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Virtual Agent
Was ist ein virtueller Agent?
Was ist Virtual-Agent-Technologie?
Die Virtual-Agent-Technologie (VAT) ist die Kombination aus Verarbeitung natürlicher Sprache, intelligenter Suche und Robotic Process Automation (RPA) in einer einzigen dialogorientierten Benutzeroberfläche (in der Regel einem Chatbot), um den Dialog mit Endbenutzern zu automatisieren, Informationen bereitzustellen und Aktionen direkt auszuführen, um Benutzeranfragen zu erfüllen.
Führende Lösungen für virtuelle Agenten stellen einen Evolutionssprung im Nutzen von Chatbots dar. Jüngste Fortschritte im Bereich der dialogorientierten KI, die zusammen mit Speech-to-Text, optischer Zeichenerkennung (OCR) und Stimmungsanalyse eingesetzt wird, ermöglichen es virtuellen Agenten, offene Benutzereingaben zu interpretieren und das spezifische Ziel oder die „Absicht“ des Benutzers genau zu identifizieren. Wenn virtuelle Agenten in relevante Backend-Systeme wie eine CRM-Plattform oder eine Abrechnungsinfrastruktur integriert werden, können sie häufig Aktionen automatisieren, um dieses Ziel ohne weiteres menschliches Eingreifen zu erreichen.
Einige der Techniken des maschinellen Lernens und der Automatisierung, auf denen virtuelle Agenten basieren, gibt es zwar schon seit Jahren, aber erst die Zusammenführung dieser Komponenten zu einem einzigen autarken System macht die Vielseitigkeit und Produktivität von VAT möglich.
Erfahren Sie, wozu die generativen KI-Assistenten von IBM in der Lage sind, wie Sie sie mit anderen vergleichen und wie sie loslegen können.
Virtueller Agent vs. Chatbot vs. virtueller Assistent
Es gibt einige Überschneidungen zwischen den Verwendungszwecken und Merkmalen von virtuellen Agenten, Chatbots und virtuellen Assistenten, und das Fehlen formalisierter Definitionen für diese und ähnliche Begriffe führt dazu, dass sie manchmal synonym verwendet werden.
Trotz dieser Mehrdeutigkeit besteht ein allgemeiner Konsens über die technologischen Unterschiede, die diese verwandten Tools voneinander trennen.
Chatbot ist ein Sammelbegriff für ein Programm, das eine menschliche Gespräche in Echtzeit mit dem Benutzer simuliert. Chatbots, die über gesprochene statt über schriftliche Prompts gesteuert werden, werden als interaktive Sprachausgabe (IVR)-Systeme bezeichnet. In der Regel verwaltet ein Chatbot Kundeninteraktionen mit einem Decision Tree-Flow. Dies erfordert nicht unbedingt künstliche Intelligenz – viele Chatbots basieren auf einer vorprogrammierten Liste von Eingaben, die erkannt werden können und jeweils eine entsprechende vorgefertigte Antwort auslösen. Rudimentäre Chatbots, die nicht in der Lage sind, Eingaben zu analysieren, die nicht genau dem entsprechen, wofür sie programmiert wurden, zwingen den Benutzer, aus einer Reihe einfacher, vorab geschriebener Optionen auszuwählen, anstatt Eingaben in eigenen Worten zu verfassen (oder zu sprechen).
Während die meisten Virtual-Agent-Technologien einen Chatbot beinhalten, der Anfragen entgegennimmt und beantwortet, bieten nicht alle Chatbots echte VAT-Funktionalität. Viele Chatbots und IVR-Systeme dienen nur dazu, grundlegende Informationen bereitzustellen oder zu sammeln, wie z. B. die Öffnungszeiten eines Geschäfts weiterzugeben oder zu bestimmen, wohin ein Kunde in einem Call-Center weitergeleitet werden soll.
Der Begriff „virtueller Assistent“ bezieht sich in erster Linie nicht auf eine Software, sondern auf einen Menschen, der aus der Ferne – also virtuell – Unterstützung leistet. Etwas verwirrend ist, dass der Begriff „virtueller Assistent“ (oder „virtuelle Assistenzsoftware“) gelegentlich auch als Oberbegriff für alle virtuellen Produkte verwendet wird, die Support bieten, einschließlich Diensten wie Apples Siri oder Amazons Alexa (die auch als Sprachassistenten oder digitale Assistenten bezeichnet werden).
Virtuelle Agenten, auch bekannt als intelligente virtuelle Agenten (IVAs) oder intelligente virtuelle Assistenten (auch IVAs), sind mehr als nur hochentwickelte Chatbots. Virtuelle Agenten werden nicht nur durch dialogorientierte KI definiert, die die Absicht von Freiformtext oder Sprache von Benutzern erkennen kann, sondern auch durch die Automatisierung von Schritten, um diese Absicht zu erfüllen – und die Fähigkeit, beides zu tun, kontinuierlich zu verbessern. Während ein Chatbot nur antworten kann, kann ein virtueller Agent verstehen, lernen und handeln.
Sprachassistenten wie Siri oder Alexa könnten nach dieser Definition als virtuelle Agenten betrachtet werden, aber der Begriff „virtueller Agent“ bezieht sich häufiger auf den Einsatz in Organisationen und die maßgeschneiderte Integration in Unternehmenssysteme. Anders ausgedrückt: Sprachassistenten sind in der Regel eine Erweiterung von Ihnen. Sie automatisieren Aktionen, die Sie ausführen würden – z. B. das Senden einer Textnachricht, die Suche nach öffentlichen Informationen oder das Abspielen eines Liedes. Virtuelle Agenten sind eine Erweiterung Ihres Unternehmens: Sie automatisieren Aktionen für Kunden oder Mitarbeiter, wie das Bezahlen einer Rechnung oder das Aktualisieren von Anmeldedaten.
Unternehmen, die ihr Geschäft mit der Virtual-Agent-Technologie optimieren möchten, haben eine Vielzahl von Optionen zur Auswahl. Jedes bietet unterschiedliche Grade an Anpassungs- und Integrationsmöglichkeiten und erfordert unterschiedliche Grade an Arbeitsaufwand und Komplexität bei der Implementierung und Wartung. Die beste virtuelle Agentenlösung für Ihr Unternehmen hängt von den spezifischen Anforderungen ab, die die VAT erfüllen soll, sowie von den verfügbaren Ressourcen, um sie zu erhalten und zu verwalten.
- Komplettlösungen: Full-Service-Angebote mit professioneller Unterstützung durch Anbieter bei der Verwaltung der Implementierung, Wartung und Integration in relevante Anwendungen, Systeme und Workflows.
- Skalierbare professionelle Tools: Plattformen mit API-Zugang eignen sich am besten für Unternehmen mit dedizierten technischen Ressourcen und Entwicklern, die komplexe Implementierungen direkt verwalten können.
- Low-Code- und No-Code-SaaS: Flexible VAT-Lösungen, die einfach erstellt und verwaltet werden können, ohne dass spezielle technische Kenntnisse erforderlich sind.
- Integrierte Lösungen: Ergänzende Funktionen, die direkt in proprietäre Tools für Unternehmen integriert sind, wie z. B. ein in die Software des Kontaktcenters integrierter Chatbot.
Ein umfassendes Verständnis der Customer Journey ist unerlässlich, damit ein virtueller Agent effektiv arbeiten kann. Indem Sie die Absicht des Kunden und die dafür erforderlichen Schritte richtig identifizieren, können Sie Ihren virtuellen Agenten so konfigurieren, dass er diese Schritte auf natürliche Weise durchläuft.
Wenn Sie sich auf die falschen Ziele konzentrieren, wird das Potenzial Ihres virtuellen Agenten eingeschränkt, ebenso wie durch einen zu breiten oder zu engen Anwendungsbereich. Welche sich wiederholenden Probleme, Fragen und Aufgaben beanspruchen zu viel Kapazität des Kundensupports? Welche Bedürfnisse Ihrer Mitarbeiter werden nicht ausreichend erfüllt? Welche Abteilungen Ihres Unternehmens würden am meisten von Kosten- oder Zeiteinsparungen profitieren? Der FAQ-Bereich Ihrer Website ist oft eine hilfreiche Wissensbasis für den Anfang.
Bezieht sich der virtuelle Agent auf ein häufiges Problem mit Ihrer Website oder App? Ist er dazu gedacht, das Anrufvolumen in Ihrem Call-Center zu reduzieren? Beantwortet er Fragen, die häufig auf Slack gestellt werden? Die Kanäle, über die Endbenutzer mit Ihrem virtuellen Agenten interagieren, sollten natürlich auf die Absichten abgestimmt sein, die er erfüllt. Messaging-Kanäle können sich auch darauf auswirken, wie die Absichten der Benutzer ausgedrückt werden, wie die dialogorientierte KI Ihres virtuellen Agenten diese interpretieren und darauf reagieren sollte und welche relevanten Tools und Systeme für die Integration zur Verfügung stehen.
Ihr virtueller Agent muss in der Lage sein, Kundenanfragen genau zu interpretieren und die Absicht des Benutzers zu erkennen. Um dies zu erreichen, ohne den Benutzer auf menübasierte Auswahlen zu beschränken, ist ein ausgeklügeltes Natural Language Understanding erforderlich: Tatsächliche menschliche Benutzer werden ihre Ziele selten mit genau den von Ihnen vorhergesagten Worten oder sogar der genauen Schreibweise artikulieren. Führende Chatbots verwenden zunehmend generative KI, die darauf trainiert ist, Ihre Marke angemessen zu repräsentieren, um das Gespräch in Gang zu halten.
Ihr virtueller Agent sollte (und kann nicht) jede einzelne Anfrage bearbeiten. Es ist besser, qualitativ hochwertige Lösungen für eine kleinere Anzahl von Problemen bereitzustellen, als eine größere Anzahl von Vorhaben nur unzureichend anzugehen. Wenn die Absicht eines Benutzers außerhalb des Rahmens liegt, verbinden Sie den Benutzer mit dem entsprechenden Mitarbeiter, um Unterstützung zu leisten.
Jede Absicht im Anwendungsbereich sollte den Tools und Prozessen zugeordnet werden, die zu ihrer Erreichung erforderlich sind. Um Informationsanfragen zu erfüllen, bedeutet dies eine intelligente Suche, die mit allen relevanten Datenquellen verbunden ist. Handlungsbasierte Absichten, die Robotic Process Automation (RPA) erfordern, können die Integration mit Systemen wie CRM-Plattformen, Zahlungsinfrastruktur, Planungssoftware oder IT-Self-Service-Portalen beinhalten.
Sobald Ihr virtueller Agent live ist und Ergebnisdaten generiert, können Sie ihn weiter optimieren und verbessern. Diese Verbesserungen können technologisch bedingt sein – beispielsweise durch maschinelles Lernen, das die Fähigkeit Ihrer KI zur Identifizierung von Absichten weiterentwickelt – oder strategisch bedingt sein, indem unterversorgte Absichten, unterbrochene Abläufe oder Möglichkeiten zur Erweiterung des Einsatzbereichs Ihres virtuellen Agenten bewertet werden.
Die erfolgreiche Implementierung der Virtual-Agent-Technologie hat sich nachweislich positiv auf die Finanzen, die Logistik und die Arbeitsmoral Ihres Unternehmens ausgewirkt.
- Höhere Kundenzufriedenheit: In einer Umfrage des IBM Institute for Business Value (IBV) in Zusammenarbeit mit Oxford Economics unter 1.005 Befragten aus 12 Branchen und 33 Ländern gaben 99 % der Unternehmen, die KI-basierte Virtual-Agent-Technologie einsetzen, an, dass die Kundenzufriedenheit gestiegen ist. Im Durchschnitt profitierten die genannten Unternehmen von einer Verbesserung der Kundenzufriedenheit um 8 Prozentpunkte und einer Verbesserung des NPS um 4 Punkte.
- Zeitersparnis für Mitarbeiter: Durch die Übertragung der sich am häufigsten wiederholenden, zeitaufwendigen Aufgaben an virtuelle Agenten verbessert die Virtual-Agent-Technologie oft die Effizienz menschlicher Agenten. Die bereits erwähnte IBV/Oxford-Studie ergab, dass die Virtual-Agent-Technologie die Bearbeitungszeit durch menschliche Agenten um durchschnittlich 12 % verkürzte.
- Geringere Kosten: Die Verkürzung der Zeit, die menschliche Agenten für die Bearbeitung von Kontakten benötigen, hat den zusätzlichen Vorteil, dass die Kosten für die Bearbeitung gesenkt werden. Eine aktuelle Studie von Forrester Consulting kam zu dem Ergebnis, dass ein großes Unternehmen1 mit IBM Watsonx Assistant durchschnittlich 6,00 US-Dollar pro geführtes Gespräch einsparen könnte. Dieselbe Studie ergab, dass virtuelle Agenten, die Telefongespräche korrekt weiterleiten, 7,75 US-Dollar pro korrekt weitergeleitetem Anruf einsparen.
- Höhere Mitarbeiterzufriedenheit: Kundensupportmitarbeiter, die mit den richtigen Tools und der richtigen Unterstützung ausgestattet sind, fühlen sich eher von ihrem Unternehmen wertgeschätzt. Sie sind auch eher in der Lage, Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten. Eine verbesserte Mitarbeitermoral trägt zudem zur Mitarbeiterbindung bei, was wiederum finanzielle Auswirkungen hat: Studien von Gallup (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) haben ergeben, dass die Kosten für die Neubesetzung einer Stelle zwischen 50 und 200 % des Jahresgehalts des ausscheidenden Mitarbeiters betragen können.
Virtuelle Agenten bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Verbesserung der Customer Experience, der marktorientierten Geschäftsabläufe sowie der internen Produktivität und Koordination.
- Kundenservice: Virtuelle Agenten in Form von textgesteuerten Chatbots oder anrufbasierten IVR-Systemen (interaktive Sprachausgabe) werden häufig als automatisierte Kundensupportmitarbeiter über eine Vielzahl von Kanälen eingesetzt, von eigenen und betriebenen Websites über Social-Media-Plattformen bis hin zu Messaging-Plattformen wie Slack und WhatsApp.
- Personalwesen: Unternehmen setzen virtuelle Agenten ein, um ihren Mitarbeitern einen integrierten Zugang zu internen Plattformen und Self-Service-Portalen zu bieten und schnelle Antworten auf häufig gestellte Fragen zu geben.
- E-Commerce und Verkauf: Virtuelle Agenten können bereitgestellt werden, um Sales Funnels und die Lead-Generierung zu verbessern, indem sie Leads qualifizieren und Transaktionen in verschiedenen Einzelhandelsumgebungen abschließen.
- Mitarbeiterproduktivität: Virtuelle Agenten können die Mitarbeiterproduktivität steigern, indem sie Routineaufgaben und Anfragen automatisieren und den Mitarbeitern so Zeit für komplexere Aufgaben verschaffen. Sie können auch dazu beitragen, die Zusammenarbeit, den Workflow und das Projektmanagement zu optimieren, indem sie die Terminplanung automatisieren, Besprechungen verwalten und protokollieren und die Funktionen von Tools für die Kommunikation am Arbeitsplatz wie Slack und Microsoft Teams verbessern.
Eine wirklich umfassende Bewertung der Effektivität der Virtual-Agent-Technologie hängt von den spezifischen Herausforderungen und Zielen Ihres Unternehmens ab. Hier sind drei Schlüsselindikatoren dafür, wie gut die Virtual-Agent-Technologie die Leistungserwartungen erfüllt.
- Absichterkennung: Wie genau interpretiert Ihr virtueller Agent die Absicht des Benutzers? Benutzer drücken ihre Bedürfnisse oft auf einzigartige Weise aus – von der Wortwahl über die Syntax bis hin zur Rechtschreibung. Ein Kunde könnte fragen: „Wie kann ich meinen Kontostand begleichen?“, wenn Ihr virtueller Agent auf „Meine Rechnung bezahlen“ programmiert ist. Der richtige Umgang mit natürlichen Varianzen in der Art und Weise, wie Benutzer ihre Absichten ausdrücken, ist ein entscheidender Bestandteil einer erfolgreichen Umsetzung und hängt oft von den Fähigkeiten der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ab.
- Relevanter Anwendungsbereich: Wie viel Prozent der eingehenden Benutzeranfragen – vorausgesetzt, ihre Absicht wurde korrekt identifiziert – entsprechen den Absichten, auf die Ihr virtueller Agent programmiert ist? Wenn die meisten Anfragen mit dem übereinstimmen, wofür Ihre Virtual-Agent-Technologie programmiert wurde, ist sie gut auf die Bedürfnisse Ihrer Benutzer abgestimmt. Wenn die meisten Anfragen nicht in den Anwendungsbereich fallen, müssen Sie möglicherweise Ihre VAT-Strategie neu bewerten. Die Umfrage von IBV/Oxford Economics ergab, dass bei allen Befragten der durchschnittliche Anteil der eingehenden Kontakte, die in den Anwendungsbereich der Virtual-Agent-Technologie fallen, bei 63 % lag.
- Eindämmung: Wie oft kann die Virtual-Agent-Technologie einen bestimmten Fall erfolgreich lösen, ohne dass ein menschlicher Agent hinzugezogen werden muss oder der Fall eskaliert? Dies ist eine nuancierte Metrik: Der Nenner kann Anfragen mit Absichten außerhalb des Umfangs enthalten oder auch nicht. Der Zähler kann Fälle mit mehreren Absichten zählen, in denen einige der Absichten, aber nicht alle Absichten erfolgreich enthalten sind. Die Studie von IBV/Oxford Economics, in der Eindämmung als „der Teil der Gesamtkontakte definiert wurde, für deren Bearbeitung die Virtual-Agent-Technologie geschult wurde“, die ohne Eskalation gelöst werden, berechnete die durchschnittliche Eindämmung bei den relevanten Befragten auf 64 %. Zwischen den höchsten und niedrigsten gemeldeten Eindämmungszahlen lag eine Differenz von 38 %.
Weiterführende Lösungen
Stellen Sie mit dialogorientierter KI einen konsistenten, intelligenten Kundenservice über alle Kanälen und Kontaktpunkten bereit.
Finden Sie mit der KI-gestützten Enterprise Search wichtige Antworten und Erkenntnisse aus den Geschäftsdaten Ihres Unternehmens.
Lernen Sie einen KI-Chatbot in natürlicher Sprache kennen, der menschliche Konversationen versteht und das Kundenerlebnis verbessert.
Ressourcen
Nutzen Sie vortrainierte Modelle, setzen Sie auf Omnichannel-Abläufe und vermeiden Sie häufige Chatbot-Fallstricke für effektive virtuelle Assistenten.
Erfahren Sie, wie wirkungsvoll die Integration einer Data-Lakehouse-Strategie in Ihre Datenarchitektur sein und unter anderem für Verbesserungen zur Skalierung von KI und Möglichkeiten zur Kostenoptimierung sorgen kann.
Fußnoten
1 Für die Zwecke der Studie fasste Forrester die Erfahrungen der Befragten und Umfrageteilnehmer zusammen und kombinierte die Ergebnisse zu einem einzigen zusammengesetzten Unternehmen, das ein Finanz- und Versicherungsdienstleistungsunternehmen mit einem Jahresumsatz von 7 Milliarden US-Dollar ist.