Virtuelle Assistenten sind eine Form des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, die Kundenservicemitarbeitern in Echtzeit relevante Informationen für einen effektiveren Self-Service-Kundenservice bereitstellen. Zum Beispiel könnten Tools für virtuelle Assistenten häufige Antworten auf häufig gestellte Fragen anzeigen und in Echtzeit über mehrere Systeme hinweg Anleitungen bereitstellen, um Antworten und Erkenntnisse zu finden. Ihre Rolle als Copilot besteht darin, die Produktivität der menschlichen Agenten zu verbessern, die Customer Experience insgesamt zu optimieren und die Betriebskosten in einem einzigen Agenten-Arbeitsbereich zu senken.
Während vorgeschriebene Chatbots für die Bearbeitung häufig gestellter Fragen (FAQs) nützlich sein können, können komplexere virtuelle Contact-Center-Agenten Erkenntnisse aus Kundendaten gewinnen und menschliche Agenten über die Website oder App des Unternehmens auf mögliche Lösungen hinweisen. Heutzutage nutzen die meisten Call-Center eine Form von Technologie mit virtuellen Assistenten, um Kundenanfragen zu bearbeiten, Workflows zu vereinfachen und bestimmte Funktionen des Kundenservice zu automatisieren.
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Virtuelle Assistenten sind eine Weiterentwicklung computerbasierter Systeme für die automatische Anrufweiterleitung und intelligente virtuelle Assistenten, die einfache Aufgaben wie das Einstellen von Timern oder das Abrufen von Wetterinformationen ausführen können. Aber manchmal sind die Bedürfnisse der Kunden komplex und haben mehrere Komponenten. Chatbots und virtuelle Agenten können diese Probleme oft nicht allein lösen, sodass eine Technologie benötigt wird, die die Vorteile menschlicher Agenten mit der Wissensbasis KI-gestützter Tools verbindet.
Virtuelle Assistenten nutzen dialogorientierte KI-Technologie wie Natural Language Understanding (NLU) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Informationen und den Kontext von Kundenproblemen zu analysieren. Außerdem wird Spracherkennung eingesetzt, um Kundengespräche zu transkribieren und Zusammenfassungen von Kundeninteraktionen bereitzustellen.
KI kann beispielsweise Anruftranskriptionen analysieren und Schlüsselwörter und Phrasen identifizieren, um relevante Informationen zum Kundenkonto oder zu einem bestimmten Dokument, auf das sie sich beziehen, wie z. B. Abrechnungen oder Quittungen, abzurufen. Dies kann menschlichen Agenten dabei helfen, ihre Gespräche mit Kunden zu optimieren und Probleme mit effizienteren Reaktionszeiten zu lösen, und ihnen Metriken für zukünftige Interaktionen an die Hand geben.
Unabhängig davon sind KI-Agenten zu einem beliebten technologischen Tool geworden, obwohl sie sich von virtuellen Assistenten unterscheiden. Ein KI-Agent ist ein System oder Programm, das Aufgaben selbstständig oder im Auftrag von Benutzern ausführt. Es verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, um anhand der anfänglichen Eingabe Grundlinien zu erstellen und Abweichungen zu identifizieren.
Neben der Optimierung von Workflows und der Stärkung menschlicher Agenten ermöglichen virtuelle Assistenten auch eine sensiblere Kundenbetreuung und liefern umsetzbare Erkenntnisse, die auf einzelne Benutzer zugeschnitten sind. KI kann beispielsweise Feedback zur Kundenzufriedenheit geben, indem sie eine Stimmungsanalyse durchführt und vorschlägt, wann der menschliche Agent innehalten und entweder Empathie zeigen oder die Frustration des Kunden anerkennen sollte.
Einige Unternehmen verwenden Kundenzufriedenheitswerte (CSAT), um die Customer Experience zu quantifizieren. Automatisierung ist ein Faktor, der den CSAT-Wert eines Unternehmens verbessern kann. Wenn die Gespräche vom Thema abweichen oder die automatischen Vorschläge der KI falsch sind, können menschliche Agenten übernehmen.
Virtuelle Assistenten können dazu beitragen, die Burnout-Rate zu senken und die Mitarbeiterfahrung zu verbessern. Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, wie z. B. das Markieren eines Problems als „erledigt“, wenn festgestellt wird, dass ein Kunde den Chat verlassen hat, oder die Planung von Folgeaktionen auf der Grundlage des Kundengesprächs, kann den manuellen Workload erheblich reduzieren.
Virtuelle Assistenten haben die Zeit zur Problemlösung nachweislich um 26 % verkürzt. Sie können die Kundenzufriedenheit mit Antworten um etwa 150 % steigern.
Hier sind einige Beispiele für Branchen, in denen virtuelle Assistenten eingesetzt werden können.
Im Einstellungsprozesses kann der virtuelle Assistent die Personalabteilung bei Vertragsverhandlungen zu Gehaltsempfehlungen beraten. Während des Onboarding-Prozesses für Unternehmensmitarbeiter kann die Technologie der virtuellen Assistenten den HR-Mitarbeitern dabei helfen, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren, indem sie Antworten auf Fragen zu HR-Richtlinien automatisiert. Es kann auch die Unterschiede in den Richtlinien berücksichtigen, die auf die jeweilige Position und dem Standort des Mitarbeiters in der Welt basieren.
Fallstudie: Der East and North Hertfordshire NHS Trust setzt virtuelle Assistenten ein, um seine Personalabteilung bei der Bearbeitung von Mitarbeiteranfragen zu Managementschulungen, Richtlinien und Vorschriften, Zeitplänen und Gehältern zu unterstützen.
IT-Helpdesks können virtuelle Assistenten nutzen, um ihr Ticketing-System zu organisieren. Während Helpdesk-Spezialisten Kunden bei der Fehlerbehebung unterstützen, können virtuelle Assistenten häufige Softwareprobleme identifizieren und schrittweise Anweisungen zur Problemdiagnose geben. Es kann auch relevante Informationen aus Antragsunterlagen und Videoanleitungen abrufen.
Fallstudie: In einem Artikel von IBM-Forschern (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) wird beschrieben, wie virtuelle Assistenten schnelle Lösungen in Bezug auf Anwendungsdokumentation, Ticket-Management-Systeme und Videoaufzeichnungen zum Wissenstransfer bieten können. Diese Methode wurde bereits in 650 Projekten bei IBM eingesetzt.
Call-Center für den Kundenservice können virtuelle Assistenten einsetzen, um Kundenbeschwerden zu bearbeiten. Diese Funktion kann menschlichen Vertretern dabei helfen, die Kundenbeschwerde zu verstehen und relevante Kaufhistorie, Gewohnheiten, Vorlieben und frühere Interaktionen abzurufen, um personalisierte Preisangebote oder Rabatte vorzuschlagen, die bei der Kundenbindung helfen. Call-Center können generative KI auch einsetzen, um Kundenanrufe entgegenzunehmen und sie an den entsprechenden menschlichen Mitarbeiter oder die entsprechende Abteilung weiterzuleiten.
Fallstudie: Die brasilianische Bradesco Bank nutzt virtuelle Assistenten, um monatlich 283.000 Fragen zum Kundenservice zu 62 verschiedenen Produkten zu beantworten. Die Genauigkeitsrate der virtuellen Assistenten liegt bei 95 %, die Antwortzeit beträgt Sekunden und nur bei 5 % der Anfragen ist ein Anruf für weitere Unterstützung erforderlich.
Mit virtuellen Assistenten können Banken ihre Kundenberater entlasten, sodass diese sich nicht mehr die Details verschiedener Produkte, Dienstleistungen und Bankangebote merken müssen und sich stattdessen auf den Aufbau von Kundenbeziehungen konzentrieren können. Hypothekenanbieter können beispielsweise virtuelle Assistenten einsetzen, um Richtlinien vorzuschlagen und komplexe Fragen zu jeder einzelnen Richtlinie zu beantworten.
Fallstudie: Crédit Mutuel setzt virtuelle Assistenten ein, um die Hälfte der 350.000 E-Mails, die täglich bei den Kundenberatern der Bank eingehen, zu sortieren und zu beantworten. Dank der Technologie konnten die Berater bis zu 60 % schneller Antworten finden.
Verwaltungsangestellte im Gesundheitswesen können virtuelle Assistenten für Routineaufgaben wie die Dateneingabe, die telefonische Terminvereinbarung, die Überprüfung von Versicherungsinformationen, die Überprüfung der Richtlinien für Krankenhausbesuche, die von Patienten befolgt werden sollten, und die Rechnungsstellung für verschiedene Gesundheitsdienstleistungen einsetzen. Zudem können sie Versicherungsanbietern dabei helfen, Fragen von Patienten zu Krankenversicherungen, Versicherungsleistungen für bestimmte Dienste und Ressourcen für spezifische Erkrankungen zu beantworten. Für Patienten, die an klinischen Studien interessiert sind, können virtuelle Assistenten den klinischen Koordinatoren die Beantwortung von Fragen zur Eignung, zu den Anforderungen und zum Zeitplan der Studie ermöglichen.
Fallstudie: Humana setzt virtuelle Assistenten ein, die in der Terminologie des Gesundheitswesens geschult sind, um Gesundheitsdienstleistern bei der Beantwortung von Fragen zum Versicherungsschutz von Patienten in verschiedenen Datenpunkten zu helfen. Pro Werktag können 7.000 Sprachanrufe von 120 Anbietern entgegengenommen werden.
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