Gen AI im Contact Center: Nachhaltige Transformation im Kundenservice

Autor/Redakteur: Patrick Kern, Head of Customer Architecture & Consulting bei Avaya/gg

In den letzten Jahren haben Unternehmen verstärkt auf Automatisierungstechnologien gesetzt, um Routineanfragen von Kunden zu bearbeiten. Trotz dieser Fortschritte bleibt eine Herausforderung bestehen: Laut einer Userlike-Studie warten 60 Prozent der Kunden  lieber in einer Warteschlange, um mit einem menschlichen Servicemitarbeiter verbunden zu werden, statt mit einem Bot zu sprechen. Bot-Features wie schnelle Reaktionszeiten, Hilfe außerhalb der Geschäftszeiten und Freundlichkeit empfinden die Kunden als nicht so relevant wie die Fähigkeit, Kundenanliegen schnell und richtig zu verstehen.

Die vielversprechende Antwort auf diese Priorisierung findet sich in den jüngsten Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz – die Integration von generativer künstlicher Intelligenz (kurz: Gen AI) in Contact Centern.

Funktionsweise von Gen AI im Contact Center

Gen AI ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die auf der Grundlage vorhandener Daten und der Analyse von Mustern neue Inhalte erstellen kann. Dank ChatGPT verlieren immer mehr Menschen ihre Scheu davor, KI zu nutzen. Ähnlich wie dieses Modell arbeitet auch die Gen AI, da diese auch gegen eigene Daten laufen kann. Durch die Verwendung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) mit umfangreichen Datensätzen, kann Gen AI präzise, auf individuelle Kundenbedürfnisse zugeschnittene Antworten geben, wenn diese bereits irgendwo erfasst sind. LLMs nutzen eine größere Anzahl von Datensätzen als konventionelle absichtsorientierte Modelle oder Algorithmen und bieten den Vorteil, dass trainierte Modelle besser auf neue Daten generalisiert werden können.  

Die Integration von Gen AI in Contact Centern steht noch am Anfang, birgt aber ein enormes Potenzial, die Zukunft des Kundenservice branchenübergreifend neu zu gestalten. In welchen Bereichen können Unternehmen generative KI bereits heute einsetzen, um die Customer Experience im Contact Center nachhaltig zu verbessern?

1. Customer Experience in Echtzeit verbessern

In erster Linie kann die Integration von Gen AI im Contact Center Chat-Konversationen durch die automatisierte Analyse von Kundenäußerungen erheblich verbessern. Da Gen AI über den vorkonfigurierten Datensatz hinausgeht, kann sie nicht nur die in Echtzeit verfügbaren Informationen, sondern auch den Kontext der Kundenanfrage berücksichtigen, um maßgeschneiderte, menschenähnliche Antworten zu generieren. Ziel ist es, Dialoge zu verfeinern, Informationswiederholungen und Unterbrechungen zu minimieren und die Interaktion mit dem KI-gestützten virtuellen Assistenten für den Kunden verständlicher zu machen. Dazu sollten Unternehmen auf dialogorientierte Benutzerschnittstellen, kontextsensitives Wissensmanagement und Predictive Analytics setzen.

Unternehmen können mit kleinen, überschaubaren Anwendungen wie virtuellen Agenten beginnen, die die ersten Kontaktpunkte übernehmen und den Kunden durch einfache Schritte wie das Zurücksetzen eines Passworts, das Einreichen eines Support-Tickets oder das Buchen einer Reise führen. Weitergehend kann die generative KI eingesetzt werden, um beispielsweise Gespräche in Echtzeit zu erfassen und analysieren, sodass der Kunde direkt nach dem Gespräch eine KI-generierte Zusammenfassung für seine persönliche Dokumentation erhält.

2. Kundeninteraktionen flexibler gestalten

Eine weitere Einsatzmöglichkeit von Gen AI im Contact Center besteht darin, die Kundeninteraktion flexibler zu gestalten. Aktuell führen die meisten von Bots initiierten Interaktionen zu einer Übergabe an einen Mitarbeiter. Die Integration von KI-Bots kann die Flexibilität der Kundeninteraktionen deutlich erhöhen und einen nahtlosen Wechsel zwischen Mitarbeitern und Bots während eines laufenden Gesprächs ermöglichen. Dadurch können sich die Mitarbeiter auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren, während die Bots die Routineprozesse übernehmen – ob sie zu Beginn, am Ende oder mitten im Gespräch auftreten.

Dies ermöglicht den Contact Center-Agenten, die Aufträge, bei denen sensible Informationen wie Kreditkartendaten übermittelt werden müssen, flexibel und situationsgerecht zu steuern. Ein Anruf bei einer Bank könnte beispielweise wie folgt ablaufen: Der Kunde interagiert zunächst mit dem Bot, authentifiziert sich und gelangt als verifizierter Benutzer zu einem menschlichen Mitarbeiter. Dieser führt den Kunden durch die weiteren notwendigen Schritte und beantwortet alle Fragen. Bei Bedarf bietet er dem Kunden an, ihn für weitere Vorgänge an eine digitale Schnittstelle weiterzuleiten. Nimmt der Kunde das Angebot an, wird das Gespräch pausiert und der Bot schaltet sich per Text/SMS ein. Auf diese Weise kann ein Bot die notwendigen Daten sammeln, um die Transaktion sicher, Compliance-konform und effizient abzuschließen. Wichtig dabei ist: Der Kunde kann jederzeit diese digitale Erfahrung abbrechen und wird mit allen kontextbezogenen Informationen an einen Mitarbeiter zurückverwiesen.

3. Fortgeschrittene Kommunikationsanalyse betreiben

Eine positive Kundenerfahrung hängt heute nicht mehr nur von den Funktionen der Contact Center-Plattform ab, sondern auch von deren Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu verarbeiten und auf die gewonnenen Erkenntnisse zu reagieren. Die in Kundengesprächen verborgenen Daten können in verwertbare Informationen umgewandelt werden, die für strategische, taktische und operative Unternehmensentscheidungen genutzt werden können, ohne dass die Call Center-Agenten durch manuelle Analysen zusätzlich belastet werden.

Ein Beispiel dafür ist der Einsatz von KI-gestützter Sprachanalyse. Sie ermöglicht es Unternehmen, wichtige Einblicke in das Verhalten spezifischer Kundengruppen zu gewinnen, um die Bedürfnisse und sogar die Emotionen der Kunden besser zu verstehen. Mithilfe von KI-Algorithmen können Gespräche automatisch ausgewertet und relevante Informationen zusammengefasst werden. KI-generierte Reports wiederum helfen Unternehmen, ohne manuellen Aufwand zu erfahren, welche spezifischen Anliegen eine bestimmte Kundengruppe häufiger äußert oder warum Kunden an einem bestimmten Tag besonders viel anrufen. Dies trägt nicht nur zur Effizienzsteigerung und Mitarbeiterentlastung bei, sondern schafft auch die Grundlage für datenbasierte Unternehmensentscheidungen in der Zukunft.

Ein Blick in die Zukunft

Eine aktuelle Studie von Insight zeigt, dass etwa zwei Drittel der Unternehmen planen, Gen AI in den nächsten drei Jahren einzusetzen, während 81 Prozent der Unternehmen bereits eine Gen AI-Strategie eingeführt haben oder gerade dabei sind, dies zu tun. Die Integration von Gen AI in Contact Centern verspricht nicht nur eine schnellere Effizienzsteigerung, sondern auch eine höhere Kundenzufriedenheit bei gleichzeitiger Reduzierung des Personalaufwands.

Die Implementierung entsprechender Modelle lässt sich bestens innerhalb einer Cloud-Umgebung skalieren. Hier sollte strikt auf getrennte Tenants geachtet werden, um die Sicherheitsvorgaben nicht zu verletzen. Auch der Einsatz von LCND-Tools (Low-Code-/ No-Code) bietet sich an, um von der technischen Komplexität der Interaction Flows Abstand zu nehmen und diese noch weiter zu optimieren. Diese Entwicklung ginge über die reine Customer Experience hinaus und bindet zusätzlich die Ebenen der Supervisor- und Admin Experience mit ein.