Wie die KI-gesteuerte Automatisierung des Kundenservice funktioniert: Ein tiefer Einblick

Der Arbeitsablauf beginnt mit dem Abrufen von E-Mails über eine E-Mail Application Programming Interface (API).
Die API ermöglicht einen sicheren programmatischen Zugriff auf E-Mail-Konten, so dass das System neue Nachrichten abrufen kann, sobald sie eintreffen.
Sie bietet verschiedene Methoden zum Filtern und Sortieren von E-Mails, um sicherzustellen, dass nur relevante Nachrichten verarbeitet werden.
Dieser erste Schritt deckt sich mit den Strategien, die wir in unserem letzten Beitrag besprochen haben, „KI-gesteuerte E-Mail-Automatisierung: Die Zukunft der Unternehmenseffizienz“erörtert haben, in dem wir untersucht haben, wie die Automatisierung von E-Mail-Workflows die betriebliche Effizienz drastisch steigern kann.

Sobald eine E-Mail abgerufen wurde, wird ein Large Language Model (LLM) eingesetzt, um die Nachricht zu kategorisieren.
LLMs sind fortschrittliche KI-Modelle, die auf großen Mengen von Textdaten trainiert wurden und in der Lage sind, den Kontext und die Nuancen der natürlichen Sprache zu verstehen.
Im Rahmen des KI-gesteuerten Kundendienstes sucht das LLM nicht nur nach Schlüsselwörtern, sondern erfasst den gesamten Kontext, den Ton und die Absicht der Nachricht.
Er kann mit verschiedenen Schreibstilen, Umgangssprache und sogar Rechtschreib- und Grammatikfehlern umgehen.
Der LLM kann eine E-Mail zum Beispiel in eine von mehreren Kategorien einordnen:

1. Versicherungsanspruch: Erkennt Sprache, die sich auf Unfälle, Schäden oder Entschädigungsanträge bezieht.
2. Anfrage nach Informationen: Kennzeichnet Anfragen zu Policen, Details zum Versicherungsschutz oder allgemeine Fragen.
3. Gebührenstreitigkeiten: Erkennt Sprache, die auf Unstimmigkeiten mit Gebühren, Abrechnungsproblemen oder Erstattungsanträgen hinweist.
4. Allgemeiner Kundenservice: Deckt ein breites Spektrum an allgemeinen Anfragen, Beschwerden oder Bitten um Unterstützung ab.

Diese Kategorisierung ist entscheidend für die Festlegung der geeigneten nächsten Schritte und die Priorisierung der Antworten, ein wesentliches Merkmal einer effektiven Automatisierung des Kundenservice.
Der Einsatz von ausgefeilten Modellen wie LLMs gewährleistet eine hohe Genauigkeit und Effizienz bei der Bearbeitung verschiedener Kundenanfragen.
Ein tieferes Verständnis dafür, wie verschiedene KI-Modelle zur Workflow-Optimierung beitragen, findest du in unserem Artikel über „Die Macht von Mixture of Experts (MoE) in der Workflow-Automatisierung“in dem wir uns mit fortschrittlichen KI-Architekturen zur Verbesserung von Automatisierungsprozessen beschäftigen.

Der nächste Schritt besteht darin, einen Allzweck-LLM einzusetzen, um eingehende E-Mails automatisch nach wichtigen Kundeninformationen zu durchsuchen.
Obwohl der LLM nicht speziell für diese Aufgabe trainiert wurde, nutzt er sein umfassendes Sprachverständnis, um wichtige Details wie den vollständigen Namen, die Telefonnummer, die E-Mail-Adresse und die Versicherungsnummer des Kunden zu erkennen und zu extrahieren.
Diese Fähigkeit ist von zentraler Bedeutung für einen KI-gesteuerten Kundenservice, bei dem die schnelle und genaue Extraktion von Informationen entscheidend für eine effiziente Unterstützung ist.
Sobald diese Informationen identifiziert sind, werden sie automatisch in die entsprechenden Felder im Kundenverwaltungssystem übertragen, damit jede E-Mail korrekt mit den entsprechenden Kundendatensätzen verknüpft wird.
Diese nahtlose Integration verkürzt die Antwortzeiten und verringert das Potenzial für menschliche Fehler, was zu einem optimierten und effektiven Kundenservice beiträgt.

Nachdem die E-Mail kategorisiert und die Kundeninformationen extrahiert wurden, erstellt das System mithilfe seiner API ein Ticket im Customer Relationship Management (CRM)-System.
Plattformen wie HubSpot bieten robuste APIs, die eine nahtlose Integration und Automatisierung in den Kundenservice-Workflow ermöglichen.
Der Prozess der Ticketerstellung umfasst folgende Schritte:

1. Zuweisung der richtigen Kategorie: Sicherstellen, dass das Problem an die richtige Abteilung oder das richtige Teammitglied weitergeleitet wird.
2. Anhängen relevanter Kundeninformationen: Gib alle notwendigen Details für einen schnellen und persönlichen Service an.
3. Prioritätsstufen festlegen: Priorisierung von Tickets je nach Dringlichkeit und Art der Anfrage.

Außerdem fasst das LLM den Inhalt der E-Mail zusammen und erstellt eine prägnante Betreffzeile für das Ticket.
Diese Zusammenfassung gibt einen schnellen Überblick über das Problem des Kunden und ermöglicht es den Kundendienstmitarbeitern, das Problem sofort zu verstehen, ohne die gesamte E-Mail lesen zu müssen.
Die Erstellung effektiver Zusammenfassungen und Betreffzeilen ist ein Beispiel dafür, wie die Automatisierung des Kundendienstes die Effizienz und Genauigkeit bei der Bearbeitung von Kundenanfragen verbessert.
Unsere KI-Automatisierungslösung für Ticketing-Systeme rationalisiert diesen Prozess und ermöglicht eine nahtlose Automatisierung des Kundendienstes.

In Szenarien, in denen wichtige Kundendaten in der E-Mail fehlen, ist der Workflow so ausgestattet, dass diese Lücken effizient geschlossen werden können.
Wenn bei der ersten Überprüfung nicht alle erforderlichen Informationen gefunden werden, leitet das System automatisch einen zusätzlichen Schritt ein, um die fehlenden Daten zu beschaffen, ohne den Lösungsprozess zu verzögern.
Der Arbeitsablauf setzt eine weitere Instanz des allgemeinen LLM ein, um eine personalisierte Folge-E-Mail zu verfassen, in der die erforderlichen Informationen angefordert werden.
Dieser LLM nutzt sein Wissen über den Kontext und den Inhalt der ursprünglichen Nachricht, um eine kontextgerechte und höfliche Anfrage zu verfassen.
Dieser proaktive Ansatz gewährleistet die Kontinuität der Kundeninteraktion und die Aufrechterhaltung eines hohen Servicestandards.
Diese Methode deckt sich mit den Strategien, die wir in unserem Blogbeitrag erörtert haben, „Verbesserung der KI-Genauigkeit und -Zuverlässigkeit mit Corrective RAG“erörtert, in dem wir Techniken zur Verbesserung der Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen durch iteratives Feedback und Datenkorrekturmechanismen untersuchen.

Bei der Beantwortung von Kunden-E-Mails, insbesondere von solchen, die detaillierte und genaue Informationen über die Unternehmensrichtlinien erfordern, nutzt das System ein fortschrittliches LLM, das mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) Fähigkeiten ausgestattet ist.
Dieser Ansatz kombiniert die natürliche Sprachverarbeitung des LLM mit der Fähigkeit, relevante Informationen aus umfangreichen Datenbanken mit Unternehmensrichtlinien, Leitlinien und anderen Referenzmaterialien abzurufen. Prozessübersicht:

1. Verstehen der Anfrage: Der LLM analysiert die E-Mail des Kunden, um die benötigten Informationen und den Kontext zu verstehen.
2. Relevante Informationen abrufen: Mithilfe von RAG greift das LLM auf relevante Daten aus internen Wissensdatenbanken zu und extrahiert sie.
3. Eine umfassende Antwort erstellen: Der LLM integriert die abgerufenen Informationen in eine gut formulierte, kontextgerechte Antwort, die die Bedürfnisse des Kunden effektiv erfüllt.

Der Entwurf der Antwort wird dann von einem Kundenbetreuer überprüft, der die notwendigen Anpassungen vornehmen kann, bevor er sie an den Kunden schickt.
Diese Zusammenarbeit zwischen KI und menschlicher Aufsicht sorgt für hochwertige, genaue und personalisierte Kundenservice-Interaktionen.
Weitere Einblicke, wie RAG die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Antworten verbessert, findest du in unserer detaillierten Untersuchung in „Verbesserung der KI-Genauigkeit und -Zuverlässigkeit mit Corrective RAG“..

Die Einführung von KI-gestützter Kundenservice-Automatisierung bietet zahlreiche Vorteile:

Diese Vorteile unterstreichen die transformative Wirkung der Integration fortschrittlicher KI-Technologien in den Kundenservice, wie in unserem Artikel über „KI-gesteuerte E-Mail-Automatisierung: Die Zukunft der Unternehmenseffizienz“..

Die KI-gestützte Automatisierung des Kundenservice bringt zwar erhebliche Verbesserungen mit sich, aber es ist wichtig, sich der möglichen Herausforderungen bewusst zu sein:

1. Datenschutz: Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen beim Umgang mit sensiblen Kundendaten.
2. Genauigkeit: Regelmäßige Überwachung und Feinabstimmung der KI-Modelle, um die Leistung zu erhalten und zu verbessern.
3. Komplexe Anfragen bearbeiten: Entwicklung von Systemen, die in der Lage sind, komplexe oder atypische Kundenanfragen effektiv zu bearbeiten.
4. Menschliche Aufsicht: Ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlichem Eingreifen, um Empathie und Verständnis für die Kundeninteraktionen zu gewährleisten.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine kontinuierliche Bewertung und Anpassung von KI-Systemen unter Einbeziehung von Feedback-Mechanismen, wie sie in „The Power of Mixture of Experts (MoE) in Workflow Automation“ und „Verbesserung der KI-Genauigkeit und -Zuverlässigkeit durch korrigierende RAG“.

Die KI-gestützte Automatisierung des Kundenservice stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Bereitstellung eines effizienten, präzisen und personalisierten Kundensupports dar.
Durch den Einsatz von Technologien wie E-Mail-APIs, Large Language Models und Retrieval-Augmented Generation können Unternehmen ihre Reaktionsfähigkeit und Kundenzufriedenheit deutlich verbessern.
Um zu sehen, wie unsere Produkte deinem Unternehmen dabei helfen können, diese Vorteile zu erreichen, sieh dir unseren Anwendungsfall zur Automatisierung des Kundenservice an.
Mit der Weiterentwicklung der KI und der Integration innovativer Ansätze wie Mixture of Experts und Corrective RAG werden die Prozesse im Kundenservice weiter verfeinert und optimiert.
Für Unternehmen, die sich in der dynamischen Marktlandschaft von heute einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, ist es wichtig, auf dem Laufenden zu bleiben und sich an diese Entwicklungen anzupassen.
Wenn du dich eingehender mit diesen Themen beschäftigen möchtest, lies unsere früheren Artikel:

• „KI-gesteuerte E-Mail-Automatisierung: Die Zukunft der Unternehmenseffizienz“
• „Die Macht der Expertenmischung (Mixture of Experts, MoE) in der Workflow-Automatisierung“
• „Verbesserung der KI-Genauigkeit und -Zuverlässigkeit mit Corrective RAG“