Kaum ein Tag vergeht, ohne dass in Newslettern, Blogposts und Online-Artikeln über die Bedeutung von Algorithmen für die Ökonomie von morgen spekuliert wird. So langsam nimmt der Hype um die Intelligente Automatisierung unangenehme Formen an.
Sie fragen sich jetzt: Wie kann ausgerechnet mir als Vorsitzenden des Arbeitskreises AI im Digitalverband Bitkom der Hype um die Algorithmen zu viel werden?
Ganz einfach. Es sind nicht die inspirierenden Beiträge über den Digitalen Wandel in unserer Ökonomie und den relevanten Branchen. Es ist auch nicht der – oft beschwerliche – Weg durch die Deutsche und Europäische Bürokratie, wenn es darum geht unseren Staatenbund zu einem Vorreiter in AI zu entwickeln. Ärgerlich finde ich die vielen Software-Anbieter aus den Niederungen der traditionellen Büro-Software-Wirtschaft, die bis vor wenigen Jahren nichts mit Maschinellem Lernen (ML) und Algorithmen zu schaffen hatten – und heute KI zur Automatisierung des Kundenservice anbieten. Leider häufig Wegelagerer mit jeder Menge Halbwissen, die durch die Chefetagen deutscher Unternehmen wandern und Versprechen brechen.
Jede Menge Halbwissen
Falsche Erwartungen fehlender Fokus: Serviceorientierte Unternehmen geraten auf Um- und Irrwege. Anstatt sich auf marktfähige Produkte und Services zu fokussieren, schnelle Pilotphasen umzusetzen und auf konkrete Business Cases auszurichten, fehlt der Mut zur Digitalisierung unserer Arbeitsplätze. Wie will sich die deutsche Ökonomie zur führenden KI-Nation entwickeln, wenn Unternehmen und Behörden mit überholten Anwendungen, Produkten und Services arbeiten?
Vorneweg Anwendungen, die auf Robotic Process Automation basieren, von KI keine Spur. Was hat Robotic Process Automation (RPA) mit KI zu tun? Richtig: Nichts. RPA ist eine Brückentechnologie zur Übertragung von Vorgangsdaten. Aber lediglich 20 % der im Kundenservice relevanten Digitalen Post ist strukturiert. Im Contact Center ist Kommunikation meistens unstrukturiert. Sie steckt in E-Mails und Attachments, Belegen und Anträgen. Sie wird abgetippt oder kopiert. Das hemmt jede Effizienz am Service-Arbeitsplatz.
Welche KI Trends relevant sind
Verstehen Sie mich nicht falsch: Ich bin seit jeher überzeugt von KI-unterstützen Prozessen und Arbeitsplätzen, die das Image von Call Centern dramatisch verbessern wird. Motto: die Routine automatisieren, damit Freiraum für Service-Erfahrungen (neudeutsch: CX oder Customer Experience) bleibt. Und meine Einschätzung werden durch repräsentative Umfrageergebnisse des Bitkom untermauert. Die große Mehrheit der Deutschen Unternehmen sieht das primäre relevante Einsatzfeld für KI tatsächlich im Kundenservice und Back Office. 87 % der befragten Manager in Deutschland planen hier den Einsatz von Intelligente Automatisierung mit dem Ziel, Digitale Prozesse zu automatisieren. Zauberwort: Dunkelverarbeitung.
Aus meiner Sicht daher ein kurzer Überblick über relevante Einsatzfelder aus der KI, die in Kundenservice und Contact Center den Unterschied machen werden.
1. Automatisierte Vorgangserfassung mit KI
Erfassen und Verwenden von Kontextinformationen: Einer US-Studie zufolge verbringen Wissensarbeiter bis zu 38 % ihrer Zeit bei der Case-Bearbeitung mit der Suche nach im Kontext relevanten Daten und Informationen. Die Ursache: häufige Medienbrüche durch den Wechsel zwischen unterschiedlichen Applikationen. KI Lösungen wie ThinkOwl sind in der Lage, die textbasierten Anliegen der Kunden (u.a. eingehende E-Mails) inhaltlich zu erschließen, relevante Fachdaten zu extrahieren und hieraus automatische Bearbeitungsworkflows anzustoßen. Ergebnis: Kein Kopieren und Abtippen mehr - automatisiertes Case-Management dank KI.
2. KI basierte Self-Service-Assistenten
Insbesondere bei der Antragsbearbeitung im Kundenservice sind Anfragen häufig unvollständig: es fehlen Daten, Belege und Anhänge. Rückfragen sind aufwendig, binden häufig mehrere Ressourcen. Lösungen wie der Antragsassistent von fileee conversations können nicht nur die Vollständigkeit von Service-Vorgängen bereits zum Zeitpunkt des Eingangs prüfen und umgehend beim antragstellenden Kunden nachhaken, sondern sogar einen automatisch vorbereiteten Self Service Link generieren. Das ist für beide Seiten von Vorteil: der Kunde erhält einen intelligenten Leitfaden, kann Belege abfotografieren und einreichen oder Anträge gleich signieren. Das Unternehmen sammelt dadurch automatisch die relevanten Daten und schafft Transparenz über die Abwicklung.
3. Trendmonitoring mit KI
Häufen sich Probleme? Gibt es auffällig viele Beschwerden zu einem Produkt oder Service? Meist ist es zu spät, bis Service-Mitarbeiter diese Service-Trends ausmachen und an die Leitung reporten. KI kann mittels Predictive Analytics Stimmungen im Kundenservice sofort erkennen. Bei ThinkOwl kommt dabei Machine Learning zum Einsatz: Ähnlichkeiten in den Anfrageinhalten werden erkannt und laufend verfolgt – bis es zu thematischen Ausreißern kommt. Diese lassen darauf schließen, dass akute Service-Probleme oder gar geschäftsrelevante Trends entstanden sind. Diese werden mit KI-Unterstützung umgehend erkannt und thematisch konkretisiert.
3. Automated Responses & Conversational AI
Auch wenn der Einsatz von Chatbots ein in der Kundenservice-Branche gerade gehyptes Thema ist: es wird noch einige Jahre brauchen, bis Maschinen eine für den Kundendialog ausreichende Qualität entwickelt haben. Ob Sprache oder Schrift – selten erreichen sie eine gute Service-Erfahrung. Entscheidend für den Einsatz von Conversational AI ist die Themendomäne: Mensch Maschine Kommunikation funktioniert dort (einigermaßen) gut, wo die Themen im Service-Kontext übersichtlich sind. Dennoch werden Chatbots relevant werden. Bis dahin helfen die automatischen Responses – auch hier ein Feld, wo die Kollegen von ThinkOwl Großes leisten. Zwischen 10 und 25 % der Kundenfragen beantwortet ThinkOwl – je nach Kunde und Branche – mittlerweile eigenständig.
Ein guter Weg für den KI Einsatz
Daher: seien Sie vorsichtig, wenn Ihnen ein KI Wegelagerer die vollständige Automatisierung Ihrer Serviceprozesse verspricht. Erfolgreiche Unternehmen adaptieren die Chancen der KI, indem sie sich auf die Digitalisierung und Automatisierung der Arbeitsplätze im Kundenservice fokussieren. Klar: ThinkOwl setzt hier eine neue Messlatte. Als Service auch für kleine Teams nutzbar, technisiert ThinkOwl Abläufe, um Service effizienter und schneller zu machen. Ein schönes Beispiel, wie KI im Kundenservice wirklich Dinge in die richtige Richtung bewegen kann.
