06.11.2019

e-bot7: KI-Lösung soll Kundenfragen-Antworten automatisieren

Das 2016 gegründete Unternehmen e-bot7 mit Sitz in München hat eine KI-Lösung entwickelt, die Antworten-Automatisierung bei Kundendienstanfragen bietet. Das Unternehmen hat dafür einen hybriden Ansatz gewählt, bei der die KI-Lösung und Mitarbeiter gemeinsam agieren und interagieren.
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Die e-bot7 Gründer Fabian Beringer (CEO), Xaver Lehmann (CEO) und Maximilian Gerer (CTO) - (c) e-bot 7

Wie schaut eigentlich mein Handyvertrag genau aus und wann bekomme ich für meine langjährige Treue endlich ein neues Smartphone? Diese oder ähnliche Fragen bekommen Kundendienstmitarbeiter im Telekommunikationsbereich tagtäglich unzählige Male gestellt. Auch Versicherungen, Hotellerie, E-Commerce und vergleichbare Bereiche sind mit einer Überfülle an sich teilweise wiederholenden Kundenfragen konfrontiert. Zunehmend haben sich diese in den letzten Jahren auch in Richtung Chat verschoben.

Robo-Kundenservice: Der Unterschied zwischen Chatbots und KI-Lösungen

Verständlicherweise hat man bei Unternehmen mit sehr vielen Kundenanfragen immer auf die Unterstützung von KI-Lösung gehofft, die die Mitarbeiter von diesen repetitiven Aufgaben entlasten sollen. Nicht jeder Bot ist aber intelligent genug, um Frustrationen bei Kunden und Mitarbeitern zu vermeiden.

+++Corporate-Startup-Collaboration: “Startups nicht zu lange blockieren”+++

“Es gibt viele Bots am Markt, die nach einem einfachen Input-Output-System funktionieren, also mit vorgefertigten Antworten auf klar definierte Fragen”, berichtet Lea Wanders gesprochen, die beim Startups e-bot7 unter anderem für das Marketing zuständig ist. Das Problem dabei: Dazulernen oder das Erkennen von Rechtschreibfehlern sind dabei nicht vorgesehen. Weicht der Kunde auch nur ein wenig von den vorgefertigten Fragen ab kapitulieren solche Bots und wissen nicht mehr weiter. KI-Lösungen hingegen sind lernfähig.

Hybride Lösung vom Startup e-bot7

Ein Screenshot des Service-Chatbots von e-bot7
(c) e-bot 7

e-bot 7 hat natürlich den mit künstlicher Intelligenz ausgestatteten Chatbot nicht erfunden. Das Konzept  unterscheidet sich von vergleichbaren Produkten am Markt durch den, wie es Wanders selbst nennt, “hybriden Ansatz”. Die KI-Lösung, die vor dem ersten Einsatz etwa auf die verwendete Sprache und auf die Inhalte des jeweiligen Bot-Nutzers vortrainiert wurde, muss im operativen Geschäft nicht manuell außerhalb des Tagesgeschäftes trainiert werden, sondern lernt im Tun unentwegt dazu und wird ständig klüger.

Das passiert deshalb, weil die KI-Lösung mit den Mitarbeitern in einem ständigem Lernaustausch ist. “Unsere KI-Lösung sendet beispielsweise die Frage, die noch nicht gelernt wurde, an den geeignetsten Mitarbeiter und schlägt diesem dann auch schon die wahrscheinlichsten Antworten vor, welche dieser nur mehr auswählen muss”, erklärt Wanders. Die KI-Lösung registriert schließlich, welche Antwort der Mitarbeiter wählt und wird von Mal zu Mal sicherer – bis sie die gestellte Frage schließlich eigenständig beantworten kann.

+++zum AI-Channel des brutkasten+++

Dadurch habe sich beispielsweise in einem großen deutschen Telekommunikationsunternehmen die Automatisierungsrate drastisch erhöht, so Wanders. Das gelinge, weil die KI-Lösung von e-bot7 alle Daten gleichzeitig verwerten könne und sowohl auf die Bot-Chats und auf die Mitarbeiter-Chats zugreife. Nach und nach steige das “Sicherheitslevel”, ab 97 Prozent agiere die KI-Lösung dann auf eigene Faust und schicke die Antworten raus, skizziert Wanders.

Alleinstellungsmerkmal und Zukunftspläne

Neben der “hybriden Lösung” des Bot-Konzeptes hebt Wanders auch hervor, dass man im Gegensatz zu einigen anderen Anbietern von KI-Lösungen die Datenwissenschaftler im eigenen Haus habe. “Damit können wir viel schneller auf das Feedback unserer Kunden reagieren und Verbesserungen vornehmen”, sagt Wanders.

Konzept und Flexibilität von e-bot7 kommen jedenfalls sowohl bei Kunden als auch Investoren an. Vor kurzem hat sich die Firma, die von Fabian Beringer, Xaver Lehmann und Maximilian Gerer gegründet wurde, ein millionenschweres Investment gesichert.

Das Team wächst zudem stark. Noch in diesem Jahr will man von 36 auf fünfzig Mitarbeiter aufstocken, Ende 2020 sollen es laut Wanders schon um die 100 Mitarbeiter sein. “Der Fokus liegt dabei auf unserer internationalen Expansion”, gibt Wanders Einblicke in die Zukunftspläne.

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Analyser, CSRD, EU-Taxonomie
(c) - PwC Österreich -Das Konsortium des Projekts "Analyser" beim Kick-Off.

Die Regeln der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die in den kommenden Jahren sukzessive schlagend werden, bedeuten für zahlreiche österreichische Unternehmen eine Verpflichtung zur Nachhaltigkeitsberichterstattung. Bei vielen von diesen – auch jene, die freiwillig schon früher als erforderlich mit der Umsetzung starten – werden Schwierigkeiten erwartet, die Anforderungen zu erfüllen, da insbesondere KMU nicht über ausreichend Kapazitäten für interne Nachhaltigkeitsabteilungen verfügen würden.

CSRD und Taxonomie

Dies gilt im Besonderen für die EU-Taxonomie, die ergänzend zur CSRD anzuwenden ist. Gemäß ihr müssen die wirtschaftlichen Aktivitäten eines Unternehmens als nachhaltig oder nicht-nachhaltig deklariert werden.

Die Verordnung umfasst umfangreiche und detaillierte Kriterien, die für Ungeübte nicht leicht zu verstehen sind. Deshalb will in einem kürzlich gestarteten Forschungsprojekt namens “AI Enabled Sustainability Jurisdiction Demonstrator” (Analyser) ein Forschungskonsortium KI-basierte Module entwickeln. Die sollen es auch ungeschulten Anwenderinnen und Anwendern ermöglichen, die gesetzlichen Meldepflichten zu erfüllen. So soll eine Erleichterung für Unternehmen erzielt werden.

“Das oberste Ziel unseres Projekts ist es, die Zahl der KMU zu erhöhen, die selbstständig in der Lage sind, die EU-Taxonomie in guter Qualität zu berichten”, erklärt Maximilian Nowak, der das Projekt bei Fraunhofer Austria leitet.

Das Konsortium

Das Konsortium, bestehend aus Fraunhofer Austria, Universität Innsbruck, Technischer Universität (TU) Wien, Leiwand AI, PwC Wirtschaftsprüfgesellschaft, der Wirtschaftsagentur Niederösterreich ecoplus, Murexin und Lithoz wird dafür Teile des Prozesses mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren. Ein Chatbot, der auf einem eigens kreierten Sprachmodell beruht, soll mit den Anwenderinnen und Anwendern im Dialog stehen und sicherstellen, dass alle benötigten Dokumente vorliegen.

Es sind nämlich viele Fragen im Rahmen der Nachhaltigkeitsberichterstattung zu klären: Welche wirtschaftlichen Aktivitäten gibt es im Unternehmen? Wie umfangreich sind diese? Welche davon sind taxonomiefähig, können also überhaupt nach den Kriterien bewertet werden?

Josef Baumüller, der von Seiten der TU Wien an dem Projekt beteiligt ist, sagt: “Es ist vielen noch nicht bewusst, wie komplex die Anforderungen zunächst an die Datenerhebung und anschließend an die Klassifizierung sind. Die Prozesslandschaft im Unternehmen muss erfasst und auf die Vorgaben der EU-Taxonomie übergeleitet werden, darüber hinaus gilt es, relevante Datenbedarfe zu identifizieren und im Sinne der Effizienz v.a. bereits vorhandene Datenbestände zu nützen.”

CSRD-Berichterstattung eine Herausforderung

Dass eine Unterstützung der Unternehmen unumgänglich ist, sagt auch Stefan Merl von der PwC Österreich GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft: “Wir spüren bereits jetzt eine massive Zunahme in den Anfragen von Unternehmen, insbesondere von KMU, die sehen, dass die Erfüllung der CSRD-Berichterstattungspflichten eine große Herausforderung ist. Es führt kein Weg daran vorbei, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die weit über den Automatisierungsgrad bestehender Tools hinausgeht. Genau das wollen wir im Projekt ‘Analyser’ verwirklichen.”

Dabei ist essenziell, dass die im Tool eingesetzte KI fair, nachvollziehbar und korrekt arbeitet. Dafür soll Leiwand AI GmbH die nötige Expertise in das Projekt einbringen.

“In einer so kritischen Angelegenheit wie der Nachhaltigkeitsberichterstattung ist es besonders wichtig, dass auch Maßnahmen hinsichtlich einer zuverlässigen und fairen KI-Lösung getroffen werden. Durch den Einsatz verschiedener Methoden rund um nachhaltige und vertrauenswürdige KI werden wir dazu beitragen, dass der ‘Analyser’ gesicherte Informationen liefert, fair in Bezug auf Bias und Diskriminierung ist und im Einklang mit dem EU AI Act steht”, sagt Mira Reisinger, Data Scientist bei Leiwand AI.

Das Projekt ist im Herbst 2024 gestartet, läuft über drei Jahre und wird durch die FFG aus Mitteln des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie gefördert.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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