Basierend auf einer Literaturrecherche sollen in dieser Arbeit Anwendungsgebiete und Technologien aus dem Themenfeld der Künstlichen Intelligenz (KI) im Kontext Kundenservice aufgezeigt werden. Der Fokus liegt auf Anfragen, die von Kunden in menschlicher Sprache formuliert werden und bislang von Service-Center-Agenten beantwortet werden. Die gesuchten Technologien zielen darauf ab, dass Kundenanfragen entweder vollständig oder teilweise durch KI gelöst werden. Auch Methoden, die dem Agenten dabei helfen, das Kundenanliegen schneller zu beantworten, können Ergebnis der Recherche sein. Technische Lösungen zur Optimierung der Steuerung eines Service-Centers wie beispielsweise Algorithmen, die zur Einsatzplanung genutzt werden können, stehen nicht im Fokus dieser Arbeit.
Erkenntnisse dieses Arbeit sollen neben einer wissenschaftlich fundierten Literaturrecherche auch eine Hilfestellung für technische Entscheider und technisch affine Operations-Verantwortliche im Umfeld von Service-Centern darstellen, um die digitale Transformation innerhalb der Branche meistern zu können.
Inhaltsverzeichnis
1 Ziel der Arbeit und Abgrenzung zu weiteren Themenfeldern
1.1 Kontaktkanäle
1.2 Tätigkeiten in einem Contact-Center
1.3 Serviceerbringer und Contact-Center
2 Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
3 Verarbeitung natürlicher Sprache mit KI
3.1 Speech to Text und Automatic Speech Recognition
3.2 Sprachgenerierung – Sprachausgabe – Text to Speech
3.3 Übersetzung
3.4 Textzusammenfassung
3.5 Named Entity Recognition
3.6 Intent Recognition oder Klassifizierung (Satzklassifikation) von Kundenanfragen
3.7 Sprecher-Erkennung / Sprecher-Verifizierung / Sprecher-Authentifizierung
3.8 Emotion Recognition Software
3.9 Chatbots
4 Weitere KI-Anwendungen
4.1 Robotic Process Automation
4.2 Optical Character Recognition
4.3 Cluster-Analyse (Clustering)
5 Grenzen von KI
6 Beispiele und Einsatzgebiete von KI
7 Fazit
8 Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenbereiche
Die Arbeit untersucht den Einsatz von Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Optimierung und Unterstützung des Kundenservices in Contact-Centern. Ziel ist es, aufzuzeigen, wie automatisierte Systeme menschliche Agenten entlasten oder Kundenanfragen effizienter bearbeiten können, wobei der Fokus auf sprachbasierten Technologien liegt.
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und maschinellen Lernens
- Methoden der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing)
- KI-Anwendungen wie Chatbots, Sprachanalyse und Robotic Process Automation
- Herausforderungen und Grenzen beim Einsatz von KI im Kundenservice
- Praktische Einsatzszenarien zur Unterstützung von Service-Agenten
Auszug aus dem Buch
3.1 Speech to Text und Automatic Speech Recognition
Besonders aktuell ist das Thema der Spracherkennung (engl. speech recognition), welches sich mit der automatischen Transkription menschlicher Sprache befasst und aktuell einen der größten Treiber der Künstlichen Intelligenz im Endkundengeschäft darstellt. (Gentsch 2018, S. 31–32)
Bei Speech to Text (STT) bzw. Automatic Speech Recognition (ASR) wird das gesprochene Wort direkt in einen digitalen Text überführt. Im Kundenservice wäre denkbar, Transkripte der Kundengespräche anzufertigen. (Kreutzer und Sirrenberg 2019, S. 28–29)
Bei STT wird aus technischer Sicht ein mehrstufiges Verfahren durchlaufen. Eine maschinell lernbasierte akustische Analyse wandelt zunächst Sprache in Phonemdaten um. Ein Phonem ist die kleinste bedeutungsunterscheidende sprachliche Einheit (z. B. b in „Bein“ im Unterschied zu p in „Pein“). Firmen wie Google oder Amazon haben einen riesigen Korpus an Audiodateien als Lerndaten gesammelt und in Phoneme umgeschrieben um Audiodaten transkribieren zu können. Sobald eine Sprachaudiodatei in Phoneme umgewandelt wurde, wird das wahrscheinlichste Wort, das ein Phonem bilden konnte, erkannt.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Ziel der Arbeit und Abgrenzung zu weiteren Themenfeldern: Definition des Untersuchungsgegenstands und Abgrenzung des Anwendungsbereichs im Kundenservice von allgemeinen KI-Algorithmen.
2 Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Einführung in die grundlegenden Konzepte der KI und Erläuterung der Rolle des maschinellen Lernens als technologische Basis.
3 Verarbeitung natürlicher Sprache mit KI: Detaillierte Analyse verschiedener NLP-Verfahren wie Sprach-zu-Text, Übersetzung und Sentiment-Analyse im Kontext des Kundendialogs.
4 Weitere KI-Anwendungen: Vorstellung ergänzender Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) und Cluster-Analysen, die über die reine Sprachverarbeitung hinausgehen.
5 Grenzen von KI: Kritische Betrachtung der technischen und ethischen Herausforderungen beim Einsatz von KI-Systemen im Serviceumfeld.
6 Beispiele und Einsatzgebiete von KI: Aufzählung konkreter Vorteile und Anwendungsfälle, bei denen KI-Systeme Mitarbeiter im Service-Center unterstützen.
7 Fazit: Zusammenfassende Bewertung der Potenziale und Notwendigkeit einer strategischen Implementierung von KI-Technologien im Contact-Center.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Natural Language Processing, Kundenservice, Contact-Center, Chatbots, Spracherkennung, Text-to-Speech, Robotic Process Automation, Sentiment-Analyse, Intent Recognition, Digitale Transformation, Automatisierung, Kundenzufriedenheit, Prozessoptimierung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert, wie moderne KI-Technologien, insbesondere im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, den Kundenservice in Contact-Centern transformieren und effizienter gestalten können.
Welches ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Hauptziel besteht darin, technischen Entscheidern einen Überblick über verfügbare Technologien zu geben, die den Service-Prozess unterstützen, Anfragen automatisieren und Agenten entlasten können.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Zu den Kerngebieten zählen NLP-basierte Anwendungen wie Speech-to-Text, Chatbots und automatische Klassifizierung sowie unterstützende Technologien wie RPA.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturrecherche, um den aktuellen Forschungsstand und die technologischen Möglichkeiten systematisch aufzuarbeiten.
Was sind die Schwerpunkte im Hauptteil?
Der Hauptteil gliedert sich in die Erläuterung technischer Grundlagen der Sprachverarbeitung, deren konkrete Anwendungsmöglichkeiten und die Grenzen der heutigen KI-Systeme.
Welche Rolle spielt die "Emotion Recognition" im Kundenservice?
Sie dient dazu, die emotionale Lage des Kunden während eines Gesprächs zu analysieren, um das Routing zu optimieren und Agenten in Echtzeit bei der Gesprächsführung zu unterstützen.
Welche Bedeutung haben "Long Range Dependencies" für KI?
Dieser Begriff beschreibt eine der Grenzen aktueller KI-Systeme, da es für Maschinen schwierig bleibt, kontextspezifische Bezüge über längere Textabschnitte hinweg präzise zu verstehen.
Warum ist die Datenqualität entscheidend für den KI-Einsatz?
Daten bilden das Fundament aller KI-Lösungen; nur durch strukturierte und qualitativ hochwertige Datenbestände können Algorithmen präzise trainiert und sinnvoll eingesetzt werden.
Wie werden bekannte von neuen Kundenanfragen unterschieden?
Das System lernt stetig: Bekannte Anfragen werden automatisiert gelöst, während unbekannte Anfragen zur manuellen Bearbeitung an qualifizierte Mitarbeiter weitergeleitet werden.
- Arbeit zitieren
- Monika Arbter-Hubrich (Autor:in), 2021, Aktuelle KI-Trends. KI-Trends im wissensbasierten After Sales Customer-Service, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1149094
