Webinar-Aufzeichnung
KI im Contact Center
Im Webinar wurde die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Kundenservice erörtert. Hierbei wurde hervorgehoben, wie KI-Tools wie Chatbots und VoiceBots den Kundenservice revolutionieren können. Diese Tools können Kundenanfragen kategorisieren, sie an den entsprechenden Mitarbeiter weiterleiten oder sogar den gesamten Prozess automatisieren.
Hauptthemen des Webinars:
So, es ist jetzt genau 11 Uhr und herzlich willkommen zu unserem heutigen Webinar zum Thema KI im Contact Center. Zunächst ganz kurz eine Vorstellung noch von meinem Kollegen, der Herr Kollege Dimitri Komov ist heute mit mir im Webinar dabei. Er hat hauptsächlich die Rolle, dass er mich erinnern wird, falls einer der Teilnehmer eine Frage stellt. Wenn Sie Fragen haben, stellen Sie einfach die direkt in die Q&As und wir werden dann entweder direkt darauf eingehen bzw. wenn die Frage vielleicht ein bisschen komplizierter ist, dann nehmen wir die vielleicht ganz zum Schluss mit und dann probieren wir am Ende auf die Frage einzugehen. Bzw. kann es ja auch mal passieren, dass wir vielleicht auf eine Frage nicht direkt eine Antwort haben. Dann kann ich mir diese Frage auf jeden Fall mitnehmen und würde im Nachgang mit der Person direkt kommunizieren oder diese Antwort dann entsprechend per E-Mail schicken. Ja, danke für die Teilnahme an unserem Webinar. Mein Name ist Sergei Bochkarev. Ich mache den Vertrieb für die Firma SoftBCom. Wir sind ein Integrator und Entwickler verschiedener Contact Center Produkte. Unter anderem vertreiben wir eine Omnichannel-Lösung, die es unseren Kunden ermöglicht, über verschiedenste Kanäle mit deren Kunden zu kommunizieren. Das heißt sprich klassisch natürlich Telefonie, E-Mail-Verarbeitung, Chatverarbeitung in allen möglichen Ausführungen. Darüber hinaus haben wir auch noch eine Service Desk Plattform, eine Art Ticketing System, die auch sehr stark auf den Bereich Kundenservice zugeschnitten ist. Auch ein Workforce Management System bieten wir unseren Kunden an und wir haben auch eine eigene KI Entwicklung im Bereich schriftliche Kommunikation, hauptsächlich für den Bereich E-Mail. Zusätzlich sind wir aber als Integrator vor allem stark in dem Bereich, dass wir sehr kundenspezifische und individuelle Lösungen für unsere Kunden bauen. Das heißt, dort ist dann auch oft gefragt, dass wir Drittsoftwaren anbinden, per Schnittstelle oder andere Applikationen, die es wiederum unseren Kunden oder unseren Auftraggebern besser gesagt ermöglichen, ihre Servicevorgänge so schlank wie möglich zu gestalten und so effizient und qualitativ hochwertig wie möglich zu arbeiten. Und in all den Projekten kommt natürlich immer mehr das Thema KI zum Vorschein. Wir haben wie gesagt auch ein eigenes Produkt, aber arbeiten gleichzeitig auch mit vielen Anbietern zusammen, damit wir eine Wahl haben, wenn ein Kunde sagt, ich möchte eine bestimmte individuelle KI haben, die vielleicht On-Premise ist oder als Private Cloud für ihn eingesetzt ist, dann haben wir einen Anbieter zur Verfügung. Oder jemand sagt, ich bin da flexibel, das muss nicht unbedingt irgendwie eine On-Premise oder Private Cloud Lösung sein, dann kann es natürlich auch eine typische SaaS-Lösung sein, die von verschiedenen großen Anbietern angeboten wird. Ich würde jetzt gleich den Bildschirm teilen. Und ganz kurz, Dimitri, kannst du bestätigen, dass du mich hörst und bis jetzt siehst? Weil dann weiß ich, dass auch alle Teilnehmer das tun. Ja, ich höre. Du hörst, okay, perfekt. Dann teile ich jetzt auch noch gleich den Bildschirm. Siehst du auch den Bildschirm? Ja. Dann ist es so, dass die Teilnehmer das auch alle sehen. Super, ja, KI im Contact Center. Wie gesagt, heute geht es nicht um das Thema, dass wir ihnen erklären, wie KI funktioniert oder irgendwelche Fiktionen beibringen. Es gibt oft Webinare, da geht man sehr tief in die Themen rein und sagt, was alles möglich wäre in Zukunft, sondern tatsächlich heute geht es nur darum, was gibt es für Möglichkeiten, KI einzusetzen im Bereich Kundenservice und welche realen Einsatzszenarien existieren jetzt schon und welche sind sehr schnell und einfach implementierbar. So, zu allernächst gibt es zwei grundsätzlich unterschiedliche Kategorien von KI-Systemanbietern. Die eine Kategorie ist, das sind typische SaaS-Lösungen. Das sind die ganz großen Player auf der Welt wie Google, Amazon, Microsoft und wer auch immer da noch sich in dem Bereich aktiv bewegt, haben natürlich sehr viel in den letzten Jahren
Bestellt, wie schnell soll die Reaktionszeit sein und so weiter und so fort. Das haben wir wiederum bei den anderen natürlich nicht, weil dort gibt es schon eine große Infrastruktur und wir haben keinen Einfluss, ob diese Systeme sehr schnell antworten oder schnell reagieren. Wobei in der Regel natürlich sehr gut die Infrastrukturen sind. Wie gesagt, da sind Milliarden reingeflossen, aber der Verbraucher am Ende oder besser gesagt, die Firma hat keinen Einfluss drauf. Daraus ergibt sich natürlich, was bei den anderen der Vorteil ist, der Nachteil bei den Nischenanbietern. Man braucht natürlich Geld, um in die Infrastruktur zu investieren, wenn man selber seine Server irgendwo anmietet oder selber bei sich sogar im Hause reinstellt. Man hat einen gewissen Administrationsaufwand. Man muss solche Systeme auch natürlich dann spezifisch einlernen und die sind dann in der Regel teurer als die sogenannten SaaS-Lösungen. Das heißt, jeder heutzutage kann einfach für sich abwägen, was ist das? Ist das für mich eher die linke Seite, wo ich sage, ich will nicht zu viel Budget reininvestieren und ich vertraue schon den Großen, dass da mit dem Datenschutz und der Infrastruktur und so weiter alles passt? Oder man sagt, ich nehme da ein bisschen mehr Geld in die Hand, lasse mir meine eigene Lösung bauen und einsetzen und habe dann die Herrschaft darüber und kann das nach belieben Steuern einschalten, abschalten und so weiter und so fort. So, dann kommen wir noch mal zu den allgemeinen Bedingungen und Voraussetzungen, die wir benötigen, um solche Systeme heutzutage zu implementieren. Das sind die wichtigsten Kriterien, die drei, die Sie hier lesen. Wir haben immer irgendwo Sachverhalte, die verstanden werden müssen. Das ist zum ersten Kriterium. Das heißt, die Texte, die in Schriftform oder in Voice, also Sprache, durchgegangen werden und dann muss irgendjemand was erkennen. Das heißt in der Regel dann der Bot oder der Sprachbot oder irgendeine andere von KI und muss daraus resultierend irgendeine Verarbeitung stattfinden lassen. Und hier ist es ganz einfach, desto länger diese Messages sind, die man dort verarbeitet, desto länger natürlich der Aufwand für das Einlernen. Für die Erfüllungsquote, damit Systeme sehr schnell und einfach etwas erkennen und daraus entsprechend auch Resultate produzieren, ist es sehr gut, wenn man sehr viele Beispiele hat für bestimmte Themen. Als Beispiel ist, wenn man sagt, man möchte jetzt irgendwie bestimmte E-Mails erkennen und daraus etwas machen, irgendeine Art Automatisierung, dann ist es natürlich hilfreich, dass man vielleicht schon irgendwie ganz viele angesammelte E-Mails hat für einen bestimmten Bereich und dann kann man die zum Einlernen nehmen eines Systems und wenn man das dann entsprechend getan hat, dann ist die Erfüllungsquote, das Erkennen viel besser. Und was natürlich auch immer wichtig ist bei dem Thema KI, ein kontinuierlicher Einlernprozess durch Moderatoren und gegebenenfalls Agenten ist sehr wichtig. Das liegt einfach daran, ich führe oft Gespräche oder Präsentationen mit Interessenten, die sagen, naja, dann habe ich ein bisschen da was investiert und dann habe ich eine KI, die erledigt für mich bestimmte Aufgaben. Ja, macht sie, aber sie wird niemals zu 100 Prozent perfekt sein. Es gibt immer irgendwo Fehlerquoten. Und wenn man seinen Bereich, seine Erfüllungsquote möglichst hoch halten will, ich sage mal im Bereich 90, 95 Prozent, dann ist dort trotzdem ein kontinuierlicher Prozess notwendig. Das heißt, immer wieder dort mal zu schauen, wenn etwas nicht richtig erkannt wird oder nicht richtig verarbeitet wird, dass entsprechend Menschen, sogenannte Moderatoren oder dann die Agenten, die das verarbeiten, die Möglichkeit haben, etwas zu korrigieren, damit die Systeme weiter eingelernt werden und entweder immer besser werden oder zumindest das hohe Niveau, Qualitätsniveau entsprechend halten können. Ja, Einsatzszenario 1, Kategorisierung. Das ist das häufigste, was heutzutage schon im Bereich KI verwendet wird und vor allem in dem Bereich Kundenservice, Call Center, Contact Center. Das ist eine Kategorisierungsmöglichkeit. Hier hat man einfach die beste Art, Effizienz zu steigern im Unternehmen und die Qualität zu steigern und natürlich auch zeiteffizienter zu arbeiten. Das heißt, viel Zeit einzusparen. Idealerweise ist das so, dass man dort Vorgänge in bestimmte Kategorien schiebt. Was meine ich damit? Als Beispiel, man bekommt im Kundenservice vielleicht allerlei E-Mails oder Sprachanrufe und jetzt gibt es die Möglichkeit, entweder ein VoiceBot oder eine schriftliche KI-Software einzusetzen, die entsprechend diese Kommunikation oder Interaktion auswertet und die dann in die richtige Kategorie schiebt. Das heißt, als Beispiel, wenn ich irgendwie 1.000 E-Mails pro Tag bekomme und diese 1.000 E-Mails sind zu verschiedensten Bereichen verteilt. Einmal geht es um Produktreklamation, einmal geht es zu Fragen zur Bestellung, einmal geht es um eine Frage zum Produkt. Verschiedene Kategorien, dann kann KI die Aufgabe übernehmen, diese richtig zu kategorisieren und zwar nicht nur nach formellen Kriterien, weil formelle Kriterien, dafür werden keine KI-Systeme benötigt, sondern das heißt, man sucht sich nur irgendwelche Wörter oder Wort-Wort-Zusammenhänge aus den Texten zusammen und sagt, ich habe hier etwas zusammengefügt und das müsste Kategorie XY sein, das ist noch keine KI. Eine KI ist dann tatsächlich die Auswertung eines Textinhaltes. Das muss nicht unbedingt ein Verständnistext sein, sondern es kann sein, dass man eine KI mit zum Beispiel 1.000 existierenden Vorgängen eingelernt hat, für den Bereich wiederum E-Mails und Produktreklamation beispielsweise und jetzt, wenn eine E-Mail reinkommt, wird die KI den Text praktisch analysieren und sagen, was ist das jetzt für ein Text? Aha, ich habe hier 1.000 andere Texte im Bereich Produktreklamation und dieser Text scheint ähnlich zu sein, dann wird das auch eine Produktreklamation sein und schiebt jetzt die E-Mail automatisch in den Produktreklamationsbereich oder in einen anderen Bereich. Das Ganze passiert natürlich genauso per Voice, das heißt, es kommt ein Sprachanruf rein. Jetzt kann ich den Kunden schnell und einfach fragen, lieber Kunde, was ist denn dein Anliegen heute? Der Kunde sagt, ich brauche dies, das, jenes. Da wird der Text analysiert und dann wird wiederum in die richtige Warteschleife oder zum richtigen Bearbeiter das Ganze durchgeschoben. Es gibt natürlich auch Kriterien, die oft schwer zu lösen sind. Das heißt, wir haben oft mal den Fall, dass vielleicht Kategorien sehr ähnlich sind und selbst für einen Menschen vielleicht es schwierig ist, das Ganze zu unterscheiden. Da gibt es bei uns die Möglichkeit, unsere Systeme oder das, was wir integrieren, mit Drittsystemen zu verbinden, zum Beispiel per Schnittstelle. Das kann mit einem CRM, ERP-System sein oder Warenwirtschaftssystem oder was auch immer für ein System, um Daten heranzuziehen zu KI, um die Entscheidung der richtigen Kategorisierung noch besser zu ermöglichen. Ich gebe Ihnen dazu ein Beispiel. Wir haben bei einer Integration bei einem Kunden, da ging es um E-Mail-Kategorisierungen, den Fall gehabt, dass Kunden oft oder ich sage mal im Produkt, im Online-Shop-Bereich ist das so, dass Kunden was bestellen und manchmal gibt es Kunden, die natürlich stornieren oder Produkte widerrufen. Vom Textinhalt, was ein Kunde hierzu schreibt, ob es jetzt ein Storner ist oder ein Widerruf ist, ist es sehr ähnlich. Das kann ein Mensch und eine Maschine vom Textinhalt nicht unterscheiden. Was es aber unterscheiden kann, ist ein Warenwirtschaftssystem, denn bei dem Kunden ist es so gewesen, dass im Warenwirtschaftssystem angegeben ist, dass das Produkt eventuell noch auf Lager ist, noch gar nicht rausgegangen ist, dann ist es ein Storner. Oder das Produkt ist schon beim Kunden oder hat schon die Lagerhalle verlassen, dann ist es immer ein Widerruf für unseren Auftraggeber gewesen. Und so haben wir praktisch die Möglichkeit, dann in der KI zu sagen, ich habe hier einen Textinhalt, der gehört zum Bereich Storner oder Widerruf, da ist man aber nicht sicher und holt sich jetzt über die Schnittstelle die Info, ist denn das Produkt noch auf Lager oder ist es schon rausgeschickt und daraus kann man dann entsprechend die richtige Kategorie in den Storner oder in den Widerruf schieben. Diese Unterscheidung ist vor allem deswegen wichtig, weil der Kunde natürlich einen ganz anderen Prozess hat in dem Bereich, weil wenn eine Ware noch das Lagerhalle ist, nicht verlassen hat, auf dem Lager ist, ist es ein ganz anderer Prozess, als wenn die Ware schon längst aus dem Lager ist und die wieder dann zurückkommt und irgendwie wieder im logistisch verarbeitet werden muss und so weiter und so fort. Das heißt, wir können hier ergänzende Themen dazunehmen. Was natürlich auch bei Voice und Chat, durch Voice- und Chatbots dazugenommen werden kann, ist, dass während des Dialogs auch noch Ergänzungsfragen oder Bestätigungsfragen gestellt werden können. Das heißt, der Bot ist darauf ausgelegt, bestimmte Themen zu erkennen und jetzt könnte man sagen, wenn man etwas nicht ganz genau versteht, dann könnte der Bot eine bestimmte Ergänzungsfrage stellen, also vielleicht auch beim gleichen Beispiel zu bleiben. Wenn jemand sagt, ich möchte meine Ware wieder zurückgeben, dann könnte der Bot sagen, ist die Ware schon bei Ihnen zu Hause geliefert worden oder haben Sie heute erst bestellt und die ist noch gar nicht rausgegangen, als Beispiel. Wenn der Kunde sagt, ich habe die Ware schon bei mir liegen, das Paket, dann weiß er, hier ist ein Widerruf und schiebt es in den Bereich Widerruf. Oder was natürlich beliebt ist heutzutage, sind auch Bestätigungsfragen. Das heißt, wenn man etwas erkannt hat, bevor man vielleicht den Kunden irgendwo hin reinschiebt, was falsch ist, könnte man den Kunden nochmal einfach bestätigen lassen und sagen, lieber Kunde, habe ich das richtig verstanden? Sie rufen an wegen einer Produktreklamation. Der Kunde sagt ja und dann schiebt man den Kunden in den Bereich Produktreklamation. Und was natürlich auch KIs oder Systeme heutzutage machen können, ist, wenn eine Erkennungsquote eines bestimmten Vorgangs relativ niedrig ist, bevor man jetzt irgendwie den Kunden zu einem komplett falschen Bereich rüberschiebt, könnte man sagen, da macht man den Absprung zu einem Menschen. Das heißt, die KI könnte selbstständig sagen, hier habe ich Schwierigkeiten, etwas zu erkennen, also mache ich das Beste draus, ich verbinde Mensch zu Mensch und dann kann der Mensch erkennen, was denn der Kunde haben möchte oder will, um das Ganze zu verarbeiten. Weitere Einsatzzenarien des Ganzen sind heutzutage möglich im Bereich von Datenaufnahmen. Man kann zum Beispiel über KIs sich verschiedene Daten aufnehmen lassen und speichern lassen. Typische Beispiele sind natürlich für sowas wie Strom- oder Gaszählerstände. Das heißt, braucht man heutzutage einen Menschen, um einen bestimmten Zählerstand aufzunehmen? Nicht wirklich. Das kann tatsächlich auch eine KI sehr gut verarbeiten heutzutage, wenn man den Kunden sagt, sagt mir bitte eine Zahl nach der anderen als Reihenfolge und der Kunde sagt 1, 2, 5, 7, 9, 10 oder selbst Zahlen, die, sage ich mal, ein bisschen durcheinander sind. Er könnte sagen 1, 7, 83, 2005. All das können KIs heutzutage sehr gut erkennen und könnten das entsprechend in Zahlen oder Daten umwandeln, um das an den Auftraggeber oder an den jenigen, der angerufen wird, weiterzugeben, damit er mit dem Vorgang etwas anfangen kann. Was auch genutzt wird heutzutage oft, ist in die Identifizierung von Kunden. Das heißt, wenn ich bei einem Kunden, bei einer Firma anrufe als Kunde, dann könnte die Firma sagen, damit ich dich an den Richtigen weitergebe, will ich erstmal wissen, wer du bist. Das heißt, man könnte nach Telefonnummern, nach Kundennummern, nach Bestellnummern fragen und sobald der Kunde hier seine Daten weitergibt, kann entsprechend wiederum im Hintergrund, im Workflow-Prozess verarbeitet werden. Das Ganze in der Hinsicht, dass man sagt, ich habe hier etwas erkannt, ich habe hier den Kunden, ich habe hier eine bestimmte Bestellung und mit der Bestellung habe ich dieses besondere Team, die verarbeiten das und leitet das jetzt eine bestimmte Queue weiter, um damit ein Mensch wiederum dem Kunden schnell helfen kann. Oder Sekretär-Services ist auch ein beliebtes Einsatzszenario. Das heißt, man nimmt bestimmte Daten auf, das können wiederum Ziffern, Wörter, Sachverhalte sein und kann daraus, sage ich mal, kurze Sachverhalte zusammenbasteln und kann die dann wiederum an den Auftraggeber weitergeben. Oft ist es ja so, wenn ein Kunde anruft und selbst, wenn er mit einer Maschine spricht, dann würde er vielleicht nicht unbedingt jetzt maschinengerecht sprechen und irgendwie in Stichworten sprechen, damit das alles verständlich ist, sondern er würde einfach, wie ich jetzt, einen riesenlangen Fließtext vielleicht sprechen und KI könnte hier zum Beispiel helfen, um bestimmte Schlüsselwörter oder bestimmte Themen rauszugreifen, die dann zusammenzufassen und es an einen bestimmten Auftraggeber oder an irgendjemand weiterzugeben, der das Ganze verarbeiten kann. Hierzu sind auch zum Beispiel Terminvergaben gestaltbar im Sekretär-Service oder im allgemeinen Werkstätten oder wo auch immer man Termine machen kann. Man kann zum Beispiel eine KI mit Kalenderdaten verbinden lassen über Schnittstelle. Die könnte dann Kalenderdaten abfragen bei einem Anrufer oder besser gesagt aus dem System abfragen und einem Anrufer dann vorschlagen, wann er denn Termine haben könnte. Dieser Anrufer könnte wiederum sagen, jawohl, der Mittwoch um 11 Uhr passt für mich. Dann würde sich die KI das merken und würde zum Beispiel eine Bestätigungs-Mail an den Kunden rausschicken oder irgendjemand anderen intern eine Info geben, damit man weiß, dass hier ein Termin ausgemacht worden ist. Auch einfache Bestellungen von Waren und Dienstleistungen kann man auch heutzutage mit der KI abbilden. Statusabfragen, typische Themen natürlich bei den ganzen Logistik-Dienstleistern, dass ich sage, wo ist meine Bestellung, ich will den Lieferstatus wissen oder wie ist der Bearbeitungsstat zu meinem Vorgang XY. Da kann eine KI sowas erkennen und könnte zum Beispiel sogar das Ganze in die richtige Reihenfolge weiterleiten bzw. was auch natürlich als Reihenfolge von dem Ganzen sich ergeben kann, ist die Automatisierung oder Self-Service durch Datenanalyse. Das heißt, all das, was hier gemacht wird, ist ein Schritt. Das heißt, ich nehme Daten auf und habe irgendeine Art von Verarbeitung und der nächste Schritt kann sein, dass ich sage, ich habe hier Daten aufgenommen und jetzt möchte ich den Kunden eventuell die Möglichkeit geben, sich selber zu helfen, bevor ich jetzt wirklich einen Menschen einsetzen muss, weil es vielleicht wirklich ein sehr einfacher Standardvorgang ist. Dann könnte ich sagen, lieber Kunde, ich habe erkannt, du willst das und das haben. Ich schicke dir jetzt eine SMS oder eine E-Mail raus mit einem Link und dann kommst du auf das und das Portal und dort erhältst du alle deine Informationen oder du kannst dort eine schriftliche Anfrage stellen oder du kannst irgendwas anderes tun. Das heißt, ich habe die Möglichkeit, wenn ich bestimmte Themen erkenne, auch hier wiederum dann aus diesen Daten, die ich bekommen habe, eine Automatisierung zu schaffen oder dem Kunden ein Self-Service-Angebot anzubieten per Sprache, per E-Mail, per Chat, per SMS, damit dieser sich entsprechend selber weiterhelfen kann. So, ich bin mit dem Screensharing... Entschuldigen Sie, eine Folie habe ich noch, habe ich nicht gezeigt. Wir arbeiten da mit verschiedenen Anbietern zusammen und einer der Anbieter ist zum Beispiel auch Google Dialogflow, wo man verschiedene Themen einstellen kann und hier sehen Sie so ein praktisches Beispiel, wo man selbst in einer grafischen Oberfläche zum Beispiel etwas bauen kann, damit ein System erkennt, was zu tun ist. Das heißt, wir könnten hier ein Voicebot oder eine schriftliche Verarbeitung oder ein Chatbot so einstellen, dass wir sagen, es kommt etwas rein und ich habe jetzt die Möglichkeit, dem Kunden Fragen zu stellen und wenn es jetzt zum Beispiel wie hier vier Kategoriebereiche gibt, dann nehme ich vier verschiedene Themen. Ich kann hier zu jedem Thema verschiedenste Wörter oder Sätze einlernen, dass ich sage, wenn der Kunde XY sagt, dann ist es immer ein Geschenkgutschein. Wenn der Kunde das oder das sagt, dann hat er eine Produktanfrage oder Status zu der Bestellung und so weiter und so fort. Das heißt, ich habe die Möglichkeit dann hier in einem Art Dialogflow dem Bot auch zu signalisieren, was soll getan werden, wenn Kunde X sagt, dann leite ihn dahin weiter oder biete ihm das an oder stelle ihn direkt zu einem Kundenservicebetreuer durch. All das kann entsprechend auf so einer grafischen Oberfläche dargestellt werden, damit ein System sehr gut erkennen kann, in welche Richtung es entsprechend geht. So, ich sehe im Moment gibt es keine Fragen dazu, deswegen hoffe ich zumindest, dass alles von mir soweit gut verständlich war. Was ich Ihnen jetzt noch zum Abschluss zeigen will.
Das sind zwei Beispiele, wie wir solche Systeme nutzen. Beziehungsweise, bevor ich Ihnen die Beispiele zeige, in der Software, wie sowas funktioniert, möchte ich Ihnen den letzten Use Case von uns erzählen. Beispielsweise, wir haben eine Firma, das ist einer unserer großen Kunden, das sind die Globus Baumärkte. Sie sind bei uns auch Referenzkunde, deswegen darf ich auch erzählen, was die mit der KI machen. Die haben bei uns irgendwann mal unsere Service Desk Plattform gekauft, um ihre E-Mail-Vorgänge optimal zu gestalten. Das heißt, sie bekommen Tausende von E-Mails pro Woche und diese E-Mails müssen richtig kategorisiert werden und an die richtigen Bearbeiter weitergeleitet werden, beziehungsweise werden dort auch Automatisierungsvorgänge durchgeführt. Früher war es so, dass sie entsprechend E-Mails bekommen haben, die wurden im Sammelfach gesammelt oder besser gesagt, wurden einfach nur in unsere Service Desk Plattform weitergeleitet und dann gab es dort zwei bis drei Kollegen, die eigentlich nichts anderes gemacht haben, wie sich eine E-Mail nach der anderen durchzuschauen und diese E-Mail dann entsprechend in den richtigen Bereich, Fachbereich durchzuschieben. Und wenn man sich das so vorstellt, zwei bis drei Kollegen, täglich vier, fünf Stunden, auch nicht unbedingt die beliebteste Arbeit. Ich mache nichts anderes, wie E-Mails durchzuschauen, durchzulesen, um zu überlegen, Aha, was ist das? Das ist eine Produktreklamation. Ich schiebe das ins Team Produktreklamation. Aha, hier habe ich eine Frage zur Bestellung. Das schiebe ich zu dem Team. Hier ist es Buchhaltung und so weiter und so fort. All das kann natürlich heutzutage auch eine KI durchführen. Wir haben denen das natürlich auch sehr schnell dann angeboten und gesagt, hört mal, ihr macht da etwas sehr viel Manuelles, was wir sehr schön mit einer eigenen KI machen können. Die hatten hier auch noch die Restriktion, dass die sagen, wir wollen keinerlei SaaS Anbieter, wo wir nicht wissen, wo die Daten landen. Die sind halt von deren Einstellung so, dass sie sagen, bei uns soll alles On-Premise oder als unsere Private Cloud installiert werden. Und deswegen haben wir unsere eigene KI im Bereich E-Mail-Kategorisierung eingesetzt, um bestimmte Schritte durchzuführen. Und nach einer Einlernzeit, wir hatten bei denen pro Kategorie Minimum 1.000 E-Mails. Teilweise waren das auch 5.000 oder 10.000 E-Mails. Insgesamt hatten wir aber 80.000 dokumentierte Vorgänge zur Verfügung. Und dann haben wir mit diesen 80.000 dokumentierten Vorgängen unsere KI eingelernt und ihr genau gesagt, was soll sie tun, wenn der Text kommt, in welche Kategorie soll was geschoben werden. Und wir sind jetzt bei denen nach circa einem Jahr bei über 90% Erfüllungsquote. Das heißt, das, was früher zwei bis drei Personen täglich gemacht haben, macht eine KI jetzt zu 90% richtig automatisch. Und die restlichen, ich sage mal 7, 8, 9, 10% Fehlerquote, die werden dann noch direkt bei dem Bearbeiter einfach verändert in der Kategorie. Und so lernt die KI immer weiter und sagt, aha, hier habe ich jetzt zum Beispiel bestimmte Vorgänge nicht richtig erkannt. Die werden jetzt zu dem Vorgang dazu geschoben und das wiederum richtig zu kategorisieren. Und dann bleibt es immer auf einem sehr hohen Niveau bei über 90% und wird vielleicht auch irgendwann mal, vielleicht nach vier, fünf Jahren auch die 95, 96, 97 erreichen. Wer weiß, wie unterschiedlich die Vorgänge sein werden oder wie sich vielleicht auch die Sprache oder das E-Mail-Volumen verändert. Genau, aber tatsächlich reales Use Case. Man spart sich sehr, sehr, sehr viel Personal, Zeit und ungliebsame Arbeit, weil das durch eine KI gemacht werden kann. Vor allem sowas wie schriftliche Kommunikation. Aber genauso kann man das natürlich entsprechend bei Sprache machen. So, und nun gehe ich einmal hier ganz kurz rüber, um Ihnen mein System zu zeigen und zu zeigen, wie eine KI funktionieren kann. Ich bin hier natürlich jetzt über verschiedene Systeme verbunden und ich werde jetzt Anrufe tätigen. Und gleichzeitig wird ein Anruf durch eine Software-Applikation bei mir rausgehen und wird dann bei unserer Omnichannel-Lösung landen. Ich werde aber bestimmte Wörter sagen. Ich habe jetzt zwar bei der Freigabe das so eingestellt, dass der Ton mitgegeben wird, aber dadurch, dass hier sehr viele Systeme miteinander verbunden sind, falls Sie nichts hören, werde ich wiederholen, was der Bot mich gefragt hat und was dann dort passiert ist. Ich schaue jetzt noch mal, ob bei der Freigabe alles richtig eingestellt ist. So, der Ton sollte freigegeben werden. So, ich starte hier einmal das Webfoam und werde jetzt einen Anruf tätigen. Hallo, lieber Kunde. Nehmen Sie mir bitte Ihr Anliegen. Wo ist meine Bestellung? Bitte geben Sie die Bestellnummer an. 538917 Ich danke Ihnen. Ich werde den Anruf an die Vermittlung weiterleiten. So, Dimitri, kurze Frage. Hast du den Bot auch gehört, wo ich den Ton freigegeben habe oder nur mich? Hörst du mich noch? Du bist, glaube ich, auf Stumm geschaltet. So, dann vielleicht einer der Chat-Teilnehmer, wenn bei meinem Kollegen der Ton verschwunden ist. Haben Sie den Chatbot gehört? Vielleicht können Sie kurz ins Chat reinschreiben. Sergey, kannst du mich hören? Ja, jetzt höre ich dich. Ja, in Ordnung. Ich habe alles gehört. Ah, den Chatbot hast du auch gehört? Ja. Ah, okay. Perfekt. Super. Ja, dann hat der Chatbot funktioniert, beziehungsweise die Freigabe. Ich habe mir ein bisschen Sorgen gemacht, weil, wie gesagt, tausend Systeme verbunden, die jetzt die Kommunikation durchführen müssen. Zoom, dann habe ich hier ein Webfoam, dann noch ein Softfoam, aber es hat alles richtig geklappt. Der Chatbot hat mir gefragt, was das Anliegen ist. Ich habe nach meiner Bestellung gefragt, wo ist meine Bestellung und bekomme jetzt den Sachverhalt, zum Beispiel direkt einen Agenten durchgestellt. Das ist ja so eine typische Kategorisierung. Das heißt, ich habe angerufen irgendwo, habe etwas gesagt und bekomme das Anliegen. Und ich habe auch noch eine Zahl genannt und die Zahl wird zum Beispiel weitergegeben. Das heißt, ich habe jetzt die Möglichkeit, in dem Bildschirm als Agent, wenn ich etwas bekommen habe, weiß ich genau, hier geht es um eine Bestellungsanfrage. Ich muss den Kunden jetzt nichts mehr fragen. Ich muss mir keine Gedanken machen. Ich kann mir irgendwie die Bestellnummer schnell kopieren oder kann mir hier ein Workflow bauen, wo ich sage, ich habe hier Status nach der Bestellung, klicke auf Weiter und dann erscheint für mich der Bildschirm, der mir genau zeigt, wo die Bestellung ist. Ist sie noch bei mir auf Lager oder ist sie eventuell schon an den Kunden rausgegangen und ist irgendwo im Logistikzentrum und so weiter und so fort. Das war ein Beispiel und ich lege gleich auf und zeige Ihnen ein weiteres. So, dafür beende ich hier mal schnell die Maske. So, jetzt mache ich einen zweiten Anruf. Herzlich Willkommen bei den Globus Baumärkten. Nennen Sie mir bitte ein Stichwort für den Grund Ihres Anrufs. Produktreklamation. Sie werden verbunden mit Produktreklamation. So, und jetzt kann ich mich jetzt mal anrufen. So, und auch hier gleich.
Beispiel, aber mit einem anderen System. Da sind jetzt zum Beispiel auch zwei verschiedene Anbieter für KI-Lösungen gewesen. Einmal mit Google Dialogflow und einmal haben wir den Einsatz eines anderen Systems, das ist Audio Codes, das sehr stark auch auf stichwortbasierten Inhalten etwas erkennen kann und weitergeben kann. Das heißt, ich habe hier jetzt als Beispiel die Frage gestellt bekommen, nennen Sie mir ein Stichwort für den Grund Ihres Anrufes. Ich habe gesagt Produktreklamation, ich könnte auch zwei oder drei Wörter sagen. Man kann ein System mit sehr vielen Wörtern oder Texten natürlich füttern, dass man sagt, wenn das oder das erkannt wird, dann wird entsprechend ein Sachverhalt weitergegeben. Und jetzt kann ich natürlich schon direkt den Vorgang in die Produktreklamationsabteilung geben und der Bearbeiter, wie ich jetzt in dem Fall, erhält diese Anfrage, in der es heißt Globus Baumärkte. Hier hat jemand wegen einer Produktreklamation angefragt und jetzt habe ich den Kunden dann direkt dran und kann jetzt sagen, lieber Kunde, ich habe verstanden, Sie rufen wegen einer Produktreklamation an. Wie kann ich Ihnen denn genau helfen? Handelt es sich zufällig um Produkt XY, weil wenn ich zum Beispiel das System direkt schon mit einem Warenwirtschaftssystem verbunden habe und ich habe den Kunden erkannt, dann kann ich sogar seine Bestellungen schon hervorrufen in die Bildschirmeingabemaske, in das Service-Desk-System oder in die Omnichannel-Lösung und kann jetzt hier schnell und einfach dem Kunden sagen, handelt es sich um das oder das Produkt? Was ist denn mit dem Produkt nicht in Ordnung? Ist es kaputt? Aha, kaputt, schicken Sie es zurück. Ist das in Ordnung? Dann haben Sie vielleicht eine Frage oder irgendwie funktioniert etwas nicht, vielleicht kann ich Ihnen weiterhelfen. All das kann man jetzt in der einfachen Kategorisierung machen. Das, was ich Ihnen jetzt gezeigt habe, in der einfachen Kategorisierung, kann natürlich auch bei Bedarf etwas weiter ausgearbeitet werden, sodass ich einen Vorgang auch komplett automatisiert verarbeiten kann, weil theoretisch, wenn ich erkannt habe, es geht hier um eine Produktreklamation, ich habe hier vielleicht die Bestellnummer der Produktreklamation erkannt und weiß jetzt in der Verbindung mit meinem CRM-IRP-System oder was auch immer für ein System, dass hier das Produkt von dem Kunden bestellt worden ist und jetzt hat er eine Reklamation, dann kann ich den Vorgang auch vielleicht komplett schon automatisch abschließen, indem ich sage, lieber Kunde, ich habe verstanden, du hast ein kaputtes Produkt, was du bei uns bestellt hast, es ist noch während der Garantiezeit oder vielleicht ist es erst gerade vor ein paar Tagen bei ihm gelandet, ich schicke dir automatisch eine E-Mail mit einem Rücksenderschein raus, damit du das Produkt zurückschicken kannst und sobald wir das Produkt erhalten haben, erhältst du den Betrag zurück oder wir bieten dir an, einen Gutschein auszustellen, sage ja, wenn du einen Gutschein willst, sage nein, wenn du den Betrag zurückgebucht haben möchtest, dann kann der Kunde sich durch zwei, drei, vier, fünf verschiedene Schritte weiterleiten lassen und so kann man einen Vorgang auch komplett automatisiert abschließen lassen, mit auch natürlich dem schönen Vorteil, dass wenn der Kunde sagt, ich möchte nicht mit deiner KI sprechen oder ich möchte jetzt einen Absprung machen, kann man natürlich solche Szenarien auch immer in den VoiceBot einbauen, dass der Kunde bei bestimmten Wörtern den Absprung macht, beziehungsweise die KI sagt, wenn der sagt, ich möchte nicht mit dir sprechen, ich möchte mit einem Menschen sprechen oder ich möchte irgendwas anderes, dann könnten auch solche Begriffe genommen werden, um zu sagen, ich werde diesen jetzt, diese Person jetzt direkt mit einem Servicemitarbeiter verbinden, damit derjenige entsprechend direkt mit einem Menschen kommunizieren kann, weil es gibt natürlich auch noch viele, viele Menschen heutzutage, die sagen, ich möchte nicht mit einer KI sprechen, sondern mit einem Menschen, aber der Trend geht auf jeden Fall eindeutig dahin, dass die Akzeptanz in dem Bereich steigt und auch ich nutze das heutzutage schon sehr häufig, wenn ich als Kunde bei bestimmten Plattformen anrufe oder ich sag mal bei Online-Bestellanbietern, dass ich sage, ich gebe auch Daten direkt an einen Bot weiter oder spreche kurz mit einem Bot, einfach mal auch, um neugierig zu sein und zu schauen, wie gut ist dann das eingestellt und in der Regel gibt es schon bei, ich sag mal, zumindest den größeren Firmen dort schon relativ gut eingestellte Bots, die mir auch richtig weiterhelfen, beziehungsweise, wenn sie mir nicht helfen können, mich in der Regel dann an den richtigen Menschen weiterleiten, der mir helfen kann, weil lieber habe ich es vielleicht so, als wenn ich vielleicht direkt bei einem Menschen lande und er sagt, ich kann mir nicht weiterhelfen, ich muss dich jetzt verbinden und jetzt habe ich vielleicht schon irgendwie zehn Minuten in der Warteschleife gewartet und jetzt werde ich verbunden und muss weitere zehn Minuten in der Warteschleife warten, dann ist es mir lieber, dass wenn ich vielleicht durch einen Bot an den richtigen weitergeleitet werde. Ja, ich hoffe, ich habe alles Ihnen soweit gut nahebringen können und somit ist zumindest von meiner Seite alles gesagt. Ich sehe eine Frage. Super, dann schauen wir mal auf die Frage. Ich würde mich gerne mit Ihnen zum Einsatz von KI im medizinischen Umfeld besprechen. Ah, okay. Das heißt, da hat eine Person direkt eine Frage gestellt, nicht zum textlichen Inhalt, sondern schon zu einem bestimmten Einsatzfall und ich werde mit Ihnen auf jeden Fall Kontakt aufnehmen. Ich habe hier Ihre E-Mail-Adresse, ich schicke Ihnen dann meine Daten und dann können wir uns gerne nochmal persönlich zusammen per Webmeeting treffen, damit wir Ihre Einsatzzenarien besprechen können. So, gibt es weitere Fragen? So, wie ich im Moment zumindest sehe, gibt es keine weiteren Fragen. Das Webinar ist somit beendet. Wir haben das Webinar natürlich auch aufgezeichnet und Sie werden dann alle nochmal im Nachgang, sobald die Verarbeitung hier durchgeführt worden ist, einen Link zum Webinar zugeschickt bekommen und können den gerne natürlich intern nochmal anschauen bzw. weiterverarbeiten bzw. von meiner Seite natürlich auch das Angebot, wenn Sie konkrete Fragen haben und sagen, ich bin von der Firma XY und ich habe hier ein bestimmtes Einsatzzenario, das mich interessiert oder ich habe hier den und den Problemfall, den ich lösen möchte, dann schreiben Sie mir gerne eine E-Mail bzw. komme ich gerne auf Sie in einigen Fällen oder in einigen Tagen nochmal auf Sie zurück, damit Sie mir sagen können, ob bestimmte Themen für Sie interessant sind, weil dann würde ich mit Ihnen ein persönliches Webmeeting vereinbaren und über Ihre individuellen Ansätze sprechen, um zu überlegen, gibt es hier Möglichkeit mit verschiedenen KI-Anbietern Ihnen weiterhelfen zu können. Ich bleibe jetzt einfach noch mal hier drei, vier Minuten stehen. Falls der ein oder andere Zuschauer hier noch drin ist und ihm jetzt irgendetwas einfällt, kann er hier nochmal reinschreiben. Wenn nach zwei, drei Minuten keine Fragen mehr reinkommen, dann werde ich das Webinar schließen. Ich danke Ihnen für Ihr Interesse, Ihre Teilnahme und wünsche Ihnen alles Gute.
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