Besseres Kundenerlebnis durch Automatisierung und generative AI

Generative Artificial Intelligence erweitert die Möglichkeiten von AI und viele Unternehmen prüfen derzeit, wie sich diese neue Funktionalität für die Prozessautomatisierung nutzen lässt.

Sehen Sie sich in dieser Demo an, wie Sie generative AI in Prozessautomatisierungen integrieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern, die Bearbeitung zu automatisieren und Mitarbeiter bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zuvor noch zwei Anmerkungen, was Sie über die beiden Technologien wissen sollten, um die es in diesem Beitrag geht:

Generative AI: wird mit „großen Sprachmodellen“ (Large Language Models, LLMs) trainiert, um „neue“ Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos zu generieren.

Intelligente Automatisierung: kombiniert Robotic Process Automation (RPA), Artificial Intelligence (AI), Business-Process-Management (BPM), maschinelles Lernen (ML) und andere Technologien, um Geschäftsprozesse zu automatisieren.

Wie lässt sich generative AI zur Bearbeitung von Kundenbeschwerden einsetzen?

Nehmen wir als Beispiel einen Beschwerdeprozess im Versicherungswesen.

In diesem hypothetischen Szenario gibt es Beschwerden von Mitarbeitern und Kunden wegen:

• großer Datenmengen,
• fehleranfälliger manueller Aufgaben und
• langsamer Reaktionszeiten.

Sehen wir uns einmal an, was passiert, wenn die generative AI mit der intelligenten Automatisierung kombiniert wird.

1. Beispiel: Kundenservice mit generativer AI

Eine Versicherungsnehmerin ist unzufrieden mit der Erhöhung ihrer Versicherungsprämie und beschwert sich per E-Mail bei der Versicherung.

Diese E-Mail wird von SS&C | Blue Prism Chorus, unserer Lösung für das Business-Process-Management, erfasst. Chorus fungiert in diesem Prozess als Orchestrator, während ein IA Digital Worker mit generativer AI eine Antwort verfasst.

Im ersten Schritt hilft generative AI beim Erstellen einer persönlichen Antwort. Beachten Sie, dass keine generische E-Mail-Vorlage verwendet wird und auch kein Kundenbetreuer manuell eine Antwort eingeben muss. Stattdessen nutzt die generative AI ihre NLP-Funktionen (Natural Language Processing) für die natürliche Sprachverarbeitung, um den Kontext der Beschwerde in der Original-E-Mail zu verstehen.

Anhand dieses Wissens kann der AI-gestützte Digital Worker nicht nur viel schneller eine Antwort verfassen als ein Mitarbeiter, sondern auch gleich auf Probleme hinweisen. In diesem Beispiel hat die Kundin ihre Versicherungsnummer nicht angegeben. Also bittet der Digital Worker um weitere Details. Die Versicherungsnummer wird benötigt, damit der Versicherer den Grund für die Prämienerhöhung nachvollziehen kann.

An dieser Stelle markiert die generative AI die Beschwerde als abgeschlossen, weil die vorhandenen Informationen zur Bearbeitung nicht ausreichen. Allerdings hat die AI die uns bekannten Informationen extrahiert und den Beschwerdetyp kategorisiert, der nun für Berichtszwecke verwendet werden kann.

Sehen Sie sich unten das Demo-Video an, wie Sie generative AI im Kundenservice einsetzen können  

2. Beispiel: Kundenservice mit generativer AI

In diesem zweiten Beispiel ist eine Kundin mit dem erhaltenen Kundenservice unzufrieden und beschwert sich per E-Mail.

Ein Digital Worker erkennt, dass es in der E-Mail um schlechten Kundenservice geht, und identifiziert den zuständigen Kundenbetreuer. Darauf verfasst die generative AI eine E-Mail mit den relevanten Daten. In dieser Antwort (die die AI selbstständig schreibt) wird der Kundin versichert, dass ihre Beschwerde geprüft und bearbeitet wird.

In der Original-E-Mail steht die Versicherungsnummer, der Versicherungsfall als Referenz und der Name der Kundin. All diese Daten werden mit generativer AI extrahiert und an das Prozessmanagementsystem weiterleitet. Die generative AI identifiziert die Art der Beschwerde (schlechter Kundenservice), empfiehlt eine interne Untersuchung der Angelegenheit und macht Vorschläge für das weitere Vorgehen.

In diesem Beispiel entscheidet der Versicherer, der Kundin entgegenzukommen. Chorus veranlasst darauf den Digital Worker zu einer Auszahlung.

Der Digital Worker ruft die entsprechenden Kunden- und Zahlungsdetails aus dem Kundendatensatz ab, um die Zahlung auszuführen. Um den Vorgang abzuschließen, wird die Kundin mit einer E-Mail-Standardantwort über die Wiedergutmachung informiert.

Wie gestalten wir diesen Beschwerdeprozess?

Mit Chorus! Das Low-Code-Design-Framework von Chorus koordiniert die Interaktionen zwischen der generativen AI, Mitarbeitern und Digital Workern.

Der generative AI-Dienst braucht bestimmte Eingabeaufforderungen zur Steuerung, um auf eine Anfrage ein Ergebnis zu liefern. Diese Eingabeaufforderungen werden in derselben Low-Code-Umgebung konfiguriert. Geschäftsanwender können dann einfach selbst Änderungen vornehmen, wenn sich ein Prozess oder die geschäftlichen Anforderungen ändern.

Durch die Kombination von generativer AI mit IA-Technologien wie RPA und BPM profitieren Sie von Low-Code-Entwicklungen, um Ihre End-to-End-Prozesse effizienter zu automatisieren.

Erfahren Sie mehr über den umfassenden Einsatz von generativer AI und intelligenter Automatisierung in Kundenservice-Prozessen.

Welche Herausforderungen gibt es beim Einsatz generativer KI im Kundenservice?

Bevor Sie mit voller Kraft loslegen, sollten Sie zuerst wissen, wie Sie sich am besten auf generative AI vorbereiten. Es gibt einige Herausforderungen bei dieser Technologie, die Sie angehen müssen:

• AI-Compliance zur Gewährleistung, dass Ihre AI-gestützten Systeme geltende Gesetze und Vorschriften erfüllen
• AI-Governance zur Umsetzung von Best Practices und Genauigkeit bei der Überprüfung, beim Training und beim Management Ihrer generativen AI-Modelle
• Auswahl geeigneter AI-Lösungen für Ihre Geschäftsziele, z. B. generative AI für IA von AWS und SS&C Blue Prism
• Schulungen und Informationen für Ihre Kundenbetreuer im Umgang mit der Technologie
• Einrichtung von HiTL-Qualitätsprüfungen (Human-in-the-Loop), damit Ihre Prozesse effektiv ausgeführt werden

Welche Vorteile bietet der Einsatz generativer AI im Kundenservice?

In der Praxis bietet generative AI zahlreiche Vorteile für den Kundenservice, besonders beim gemeinsamen Einsatz mit der intelligenten Automatisierung.

• Entlastung Ihres Contact-Centers
• Bessere Kundeninteraktionen durch fein abgestimmte, optimierte Kommunikation
• Schnellere Reaktionszeiten auf Kundenanfragen
• Höhere Kundenzufriedenheit durch bessere Serviceleistungen
• Höhere Mitarbeiterzufriedenheit im Kundenservice durch interessantere Aufgabengebiete
• Bessere Berichte und Insights, weil die generative KI Kundendaten schnell analysiert und wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung des Kundenservice liefert

Generative KI eröffnet vollkommen neue Möglichkeiten beim Umgang mit Kundenbeschwerden – von der Sichtung nach dem Eingang bis hin zur Bearbeitung, Beantwortung und Follow-up-Prozessen. Unternehmen können damit die Erfahrungen von Kunden nachverfolgen, die Qualität von Produkt- und Leistungsangeboten kontinuierlich sicherstellen und Mitarbeiter für anspruchsvollere Aufgaben einsetzen.

Personalisieren Sie das Kundenerlebnis und verbessern Sie die Effizienz Ihrer Kundenservice-Prozesse. Informieren Sie sich, wie Sie Ihre Ideen mit generativer AI-Automatisierung verwirklichen können. Kontaktieren Sie uns, um mehr zu erfahren.