(Teil-)Automatisierung des Online-Kundenservice
Entwicklung eines intelligenten Digitalagenten zur (teil-)automatisierten Beantwortung von Kundenanfragen
Entwicklung eines intelligenten Digitalagenten zur (teil-)automatisierten Beantwortung von Kundenanfragen
Prof. Dr. Mathias Klier
Patrick Bedué
Eleonore Graef
Roland Graef
Johannes Redl
Jan-Felix Zolitschka
Prof. Dr. Mathias Klier
+49 (0) 7 31 50-3 23 12
mathias.klier(at)uni-ulm.de
Durch stark ansteigende Nutzerzahlen in Onlineforen ist es eine große Herausforderung, alle Kundenanfragen zügig, personalisiert und mit gleichbleibend hoher Qualität zu beantworten. Unternehmen müssen deshalb nach neuen Ideen und Lösungen suchen, welche die Beantwortung von Kundenanfragen in ihrem Forum mittels neuer Methoden und Technologien unterstützen.
Mit dem Projekt der Entwicklung eines intelligenten Digitalagenten, der Versicherer dabei unterstützt ihren Onlineservice effizient und kundengerecht zu gestalten, entwickelte die Universität Ulm in Kooperation mit einem großen deutschen Versicherungsunternehmen ein neues, innovatives Instrument, das Mitarbeiter des Onlineservice bei der Beantwortung von Kundenanfragen unterstützt. Ziel des Projekts war es zu untersuchen, inwiefern es auf Basis neuester Forschung gelingen kann, den Kundenservice so zum Wohle des Unternehmens sowie seiner Kundinnen und Kunden zu revolutionieren, dass die nächste Stufe der digitalen Transformation erreicht werden kann.
Der intelligente Digitalagent gestaltet sich nach dem Ansatz des Case-Based Reasoning (zu Deutsch „fallbasierte Argumentation“). Dies ist eine Methodik der künstlichen Intelligenz, die auf Basis von ähnlichen, bereits beantworteten Fällen neue Fälle erfolgreich löst. Diese Methodik ermöglicht es dem digitalen Agenten, das Wissen aus bereits beantworten Fragen im Forum sowie aus einer zusätzlichen versicherungsspezifischen Wissensbasis zu verwenden, um automatisiert Antworten auf neue Kundenanfragen vorzuschlagen. Um trotz automatisierter Antwortvorschläge weiterhin eine mindestens gleichbleibende Qualität zu gewährleisten, prüfen die MitarbeiterInnen vorgeschlagene Antwortmöglichkeiten auf Richtigkeit, bevor diese dem Kunden über das Forum zur Verfügung gestellt werden. Korrekt gelöste Kundenanfragen werden anschließend in die Wissensbasis des digitalen Agenten übernommen. Dadurch wächst die Wissensbasis mit jeder zusätzlich gelösten Frage im Forum und der Digitalagent verbessert sich selbstlernend. Durch die Kombination von Case-Based Reasoning mit einer spezifisch für Online-Foren entwickelten Methodik wurde ein Ansatz konzipiert, der lernfähig sowie flexibel ist und darüber hinaus eine hochgradige Effizienzsteigerung im Arbeitsablauf ermöglicht.
Die Ergebnisse des Projekts zeigten: Die Güte der neu entwickelten Methodik übertrifft bereits mit den ersten beiden Antwortvorschlägen alle bisherigen Ansätze um mindestens 25 Prozentpunkte. Dadurch wird den MitarbeiterInnen ermöglicht, sich in ihrer Arbeitszeit verstärkt mit besonders anspruchsvollen Kundenanfragen zu befassen und diese mit Unterstützung der künstlichen Intelligenz effizient zu beantworten. Außerdem stellt der Digitalagent eine schnellere und in sich konsistente Beantwortung von Kundenanfragen sicher, wodurch die von den Kundinnen und Kunden wahrgenommene Servicezeit und Servicequalität weiter verbessert wird.
Kooperationspartner: Deutsches Versicherungsunternehmen
Projektzeitraum: Juli 2017 - Januar 2018
Dieses Pilotprojekt hat gezeigt, wie durch eine enge Zusammenarbeit von WissenschaftlerInnen und Fach- und Führungskräften aus der Praxis in kürzester Zeit gleichzeitig ein revolutionärer Prototyp für die Praxis erarbeitet und die wissenschaftliche Basis für vielversprechende Forschungsaktivitäten gelegt werden können. Während die WissenschaftlerInnen des Instituts für Business Analytics Sichtbarkeit und Ansehen durch die Veröffentlichung entsprechender wissenschaftlicher Beiträge erlangen konnten, dient der in diesem Rahmen entwickelte textbasierte Digitalagent als Grundlage für die konzernweite Einführung einer entsprechenden Lösung mit sehr hoher Güte.