AI im Customer Service
Der Agent mit der Kompetenz zu beraten
Während der eine Agent im Dienste seiner Majestät schöne Frauen verführt und Wodka Martini trinkt, sucht der andere im Callcenter nach Informationen. Im digitalen Zeitalter wird diese Mission immer komplexer, unzählige Daten sind in unterschiedlichsten Systemen abgelegt. Das Geheimwerkzeug bei Customer Care von Swisscom heisst künstliche Intelligenz (KI).
Text: Bernhard Imboden, Bilder: Jana Wicky,
«Ich wünsche Ihnen ein erholsames Wochenende, auf Wiederhören.»
Im abgedunkelten Customer Care Center von Swisscom in Ittigen (BE) beendet Manuel Tschanz einen Anruf. Als Callcenter-Agent ist der 22-Jährige heute in der Tagesschicht im Einsatz. Beim Wort «Agent» denkt man unweigerlich an James Bond.
Die Mission: kompetente Beratung und zufriedene Kunden.
Der härteste Gegner: die Zeit
«Ein Server des Kunden hat sich aufgehängt», erklärt Manuel und nimmt einen Schluck aus der Wasserflasche. Wodka Martini sucht man vergeblich. «Es handelt sich um ein bekanntes Phänomen bei diesem Servertyp. Ein Soft-Reset bringt das System wieder zum Laufen. Problem gelöst. Das herauszufinden, war nicht immer so leicht.»
Nicht alltägliche Fälle wie dieser sind an sich schon komplex. Wenn Manuel dann noch in unterschiedlichen Systemen und Datenbanken nach der Lösung suchen muss, werden Kunden schon mal zu tickenden Zeitbomben. Wie bei 007 sind schnelle und zuverlässige Informationen entscheidend.
Insbesondere in der Nacht. Wenn mit reduzierter Belegschaft gearbeitet wird, fehlt der Know-how-Transfer unter Kollegen. Dann ist keine Miss Moneypenny zur Stelle, die ihm hilft.
Geheimwerkzeug künstliche Intelligenz
Seit Wochen nutzen Manuel und die anderen Callcenter-Agentinnen und Agenten ein Geheimwerkzeug. Es nennt sich AI for Customer Support. In der gewohnten Callcenter-Lösung wurde, fast schon unscheinbar, ein zusätzlicher Tab «Easy Solution» hinzugefügt. Dahinter verbirgt sich eine Suchfunktion mit künstlicher Intelligenz. Diese ist mit allen relevanten Datenquellen verknüpft. Noch während der Kunde sein Anliegen schildert, sucht das System auf Basis des entwickelten Algorithmus die richtige Lösung. Dazu gibt die Agentin oder der Agent lediglich Stichworte in die Suchmaske ein. Manuel beteuert, das Tool verleihe ihm Sicherheit und Souveränität bei der Beratung. «Ich muss weniger eingeben als früher und bin schneller am Ziel.»
Agent im Dienst der Kunden: Manuel Tschanz, Callcenter Agent
Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten
David Rüfenacht, Product Owner von AI for Customer Service, bereitet das Treffen mit Manuel Tschanz vor. Er erläutert die Herausforderungen im Callcenter.
«Das stetig wachsende Produkt-Portfolio, immer mehr Kommunikationskanäle, eine komplexe IT-Landschaft und ständiger Kostendruck erschweren den Agenten die Arbeit. Die Leidtragenden sind letztlich Kundinnen und Kunden, die längere Wartezeiten hinnehmen müssen.»
Der Geschäftsleitung war bekannt, dass es auf dem Markt Lösungen mit künstlicher Intelligenz gibt. Eine solche zu implementieren, lag angesichts der Effizienzsteigerung auf der Hand. Als führender ICT-Anbieter hatte Swisscom den Anspruch, den eigenen Fähigkeiten zu vertrauen und selber eine Lösung zu entwickeln.
AI for Customer Support durchsucht und indexiert offene und geschlossene Tickets, vorhandene Infrastruktur, Bestellungen, Dokumente und E-Mails.
Die Agentin oder der Agent erlangt so eine 360°–Sicht auf die Kundenhistorie.
Effizienzsteigerung: David Rüfenacht, Product Owner AI for Customer Service
«Dieses Projekt verträgt keine Einzelkämpfer»
Die Entwicklung einer solchen Lösung funktioniert nur in einem interdisziplinären und agilen Team. Sie wurde im ständigen Austausch mit den Agentinnen und Agenten, Teamleitenden und Supervisors iterativ entwickelt und fortlaufend optimiert.
Alle hatten eine klare Vorstellung darüber, was man erreichen will, aber niemand wie die Lösung schliesslich aussehen würde. Erst nach der intensiven Auswertung aller vorhandenen Daten wurden die KI-Bausteine definiert. Es brauchte neben Softwareentwicklern auch erfahrene Data Scientists, welche die Logik entwickelten und den Algorithmus programmierten.
Im Zweiwochenrhythmus wurden neue Features freigegeben, getestet und umgehend verbessert. «So ist die Lösung kontinuierlich gewachsen. Nach nur zehn Wochen hatten wir die vollständigen Funktionalitäten implementiert», fügt Rüfenacht stolz hinzu.
Lernen durch Bewertung
Das System ist nur dann von Nutzen, wenn es den aktuellen Problemstellungen gewachsen ist. Sprich, es muss lernfähig sein.
Am Ende jeder Problemlösung bewertet die Agentin oder der Agent, wie zielführend der Lösungsvorschlag ist. Durch die systematische Bewertung lernt das System. Die beste und somit wahrscheinlichste Lösung erscheint immer an erster Stelle. Das spart Zeit.
Ein Blick in die Kristallkugel verrät: In Zukunft werden Kundinnen und Kunden noch direkter von künstlicher Intelligenz profitieren. Dann nämlich, wenn sie überhaupt nicht mehr im Callcenter anrufen müssen.
Kein Ersatz für Beratung
Zurück zu Manuel Tschanz. Um die Informationen zum anfangs geschilderten Problem zu finden, muss er nur den Kundennamen eingeben. In der 360°–Ansicht findet er den Server ohne zusätzliche Angaben wie Typ, Seriennummer etc. Mit wenigen Klicks zaubert er die Lösung auf seinen Monitor.
Bei der Frage, ob er Angst hat, eines Tages seinen Job wegen künstlicher Intelligenz zu verlieren, winkt Manuel ab. «Jemand muss der Maschine ja sagen, wonach sie suchen soll.»
James Bond hätte es wohl so formuliert: «Ich kann etwas, was die Maschine nicht kann. Ich habe die Kompetenz zu beraten.»
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