Wie man generative KI intelligent im Kundenservice einsetzt

Generative KI, die fortschrittliche Technologie hinter ChatGPT, Googles Bard, DALL-E, MidJourney und einer ständig wachsenden Liste von KI-gestützten Tools, hat die Welt im Sturm erobert. Und das im wahrsten Sinne des Wortes.

Mit ihrer Fähigkeit, menschenähnliche Antworten zu replizieren, ist die Gen-KI das nächste große Ding für Unternehmen, die das Kundenerlebnis verbessern möchten. KI-basierte Kundenservice-Tools der Generation können schnell auf Kundenanfragen reagieren, personalisierte Empfehlungen geben und sogar Inhalte für soziale Medien generieren.

Ein großartiges Beispiel für diese bahnbrechende Technologie ist der kürzlich veröffentlichte Chatbot-Assistent von G2, Monty, der auf OpenAI und dem First-Party-Datensatz von G2 aufbaut. Es ist der allererste KI-gestützte Empfehlungsdienst für Unternehmenssoftware, der Benutzer anleitet, die idealen Softwarelösungen für ihre individuellen Geschäftsanforderungen zu finden.

Monty-ähnliche Gen-KI-Support- und Service-Tools verkürzen die Antwortzeit erheblich und verbessern die Antwortqualität, was zu einem besseren Kundenerlebnis führt. Sie sind in der Lage, wiederkehrende Kundenanfragen gleichzeitig zu bearbeiten, wodurch sich die menschlichen Support-Mitarbeiter auf strategischere und komplexere Probleme konzentrieren können.

Die Implementierung von Gen-KI im Kundenservice bringt jedoch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Eine der größten Herausforderungen ist das Training der KI-Modelle auf verschiedenen Datensätzen, um Verzerrungen oder Ungenauigkeiten zu vermeiden. Die KI muss sich auch an ethische Standards halten und darf Datenschutz und Sicherheit nicht gefährden.

In diesem Artikel wird erläutert, wie die Gen-KI ein enormes Potenzial im Kundenservice hat und wie Unternehmen von ihrer ethischen Implementierung profitieren können.

Dank des zunehmenden Interesses und der Investitionen in Unternehmen zur Erzeugung von KI wird erwartet, dass die Marktbewertung dieses Sektors im Jahr 2023 weltweit 42,6 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Warum generative KI im Kundenservice einsetzen?

Unternehmensleiter haben sich in der Vergangenheit dagegen gewehrt, Automatisierungslösungen zu implementieren, weil Kunden Bot-zu-Mensch-Interaktionen als frustrierend empfanden. Dies war ein berechtigtes Anliegen bei klobigen, regelbasierten Bots der ersten Generation. Aber die Technik hat seitdem einen langen Weg zurückgelegt.

Die fortschrittliche Fähigkeit von Gen-AI-Chatbots, sich einfach und natürlich mit Menschen zu unterhalten, macht den Einsatz dieser Technologie in einer Umgebung mit Kundenkontakt zu einem Kinderspiel. Von der Verbesserung des Gesprächserlebnisses bis hin zur Unterstützung von Agenten mit vorgeschlagenen Antworten bietet die generative KI schnelleren und besseren Support.

Wie man generative KI im Kundenservice einsetzt

Generative KI, die in eine umfassendere Automatisierungs- oder CX-Strategie integriert ist, kann Ihnen dabei helfen, schnelleren und besseren Support bereitzustellen. Hier ist wie.

Erstellen Sie natürlichere Gespräche

Durch das Hinzufügen einer Gen-KI-Schicht zu automatisierten Chat-Gesprächen kann Ihr Support-Bot natürlichere Antworten senden. Dies erspart Ihnen das Erstellen von Dialogabläufen für Begrüßungen, Verabschiedungen und andere Unterhaltungen.

Ziehen Sie aktualisierte Informationen von Ihren Webseiten

Anstatt Konversationsabläufe manuell zu aktualisieren oder Ihre Wissensdatenbank zu überprüfen, kann generative KI-Software diese Informationen sofort für Kunden bereitstellen. Die Software greift auf die aktuellsten Informationen zu, indem sie Ihr Hilfezentrum, Ihre FAQ-Seiten, Ihre Wissensdatenbank und andere Unternehmensseiten durchsucht. Diese Informationen werden dann ohne weiteres Training automatisch an die Kunden übermittelt.

Angenommen, ein Kunde möchte die in seinem Konto aufgeführte Lieferadresse aktualisieren. Wenn Sie Ihre Gen-KI-Lösung um eine Antwort bitten, durchsucht sie Ihre Hilfeartikel, um die richtige Antwort zu finden. Anstatt Kunden zum Artikel zu leiten, konsolidiert der Bot die erforderlichen Informationen. Es schickt präzise Anweisungen zur Bearbeitung der Adresse direkt an den Kunden – und löst seine Anfrage sofort ohne Hin und Her.

Strukturieren Sie Support-Tickets

Gen AI funktioniert am besten beim Strukturieren, Zusammenfassen und automatischen Ausfüllen von Tickets. Dies hilft Ihrem Support-Team nicht nur, Kundenanfragen schneller zu lösen, sondern ermöglicht es ihnen, sich auf wichtigere und strategischere Aufgaben zu konzentrieren.

Gen-KI-Modelle können sogar die Stimmung von Nachrichten analysieren und Tickets kategorisieren. Kategorisierte Support-Tickets sind einfach zu bearbeiten, sodass Sie maßgeschneiderte Antworten senden und Tickets priorisieren können.

Verwenden Sie vorgeschlagene Antworten

Support-Mitarbeiter können eine Gen-KI-Lösung veranlassen, sachliche Antworten auf Kundenanfragen in einen bestimmten Ton umzuwandeln. Sie erinnern sich an den Kontext früherer Nachrichten und generieren Antworten basierend auf neuen Eingaben neu.

Trainingsdaten generieren

Gen AI beschleunigt analytische und kreative Aufgaben rund um das Training und die Wartung von KI-gestützten Bots. Dies hilft Automatisierungsmanagern, Konversationsdesignern und Bot-Erstellern, effizienter zu arbeiten, sodass Unternehmen schneller mehr Wert aus der Automatisierung ziehen können.

Sie haben nicht die Zeit, jede einzelne Art und Weise auszuarbeiten, wie ein Kunde eine Rücksendung verlangen könnte? Anstatt diese Trainingsdaten für absichtsbasierte Modelle manuell zu erstellen, können Sie Ihre Gen-KI-Lösung bitten, sie zu generieren.

Stellen Sie Beispielkonversationsabläufe bereit

Selbst die besten Schriftsteller stoßen manchmal an eine Wand. In einem solchen Fall kann die Gen AI helfen, Schreibblockaden zu durchbrechen und die Kreativität zu fördern, indem sie Antwortvorlagen für Ihre Autoren erstellt. Autoren können die Beispielabläufe als Inspiration für das Brainstorming von Dialogabläufen verwenden.

Die Herausforderungen beim Einsatz von generativer KI im Kundenservice

Generative KI ist relativ neu. Und wie bei jeder Neuentwicklung gibt es auch hier ein paar Macken auszubügeln. Die Kombination von Gen-KI-Funktionen mit der Automatisierung des Kundensupports ist jedoch möglich, wenn Sie die folgenden Risiken und Herausforderungen angehen und mindern.

Genauigkeit

Die beeindruckende Gewandtheit der Gen-KI-Modelle ergibt sich aus den umfangreichen Daten, mit denen sie trainiert werden. Die Verwendung eines so breiten und uneingeschränkten Datensatzes kann jedoch zu Genauigkeitsproblemen führen, wie dies manchmal bei ChatGPT der Fall ist.

Generative KI-Modelle greifen je nach der von Ihnen bereitgestellten Aufforderung auf ihre Trainingsdaten zurück, um die bestmögliche Schätzung dessen zu liefern, was Sie hören möchten. Leider berücksichtigen diese Schätzungen möglicherweise nicht die Fakten.

Kunden, die sich an Ihr Support-Team wenden, möchten genaue Antworten, um ihre spezifischen Probleme so schnell wie möglich zu lösen. Aus diesem Grund ist es keine gute Idee, generative KI direkt in Ihren Tech-Stack zu stecken und loszulassen. Wie können Sie also sicherstellen, dass generative KI-gestützte Konversationen nicht entgleisen?

Sie möchten nicht, dass Ihr KI-Modell Fakten erfindet, wenn die Daten, mit denen es trainiert wurde, keine Informationen über die spezifische gestellte Frage enthalten oder widersprüchliche oder irrelevante Informationen enthalten. Die Lösung? Erstellen eines Systems zur Umgestaltung des KI-Modells.

Durch das Einrichten dieser Leitplanken wird verhindert, dass der Bot betrügerische Antworten sendet oder auf ein nicht verwandtes Thema stößt.

Quellennutzung

Gen-KI-Bots benötigen zum Trainieren große Datensätze. Dies macht ihre Wartung ressourcenintensiv und technisch anspruchsvoll.

Sie können Ihr eigenes Modell hosten, aber die laufenden Kosten können sich schnell summieren. Zudem können viele Cloud-Anbieter nicht den Speicherplatz bieten, den diese Modelle für einen reibungslosen Betrieb benötigen.

Dies kann zu Latenzproblemen führen, bei denen das Modell länger braucht, um Informationen zu verarbeiten, und die Reaktionszeiten verzögern. Da 90 % der Kunden sofortige Antworten als wesentlich bezeichnen, kann die Reaktionsgeschwindigkeit das Kundenerlebnis beeinflussen oder beeinträchtigen.

Die Verwendung eines angemessen großen Sprachmodells ist der Schlüssel zur Reduzierung des Ressourcenverbrauchs. Kleinere Sprachmodelle können mit den richtigen Trainingsdaten beeindruckende Ergebnisse erzielen. Sie erschöpfen Ihre Ressourcen nicht und sind eine perfekte Lösung in einer kontrollierten Umgebung.

„Um die besten Ergebnisse mit generativer KI zu erzielen, müssen wir die KI im Kundensupport nicht nur als ein neuronales Netzwerk betrachten, sondern als ein ganzes Gehirn, in dem verschiedene Teile des Gehirns unterschiedliche Aufgaben erledigen.“

Jaakko Pasanen
Chief Science Officer und KI-Experte bei Ultimate

Anstatt sich ausschließlich auf KI-Modelle der großen Generation zu verlassen, um Automatisierungsaufgaben für den Kundensupport zu bewältigen, verwenden Sie sie als Teil einer umfassenderen Automatisierungslösung.

Seien Sie klug und vorsichtig, wenn Sie Gen-KI in Ihrem Unternehmen implementieren

Generative KI ist zweifellos mächtig. Da es jedoch neu ist und mit vielen Herausforderungen und Risiken verbunden ist, müssen Sie vorsichtig sein, wenn Sie es in einer kundenorientierten Umgebung verwenden. Anstatt die Gen-KI als Wunderwaffe zu betrachten, die alle Supportprobleme löst, verwenden Sie sie als Teil eines umfassenderen Automatisierungssystems.

Trotz der Herausforderungen hat Gen AI viele Vorteile für den Kundenservice. Und wenn es ausgereift ist, werden Sie neue und fortschrittlichere Anwendungsfälle und eine bessere Möglichkeit finden, es in Ihrem Tech-Stack zu implementieren.

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