Künstliche Intelligenz ist ein Thema, das die Menschheit schon seit Jahrhunderten beschäftigt. So ist zum Beispiel von Leonardo da Vinci die Skizze eines Roboters bekannt, der seine Arme bewegen und seine Kopf drehen konnte. Allerdings musste man dann bis zur Neuzeit warten, bis die Thematik wieder eine Herausforderung für Wissenschaftler und Ingenieure wurde. So entwickelte vor fünfzig Jahren der deutsch-amerikanische Informatiker Joseph Weizenbaum das Computer Programm ELIZA, mit dem er die Verarbeitung natürlicher Sprache durch einen Computer demonstrieren wollte. Dieses Programm gilt aus heutiger Sicht als Prototyp für moderne Chat-Bots.

Künstliche Intelligenz im Kundenservice

Künstliche Intelligenz ist ein Thema, das die Menschheit schon seit Jahrhunderten beschäftigt. So ist zum Beispiel von Leonardo da Vinci die Skizze eines Roboters bekannt, der seine Arme bewegen und seine Kopf drehen konnte. Allerdings musste man dann bis zur Neuzeit warten, bis die Thematik wieder eine Herausforderung für Wissenschaftler und Ingenieure wurde.

So entwickelte vor fünfzig Jahren der deutsch-amerikanische Informatiker Joseph Weizenbaum das Computer Programm ELIZA, mit dem er die Verarbeitung natürlicher Sprache durch einen Computer demonstrieren wollte. Dieses Programm gilt aus heutiger Sicht als Prototyp für moderne Chat-Bots.

Wahrscheinlich ist es daher J. Weizenbaum zu verdanken dass man, wenn man Künstliche Intelligenz in Zusammenhang mit dem Thema „Kundenservice“ bringt, zunächst an Chat-Bots und automatische E-Mail-Beantwortungen denkt.

Vielschichtige K.I.

Aber Künstliche Intelligenz kann viel mehr sein. Gemeint ist damit nicht die Tatsache, dass diese schon längst in unseren Alltag eingezogen ist – hier lassen Alexa, Siri und Cortana genauso grüßen wie Kühlschränke die selber bestellen und autonom fahrende Autos – sondern Software, die den Kundenservice eines Unternehmens auf ein völlig neues Level setzt.

Prozesse Beschleunigen dank Künstlicher InteLLigenz

Künstliche Intelligenz im Kundenservice

Einsparpotenziale durch Künstliche Intelligenz

Zurzeit konzentriert sich der (erfolgreiche!) Einsatz der Künstlichen Intelligenz im Kundenservice im Wesentlichen auf  E-Mails, Chats, WhatsApp- und Facebookanfragen, also auf die schriftliche Kundenkorrespondenz. Hier werden bereits bis zu 30  Prozent der Abarbeitungskosten im ersten Jahr eingespart.

  • 25 % der Anfragen wurden automatisch beantwortet
  • 12 % Rückgang des E-Mail-Aufkommens durch schnelle Antworten
  • 90 % Verbesserung der Bearbeitungszeit
  • 140 % Effizienzsteigerung der Online-Umsätze durch Online-Chats

Darüber hinaus bestätigen die Ergebnisse von Kundenumfragen, dass nach Einführung der Künstlichen Intelligenz ein Qualitätsniveau beim E-Mail Service von 100 Prozent erreicht werden kann. Wenn man nun noch berücksichtigt, dass die oben aufgeführten Touch-Points in Zukunft noch stärker genutzt werden und seit Jahren ein stetiger Rückgang aller Calls zu verzeichnen ist, geht kein Weg mehr an Künstlicher Intelligenz vorbei, wenn es um die schriftliche Kundenkorrespondenz geht.

Weitere Entwicklungspotenziale

Obwohl die Künstliche Intelligenz längst aus den Kinderschuhen entwachsen ist, gibt es dennoch fast unglaublich erscheinende weitere Entwicklungspotenziale.

Nicht umsonst investieren viele globale Internetunternehmen massiv in diese und haben durch die enormen Fortschritte in der Anwendung die vierte Entwicklungsphase kognitiver Systeme bereits eingeläutet. Wer hier als Unternehmen zu spät kommt, den straft sicherlich nicht das Leben, aber riskiert, die künftige Wettbewerbsfähigkeit aufs Spiel zu setzen. Dieses gilt allerdings auch bereits für die jetzige Phase.

Fazit zur Künstlichen Intelligenz

Der Mehrgewinn durch Ausnutzen der Früh-Phase überwiegt das eventuelle Risiko, früh einzusteigen. Und ein solches Risiko ist denkbar gering oder sogar gar nicht vorhanden, weil sich die Projekte der Künstlichen Intelligenz innerhalb kürzester Zeit selbst tragen.

Hier steht zunächst einmal die Klassifizierung von Inhalten im Vordergrund. Dieses alleine führt schon zu einer erheblichen Entlastung von Routinearbeiten. So können mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz heute bereits 95 % der Korrespondenz automatisch und präzise dem richtigen Geschäftsvorfall zugeordnet werden. Die Wertigkeit dieses Rationalisierungseffekts lässt sich schon daran erkennen, dass manuelle Verteilung von Vorgängen oder Queues der Vergangenheit angehören. Dieser Rationalisierungseffekt wird dann in den nächsten Schritten noch verstärkt. So geht es im zweiten Schritt um die Extrahierung von Fachdaten, die u. a. das Ziel hat, Kunden automatisch zu identifizieren oder wichtige Vorgangsinformationen korrekt zuzuordnen.

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K.I. – Potenzial und Vorgehen

Die Zukunft heißt Künstliche Intelligenz 
„Noch kürzlich wurde die Künstliche Intelligenz (K.I.) als ein wenig
praxisrelevantes Spezialgebiet von Computerwissenschaftlern abgetan. Seit jedoch die globalen Internetunternehmen massiv in K.I. investieren, enorme Fortschritte in der Anwendung erzielten und die vierte Entwicklungsphase kognitiver Systeme einläuteten, hat sich diese Sicht gewandelt.“

Dr. Mathias Weber – Bereichsleiter Bitkom


Früh in die K.I. einsteigen

Der Mehrgewinn durch Ausnutzen der Frühphase überwiegt
das höhere Risiko früh einzusteigen.


Return on Invest ist garantiert

zu erwartenden Ersparnisse um ein vielfaches Höher als die
Projektkosten

Unsere Empfehlung für KI im Kundenservice

MÖGLICHKEIT, DASS SICH KI IN DER SACKGASSE VERLÄUFT
„Noch kürzlich wurde die Künstliche Intelligenz (KI) als ein wenig
praxisrelevantes Spezialgebiet von Computerwissenschaftlern abgetan.
Seit jedoch die globalenInternetunternehmen massiv in KI investieren, enorme Fortschritte in
der Anwendung erzielten und die vierte Entwicklungsphase kognitiver
Systeme einläuteten, hat sich diese Sicht gewandelt.“
Dr. Mathias Weber – Bereichsleiter Bitkom


FRÜHPHASE ABWARTEN UM EVENTUELL RISIKO ZU MINIMIEREN

Fließt viel Wasser den Rhein runter bis das funktioniert.
Das ist das Wasser was uns wettbewerbsfähig hält.
Der Mehrgewinn durch Ausnutzen der Frühphase überwiegt
das höhere Risiko früh einzusteigen.


RETURN ON INVEST GARANTIERT

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Projektkosten

Optimale Nutzung der künstlichen Intelligenz für Ihr Unternehmen

 

Hier steht zunächst einmal die Klassifizierung von Inhalten im Vordergrund. Dieses alleine führt schon zu einer erheblichen Entlastung von Routinearbeiten. So können mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz heute bereits 95 % der Korrespondenz automatisch und präzise dem richtigen Geschäftsvorfall zugeordnet werden. Die Wertigkeit dieses Rationalisierungseffekts lässt sich schon daran erkennen, dass manuelle Verteilung von Vorgängen oder Queues der Vergangenheit angehören. Dieser Rationalisierungseffekt wird dann in den nächsten Schritten noch verstärkt. So geht es im zweiten Schritt um die Extrahierung von Fachdaten, die u. a. das Ziel hat, Kunden automatisch zu identifizieren oder wichtige Vorgangsinformationen korrekt zuzuordnen.

Im dritten Schritt können dann Vorgänge mit Informationen einer Wissensdatenbank angereichert werden. In dieser werden Bestandsinformationen im Kommunikations-Kontext gesucht und mit vorhandenem und gelerntem Wissen angereichert. Dieses heißt mit anderen Worten, dass es sich um eine selbstlernende Datenbank handelt die während ihres Einsatzes aus ihren Fehlern lernt. Hier schließt sich auch der Kreis zum letzten Schritt. Bei diesem geht es um die automatische Generierung der Antwort an den Kunden. In einigen wenigen unklaren Fällen wird ein Experte hinzugezogen, der die letztendliche Freigabe gibt, bevor die Antwort an den Kunden geht. Die Anzahl der „unklaren Fälle“ nimmt aber durch die selbstlernende Datenbank sukzessive ab.

Hier steht zunächst einmal die Klassifizierung von Inhalten im Vordergrund. Dieses alleine führt schon zu einer erheblichen Entlastung von Routinearbeiten. So können mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz heute bereits 95 % der Korrespondenz automatisch und präzise dem richtigen Geschäftsvorfall zugeordnet werden. Die Wertigkeit dieses Rationalisierungseffekts lässt sich schon daran erkennen, dass manuelle Verteilung von Vorgängen oder Queues der Vergangenheit angehören. Dieser Rationalisierungseffekt wird dann in den nächsten Schritten noch verstärkt. So geht es im zweiten Schritt um die Extrahierung von Fachdaten, die u. a. das Ziel hat, Kunden automatisch zu identifizieren oder wichtige Vorgangsinformationen korrekt zuzuordnen.

 

Im dritten Schritt können dann Vorgänge mit Informationen einer Wissensdatenbank angereichert werden. In dieser werden Bestandsinformationen im Kommunikations-Kontext gesucht und mit vorhandenem und gelerntem Wissen angereichert. Dieses heißt mit anderen Worten, dass es sich um eine selbstlernende Datenbank handelt die während ihres Einsatzes aus ihren Fehlern lernt. Hier schließt sich auch der Kreis zum letzten Schritt. Bei diesem geht es um die automatische Generierung der Antwort an den Kunden. In einigen wenigen unklaren Fällen wird ein Experte hinzugezogen, der die letztendliche Freigabe gibt, bevor die Antwort an den Kunden geht. Die Anzahl der „unklaren Fälle“ nimmt aber durch die selbstlernende Datenbank sukzessive ab.

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