Ziel des Forschungsprojektes Data Tales ist die Entwicklung eines hybriden KI-Ansatzes für generatives Data Storytelling und dessen Anwendung in der Domäne der Wirtschaftsprüfung. Die zentrale Forschungsfrage liegt in der Entwicklung von KI-gestützten Methoden zur automatisierten Generierung von Data Stories durch die Kombination von Large Language Models (LLMs) mit Hintergrundwissen und Interactive Machine Learning. Dabei verfolgen wir eine innovative Strategie, die sowohl die kollaborative Interaktion zwischen Menschen und KI als auch die autonome Generierung von Data Stories umfasst. Der Kern dieses Ansatzes liegt in der Fähigkeit, aus umfangreichen Datensätzen und Domänenwissen kohärente, informative und ansprechende Narrationen zu erstellen, die sowohl Fachexperten als auch Geschäftsanwender ansprechen, und somit komplexe Datenanalysen in der Breite zugänglich und verständlich machen. Dies soll es Anwendern erlauben, durch Dialoge mit einem Chatbot tiefere Einblicke in Daten zu gewinnen, ein Narrativ schrittweise zu verfeinern und zu validieren. Auf Anwendungsseite zielen wir darauf ab, die Effizienz und Qualität der Wirtschaftsprüfung nachhaltig zu steigern, indem Prüfern fortschrittliche Methoden zur Verfügung gestellt werden, die eine tiefere inhaltliche Auseinandersetzung mit den Prüfungsergebnissen fördern und so die Fokussierung auf die Bewertung der Relevanz und Implikationen der analysierten Daten ermöglichen.

• Untersuchung von semantischen Methoden zur Wissensrepräsentation und deren Kombination mit Large Language Models.
• Semantische Repräsentation von Hintergrundwissen in formalen Ontologien für Datenanalyseprozesse und Data Storytelling.
• Entwicklung von Machine Learning Verfahren für Data Storytelling auf der Basis von LLM in Kombination von wissensbasierten Methoden wie ILP. 
• Kombination von Verfahren des erklärbaren interaktiven Machine Learnings mit intelligenten Dashboards und einen Human-in-the-loop Ansatz.
• Erforschung innovativer RAG-Ansätze auf Basis von Agenten und Sprachmodellen.
• Durchführung von Studien und Experimenten im Rahmen einer Usability-Studie zur Evaluierung der Forschungsergebnisse.

Wir sind immer auf der Suche nach Studenten, die einen Beitrag zum Projekt Data Tales in Form einer Abschlussarbeit, eines Projekts oder als studentische Hilfskraft leisten möchten. Wenn Sie Interesse haben, können Sie sich gerne an uns wenden.

Titel:

Data Tales – Generatives und interaktives Data Storytelling mittels generativer Künstlicher Intelligenz und wissensbasierter Systeme

Kollaborationspartner:

• Emanuel Slany, Daten - Analysen & Beratung GmbH (DAB)
• Moritz Lang, Daten - Analysen & Beratung GmbH (DAB)
• Martin Riedl, Daten - Analysen & Beratung GmbH (DAB)
• Tassilo Föhr, (R&P)
• Frank Reutter, Rödl & Partner (R&P)
• Martin Wambach, Rödl & Partner (R&P)

Mitarbeiterin (OTH Regensburg):

Sara Buchmann M. Sc.

Projektleitung (OTH Regensburg):

Prof. Dr. Stephan Scheele

Fördermittel:

StMWi, BayVFP Förderlinie Digitalisierung

Laufzeit:

11.2024-10.2027