KI und neuronale Netze im Kundenservice gewinnen schon seit einiger Zeit an Bedeutung. Aufgrund der Covid-19-Pandemie hat die Nutzung von KI und neuronalen Netzen im Kundenservice einen deutlichen Aufschwung erlebt. In diesem Blogbeitrag werden einige der damit verbundenen Vorteile und Herausforderungen beleuchtet.

KI wird für Unternehmen von Vorteil sein, die mit ihren Kunden interagieren

Die Fähigkeit der KI, anhand von Verbraucherdaten die Zukunft vorherzusagen, eignet sich ideal für Omnichannel-Dienste. Hier sind Konsistenz und ein nahtloses Kundenerlebnis entscheidend.

Nehmen wir einen E-Commerce-Shop als Beispiel, der Omnichannel-Dienste anbietet. Wenn dieses Unternehmen KI einsetzt, kann es vorhersagen, was der Kunde kaufen möchte. So ist es in der Lage, die Anzeigen oder Produktvorschläge, die an die verschiedenen Geräte oder Kanäle gesendet werden, individuell anzupassen.

Damit KI funktionieren kann, müssen ihr die richtigen Informationen zur Verfügung gestellt werden. Neuronale Netze gehören heute zu den am häufigsten verwendeten Algorithmen im Deep Learning. Zudem finden sie zunehmend große Beachtung. Der Einsatz neuronaler Netze hängt von den Problemen ab, die Unternehmen zu lösen versuchen.

Ein neuronales Netzwerk ist ein rechnergestütztes System

Es besteht aus einer großen Anzahl eng miteinander verbundener Elemente oder Knoten. Zudem versucht es, die Architektur des biologischen Nervensystems nachzubilden. Es ahmt auch die Informationsverarbeitungsprozesse natürlicher neuronaler Netze nach.

Im Gegensatz zu anderen Algorithmen können neuronale Netze aufgrund ihres Deep Learning nicht explizit für die jeweilige Aufgabe programmiert werden. Sie müssen das Material genauso erst erlernen wie ein sich entwickelndes Gehirn. Der Hauptvorteil neuronaler Netze liegt in ihrer Fähigkeit, jede andere ML-Methode zu übertreffen.

Es gibt jedoch noch einige Hindernisse. Beispielsweise ist eine hohe Leistungsfähigkeit bei der Krebsdiagnose entscheidend. Je höher die Leistungsfähigkeit, desto mehr Patienten können diagnostiziert werden.

Es gibt jedoch einige ML-Probleme, bei denen ein klassischer Ansatz zu besseren Ergebnissen führt. Bei neuronalen Netzen stellt sich das gleiche Problem. Ein neuronales Netz ist eine beeindruckende Errungenschaft der modernen Computertechnologie. Dennoch weist es einige Nachteile auf.

Vorteile von KI und neuronalen Netzen im Kundenservice

Die Fähigkeit zur Vorhersage eröffnet neue Möglichkeiten für den Einsatz neuronaler Netze im Finanzwesen. Wenn ein Netzwerk eine große Datenmenge erhält, ist es in der Lage, Vorhersagen zu treffen. Da es ständig dazulernt, werden seine Prognosen mit jeder abgeschlossenen Finanzanalyse genauer.

Versicherung

Versicherungsunternehmen nutzen verschiedene Technologien, um versicherte Objekte zu überwachen und Schäden so früh wie möglich zu erkennen. Die Kunden werden mithilfe einer neuronalen Netzwerkanwendung in Kategorien eingeteilt. Auf dieser Grundlage kann dann für jeden Kunden ein individuelles Preisangebot erstellt werden.

Eine der am häufigsten genutzten Anwendungen neuronaler Netze in der Versicherungsbranche ist zudem die Betrugserkennung. KI ist möglicherweise in der Lage, zwischen betrügerischen Machenschaften und Kunden mit „leichten Fingern“ zu unterscheiden.

In der Versicherungsbranche herrscht ein starker Wettbewerb. Neuronale Netze helfen Unternehmen dabei, die Gründe zu ermitteln, warum ein Kunde ihre Dienstleistung abgelehnt hat. Dadurch unterstützt KI Unternehmen dabei, das beste Programm zur Stärkung der Kundenbindung zu entwickeln.

Telekommunikation

Die Gemeinsamkeiten zwischen neuronalen Netzen in der Telekommunikationsbranche und denen in der Versicherungsbranche unterscheiden sich nicht wesentlich. So kann beispielsweise KI-Technologie dabei helfen, das Kundenverhalten zu verfolgen. Dies trägt dazu bei, herauszufinden, warum Kunden das Unternehmen verlassen haben und nun die Dienste eines Mitbewerbers in Anspruch nehmen.

Betriebsmanagement

Mitarbeiter in Fabriken können nun Unternehmens-Apps nutzen, um ihren Arbeitsalltag zu erleichtern und ihre Arbeit produktiver zu gestalten. Zudem werden Maschinen zunehmend mit KI ausgestattet. Heutzutage leisten neuronale Netze in Walzwerken und anderen Fertigungsstraßen wertvolle Unterstützung.

Neuronale Netze verbessern die Leistung der Anlagen und verlängern deren Lebensdauer. Außerdem setzen Hersteller Kameras mit Algorithmen auf Basis neuronaler Netze ein, um den Fertigungsprozess zu überwachen. Dies trägt unter anderem auch zur Optimierung und zur Erkennung fehlerhafter Produkte bei.

Einzelhandel

Neuronale Netze sind in der Lage, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen. Ihr Einsatz im Einzelhandel kann äußerst vorteilhaft sein. Zudem kann KI eine Vielzahl von Fakten und Zahlen verarbeiten. Prognosen auf Basis neuronaler Netze sind weitaus genauer als solche, die durch herkömmliche Statistik oder menschliche Experten erstellt werden.

Kundensupport rund um die Uhr

Nichts ist für einen Verbraucher ärgerlicher, als eine wichtige Frage zu haben und keine Antwort zu erhalten. Vor allem, wenn es um eine bestimmte Dienstleistung geht. Aufgrund der begrenzten Öffnungszeiten muss der Kunde tagelang warten, ohne dass Hilfe in Sicht ist.

Chatbots und automatisierte Kundensupport-Lösungen ändern dies. Auch ohne Personal kann eine Datenbank Antworten auf verschiedene Fragen enthalten. Das vermittelt den Eindruck, dass Ihr Unternehmen stets bereit ist, anderen zu helfen. Bei ungewöhnlicheren oder komplexeren Problemen mag dies zwar nicht immer der Fall sein, aber es ist eine gute Allround-Lösung für häufige Probleme, auf die Anrufer stoßen können.

Geringere Personalkosten

Die Einarbeitung von Callcenter-Mitarbeitern ist kostspielig. Die Einstellung neuer Mitarbeiter in Krisenzeiten kann erhebliche Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis haben. Jeder neue Mitarbeiter benötigt Zeit, um sich einzugewöhnen. Das bedeutet, dass die Arbeitslast auf andere Teammitglieder verlagert wird, während sich der Neue einarbeitet. Diese zusätzliche Belastung beeinträchtigt die Leistung und mindert die Anrufqualität.

Doch wie zu erwarten, kann ein KI-Chatbot diese Lücken schließen. Er ermöglicht es Ihnen, wesentliche Dienstleistungen aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Ihre Kosten zu senken. Außerdem entlastet er Ihre Mitarbeiter, sodass diese Zeit und Energie haben, sich auf komplexere, anspruchsvollere Situationen zu konzentrieren.

Verkürzung der Wartezeiten

Wenn ein Kunde Unterstützung benötigt, kann KI hier Abhilfe schaffen. Anrufer geben ihren Namen, ihre Adresse, ihre Kontaktdaten, Referenznummern und weitere Informationen an. KI kann diese Daten erfassen und mithilfe prädiktiver Ansätze den Anrufer zur passenden Lösung führen.

Ein Mitarbeiter bearbeitet diese wichtigen Angaben, was den Vorgang verlängern kann. Ein KI-Chatbot hingegen nutzt diese Informationen und fasst die Anliegen des Anrufers zu einer passenden Lösung zusammen. Dies führt zu kürzeren Wartezeiten.

Die Technologie verändert sich

Für ein modernes Unternehmen besteht die Gefahr, technologische Fortschritte und Wettbewerbsvorteile zu verpassen. Daher wird KI in Zukunft im Kundenservice eine Rolle spielen. Als sich weiterentwickelnde Technologie kann sie auf Kundenanfragen zielgerichtet reagieren. In ihrer derzeitigen Form gilt sie als reaktiv.

Frühe Anwender stellen fest, dass ihre Chatbots in der Lage sind, auch komplexere Anfragen zu beantworten. In manchen Fällen können sie sogar anhand der Anruferdaten die Art der gestellten Fragen vorhersagen. Es handelt sich zwar noch um eine Technologie in der Entwicklung, doch sie wird wahrscheinlich immer allgegenwärtiger werden.

Messaging-Apps sind weit verbreitet

Sie müssen sich nicht auf Sprach-KI beschränken. Chatbots für den Kundensupport spielen eine wichtige Rolle bei der Beantwortung von Fragen. Dies liegt an der zunehmenden Verbreitung von Social-Media-Apps und Textnachrichten.

Das bedeutet, dass Menschen eher per Textnachricht oder Chat um Hilfe bitten als per Telefonanruf. KI-Chatbots können angesichts dieser Entwicklung ein völlig neues Serviceniveau bieten und so die Gesamtproduktivität des Unternehmens steigern.

Nachteile von KI und neuronalen Netzen im Kundenservice

Black Box

Der größte Nachteil eines neuronalen Netzes ist, dass es eine „Black Box“ ist. Neuronale Netze sind in der Lage, jede beliebige Funktion zu approximieren und deren Struktur zu untersuchen. Sie geben jedoch keinerlei Einblicke in diese Struktur preis. Daher sind für die Ermittlung der Fehlerursache für den Menschen interpretierbare Elemente erforderlich. Dies ist von Bedeutung, da Interpretierbarkeit in einigen Branchen unerlässlich ist.

Dies ist der Hauptgrund, warum die meisten Banken keine neuronalen Netze zur Prognose der Kreditwürdigkeit einer Person einsetzen. Sie tun dies, weil sie andernfalls erklären müssten, warum der Kredit nicht gewährt wurde. Außerdem könnte sich die betroffene Person ungerecht behandelt fühlen, wenn dies nicht geschehen würde.

Zeitaufwand für den Aufbau eines Netzwerks

Bibliotheken wie Keras vereinfachen die Entwicklung neuronaler Netze. Manchmal benötigen Entwickler jedoch mehr Kontrolle über die Feinheiten des Algorithmus. In solchen Fällen greifen sie möglicherweise auf TensorFlow zurück. Dieses bietet zwar mehr Möglichkeiten, ist jedoch auch komplizierter und zeitaufwendiger in der Entwicklung. Auch mit Standard-CPUs ist das Trainieren eines neuronalen Netzes zeitaufwendig.

Datenvolumen

Herkömmliche ML-Methoden benötigen nicht so viele Daten wie neuronale Netze. Neuronale Netze können unter bestimmten Umständen bereits mit einer minimalen Menge an Eingabedaten arbeiten. In den meisten Fällen ist dies jedoch nicht der Fall. In diesem Szenario könnten viele einfache Algorithmen die bessere Wahl sein.

Diese Algorithmen, wie beispielsweise Naive Bayes, funktionieren gut mit geringen Datenmengen. Außerdem sind neuronale Netze auf Trainingsdaten angewiesen. Dies führt zu Problemen mit Überanpassung und Generalisierung.

Unzureichende Eskalation

Wir haben die wichtigsten Vorteile kontextbezogener KI beleuchtet. Viele Unternehmen sind von diesem Verbesserungsniveau noch weit entfernt. Trotz der erzielten Durchbrüche ist der Anwendungsbereich der KI nach wie vor begrenzt. Bei der Auswahl grundlegender KI-Hilfsangebote, insbesondere von Chatbots, können Kunden mit spezifischen Schwierigkeiten auf Herausforderungen stoßen.

Interaktion zwischen Maschinen

Es gibt einen Grund, warum so viele Menschen automatisierte Anrufe verabscheuen. Zwar können sie bei grundlegenden Problemen helfen, doch sind sie möglicherweise nicht in der Lage, die Beschwerde eines Anrufers in vollem Umfang zu bearbeiten. Da Anrufer aus den unterschiedlichsten Gründen Hilfe benötigen, ist es nicht ungewöhnlich, dass sie frustriert oder verärgert reagieren.

Menschliche Mitarbeiter wirken beruhigender als maschinelle und KI-gesteuerte Antworten. Dies kann die Situation noch verschärfen.

Wartung und Kosten

KI-Chatbots und KI-gestützter Kundenservice sind komplex. Für eine ordnungsgemäße Verwaltung ist der Einsatz von geschultem Personal erforderlich. Die Installation, Erstellung und „Schulung“ von Bots erfordern einen sorgfältigen Umgang mit Daten. Hierfür sind Mitarbeiter oder Partner mit speziellen Fachkenntnissen benötigt.

Der Rückgriff auf das Fachwissen von Spezialisten sowie die Wartung von Chatbots und KI-Diensten sind kostspielig. Bei der Nutzung von Drittanbieterdiensten für diesen Zweck können diese Kosten mitunter sprunghaft ansteigen.

Fazit

Ein Bereich, in dem KI derzeit zum Einsatz kommt und Auswirkungen hat, ist der Kundensupport. Sie wird auf verschiedene Weise eingesetzt, um die Kosten für den Kundenservice in Branchen wie Fast Food, Bankwesen, Versicherungen und Einzelhandel zu senken.

Große Unternehmen sind der Ansicht, dass KI-gestützte Chatbots und sprachgesteuerte Systeme einfache Anfragen bearbeiten können. Dies würde erhebliche Investitionen erfordern.

Dies bedeutet, dass Unternehmen in der Lage sein werden, das gleiche Serviceniveau zu geringeren Kosten anzubieten. Es bedeutet jedoch nicht, dass alle Unternehmen ihre Ausgaben für die Kundenbetreuung senken könnten.

Die bedeutendste Auswirkung von KI im Kundenservice ist ein Rückgang der Gesamtausgaben für den Kundenservice in allen Unternehmen. Außerdem führt dies zu einem Wettlauf um Qualitätsverbesserungen, bei dem andere Unternehmen bei gleichbleibenden Ausgaben versuchen, die Konkurrenz zu übertreffen.