Entwicklung eines KI-basierten Systems zur Unterstützung der Texterstellung von Polizeirapporten

Ausgangslage

Die Arbeitsbelastung von Polizistinnen und Polizisten hat in den vergangenen Jahren zugenommen, während gleichzeitig weniger Zeit für administrative Tätigkeiten wie das Schreiben von Polizeirapporten zur Verfügung steht. Besonders die Erstellung des Sachverhalts wird häufig als zeitaufwändig wahrgenommen. Gleichzeitig weisen Rapporte in der Praxis regelmässig Qualitätsprobleme auf, beispielsweise hinsichtlich Rechtschreibung, Vollständigkeit, Struktur, Verständlichkeit oder sprachlicher Korrektheit. Vor diesem Hintergrund wird der Einsatz generativer künstlicher Intelligenz als mögliche Unterstützung für die Polizeirapportierung untersucht.

Ziel

Ziel der Arbeit war die Entwicklung eines KI-basierten Prototyps zur Unterstützung der Erstellung und Kontrolle von Polizeirapporten. Im Rahmen der prototypischen Umsetzung lag der Fokus jedoch auf der Generierung von Sachverhalten, um die Qualität und Konsistenz der Rapportierung zu verbessern.

Methodik

Die Arbeit orientierte sich methodisch am Design-Science-Research-Ansatz und umfasste qualitative Interviews, Requirements Engineering, iterative prototypische Entwicklung sowie qualitative Evaluationen mit Personen aus dem polizeilichen Umfeld. Insgesamt wurden drei qualitative Interviews, eine Testing-Session sowie drei qualitative Evaluationen durchgeführt. Die beteiligten Praxispersonen verfügten über mehrjährige Erfahrung im Schreiben und Kontrollieren von Polizeirapporten und stammten aus unterschiedlichen organisatorischen Bereichen des Polizeiumfelds. Zusätzlich wurden bestehende Richtlinien, Musterrapporte und weitere Dokumente analysiert.

Auf dieser Grundlage wurde ein Prototyp entwickelt, welcher strukturierte XML-Daten sowie ergänzende unstrukturierte Informationen aus PDF-Dokumenten des Vorgangsbearbeitungssystem myAbi verarbeitet und mithilfe eines Large Language Models sowie rapporttypspezifischer Prompts Sachverhaltsentwürfe generiert.

Ergebnisse

Die Ergebnisse zeigen, dass generative KI grundsätzlich geeignet ist, die Erstellung von Polizeisachverhalten zu unterstützen. Insbesondere bei standardisierten und häufig vorkommenden Fällen konnte der entwickelte Prototyp verständliche, strukturierte und sprachlich konsistente Erstentwürfe generieren. Die Evaluationen zeigen zudem einen hohen wahrgenommenen Nutzen sowie Potenzial zur Unterstützung und Entlastung im Rapportierungsprozess.

Gleichzeitig verdeutlichen die Ergebnisse verschiedene Herausforderungen. Die Qualität generierter Sachverhalte hängt stark von der Qualität, Vollständigkeit und Strukturierung der bereitgestellten Informationen sowie vom Prompt Engineering ab. Besonders relevant erwies sich dabei die Bereitstellung fachlicher Rapportkontextinformationen, da die Relevanz und Konsistenz der generierten Sachverhalte stark vom organisatorischen und fachlichen Kontext abhängen. Die Ergebnisse zeigen zudem, dass Anforderungen an Struktur, Detailgrad und Formulierungen organisationsabhängig variieren und teilweise auf implizitem Polizeiwissen beruhen.

Trotz strukturierter Prompt-Ansätze traten irrelevante Inhalte, inkonsistente oder unvollständige Aussagen sowie vereinzelte Halluzinationen auf. Besonders komplexe oder chronologisch anspruchsvolle Fälle konnten nur eingeschränkt zufriedenstellend verarbeitet werden. Die generierten Sachverhalte wurden dabei nicht als fertige Endprodukte verstanden, sondern als Entwürfe innerhalb eines weiterhin menschlich kontrollierten Arbeitsprozesses.

Die Arbeit zeigt insgesamt, dass generative KI im Polizeikontext insbesondere als unterstützendes Assistenzsystem sinnvoll eingesetzt werden kann. Gleichzeitig verdeutlichen die Ergebnisse den Bedarf an klar definierten und standardisierten Qualitätskriterien für Polizeisachverhalte, einer stärkeren Integration in bestehende Arbeitsprozesse und Fachsysteme sowie einer kontinuierlichen Weiterentwicklung der Prompt-Strukturen auf Basis praktischer Erfahrungen und Nutzerfeedback, um generative KI-Systeme zuverlässig einsetzen zu können.