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The Way Forward

24.05.2017
Branche der Zukunft

Der KI-Hype – Blick hinter die Kulissen

Künstliche Intelligenz (KI) markiert einen Paradigmenwechsel für die Gesellschaft, denn die kognitive Wirtschaft wird unsere Gesellschaft ebenso verändern wie die Einführung des Internets im letzten Vierteljahrhundert Verbraucher und Unternehmen verändert hat. Trotz der Tatsache, dass es KI schon seit über 30 Jahren gibt, ist der jüngste Hype so groß, dass dieser Vergleich oft gezogen wird. 

Branchenstimmen wie PV Kannan, CEO von [24]7 Inc – ein weltweit führender Anbieter von Customer-Experience-Lösungen – prognostizieren, dass 80 Prozent der Kontaktcenter-Aktivitäten in den nächsten Jahren automatisiert werden. Oracle erklärt, dass 80 Prozent der Unternehmen KI als Kundenlösung bereits implementiert haben – und die jüngste Studie von Accenture offenbarte, dass 75 Prozent der Versicherungschefs glauben, dass KI die gesamte Versicherungswirtschaft in den nächsten drei Jahren erheblich verändern oder vollständig transformieren wird. Was also steckt hinter dem Hype?

Die Breite möglicher Anwendungen von KI im Kundenservice ist schlichtweg faszinierend. Sie kann einen äußerst relevanten und personalisierten Service für Kunden wie auch hervorragende Größenvorteile und damit die Schaffung von Kapazität für Unternehmen ermöglichen. Es ist denkbar, dass ein intelligenter Chatbot rund um die Uhr zur Verfügung stehen könnte, der personalisierten Service bietet, das heißt, die Gefühle des Kunden in Hinblick auf die jeweilige Situation beurteilt und mit geeigneten Lösungen reagiert. Hier sollte man sich fragen: Will man eine sofortige Problemdiagnose? Oder möchte man darauf warten? Braucht man eine Möglichkeit, um bei Bedarf online und in Echtzeit zu kommunizieren? Oder begnügt man sich gerne damit, eine E-Mail zu senden und hoffentlich innerhalb einer Woche eine Antwort zu bekommen? Wie würde man einen Service beurteilen, der mit den Worten beginnt: „Herr Comerford, mir ist bewusst, dass es ein Problem bei dem für Sie erbrachten Service gab ... Ich habe das korrigiert. Gibt es noch etwas, das ich für Sie tun kann ...“? Dank KI ist diese Art Service nun in Sicht.

Aus diesem Grund wird KI zu Recht immer wieder als „bahnbrechend“ zitiert. KI kann den Umfang der Kundeninteraktion grundsätzlich verändern, indem Kundenwünsche in Millisekunden erkannt werden und entsprechend darauf reagiert wird. Auf diese Weise können Kunden zu personalisierten Ergebnissen geleitet werden. Damit lässt sich eine Verbindung mit der Marke herstellen, die mit herkömmlichen Technologien einfach nicht möglich ist. Dies ist nur ein Beispiel dafür, dass die Möglichkeiten von KI meines Erachtens weit über die von E-Mail-Lösungen hinausgehen.

Ein Kundenservice-Anbieter namens FaceMe geht mittlerweile noch weiter. Mit Hilfe von KI stellt er einen persönlichen Assistenten zur Verfügung, der Gesichtsausdrücke und Tonalität von Sprache deuten und so auf den emotionalen Zustand von Kunden eingehen kann. Dies kann mit der Interaktionshistorie des jeweiligen Kunden kombiniert werden, um ihm eine relevante und zweckdienliche Erfahrung zu bieten, die auf ihn zugeschnitten ist. Der Anbieter arbeitet mit einem Unternehmen zusammen, das Unterstützungsleistungen für behinderte Menschen bietet – eine Zielgruppe, bei der mehr denn je emotionaler Zustand, Unmittelbarkeit und Personalisierung von höchster Bedeutung sind. Die Technologie spielt eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung von Echtzeit-Lösungen, die auf einem menschlichen Gesicht und einer menschlichen Stimme basieren, und die wie ein persönlicher Freund anmuten sollen, den man schon länger kennt und mit dem man im Laufe der Zeit immer vertrauter wird. Das Unternehmen geht davon aus, dass die Nachfrage in den nächsten drei Jahren um den Faktor 10 steigen wird, und so ist diese Lösung darauf ausgelegt, ein höheres Volumen zu bewältigen, während sie einen qualitativ hochwertigen Service für einen der am stärksten verletzlichen Sektoren der Gesellschaft bietet. Dies ist eine wirklich faszinierende gemeinschaftliche Entwicklung, ein Zusammenschluss von Technologie- und Service-Zentrierung, der anderen Branchen die Kunst des Möglichen aufzeigen kann.

Es mag jedoch viele Unternehmen oder Kundengruppen geben, die noch nicht bereit sind, KI-Lösungen zur Verfügung zu stellen bzw. zu akzeptieren. Wie treffgenau und qualifiziert müssen Gesundheitsdiagnosen oder automatisierte Gerichtsprozesse per Chatbot sein, damit wir sie akzeptieren? Oder eine Finanzberatung für große komplexe Anlageentscheidungen? Das bedeutet, mit steigendem Grad unseres Akzeptanzniveaus und zunehmender Bereitschaft der Branche und Gesellschaft, der KI zu vertrauen, können Teilbereiche der KI intern auf organisatorische Prozesse angewandt werden, wenn der Fokus auf Kapazitätseinsparungen liegen soll. Das Unternehmen, in dem ich arbeite, ist ein Beispiel.

Ich habe vor kurzem die Möglichkeit der Einführung eines Machine-Learning-Konstrukts in meiner Abteilung geprüft. Machine Learning (ML) ist eine besondere Anwendungsform von KI, bei der Erfolg dadurch definiert ist, dass der Computer kontinuierlich von allein dazu lernt, um immer bessere Ergebnisse zu erzielen. Echte KI bedeutet im wahrsten Sinne des Wortes, dass menschliche Entscheidungsprozesse nachgeahmt oder Aufgaben immer mehr so ausgeführt werden, als würden sie von einem Menschen ausgeführt.
Auch wenn ML nicht so intelligent ist, wie es das Ziel der puren KI ist, wird ML gegenwärtig als eine der „besten“ derzeit verfügbaren Anwendungen von KI für Geschäftsverbesserungen gefeiert – während sich die „echte“ KI im Laufe der Zeit weiterentwickelt.
Das in diesem Beispiel erwähnte ML-System hatte zum Ziel, eingehende E-Mails und physische Papierpost zu verarbeiten, um einzelne Wörter und den Kontext, in dem sie verwendet werden, zu erkennen, um die wahrscheinlichste Absicht der eingegangenen Anfragen zu bestimmen. Das Verwaltungssystem könnte aktualisiert und eine Bestätigungsmail an den Kunden zurückgesandt werden.

Einer der Vorteile eines solchen Systems gegenüber herkömmlichen Legacy-Lösungen ist, dass es ein größeres Maß an unterschiedlichen schriftlichen Ausdrucksweisen bewältigen kann. Wie viele Möglichkeiten gibt es, die Bitte um eine Änderung der Adresse zu formulieren? Viele. Wie sehr hassen Sie es, von Unternehmen genötigt zu werden, vorgegebene E-Mail-Felder mit Dropdown-Menüs auszufüllen? Sehr. Machine Learning (ML) ermöglicht dem System, Kombinationen von Wörtern zu verstehen und Wahrscheinlichkeitsregeln anzuwenden, um daraus fundierte Schlussfolgerungen abzuleiten, um was es in einer Anfrage geht. Klingt intelligent. Das ist es auch.

Das Superintelligente daran ist allerdings, dass die Erkennungsrate des Systems mit steigender Verarbeitung solcher Anfragen zunimmt und dass es lernt zu verstehen, wofür bestimmte Wörter bzw. Kontexte verwendet werden. Kurz gesagt, das System wird intelligenter. Dadurch wird ein System, das bereits mit hoher Komplexität zurechtkommt und Schlussfolgerungen auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten ableiten kann, zu einem lernenden System, das zunehmend genauere Ergebnisse liefert. 

Die erwarteten Vorteile für das Unternehmen durch die Nutzung eines solchen Systems sind:

  • Niedrige Kosten für Systempflege und Entwicklung – der laufende Programmierungs-Support für die Kodierung neuer Ausdrücke entfällt, das System lernt von alleine dazu. Je mehr es genutzt wird, desto mehr Einsparungen werden erzielt.
  • Kapazitätseinsparungen – diese sollten mit steigenden Erkennungsraten zunehmen.
  • Umgang mit höherer Komplexität – in Freitext verfasste Anfragen können nahezu unendlich viele verschiedene Formulierungen enthalten. Durch die Machine-Learning-Technologie können die Entwicklungskosten gesenkt werden, die zur Erzielung eines höheren Nutzens aufgewandt werden müssen – ohne exponentiell steigende Ausgaben. Über Jahre betrachtet können diese Vorteile enorm sein.
  • Kundenerfahrung – die Bearbeitungszeit für Kundenanfragen wird immer kürzer und erfordert kaum oder gar keine manuellen Eingriffe oder Weitergaben, die (ob vom Kunden wahrgenommen oder nicht) die Bearbeitungszeit oder das Fehlerrisiko negativ beeinträchtigen.

Hört sich gut an oder nicht? Aber – nicht so schnell. Wenn man als Führungskraft an der Basis wesentliche Vorteile schnell verwirklichen will, muss man hinter die Kulisse der fulminanten Prophezeiungen und des enormen Hypes schauen, um zu verstehen, was die Implementierung solcher Lösungen bedeutet.

Hier sind einige der zu berücksichtigenden Faktoren:

Chart 01 

Chart 02

Was nun das Unternehmen angeht, in dem ich tätig bin, gab es bewährte, gemanagte und unterstützte Lösungen, die uns mit geringerem Aufwand einsatzbereit und zu niedrigeren Implementierungskosten zur Verfügung standen. Für mich als Führungskraft, die die kaufmännische Entscheidung trifft, gab es einen überzeugenderen Weg, um Nutzen zu realisieren – auch wenn ich diese bahnbrechende neue Lösung wirklich sehr gerne ausprobiert hätte.

Verstehen Sie mich nicht falsch. KI wird die Welt verändern. Von „Alleingängern“ wie Joshua Browder, ein britischer Teenager, der einen Robo-Anwalt entwickelte, der mehr als 215.000 Menschen geholfen hat, Bußgelder für Verkehrsdelikte und Falschparken abzuwenden, bis zum Berufsstand der Anwälte, in dem zehn große US-amerikanische Firmen im letzten Jahr Roboter „beschäftigten“, um standardmäßige, hochvolumige Analysearbeiten zu erledigen – heutzutage ist die Fülle der faszinierenden Fortschritte in diesem Bereich enorm. Im Kundenservice – dem „neuen Schlachtfeld der Kundenerfahrung“, wie Forbes es nennt – bestehen für KI zahllose Anwendungen, an deren Oberfläche wir nur kratzen.

Dennoch ist KI nicht die einzige Antwort und – wie am Beispiel meines Unternehmens deutlich wird – nicht die beste Lösung für jedes Szenario. Allerdings es ist eine Frage des „Wann“ und „Wie“ und nicht des „Ob“. Lassen Sie die Gelegenheit nicht verstreichen. Jetzt ist wirklich ein guter Zeitpunkt, um die Voraussetzungen für eine KI-Lösung zu schaffen. Doch schauen Sie dabei auch hinter die Kulissen, da der Bot nicht in jedem Fall die beste Option ist.
 

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