17.05.2019

„Wir mussten sieben Banken auf ein einheitliches System bringen“

Als Joint Venture ist der IT-Dienstleister Avanade die Schnittstelle zwischen Accenture und Microsoft. In der beschleunigten Digitalisierung will man diese "Power of Three" noch weiter ausbauen. Erfolgsbeispiele gibt es schon viele.
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Power of three - Avanade, Accenture und Microsoft
(c) Krewenka: Christiane Noll, GF Avanade Austria, Michael Zettel, GF Accenture Austria und Dorothee Ritz, GF Microsoft Austria
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„Vor zehn Jahren haben wir mit unseren Kunden hauptsächlich über Prozesse gesprochen. Heute geht es viel stärker um Technologien und Innovation“, sagt Hannes Mayrhofer, Leiter für Wachstum und Innovation bei Accenture Austria. Und die technologische Weiterentwicklung werde sich in den kommenden Jahren noch rasant, ja exponentiell beschleunigen. „Die Technologien kommen immer schneller und intensiver auf Unternehmen zu“. Um die Accenture-Kunden in dieser Entwicklung optimal betreuen zu können, setzt man unter anderem auf die „Power of Three“ – eine Kooperation mit Microsoft und dem gemeinsamen Joint Venture Avanade.

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Power of Three: „Dream Team“ in Zeiten der Produktrevolution

Diese intensive Zusammenarbeit besteht seit fast 20 Jahren – Avanade wurde im Jahr 2000 gegründet. Doch heute scheint sie relevanter denn je. „Es findet gerade eine Produktrevolution statt“, sagt Christiane Noll, Geschäftsführerin von Avanade Österreich. Und die führe zu einem „Run“. Entsprechend gelte es, die „Power of Three“ zu positionieren. „Accenture steht für Transformation, Microsoft für innovative Produkte und Avanade für die Umsetzungskompetenz“, sagt Noll. Es sei eben ein „Dream Team“.

Projekte von Gesichtserkennung bis Robotic Process Automation

Davon, was dieses „Dream Team“ in Österreich in letzter Zeit geschafft hat, konnte man sich kürzlich bei einem Event im Wiener myhive überzeugen. Führende heimische Unternehmen wie die Österreichische Post, die Erste Group, OMV und SOS Kinderdorf gaben dort einen Einblick in konkrete Projekte, die mit der „Power of Three“ umgesetzt wurden. Die Bandbreite ist dabei beachtlich: Projekte gab es etwa in den Bereichen Gesichtserkennung, Blockchain und Robotic Process Automation. „Über Microsoft Azure (Anm. Cloud-Computing-Plattform) kann man technologische Lösungen jeglicher Art implementieren“, erklärt Hannes Mayrhofer.

Power of three - Avanade, Accenture und Microsoft
(c) Krewenka: Hannes Mayrhofer

47.000 User, sieben Länder, ein System

Um nichts geringeres, als die gesamte Bankengruppe auf ein einheitliches IT-System zu bringen, ging es beim vorgestellten Projekt der Erste Group. „Wir haben 47.000 User in zehn Unternehmen, darunter sieben Banken in sieben Ländern. Die mussten wir alle auf ein einheitliches System bringen“, erklärt Charlie Ford, Group Head of COO Governance der Erste Group. Microsoft-Produkte habe man freilich an allen Standorten schon die längste Zeit genutzt. „Es ist aber das erste Mal, dass wir alles zusammenbringen. Das ist eine wirklich große Sache für uns“.

Tool-Upgrade wird zum Change-Prozess

Denn es sei nicht nur ein Tool-Upgrade, das da gemeinsam mit Avanade, Accenture und Microsoft umgesetzt wurde. Mit der Vereinheitlichung komme ein weitreichender Change-Prozess. „Die flächendeckende Nutzung der verschiedenen Tools bringt ganz neue Möglichkeiten in der internen Organisation“, sagt Ford. Und Akzeptanz und Feedback der Mitarbeiter seien sehr gut. Dafür habe man auch entsprechende Vorarbeit geleistet: „Wir wollten zuerst sicher gehen, dass alles funktioniert und dann die Leute davon begeistern. Und es zeigt sich: Sie lieben es“.

„Wir wollen gemeinsam echten Mehrwert bringen“

Überzeugt habe Microsoft als Cloud-Service-Anbieter auch durch seine Flexibilität. „Sie verstehen die Finanzwelt und die europäische Regulatorik besser, als die anderen großen Provider“, sagt Ford. So habe man etwa sicherstellen können, dass sämtliche Daten auf Servern innerhalb der EU bleiben. „Das macht es vor allem im Hinblick auf den US-Cloud Act von letztem Jahr deutlich einfacher für uns, optimalen Datenschutz zu gewährleisten“. Das simple Ziel, das Avanade-Geschäftsführerin Noll für die „Power of Three“ ausgibt, scheint also erfüllt zu sein: „Wir wollen gemeinsam echten Mehrwert bringen“.

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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