Intelligente Anwendungsbeispiele für Energieversorgungsunternehmen

Optimierung des Kundenservice mit Künstlicher Intelligenz und Chatbots

Künstliche Intelligenz (KI) ist gemeinsam mit anderen Themen der Digitalisierung in fast allen Branchen voll im Trend – auch bei Energieversorgungsunternehmen (EVU). Das zeigt eine McKinsey-Studie zu Investitionen in diesem Bereich: 2016 wurden von Unternehmen und Anlegern bis zu 39 Milliarden US-Dollar in die Erforschung und Realisierung intelligenter Systeme und Maschinen gesteckt.1

KI-Projekte verlangen eine Beratungsmethodik

„Die Erwartungshaltungen gegenüber kognitiven Technologien gehen noch oft auseinander. Durch unsere Erfahrung, unser Prozess-Know-how und Branchenwissen können wir Kunden zeigen, wie KI-Projekte erfolgreich umsetzbar sind“, berichtet Christian Hertlein, KI- und Watson-Experte der msg systems ag. „Auf Basis dieser Erfahrung zeigen wir unseren Kunden, was in der Kundenkommunikation mit aktuellen KI-Technologien, wie zum Beispiel IBM Watson, tatsächlich möglich ist.“ Optimierungen im Kundenservice bieten sich gerade auch für EVU an. Laut einer Verbraucher-Studie von Axxcon gehen die Meinungen in Punkto Kundenservice weit auseinander: So denken über zwei Drittel der Energieversorger, dass sie den Kundenanforderungen vollständig nachkommen. Von Seiten der Kunden wird den EVU allerdings nur von einem Drittel eine gute Serviceorientierung zugesprochen.2 Hier scheint es also Handlungsbedarf zu geben.

Zweimal kognitive Prozesse für EVU, bitte!

Eine Lösung für einen besseren und effizienteren Kundenservice in EVU ist der Einsatz von KI. „Viele unserer Projekte sind auf die Automatisierung und Optimierung der Kundeninteraktion ausgerichtet“, so Hertlein. Dabei gibt es verschiedene Anwendungsszenarien, die sich mit kognitiven Services umsetzen lassen. „Viele Unternehmen denken beim Themenkomplex KI und Kundenservice zunächst an die medial häufig präsenten Chatbots“, berichtet Hertlein weiter. „Hohe Optimierungspotenziale lassen sich zusätzlich über eine KI-gestützte und automatisierte Dunkelverarbeitung der Kundenanfragen erzielen.“

Selbstlernend, flexibel und leicht zu integrieren

Die Lösungen ermöglichen Mitarbeitern eine schnellere und zielgerichtete Bearbeitung von Kundenanliegen und helfen Routineprozesse zu automatisieren. Alle eingehenden Nachrichten werden analysiert, nach Themen kategorisiert und es werden Vorschläge für Antworten generiert. „Mit jedem Kundenkontakt lernt das kognitive System der msg hinzu und automatisiert kontinuierlich die Prozesse unserer Kunden“, erklärt Hertlein. Zum Beispiel werden Änderungen von Abschlagszahlungen, Adressänderungen oder die Eingabe von Zählerständen automatisch an Folgeverfahren wie etwa SAP IS-U übertragen. Je nach Kundenanliegen werden weitere Validierungsalgorithmen angewandt. Anschließend erfolgt ein Antwortschreiben an den Kunden.
Durch den Einsatz von Natural Language Understanding können neben den fachlichen Absichten der Kundenanfragen weitere wichtige Informationen für die Kundenbindung, wie etwa negative Äußerungen, erkannt und den zuständigen Mitarbeitern priorisiert zur Verfügung gestellt.

In der Infografik erfahren Sie mehr zu den beiden KI-Einsatzszenarien im Kundenservice von EVU und Studien zum Thema.

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[1] McKinsey-Global-Institute-Studie: „Artificial Intelligence: The Next Digital Frontier?”, 2017; https://www.mckinsey.de/files/170620_studie_ai.pdf

[2] Axxcon-Studie: „Die Zukunft der Energie – Zukünftige Geschäftsmodelle der Energieversorger“; axxcon.com/aktuelles/studie-zur-zukunft-der-energie-evu-manager-wissen-nicht-was-kunden-wollen/

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