Künstliche Intelligenz, kurz KI, im Kundenservice ist ein weiteres Schlagwort, über das wir sprechen möchten. KI steht für viele Menschen dafür, dass eine Maschine genauso intelligent ist wie ein Mensch. Ist das überhaupt möglich? Und was muss ich mir darunter vorstellen?

Unter dem Begriff KI, der bereits 1953 erstmalig genutzt wurde, werden unterschiedliche Technologien subsumiert. Dazu gehört: maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netze oder andere Technologien.

Was bedeutet das nun?

Beispielsweise bei neuronalen Netzen muss man sich vorstellen, dass ein technologisches Netzwerk mit Informationen gefüttert wird, damit es auf eine entsprechende Antwort kommt. Zum Beispiel: Man gibt folgende Informationen in das System ein: Ein grüner Stängel, Stachel, blaue Blätter und rote Blütenblätter und als Ergebnis soll Rose rauskommen.
Kann ein System das erkennen? Wie wir wissen, kann es das, aber wie funktioniert das?

System Training

Das System muss entsprechend antrainiert werden, um einen solchen Ablauf zu erkennen. Damit das Ergebnis Rose rauskommt, muss man diesem System mehrere Tausend bis sogar hunderttausend Trainings Sets zur Verfügung stellen und ihm immer wieder sagen, dass bestimmte Eingangskanäle mit den relevanten Informationen belegt seien müssen, um auf das Ergebnis Rose zu kommen. Wir sprechen dann von einer sogenannten Sprungfunktion.
Das heißt, dass mit einer Wahrscheinlichkeit von null bis eins das Ergebnis Rose rauskommt, wenn die entsprechenden Informationen eingegeben werden. Je näher man an der eins ist, umso wahrscheinlicher ist es, dass es sich bei dem Ergebnis um eine Rose handelt. Der gesamte Trainingseffekt beruht darauf, dass das System lernt, dass die Wahrscheinlichkeit eins sein muss, um auf das Ergebnis Rose zu kommen. Das System lernt über einen Retro-Propagation-Algorithmus, wie die Gewichte in diesem System aufgebaut seien müssen.

Vor- und Nachteile von KI im Kundenservice

Systemtraining

Der große Vorteil an diesem Verfahren ist, dass man das System trainieren kann, indem man dem System Daten zur Verfügung stellt und angibt, welches Ergebnis herauskommen muss.

Testdaten zur Überprüfung des Trainingserfolgs

Auf der anderen Seite braucht man auch sogenannte Testdaten. Nachdem man das System trainiert hat, wird getestet, ob das richtige Ergebnis rauskommt, wenn andere als die Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden. Das ist eine tolle Sache, denn dadurch muss man die Regeln nicht selbst aufschreiben und einprogrammieren, weil das System dies selbst erledigt.

System ermittelt die Regeln selbst

Der Nachteil daran ist, dass man viele Datensätze benötigt, die es einem ermöglichen, die richtigen Ergebnisse zu erhalten. Ganz wichtig ist dabei, die richtigen Datensätze für das Training zu haben.

Was heißt das nun?

Man kann ein System ohne viele Formeln bauen, aber gleichzeitig muss das System immer wieder beobachtet werden, um sicherzustellen, dass die richtigen Ergebnisse rauskommen. Allerdings kann das System im Fall eines plötzlichen Events nicht kurzfristig trainiert werden, um das richtige Ergebnis zu erhalten. Dies ist vor allem im Kundenservice problematisch, denn wie Sie wissen, müssen bei Fehlern im Kundenservice die Ergebnisse den Kunden sofort mitgeteilt werden.

Das bringt KI für den Kundenservice

Es ist sinnvoll, Künstliche Intelligenz bei Standardfällen einzusetzen. Bei Standardvorgängen ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz einfach und gut. In einfachen Umfeldern wie zum Beispiel dem First Level Support, kann ein System gut antrainiert und umgesetzt werden. In anderen Bereichen bieten sich immer noch Expertensysteme und andere Technologien an.

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