✨ AI Kontextualisierung
Von FinTech über künstliche Intelligenz bis hin zur Nutzung von Data – im Rahmen der FinTech Week 2022, organisiert in Zusammenarbeit mit Accenture und AI Austria (vertreten als Applied AI Conference – AAIC), drehte sich alles um den Einsatz von Data und AI im Finanzdienstleistungssektor. Die Veranstaltung brachte nicht nur Banken und Versicherungen, die ihre ersten Schritte in Richtung digitale Transformation getätigt haben, zusammen. Die FinTech Week 2022 diente auch zur Förderung der Zusammenarbeit zwischen Startups und Großbetrieben.
Neben zahlreichen Fireside-Talks und Panel-Diskussionen schmückten auch einige Use-Cases das Programm. Nach dem Motto “Von der Theorie zur Praxis: Vertiefung in reale KI- und Datenanwendungsfälle” gewährten die Startups Paysafe und SkyHive tiefe Einblicke in ihre Best Practices und Herausforderungen mit KI.
“SkyHive ist das Google des weltweiten Arbeitsmarktes”
“Viele Betriebe erkennen heute mehr denn je, dass ihr Geschäft am Abgrund steht, wenn sie die DNA ihrer Arbeitsplätze nicht grundlegend verstehen. Ob es sich nun um die große Resignation oder den Kampf um Talente handelt – sie müssen sich intern umsehen und erkennen, welche Ressourcen sie haben und brauchen”, erklärt Petra Kuret, Head of Partnerships bei SkyHive. Das 2017 gegründete Startup mit Hauptsitz in Vancouver konnte 2020 Accenture als Investor für sich gewinnen. SkyHive nutzt seine KI-Technologie und die Quanten-Arbeitsanalyse-Methode, um die Transformation und Adaptierung an den Arbeitsmarkt für Unternehmen zu erleichtern.
“Wir sind eine der fortschrittlichsten Re-Skilling-Plattformen, die auf die zugrunde liegende Technologie der Quantenarbeitsanalyse basiert. Sie können sich SkyHive als das Google des weltweiten Arbeitsmarktes vorstellen, das die Verschiebungen und Veränderungen bei Angebot und Nachfrage von Arbeitsplätzen und Qualifikationen erfasst”, erklärt Kuret weiter. Genau hier könne die Quantum-Work-Analyse des wachsenden Startups bestens eingesetzt werden, um Insights über die Fähigkeiten der Angestellten zu gewinnen, aber auch die Bedürfnisse der jeweiligen Funktionen im Betrieb zu erkennen.
DNA der Belegschaft auf Qualifikationsebene erkennen
Als eines der globalen Echtzeit-Datensätze im Bereich des Human Capital Managements (HCM) sammelt die Plattform nicht nur Insights. SkyHive stellt sie auch der gesamten Unternehmensorganisation für die Wiederverwendung zur Verfügung. Mit 3 Billionen Kombinationen von Qualifikationsgraphen bilde das kanadische Startup die weltweit größte und leistungsfähigste Datenquelle für Arbeitsplätze, Qualifikationen und Ausbildung. Denn SkyHive verarbeitet täglich 20 Terrabyte an Rohdaten aus 150 Ländern.
Somit soll ermöglicht werden, dass Unternehmen und Manager:innen eine Übersicht über die DNA ihrer Belegschaft bekommen. SkyHive-Kund:innen müssen hierfür vier Fragen beantworten:
- Welche Qualifikationen haben wir?
- Welche Qualifikationen brauchen wir?
- Welche Qualifikationslücken haben wir im Betrieb?
- Wie können wir diese Qualifikationslücke schließen?
Mit diesem Ansatz soll eine flexible interne Mobilität in Unternehmen geschaffen werden, indem Mitarbeiter:innen neue Möglichkeiten innerhalb des Betriebes wahrnehmen können. Aus Arbeitgeber:innen-Sicht gehe es darum, Talente an sich zu binden, da die erhöhte Transparenz Angestellte nicht nur zum Engagement, sondern auch zur Weiterbildung motiviere.
Paysafe stellt bei FinTech Week 2022 Kundendienst-Roboter vor
Accenture unterstützt auch das Startup Paysafe aus der UK, das im Rahmen der FinTech Week seinen Kundendienst-Roboter “Robie” vorstellte. Obwohl Paysafe als Zahlungsdienstleister künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen – zur Erkennung von Betrug und Geldwäsche sowie zur Datensegmentierung im Marketing – verwendet, wird Robie nur im Kundenservice eingesetzt. Denn mit dem Einsatz von KI im Kundenservice reduziert das FinTech-Startup nicht nur Kosten der manuellen Arbeit, sondern bietet seinen Kund:innen auch schnelle Antworten und Lösungen.
Und das funktioniert so: Die Kundendienst-Anfragen werden über verschiedene schriftliche Kanäle – E-Mails, Webformulare oder Chatbots – in Textform an einen Nachrichten-Sortierer weitergeleitet. “Wir haben festgestellt, dass die Texte selbst in der Regel nicht sehr aussagekräftig sind, weil sie kurz und nicht sehr klar sind. Wir brauchten zusätzliche Informationen, um auf automatisierte Weise herauszufinden, was sie brauchen”, sagt Georg Wenk, Head of CRM und Data Science bei Paysafe Group. Genau hier wird die Anfrage mit zusätzlichen Informationen der Kund:innen – aus Transaktionen, Kontostatus oder Fehlercodes – im Nachrichten-Sortierer ergänzt, wodurch das Thema und das Problem genauer identifiziert werden.
50 Prozent der Anfragen werden richtig kategorisiert
Durch den Einsatz einer “Rule Machine”, die selbst nicht als KI operiert, werden weitere Kriterien definiert. Nach der Sicherstellung, dass eine automatisierte E-Mail zum definierten Thema besteht, wird diese ausgesendet. Es wird zudem ausdrücklich darauf hingewiesen, dass es sich um eine automatisierte E-Mail handelt und bei fortbestehen des Problems an eine Mitarbeitende des Kundendienstes weitergeleitet werden kann.
Dennoch liege der Nachrichten-Sortierer nur mit jedem zweiten Fall richtig, so Wenk. “Das scheint auf den ersten Blick nicht viel zu sein. Aber wenn dieser Prozentsatz mit dem des Zufallsgenerators verglichen wird – der nur bei zwei Prozent liegt – dann ist er tatsächlich sehr hoch. Das heißt aber nicht, dass wir alle unserer Kundendienst-Anfragen automatisiert abwickeln. Der Großteil wird immer noch von Menschen bearbeitet”.
