Thought Leadership
Firmen und Praxen müssen regelmäßig mit Kunden und Besuchern kommunizieren. Dabei tauchen oftmals dieselben Fragen auf: Terminabsprachen, Leistungen, Kosten, Versandfragen, Öffnungszeiten etc.
Webseiten und Tools helfen den digital Kompetenten Personen aus. Für den gewohnten Griff zum Telefon werden jedoch vor allem personelle Ressourcen aufgewendet, um entsprechende Gespräche zu beantworten. Durch den Einsatz intelligenter Sprachassistenten könnte Personal entlastet und Ressourcen gespart werden.
Machine Learning als Basis für sprachbasierte und integrationsfähige Assistenzsoftware
In Deutschland sind unpersönliche Roboterstimmen in Hotlines inzwischen zu einer unschönen Gewohnheit geworden. Menschen verbringen viel Zeit damit, sich bei Anrufen mit einzelnen Ziffern durch ebenso unnötige wie eintönige Menüs zu quälen, die für beide Seiten der Leitung wenig Nutzen bieten. Oder es wird gar um eine Customer Service Abteilung erweitert. So oder so: die Nerven des Anrufenden werden durch Wartezeiten strapaziert und das Unternehmen muss wertvolle Ressourcen in die Beantwortung von Standardanfragen investieren.
Ein moderner Telefonassistent, wie der des in Nürnberg ansässigen Tech-Startups VITAS nutzt Machine Learning als grundlegende Technologie, wodurch der Assistent in der Lage ist, durch jedes Gespräch dazuzulernen (DSBVO-konform). Ein solch technischer Assistent ist zudem sprachbasiert, was bedeutet, dass der Schwerpunkt auf einer möglichst natürlichen Gesprächsführung liegt: es werden keine Keywords gefordert, es gibt keine festgelegten Dialogpfade und auch das lästige Tastendrücken entfällt.
Technologie zur Spracherkennung und -analyse
Durch Künstliche Intelligenz werden Hauptfunktionen wie Speech Recognition, Speech Understanding und Speech Synthesis gesteuert. Unter Speech Recognition (auch als ASR oder Automatic Speech Recognition bezeichnet) versteht man die Fähigkeit, Aussagen von Anrufenden zu verstehen und zu interpretieren. Im Grunde funktioniert dies wie die Umwandlung einer Audiodatei in einen Text.
Das Speech Understanding gilt als das Gehirn eines Sprachassistenzsystems. Hier werden die Aussagen und Absichten des Anrufenden unter Zuhilfenahme von NLU (Natural Language Understanding) korrekt verstanden. Sie werden dann mittels NLP (Natural Language Processing) maschinell in eine Textform in natürlicher Sprache umgewandelt.
Damit der Sprachassistent eine adäquate Antwort geben kann, nutzen Sprachassistenten wiederum KI, diesmal in Form von Speech Synthesis. Sie sucht innerhalb weniger Sekunden die passende Antwort in Textform und wandelt sie in Sprache und damit in eine Audio-Version um, die dann als Antwort an den Anrufenden übermittelt wird. Weil die Verwendung eines solchen Sprachassistenten ganz unkompliziert und einfach durch die Rufweiterleitungsfunktion integriert werden kann, braucht es keinerlei aufwendige Installationsarbeiten. Das Unternehmen kann seine bisherige Telefonsoftware weiterhin verwenden und auch die bereits bekannten Telefonnummern müssen nicht verändert werden.
Das Telefon bleibt die beliebteste Methode zur Kontaktaufnahme
Mit dem modernen Telefonassistenten hat das erst 2019 gegründete Tech-Startup VITAS eine KI-basierte Telefonassistenzlösung entwickelt, die wiederkehrende Fragen übers Telefon automatisch und individueller beantwortet. Eine Besonderheit des Telefonassistenten besteht nämlich darin, dass das nutzende Unternehmen die Anrufgründe sowie die Daten zur Abfrage völlig selbstständig konfigurieren oder verändern kann.
So ist der technische Assistent nicht nur flexibel und kann somit in jeder Branche und bei jeder Unternehmensgröße eingesetzt werden. Die fortschrittliche Technologie aus KI und Machine Learning stellt auch eine möglichst menschenähnliche Nutzererfahrung sicher. Mit einem solchen Telefonassistenten können Anrufende vollkommen frei sprechen und interagieren, ohne gefordertes Tastendrücken, festgelegten Keywords oder Menüstrukturen.
Seine vielen Vorteile konnte der Telefonassistent VITAS in der Corona-Pandemie unter Beweis stellen. Gerade in der Anfangsphase der Pandemie waren die Menschen verunsichert und benötigten aktuelle Informationen. Eine Anlaufstelle war unter anderem die Corona-Hotline der Kassenärztlichen Bundesvereinigung, die so stark frequentiert wurde, dass der KBV irgendwann die personellen Ressourcen ausgingen – die Warteschlange wurde länger, Anrufende ungeduldiger. Innerhalb von nur drei Wochen wurde der intelligente Sprachassistent eingeführt, der insgesamt 22 verschiedene Corona-FAQs beantworten konnte. Das war vor allem deshalb schnell technisch machbar, weil ein Großteil der Anrufenden dieselben oder zumindest sehr ähnliche Fragen hatten. Der Telefonassistent hat auf diese Weise mehr als 50.000 Anrufe bearbeitet. Eine solche Case Study zeigt das Potenzial, das in KI und Machine Learning steckt und wie hilfreich entsprechende Software-Lösungen wie KI-basierte Sprachassistenten hinsichtlich der Bearbeitung von Standardanfragen für Unternehmen, Behörden oder Institutionen sein können.
