Diese wissenschaftliche Arbeit beschäftigt sich mit Gestaltungshinweisen für die Implementierung eines automatisierten Callcenters. Im Speziellen geht es dabei um die Ermittlung der automatisierbaren Prozesse. Auf Basis dieser gewonnenen Informationen und unter Berücksichtigung der Rahmenbedingungen bilden Handlungsempfehlungen den Abschluss dieser wissenschaftlichen Arbeit.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und die dadurch ermöglichte intelligente Prozessautomatisierung ermöglichen die Automatisierung von Geschäftsfällen in Callcentern. Da diese Automatisierungschancen in vielen Callcentern noch nicht genützt werden, wird in dieser Bachelorarbeit anhand eines österreichischen Handelsunternehmens ein Leitfaden erstellt, der die für die Automatisierung eines Callcenters erforderlichen Handlungsempfehlungen zusammenfasst.
Es werden dabei die in Callcentern vorhandenen Geschäftsfälle mittels leitfadengestützten Interviews in einem österreichischen Handelsunternehmen ermittelt und angeführt. Im Vorfeld wurden Kriterien für den Grad der Automatisierbarkeit von Geschäftsfällen identifiziert. Anschließend konnte ermittelt werden, welche Geschäftsfälle automatisiert werden können. Durch eine weitere Literaturrecherche wurden die für Callcenter einsetzbaren Technologien festgelegt und im Zuge einer weiteren Prüfung den automatisierbaren Geschäftsfällen gegenübergestellt. Als Ergebnis dieser Prüfungen wurden die Technologien Spracherkennung und Chatbot für eine Automatisierung der Geschäftsfälle eruiert. Anschließend wurden Hindernisse evaluiert, die eine Implementierung dieser Technologien verzögern oder verhindern könnten.
Es werden mögliche Hindernisse, welche bei der Einführung von Automatisierungs-Maßnahmen zu berücksichtigen sind, aufgelistet und auf die aktuell bereits in Callcentern im Einsatz befindlichen Technologien, wie Spracherkennung und Chatbots, eingegangen.
Die Forschungsergebnisse verschiedener Studien und Untersuchungen werden als aktueller Stand des Wissens angeführt. An diesem Zusammenhang werden sowohl die Abläufe als auch die Auswirkungen einer vollständigen Automatisierung erörtert. Dabei werden Einsatzbereiche und konkrete Tipps zur Implementierung angeführt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und wissenschaftliche Fragestellung
2 Grundlagen
2.1 Callcentertypen
2.2 Prozesse und Geschäftsfälle
2.3 Prozessautomatisierungstechnologien
2.4 Stand des Wissens
3 Vorgangsweise und Methoden
3.1 Vorgangsweise
3.2 Methoden
3.2.1 Literaturrecherche
3.2.2 Leitfadengestütztes Interview
3.2.3 Induktive Referenzmodellierung
3.2.4 Konzeptionell-deduktive Analyse
4 Empirischer Teil
4.1 Phase 1 – Mobilisieren
4.2 Phase 2 – Verstehen
4.2.1 Kriterien für Automatisierbarkeit festlegen
4.2.2 Prozesse dokumentieren
4.3 Phase 3 – Gestalten
4.3.1 Prüfung auf Automatisierbarkeit
4.3.2 Einsetzbare Technologien
4.3.3 Prüfung der Prozesse auf einsetzbare Technologien
4.4 Phase 4 – Implementieren
4.4.1 Hindernisse bei Automatisierung
4.4.2 Lösungsvorschläge für Hindernisse
4.4.3 Umsetzungsempfehlungen
4.5 Phase 5 – Managen
5 Ergebnisse und Schlussfolgerungen
5.1 Ergebnis - Leitfaden für die Implementierung von automatisierten Callcentern
5.2 Schlussfolgerungen
5.3 Beantwortung der Forschungsfragen
6 Zusammenfassung
7 Literatur
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit zielt darauf ab, einen Leitfaden für die Implementierung automatisierter Inbound-Callcenter zu entwickeln, der Hindernisse identifiziert und Handlungsempfehlungen für die Prozessautomatisierung bietet.
- Identifikation und Dokumentation von Geschäftsprozessen in Callcentern.
- Festlegung von Kriterien zur Bewertung der Automatisierbarkeit von Prozessen.
- Evaluierung geeigneter Technologien für die Automatisierung (z.B. Spracherkennung, Chatbots).
- Analyse potenzieller Hindernisse bei der Implementierung von Automatisierungsmaßnahmen.
- Erstellung eines anwendungsorientierten Leitfadens basierend auf wissenschaftlichen Methoden und Praxisbeispielen.
Auszug aus dem Buch
1 Einleitung
Mit Fragen zur menschlichen Intelligenz beschäftigten sich bereits zahlreiche Philosophen in der Antike. Den Ausgangspunkt für die, heute unter Künstliche Intelligenz (KI) bekannten, Forschung allerdings legte Alan Turing im Jahre 1950 mit seinen Überlegungen, ob Maschinen denken können. Schon damals war das Verständnis für Fragen der theoretischen Informatik und der Mathematik weit fortgeschritten, welche den Durchbruch im Bereich der Künstlichen Intelligenz ermöglichte. Als Ergebnis dieses Durchbruchs wurden heuristische Algorithmen und neuronale Netze entwickelt, die es ermöglichten in den letzten 20 Jahren weitere Fortschritte in diesem Gebiet zu machen. Damit wurde der Computer vom einfachen Speicher- und Rechenmedium zum hochintelligenten Analysewerkzeug (Kharchenko, Kleinschmidt, & Karla, 2018, S. 388).
IBMs Deep Blue und Watson waren dabei wichtige Meilensteine auf dem Weg zur regelbasierten Verarbeitung von Sprache in Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz. Bei Lösungen zur Sprachverarbeitung müssen Systeme in Echtzeit die auf natürlicher Sprache basierenden Inhalte der Mensch-Maschine Kommunikation analysieren und je nach gesprochenem Inhalt anpassen können. Die technische Abbildung dieses neuronalen Netzes bildet die Grundlage für Machine Learning. Unter Machine Learning versteht man das eigenständige Erlernen von Interaktionen, wobei ein Software-Roboter aus dem menschlichen Verhalten lernt (Kharchenko et al., 2018, S. 388).
Das Fundament einer automatisierten Mensch-Maschine–Kommunikation in einem Callcenter ist somit die automatisierte Spracherkennung (Kharchenko et al., 2018, S. 385).
Dank intelligenter Prozessautomatisierungssoftware in Verbindung mit intelligenter Spracherkennung und –verarbeitung ist es im 21.Jahrhundert möglich, regelbasierte Geschäftsfälle in Callcentern zu automatisieren und die Geschäftsprozesse zwischen betrieblichen Anwendungssystemen mit Hilfe von Software-Robotern abzuwickeln (Kharchenko et al., 2018, S. 384).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Beschreibt die historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und deren zunehmende Bedeutung für die Automatisierung von Geschäftsfällen in Callcentern.
2 Grundlagen: Definiert die notwendigen Begrifflichkeiten wie Callcentertypen, Prozesse, Geschäftsfälle und Prozessautomatisierungstechnologien.
3 Vorgangsweise und Methoden: Erläutert die angewandten Forschungsmethoden, darunter Literaturrecherche, leitfadengestützte Interviews und Modellierungstechniken.
4 Empirischer Teil: Detaillierte Durchführung der Phasen Mobilisieren, Verstehen, Gestalten, Implementieren und Managen anhand eines Praxisbeispiels.
5 Ergebnisse und Schlussfolgerungen: Präsentiert den finalen Leitfaden zur Implementierung eines automatisierten Callcenters und beantwortet die Forschungsfragen.
6 Zusammenfassung: Fasst die gesamte Arbeit, die methodische Vorgehensweise und die wesentlichen Erkenntnisse kurz zusammen.
7 Literatur: Listet sämtliche in der Arbeit verwendeten Quellen auf.
Schlüsselwörter
Callcenter, Prozessautomatisierung, Künstliche Intelligenz, Leitfaden, Geschäftsfälle, Spracherkennung, Chatbot, Implementierung, Prozessmodellierung, Inbound-Servicecenter, Hindernismanagement, Machine Learning, Kundenanliegen, Prozessanalyse, Automatisierbarkeit
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Erstellung eines Leitfadens zur Implementierung eines automatisierten Callcenters, um Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Zentrale Themen sind Künstliche Intelligenz, intelligente Prozessautomatisierung, Methoden der Prozessmodellierung sowie das Management von Hindernissen bei technologischen Implementierungen.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Das primäre Ziel ist es, einen strukturierten Leitfaden zu entwickeln, der Unternehmen bei der Automatisierung ihrer Callcenter-Geschäftsprozesse unterstützt.
Welche wissenschaftlichen Methoden wurden verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine Literaturrecherche, leitfadengestützte Interviews in einem Handelsunternehmen, induktive Referenzmodellierung sowie eine konzeptionell-deduktive Analyse.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in fünf Phasen: Mobilisieren, Verstehen, Gestalten, Implementieren und Managen, in denen Prozesse erhoben, bewertet und Optimierungsempfehlungen erarbeitet werden.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den wichtigsten Begriffen zählen Callcenter, Prozessautomatisierung, Künstliche Intelligenz, Leitfaden und Automatisierbarkeit.
Wie wurde die Automatisierbarkeit von Prozessen geprüft?
Die Prozesse wurden anhand von neun Kriterien bewertet, die in der Literaturrecherche erarbeitet wurden, um festzustellen, ob sie für eine Automatisierung geeignet sind.
Welche Technologien wurden als besonders relevant identifiziert?
Als besonders relevant für die Automatisierung der untersuchten Callcenter-Prozesse wurden Spracherkennung und Chatbots identifiziert.
- Arbeit zitieren
- Rita Stampfl (Autor:in), 2019, Leitfaden für die Implementierung eines automatisierten Callcenters, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1158101
