzollungsprozess digitalisiert und erheblich vereinfacht. Sendungen, die in der Schweiz ankommen, werden unter anderem darauf geprüft, ob sie abgabefrei oder abgabepflichtig sind. Dafür scannen Mitarbeitende die Sendungen und übergeben sie – falls sie bereits verzollt oder abgabefrei sind – unter Berücksichtigung der zollrechtlichen Vorgaben direkt der Sortierung. Hier unterstützt eine von der Post entwickelte KI im Verzollungsprozess und schlägt vor, ob eine Sendung abgabefrei oder -pflichtig ist. Die Mitarbeitenden prüfen diesen Vorschlag und entscheiden selbst – Mensch und KI arbeiten so Hand in Hand. Die digitalisierte Verzollung wird mittlerweile für Pakete aus fast allen Ländern angewendet und soll künftig auch bei anderen Sendungsarten wie z. B. Kleinwaren zum Einsatz kommen.
In der Sortierung
Auch bei der Paketsortierung arbeitet die Post mit KI-gestützter Robotik. Diese ermöglicht es, Pakete auf die Anlage zu befördern oder wieder in Behälter zu legen. Hier steht die Post derzeit noch am Anfang, weil die Lösung schnell sein und eine Vielzahl an Grössen und Gewichten abdecken muss.
Bei der Ankunftszeit eines Pakets
Um welche Zeit die Post ein Paket an einer bestimmten Adresse zustellt, hängt von mehreren Faktoren ab: von der Paketmenge und -grösse, der Jahreszeit, ob es Pakete fürs Nachbarhaus gibt und vielem mehr. Derzeit entwickelt die Post eine KI, die anhand all dieser Angaben eine minutengenaue Ankunftszeit für jede Adresse berechnet. Diese ver-lässlichen Werte erlauben uns, die Touren unserer Zustellerinnen und Zusteller besser zu planen und unseren Kundin-nen und Kunden eine genauere Ankunftszeit ihrer Pakete mitzuteilen.
Im Contact Center
KI wird auch im Contact Center eingesetzt. Beispiel: Ein Chatbot – eine Art digitale Assistenz – unterstützt im Kundendialog und kann einfache Anfragen direkt beantworten. Monatlich bearbeitet der Chatbot 35 000 Anfragen. Rund 75 Prozent davon kann er selbstständig beantworten. So können sich die Mitarbeitenden auf die Kundinnen und Kunden mit aufwändigeren Anfragen konzentrieren und sie bei deren komplexen Anfragen individuell beraten. Im Contact Center bearbeiten die knapp 300 Mitarbeitenden monatlich im Durchschnitt 130 000 telefonische Anfragen, 40 000 schriftliche Anliegen, 10 000 Live-Chat-Nachrichten und 3000 Anfragen über WhatsApp.
Bei der digitalisierten Briefpost
Über die ePost-Kommunikationsplattform können Unternehmen und Behörden ihre physische Post digitalisieren und Rechnungen digital empfangen. In der Folge kann die eingehende Post durch intelligente, selbstlernende Dokumentenklassierung (künstliche Intelligenz) analysiert und automatisch verteilt oder an nachfolgende Prozesse weitergeleitet werden.
In der Cybersecurity
Und nicht zuletzt gewinnt KI auch beim Schutz vor Cyberkriminalität an Bedeutung. Die Post setzt vermehrt auf diese Möglichkeiten: Mit KI lassen sich Angriffe voraussehen und in einer Frühphase abwehren. Zudem können Cybersecurity Teams KI-basierte Agenten-Programme einsetzen und so ihre Verteidigungsdispositive multiplizieren und die Analyse- und Reaktionszeit drastisch reduzieren. Im Umgang mit künstlicher Intelligenz darf die Cybersecurity Awareness weiterhin nicht fehlen. Schulungen helfen Mitarbeitenden, kompetent mit KI umzugehen, beispielsweise wenn es darum geht, welche Daten sie der KI anvertrauen oder was bei der Interpretation von Resultaten zu berücksichtigen ist. Auch das Wissen, wie betrügerische Videos und Voice Calls von echten zu unterscheiden sind, ist wichtig, um Betrug durch Deepfakes zu verhindern.