Ohne personenbezogene Daten: DB Systel entwickelt Lösungen für mobile Apps zur Nutzungserfassung von Verkehrsmitteln

Die Zukunft der Mobilität könnte folgendermaßen aussehen: Erika Mustermann wohnt in einem Vorort von Hannover und möchte zu einem Termin nach Kassel im dortigen Stadtteil Vorderer Westen. Für ihre Reise kauft sie vorab keine Tickets, sondern fährt einfach los.

Fahrgäste der Deutschen Bahn: Kunden nutzen heute schon viele  Verkehrsträger auf ihren Reisen. In Zukunft könnte es dafür übergreifende Ticket- und Servicefunktionen geben. Foto: Deutsche Bahn AG

Sie nutzt Scooter, Straßenbahn, Deutsche Bahn und Taxis, je nach aktuellem Angebot. Da sie Nutzerin einer Mobilitäts-App mit eingebauter MobSi Technologie ist, wird detailliert erfasst, wann sie welches Verkehrsmittel nutzt. Die Kosten berechnet und verbucht die App automatisch und stellt Erika ein digitales Ticket bereit. Entsprechend ihres konkreten Nutzungsverhaltens leitet die App verursachungsgerecht die Einnahmen an die Verkehrsdienstleister weiter. Die Berechnung der Einnahmenaufteilung läuft völlig datenschutzkonform, das heißt ohne Bezug zu den personen-bezogenen Daten von Erika.

Ein einfacher, sicherer und moderner Service: die langwierige Suche nach dem günstigsten Tarif, sowie die Bestellung der Tickets gehört für Erika der Vergangenheit an. Ein solches Zukunftsszenario ist eines von vielen möglichen, die das Venture-Team Mobilität Simpel, kurz MobSi, bei der DB Systel GmbH, der IT-Tochter der Deutschen Bahn AG, im Sinn hatte, als es sein Zukunftsprojekt konzeptionierte. Moderne Services waren gefragt und in diesem Zusammenhang entwickelte das Team zunächst Prototypen zur Stations- und Verkehrsmittelerkennung. Inzwischen sind aus der Idee bereits viele produktive Technologiebausteine geworden. Ausgangspunkt dafür ist die sogenannte Innovations- und Venturing-Einheit der DB-Tochter.

Groß angelegtes Innovationsprogramm 

Innovative Ideen wie MobSi werden bei der Systel im Rahmen des Skydeck-Programms zu einem internen Start-up entwickelt. Bei sogenannten Skydeck Pitch-Events werden Ideen vorgestellt und durchlaufen anschließend die „Incubation“ (Startphase). Danach befindet sich das Team, welches die Idee vorantreibt, im „Accelerator“ (also der Beschleunigungsphase), in der unter anderem die Prototypen fertiggestellt werden.

Auf dem „Skydeck Demo Day“ werden die Ergebnisse vor einem großen Publikum vorgestellt. Jedes Team erhofft sich, Investoren von dem eigenen Produkt überzeugt zu haben, um schließlich als Systel-internes Venture im DB-Konzern durchzustarten.

Wie funktioniert der Service genau?

Wichtig für MobSi ist der Fakt, dass bei der Nutzungserfassung von Verkehrsmitteln keinerlei personenbezogene Daten anfallen. „Es ist daher kein Tracking-Ansatz, es werden lediglich anonymisierte Positionsdaten eines Smartphones verarbeitet, jedoch nicht gespeichert. Diese Daten werden dann mit den spezifischen Daten der Deutschen Bahn gematcht“, beschreibt Matthias Neubert, Gründer und Architekt des MobSi-Teams. Zunächst konzentriert sich das Team auf Züge, die Lösungen werden aber sukzessive auf weitere Verkehrsmittel erweitert.

Folgende Fragen sollen beantwortet werden: WANN und WO geschah der Einstieg in das Verkehrsmittel? WELCHES Verkehrsmittel war dies? Und WO beziehungsweise WANN war der Ausstieg aus dem Verkehrsmittel?

Die MobSi-Services prüfen zum Beispiel mittels Geofencing in welchem Tarifgebiet sich eine Nutzer-Position befindet oder welchen Zügen ein Nutzer-Bewegungsprofil entspricht. Die Informationen werden über spezifizierte Schnittstellen bereitgestellt – sowohl über ein eigenes mobiles Android- und iOS-SDK sowie eine backendseitige REST-API. Dadurch soll die schnelle und einfache Verwendung in Dritt systemen sichergestellt werden.

Ein Grundsatz von MobSi ist, dass mit dem Service keine zusätzliche Infrastruktur in den Zügen integriert werden muss, damit die Lösung schnell im Markt adaptiert werden kann. Daher greift der Service auf die GPS-Daten und Sensoren aus den jeweiligen Smartphones zurück.

KI-gestützte Ähnlichkeitsanalyse

Die „Verkehrsmittelerkennung“ war der erste Microservice, den MobSi entwickelt hat. Dazu nutzt das Team eine KI-basierte Ähnlichkeitserkennung. Der Service nimmt die Bewegungsdaten des Smartphones und schaut, welcher Zug dafür in Frage kommt.

Die jeweiligen Bewegungsdaten zu den Verkehrsmitteln kommen von der Deutschen Bahn: Quasi eine Nutzer-Zug-Korrelation basierend auf Positionsinformationen. Das Team nutzt dabei das geodätische Referenzsystem WGS 84. Alternativ bzw. ergänzend werden Sensorinformationen des mobilen Endgerätes genutzt. Dazu werden sogenannte Klassifikations-Algorithmen genutzt, mit denen die Bewegungs- und Mobilitätsdaten im Smartphone analysiert werden.

Weitere Services werden für Fälle verwendet, bei denen keine Live-Bewegungsdaten von den Zügen vorhanden sind. Dann nutzt der Algorithmus IST Fahrplan-Daten und die darin enthaltenen Stationsdaten der Zugstrecken. In diesem Fall sucht die KI nach Ähnlichkeiten zwischen Bewegungsdaten und Stationsverlauf, was etwa eine Rolle spielt, wenn ÖPNV-Verkehrsmittel genutzt werden, für die der jeweilige Verkehrsverbund keine Echtzeitdaten zur Verfügung hat. Das Ergebnis einer solchen Service-Anfrage ist eine Liste von Verkehrsmitteln mit ihrem jeweiligen Konfidenzniveau.

Prinzip minimaler Daten

Bei allen MobSi Diensten werden keine Informationen dauerhaft gespeichert, allein dadurch ist 100-prozentige Datenschutzkonformität gewährleistet. „Hierdurch lassen sich die lose gekoppelten ‚Lösungsfragmente‘ in sehr vielfältigen Szenarien wiederverwenden“, sagt Matthias Neubert. In diesem Rahmen macht er auch den konzeptionellen Unterschied zum klassischen Tracking & Tracing deutlich: Diese Ansätze erfassen und speichern das Nutzungsverhalten inklusive Profiling und ermöglichen so eine rückblickende Verhaltensanalyse des Nutzers. Bei MobSi dagegen geht es um eine reine Nutzer-agnostische echtzeitnahe Datenanalytik, die in beliebige Anwendungen integriert werden kann. Nicht nur unter Berücksichtigung der Datenschutz- und IT-Security Standards der Deutschen Bahn, sondern auch gemäß der Maxime des Datenminimalitätsprinzips: so wenig Daten wie nötig, soviel Nutzen wie möglich. So soll dann die Möglichkeit bestehen, mit den Microservices Dienstleistungen und Prozesse der Zukunft zu optimieren, wobei die Abrechnung von Mobilitätsdienstleistungen nur ein Szenario von Vielen ist. „Die Einsatzmöglichkeiten sind immens“, sagt Neubert. „Beispielsweise können die Daten auch genutzt werden, um die während der Reise aufgetretenen Schadstoffemissionen der Nutzer zu berechnen. Gerade in der heutigen Zeit und mit unserem Anliegen eine grüne Transformation zu vollziehen, sind dies zukunftsorientierte Services und ein wertvoller Beitrag zur Mobilität von morgen.“ (sg)

www.dbsystel.de