Unionthink, ein unabhängiger Softwareanbieter (Independent Software Vendor, ISV) aus Japan, hat sich auf die Entwicklung und den Verkauf eigener Lösungen für vornehmlich kleine und mittlere japanische Unternehmen spezialisiert. In letzter Zeit häuften sich die Produktanfragen an das Kundencenter des Unternehmens, weshalb eine effizientere Beantwortung dringend erforderlich war.

Bis dahin kategorisierte das Team die eingehenden Anfragen manuell, um die vom Unternehmen veröffentlichten häufig gestellten Fragen (FAQs) zu analysieren und zu verbessern. Um jedoch mit der wachsenden Nachfrage Schritt halten zu können, wollte Unionthink seine Prozesse rationalisieren. Das Unternehmen erhoffte sich nicht nur eine Verringerung des Zeitaufwands für die Klassifizierung, sondern auch eine Verbesserung der Kundenzufriedenheit und eine einfachere Analyse von Trends bei den Anfragen.

Durch die Nutzung der IBM^® Watson Natural Language Processing Library for Embed kann das Kundencenter nun Anfragen effektiver bearbeiten. In einem ersten Schritt erstellten IBM und Unionthink mit IBM^® watsonx.ai ein benutzerdefiniertes Sprachmodell, das auf manuell kategorisierten Anfragen trainiert wurde.

Anschließend führte der Kunde einen Genauigkeitsvergleich der verschiedenen von IBM Produkten angebotenen Modelle durch und wählte das effektivste aus. Eine weitere Optimierung erfolgte durch eine technische Überprüfung, bei der die Trainingsdaten geändert und angepasst wurden.

Außerdem wurde ein Proof-of-Concept (PoC) durchgeführt, bei dem UnionThink Aufgaben wie die Extraktion von Schlagwörtern aus Anfragen untersuchte. Diese Co-Creation mit IBM bestätigte das Potenzial der KI-Technologie für die Lösung der aktuellen Herausforderungen des Unternehmens.