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Trendradar AI: Welche KI-Anwendungen im Kundenservice sind wirklich relevant?

19. Mai 2022 - 9:14
Andreas Klug, Co-Founder des KI Experten ITyX, AI Evangelist

Autor: Andreas Klug

Online-Services, maschinelle Assistenzsysteme, intelligente Desktops: Wir befinden uns auf der Schwelle zur digitalen Ökonomie. Traditionelle Unternehmensprozesse laufen mehr und mehr automatisiert ab. Insbesondere im Contact Center spielen Assistenzsysteme und KI-Anwendungen eine immer größere Rolle. Aber welche Anwendungsfelder von AI sind wirklich relevant? Welchen Reifegrad haben Automatisierungslösungen und KI-Services? Und welches Potenzial schöpfen Sie mit ihnen aus?

Trendradar AI – eine wichtige Navigationshilfe

Mit unserem neu ins Leben gerufenen Trendradar AI geben wir dem Management serviceorientierter Unternehmen einen wichtigen Kompass an die Hand, um relevante Anwendungsfelder für AI in Contact Centern und im Kundenservice zu identifizieren und erfolgreich zu integrieren.

Die Leistung des Contact Centers – verstörend, aber geschäftsrelevant

Kundenservice und Back Office nehmen im Unternehmen seit jeher eine Exotenrolle ein. Während Produktion, Vertrieb und Verwaltung eng vernetzt und auf ähnlichen Kern-Systemen arbeiten, richtet der Kundensupport seinen Blick nach außen und wirkt fast schon „störend“ - durch seine Kommunikation mit dem Kunden und dem Eingriff in betriebsinterne Abläufe. Dabei leisten die Kolleg:innen im Kundenkontakt einen wichtigen kognitiven Beitrag für die Erfassung und Erledigung von Geschäftsprozessen. Und immer stärker wird Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz im Kundenservice dabei unterstützen, diesen Beitrag zu leisten.

Abb.: Kognitiver Wertbeitrag – Mitarbeiter:innen transferieren den Inhalt aus dem Dialog mit den Kunden in für die Organisation verarbeitbare Datensätze.
Abb.: Kognitiver Wertbeitrag – Mitarbeiter:innen transferieren den Inhalt aus dem Dialog mit den Kunden in für die Organisation verarbeitbare Datensätze.

Der kognitive Beitrag von AI im Kundenservice

Leider hält sich hartnäckig die Annahme, dass AI künftig alle Mitarbeiter:innen im Kundenservice obsolet machen wird. Sie hält Unternehmen vielleicht sogar davon ab, sich mit dem Potenzial von KI, Machine Learning und Automatisierungslösungen auseinanderzusetzen. Angesichts der zunehmenden Digitalisierung unserer Ökonomie ist das nicht nur gefährlich, sondern auch eine verpasste Chance. Denn die Technisierung des Kundenservice-Arbeitsplatzes hilft dabei, Abläufe zu optimieren und den emotionalen Wertbeitrag der Kolleg:innen optimal einzusetzen: nämlich für die Schaffung perfekter Service-Erlebnisse – und zwar genau an den Stellen und Situationen, wo sie benötigt werden. Oder anders: KI verstärkt die Bedeutung von Contact Centern. Der kognitive Wertbeitrag, den KI im Kundenservice generieren kann, setzt sich auf den folgenden 3 Stufen zusammen:

Stufe 1: Fachdaten erfassen

Mitarbeiter:innen in Kundenservice und Back Office prüfen, ob eingehende Serviceanfragen vollständig sind und wandeln sie in verwertbare Datensätze um. Ein Beispiel ist die Erfassung von Anträgen: Mitarbeiter:innen sichten Anträge und ergänzen wichtige Daten. Erst wenn ein Antrag vollständig ist, kann er bearbeitet werden.

Mögliche Anwendungsfelder von AI:

Intelligent Routing (E-Mail, Brief): KI kategorisiert eintreffende Service-Anfragen, indem sie die Anfrage mit zuvor trainierten Beispielen abgleicht, und verteilt sie nach ebenfalls zuvor definierter Priorität an die entsprechenden Mitarbeiter:innen im Kundenservice. Der Reifegrad dieser Anwendungen ist hoch: KI routet 90 Prozent und mehr eingehende Anfragen korrekt und schnell zu.

Intelligent Data Capture: KI erfasst Fachdaten aus unstrukturierten Dokumenten wie Fließtexten (E-Mails) oder Sprachnachrichten. Ein zwingend notwendiges und entscheidendes Anwendungsfeld auf dem Weg zur umfassenden Automatisierung von Serviceprozessen. Intelligent Data Capture wird von Unternehmen insbesondere von Versicherungen, Banken und Energieversorgen erfolgreich eingesetzt. Sie erfassen mit AI bis zu 97 Prozent ihrer Fachdaten korrekt.

 

Stufe 2: Kontext bewerten

Mithilfe der vorhandenen Vorgangsdaten identifizieren Service-Mitarbeiter:innen den Status einer Anfrage (im Vorgangssystem) und bewerten die Kundenanfrage. Beispiel Anträge: Mitarbeiter:innen prüfen, ob ein Antrag bewilligt werden kann. Dafür recherchieren sie unter anderem im Wissensmanagement nach relevanten Faktoren, die Antragsteller:innen erfüllen müssen.

Mögliche Anwendungsfelder von AI:

Intelligent Response (E-Mail, FAQ): KI bietet Antwortoptionen an. Sie ermittelt die Antworten anhand vordefinierter Antworten (Templates), die Mitarbeiter:innen in der Vergangenheit bei einer ähnlichen Fragestellung bereits verwendet haben. Intelligent Response entlastet Service-Teams enorm und ist ein Anwendungsgebiet mit hohem Reifegrad. Gute Lösungen beantworten rund 80 Prozent der Antworten präzise und schnell.

Contextual Knowledge Items: KI unterstützt Vorgänge mit relevanten Informationen aus dem Wissensmanagement und zeigt die Informationen passend zum Servicevorgang auf dem Desktop an. Das heißt: Mitarbeiter:innen ersparen sich Medienbrüche, Copy & Paste sowie zeitraubende Recherchearbeit, mit der sie ansonsten rund 30 bis 38 Prozent ihrer Arbeitszeit beschäftigt wären. Dieser Anwendungsbereich steht kurz vor der Adaption und sollte genau beobachtet werden. Aktuell sollten Sie eher auf Gesamtlösungen setzen; eine nachträgliche Implementierung von Contextual Knowledge Items ist oft teuer.

 

Stufe 3: Prozesse auslösen

Mitarbeiter:innen entscheiden, ob sie einen Workflow auslösen, indem sie den Fall an ein Team weiterleiten oder die Serviceanfrage übertragen. Greifen wir das obere Beispiel wieder auf: Mitarbeiter:innen legen fest, ob ein Antrag angenommen werden kann, nicht bewilligt werden kann oder ob weitere Details nötig sind. Sie lösen die Antwort aus und halten die Anfrage in der Vorgangshistorie manuell fest.

Mögliche Anwendungsfelder von AI:

Intelligent Case Processing: Serviceprozesse abwickeln, ohne dass der Mensch eingreift – auch das ist heute möglich. Kategorisierung, Fachdaten erfassen, Antworten, relevante Unternehmens-Workflows auslösen: KI ermöglicht die vollständige Automatisierung bestimmter Service-Prozesse. Große Unternehmen wenden Intelligent Case Processing bereits erfolgreich an – Entscheider:innen in kleinen und mittleren Unternehmen sollten diese Entwicklung gründlich beobachten. Hier werden sich Standardlösungen durchsetzen.

Es besteht kein Zweifel: AI wird unsere gesamte Wirtschaft mit unterschiedlicher Auswirkung beeinflussen: Während einige Branchen und Bereiche schon jetzt oder sehr bald das disruptive Potenzial von KI erfahren (werden), erleben andere zunächst nur einen Effizienzvorteil durch den Einsatz von AI. Contact Center werden von den Errungenschaften der maschinellen Intelligenz stark profitieren. Von der Analyse und Automatisierung von E-Mails, über die Analyse von Inhalten bis hin zu kontext-sensitiven Self-Services greifen maschinelle Assistenzsysteme schon heute in nahezu jeden Vorgang ein. Anwendungsfelder wie Intelligent Routing und Intelligent Response sind ausgereift und erfolgsgekrönt, Chat-, Voice und Dialogbots sollten Sie noch eine Weile beobachten, bevor sie zum Einsatz kommen.

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Autor: 

Andreas Klug

Andreas Klug, Vorstand ITyX AG

Andreas Klug ist AI Evangelist bei ThinkOwl und Experte für Intelligente Automatisierung und den Digitalen Wandel. Er hat den Arbeitskreis „Artificial Intelligence“ im Digitalverband Bitkom gegründet und viele Jahre geleitet. Mit ThinkOwl hat er den perfekten KI-unterstützten Service-Arbeitsplatz aus der Cloud geschaffen.