Künstliche Intelligenz: schlanke Prozesse und zufriedene Kunden

Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz kann die Kommunikation zwischen Energieversorger und Kunden erleichtern, denn sie besteht aus vielen wiederkehrenden Elementen wie Zählerstände mitteilen. Ideale Voraussetzung für die Automatisierung der Kommunikationsprozesse.

Kunden kommunizieren heute auf unterschiedlichen Kanälen mit ihrem Energieversorger – vom klassischen Brief über E-Mail und Telefon bis hin zu WhatsApp und anderen Chat-Applikationen. Die Aufnahme, Bearbeitung und gegebenenfalls Beantwortung ist dabei nach wie vor sehr personalintensiv. Mitarbeiter scannen die Eingangspost und digitalisieren per OCR-Software (Optical Character Recognition) die Inhalte, beantworten Schreiben mithilfe von Textbausteinen und Word-Vorlagen und übertragen Zählerstände, Abschlagsänderungen oder Adressen manuell in die weiterverarbeitenden Systeme. Dieses traditionelle Verfahren kostet viel Zeit und Geld, es ist darüber hinaus langwierig und fehleranfällig. Doch nicht nur intern lassen Effizienz und Qualität zu wünschen übrig, auch die Kundenzufriedenheit leidet unter diesen Prozessen. Kunden sind heute einen schnellen Service gewohnt, der möglichst rund um die Uhr zur Verfügung steht. Für Verzögerungen, Fehler und Kommunikationsprobleme haben sie kein Verständnis. Im liberalisierten Energiemarkt sind daher nur Unternehmen wettbewerbsfähig, die mit hoher Effizienz und damit geringen Kosten eine optimale Kundenbetreuung bieten können.

Künstliche Intelligenz für eine optimale Kundenbetreuung

Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) schaffen dafür die notwendigen Voraussetzungen. Laut der Studie »Artificial Intelligence: A smart move for Utilities« des Beratungsunternehmens Roland Berger erwarten Energieversorger durch den KI-Einsatz im Schnitt Effizienzsteigerungen von 20 %. Mehr als 40 % der Befragten glauben, dass sich mithilfe von KI neue Geschäftsmodelle entwickeln lassen. Über 80 % messen dem Thema KI dann auch in ihrer strategischen Planung für die kommenden fünf Jahre eine mittlere bis hohe Priorität zu. Nur 5 % haben jedoch bereits klare strategische Ziele, wie sie KI in ihr Unternehmen integrieren wollen, und eine Roadmap für diese Umsetzung. Gerade einmal 16 % sind bereits in der Pilotphase. Dagegen haben 40 % der Befragten weder Ziele noch eine Strategie definiert, wie sie Nutzen aus den enormen Fortschritten im KI-Bereich ziehen wollen.

Verschiedene Gründe können für den Unterschied zwischen der Bedeutung, die Energieversorger der KI zumessen, und der tatsächlichen Umsetzung verantwortlich gemacht werden. So überschätzen viele potenzielle Anwender die Komplexität und den Umfang von KI-Projekten, aber auch die Möglichkeiten. Eine komplette Automatisierung sämtlicher Prozesse ist sicher ein Ziel, das noch in weiter Ferne liegt, wenn es überhaupt erreicht werden kann. Dabei könnten Energieversorger mit klar abgegrenzten und strukturierten Einsatzszenarien sehr schnell durch den Einsatz von KI erhebliche Effizienzgewinne erzielen, die Kundenzufriedenheit verbessern und Wettbewerbsvorteile generieren, wie die folgenden Praxisbeispiele zeigen.

Automatische Dokumentenbearbeitung

Mit der Unterstützung von Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU) lassen sich eingehende E-Mails, Chatnachrichten oder digitalisierte Papierdokumente automatisiert auf relevante Daten durchsuchen und diese in eine Datenbank überführen. Ein per Machine Learning trainiertes NLU-Modell erkennt in diesen Texten relevante Einheiten und kann daraus Empfehlungen für die Weiterverarbeitung ableiten. Die nächsten Schritte, zum Beispiel die Formulierung eines Antwortschreibens, lassen sich automatisiert mit Kundendaten kombinieren, die beispielsweise mittels SAP-­OData-Services aus dem SAP-IS-U-System extrahiert werden. Antworten können nach Prüfung durch einen Mitarbeiter per E-Mail versendet, Stammdatenergänzungen und Zählerstände automatisch in die zuständigen Systeme überführt werden. Dabei kann mit einer Trainingsplattform das NLU-Modell ständig weiterentwickelt werden.

Dieser Einsatz von KI zur automatisierten Bearbeitung der Eingangspost hat zahlreiche Vorteile:

  • Kundenanschreiben lassen sich weitgehend automatisiert beantworten
  • die Eingangspost kann unabhängig von Bürozeiten aufgenommen und verarbeitet werden
  • die Bearbeitungsprozesse werden schlanker und schneller
  • die Prozesskosten sinken deutlich
  • der Service Desk wird von Routine­aufgaben entlastet
  • das System ist leicht zu skalieren, Lastspitzen lassen sich problemlos abfangen
  • Reaktionszeiten werden reduziert, die Kundenzufriedenheit steigt.

Ein Zahlenbeispiel verdeutlicht die enormen Einsparpotenziale, die eine solche automatisierte Dunkelverarbeitung mit sich bringt: Ein Energieversorger muss für einen Kundenkontakt eine durchschnittliche Bearbeitungszeit von 6 bis 8 min bei Kosten von rund 3,50 € veranschlagen. Durch Automatisierung der Vorgänge lassen sich zwischen 20 und 40 % der bisher notwendigen Kundenkontakte einsparen. Bei 1 Mio. Kundenkontakten im Jahr ergibt sich so ein Einsparpotenzial von mehr als 2 500 Manntagen, die Kosten sinken um 700 000 bis 1,4 Mio. €.

Einsatz von Chatbots im Kundenservice

Die direkte Kundenkommunikation per Telefon oder Chat ist besonders zeit- und personalintensiv. Sie skaliert sehr schlecht, sodass Kunden in Spitzenzeiten längere Wartezeiten in Kauf nehmen müssen oder gar ganz mit ihrem Anliegen scheitern und nur ein Besetztzeichen hören, statt mit einem Berater sprechen zu können. Ein Großteil dieser Kommunikation lässt sich in eine Reihe leicht zu automatisierender Kategorien einteilen – zum Beispiel die Frage nach Verträgen oder Angeboten sowie Zählerstands- oder Umzugsmeldungen. Auch technische Probleme wie der Verlust des Passworts für den elektronischen Zugang lassen sich vergleichsweise einfach abfangen. Ein auf der IBM-Technologie Watson beruhender Conversation Service kann solche Anfragen per Chat, Telefon oder App erkennen und entsprechend beantworten. Die übermittelten Daten lassen sich direkt zur Weiterverarbeitung in Systeme wie SAP IS-U übertragen. Die Vorteile eines solchen Chatbot-Einsatzes liegen auf der Hand:

  • der Kunde erhält schnell und unkompliziert Hilfe
  • leichtere Erreichbarkeit und eine bessere Servicequalität erhöhen die Kundenbindung
  • Informationen lassen sich rund um die Uhr per Chat oder Telefon abrufen
  • statt Routineanfragen zu bearbeiten, können sich die Kundenberater wichtigeren Aufgaben widmen.

Fazit

Energieversorger setzen große Hoffnungen in KI – und das sicherlich zurecht. Die KI-gestützte automatisierte Dunkelverarbeitung der Eingangspost sowie die direkte Kundenkommunikation per Chatbots bietet nicht nur ein enormes Einsparpotenzial, sondern kann außerdem die Werthaltigkeit der Kundenkontakte erheblich verbessern – zum Beispiel indem einem Kunden durch Zusammenführung und intelligente Auswertung der gesamten Kundenkommunikation immer das für ihn in der jeweiligen Situation beste Angebot (Next Best Offer) gemacht werden kann. Doch damit nicht genug: Die schlankeren Prozesse erhöhen außerdem die Reaktionsschnelligkeit und senken die Fehlerquote. Eine größere Kundenzufriedenheit ist die Folge – ein wichtiger Wettbewerbsvorteil in einem hart umkämpften Markt.

Autor

Holger Hornik,
Abteilungsleiter Cognitive Analytics,
msg systems ag, Ismaning,
E-Mail: holger.hornik@msg.group

Gastbeitrag aus ew 6/2018

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