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Chatbots – die besseren Kundenberater?

Kommunikation ist die zentrale Grundlage für das Funktionieren und Zusammenleben in unserer Gesellschaft. Das Wort Kommunikation leitet sich aus dem lateinischen Wort “communicatio” ab, was so viel wie „Mitteilung“ heißt und den Austausch von Informationen meint. Jede Kommunikation findet in einer Interaktion statt und in jeder Situation gelten zudem eigene Regeln: So wird in einer Teambesprechung anders kommuniziert als in einem Kundengespräch. Nicht zuletzt trägt die richtige Kommunikation im Umgang mit Kunden und Partnern einen wesentlichen Teil zum geschäftlichen Erfolg bei. Kunden erwarten heutzutage eine nahtlose Interaktion mit Versicherern – unabhängig vom Kommunikationskanal. Telefon, E-Mail, Social Media – Versicherungsnehmer möchten mit wenig Aufwand jederzeit Informationen einholen können und erwarten schnelle Antworten auf ihre Fragen und Wünsche.

24/7 Erreichbarkeit, Kosteneffizienz und Cross-Selling-Potenzial

Um diesem hohen Servicelevel gerecht zu werden, setzen Versicherungsdienstleister auf Künstliche Intelligenz (KI). Diese zeichnet sich mittlerweile durch neue Fähigkeiten wie Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung, tiefes Lernen und Mustererkennung aus. KI wird in der Gesprächsführung und damit im Kundenservice zu einer unverzichtbaren Technologie. Chatbots sind in der Lage, die menschliche Kommunikation zu simulieren und zu automatisieren. Durch den Einsatz von Natural Language Processing können sie beispielsweise textlich unstrukturierte Informationen verstehen und in natürlicher Sprache antworten. Chatbots können die Anzahl positiver Kundenkontakte erhöhen und garantieren zudem eine ständige Erreichbarkeit, Lösungen in Echtzeit sowie eine natürliche und einfache Kommunikation mit dem Kunden. Oft verursachen kleine Anliegen wie Adressänderungen hohe Servicekosten. Durch den Einsatz von Bots können die Kosten um rund 80 bis 90 Prozent gesenkt und der anspruchsvolle Servicelevel sogar kosteneffizient realisiert werden. Vor allem im Kundenservice von Unternehmen helfen Chatbots dabei, die Prozesse zu automatisieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Im Kundendialog erarbeiten sich Chatbots mittlerweile Nutzerprofile, um Antworten zu personalisieren. Immer mehr Anfragen können so bereits abschließend bearbeitet werden. Sollte die Anfrage jedoch nicht mehr mit ausreichender Sicherheit richtig beantwortet werden können, wird der Sachverhalt an einen Mitarbeiter abgegeben und die Gesprächsführung durch einen Menschen fortgeführt. Mittlerweile sind auch komplexere Vorgänge möglich. So folgt in der Versicherungswirtschaft der Änderung von Adressdaten nicht mehr nur die anschließende Anpassung des Versicherungsschutzes, sondern zum Beispiel auch die Vermittlung von Zusatzversicherungen und Vertragsänderungen. Dieses Cross-Selling-Potenzial führt neben der Kostenreduktion auch zu einer Umsatzsteigerung.

Die Grenzen der Bots

Viele Anbieter von Chatbots arbeiten noch auf der Basis von regelbasierten Entscheidungsbäumen. Dank maschinellem Lernen (Deep Learning Modellen) werden Antworten immer besser und es wird für den Nutzer zunehmend schwieriger zu erkennen, ob es sich beim Kommunikationspartner um einen Menschen oder eine Maschine handelt. Der erstmals im Jahr 1950 eingesetzte Turing-Test prüft, inwieweit eine Maschine die kognitive Leistung eines Menschen besitzt. Für den Test chattet eine Versuchsperson mit einem Menschen und einem Computer. Dann muss entschieden werden, welcher Gesprächspartner Mensch und welcher Maschine ist. Der Test gilt als bestanden, wenn mindestens 30 Prozent der Versuchspersonen den Chatbot für einen Menschen halten. Doch wie reagieren Kunden auf einen Bot? Die Akzeptanz der Interaktion mit einem Chatbot wird als sehr hoch eingestuft. Allerdings entsteht an dieser Stelle ein anderes Problem: Sobald User wissen, dass sie mit einem Roboter chatten, werden skurrile Fragen gestellt, um den Bot zu testen und an seine Grenzen zu bringen, da dieser für spezifische Anfragen konfiguriert ist. Eine weitere Herausforderung besteht im Umgang mit Schreibfehlern und Slang sowie dem Datenschutz. Da Chatbots von den Nutzereingaben lernen, um so personalisierte Antworten zu generieren, werden je nach Chatbot auch Nutzerdaten gesammelt und ausgewertet, die der Nutzer nicht eingegeben hat. Geschieht das Profiling ohne Einwilligung, ist das in Bezug auf den Datenschutz kritisch zu bewerten.

Chatbots in der InsurTech-Szene

Nutzer verbringen immer mehr Zeit in Messaging-Apps und immer weniger Zeit auf Websites. Das bietet großes Potential für Chatbots. Insurista hat dies erkannt und bietet seit 2016 Versicherungs- und Bankunternehmen eine Kommunikationsplattform an, die KI-basierte Chatbots nutzt und via Facebook-Messenger den User berät. Neben Insurista, arbeitet auch das Berliner Start-up Rasa am Einsatz Künstlicher Intelligenz und somit an der nächsten Chatbot-Generation. Rasa steht dabei im engen Austausch mit Unternehmen wie ERGO und Helvetia. „Carla“, der Chatbot des Start-up Kauz, ist als „Enterprise Bot“ vollständig angepasst an die Produkte, Services und Sprache des Unternehmens, dass sie vertreten. Der Chatbot von Kauz arbeitet im Gegensatz zu anderen Chatbots nicht mit Machine Learning, sondern mit Natural Language Understanding (NLU). Dadurch wird das beste Sprachverständnis garantiert sowie eine modulare Architektur, die eine schnelle Konfiguration und skalierbare Entwicklung ermöglicht. Mit NLU besitzt das System die Fähigkeit, unbekannte Worte und fehlende Informationen zu analysieren. Anschließend werden diese korrigiert und nachgeliefert. Kauz` Chatbots formen somit ein Abbild des Gesagten. Sie kennen zehntausende Bedeutungen und lösen sprachliche Mehrdeutigkeiten auf. Carlas Wissen ist modular aufgeteilt in Sprachwissen, Weltwissen und situative Kommunikationsfähigkeiten. Diese Module werden laufend erweitert. Das Wissen über die Produkte und Leistungen von Unternehmen sowie deren spezielle Terminologie kommt dann konfigurierbar hinzu.

Emotionalisierung der Chatbots

Derzeit eignen sich Chatbots vor allem zur schnellen Klärung von einfachen Sachverhalten. Besonders erfolgsversprechend ist der Einsatz von KI, wenn es gelingt, die Sprache der Bots weiter zu emotionalisieren und ihnen gleichzeitig beizubringen, Kundenbeziehungen aufzubauen. Bots sollen auf Emotionen wie Aufregung, gute und schlechte Laune reagieren können, sei es anhand der Stimme oder des Schreibstils. Das Wichtigste bezüglich der Weiterentwicklung der Technologie wird sein, ein skalierbares und flexibles Dialog-Management aufzubauen, welches nicht mehr auf Regeln basiert. Dabei kommt der Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitung und kontextbezogener Intelligenz eine hohe Bedeutung zu. KI wird die Zukunft der Kundeninteraktionen bestimmen und das gesamte digitale Kundenerlebnis neu definieren.

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