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.
/artikel/e-bot7-startup
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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Fünf der RBI Global FinTech Scouts gaben uns Einblicke in die aktuellen globalen FinTech-Trends (vl.): Vel Vasic, Aditi Subbarao, Ken Thomas, Scarlett Sieber und Nnanna Ijezie | (c) brutkasten / Dervisevic
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„Die große Stärke des Programms ist Neugier. Es geht darum, das Beste aus der ganzen Welt zusammenzutragen und dann zu nutzen“, sagt Aditi Subbarao, Enterprise Account Director beim US-AI-Data-Cloud-Anbieter Snowflake, im Gespräch mit brutkasten. Sie spricht über das Global FinTech-Scouts Program der Raiffeisen Bank International (RBI), für das sie seit dem Start vergangenes Jahr als Expertin fungiert. Ziel ist es, die wichtigsten Erkenntnisse im FinTech-Bereich von globalen Top-Expert:innen zusammenzutragen und für die gesamte RBI-Gruppe – und damit im ganzen CEE-Raum – nutzbar zu machen.

Im Mai holte die RBI ihre „Scouts“ wieder nach Wien. Brutkasten war vor Ort und bat fünf der Expert:innen, darunter auch Subbarao um ihre Einschätzung zu den aktuell wichtigsten FinTech-Trends.

1. KI-Agenten und die notwendige Datenstrategie

KI-Agenten seien aktuell wenig überraschend das dominierende Thema in den Führungsetagen der Finanzwelt, erklärt Aditi Subbarao. Dabei gehe es um die effiziente und sichere Umsetzung. Und diese sei an strenge technologische Voraussetzungen geknüpft: „Ohne eine solide Datenstrategie gibt es keine KI-Strategie. Unternehmen werden von KI-Agenten nicht profitieren, solange ihre zugrunde liegenden Daten nicht robust und KI-fähig sind“.

Zusätzlich zur Datenqualität sei die Sicherheit der Systeme entscheidend. Subbarao warnt vor unregulierten Modellen: „Selbst bei einer optimalen Datenbasis können ohne sichere, regulierte KI-Agenten mit angemessenen Leitplanken nicht die zuverlässigen und richtlinienkonformen Ergebnisse erzielt werden, die man für seine Kunden will“.

2. Web3 und Payments wachsen zusammen

Ein grundlegender Wandel vollzieht sich auch in der Infrastruktur digitaler Transaktionen, erklärt Vel Vasic, CEO des in Singapur ansässigen FinTech-Venture-Studios OTLRS. Er beobachtet eine zunehmende Verschmelzung etablierter Systeme: „Wir erleben derzeit, wie der traditionelle Zahlungsverkehr und Web3, die früher völlig getrennte Welten waren, konvergieren“.

Die Integration gehe dabei in beide Richtungen. „Zahlreiche Anbieter digitaler Vermögenswerte betrachten den Zahlungsverkehr mittlerweile als zentralen Bestandteil der Customer Journey“, führt Vasic aus. Er prognostiziert für die Branche eine weitreichende Veränderung: „In den kommenden zehn Jahren wird sich dies in Kombination mit künstlicher Intelligenz zu einem nahtlosen Omnichannel-Erlebnis für digitale Zahlungen entwickeln“.

3. Identitätsprüfung im Zeitalter von KI-Betrug

Die schnelle Verbreitung von künstlicher Intelligenz bringt auch neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit mit sich. Für Scarlett Sieber, Chief Strategy and Growth Officer beim New Yorker FinTech-Konferenzveranstalter Money20/20, rücken defensive Strategien in den Fokus. „Mein Hauptinteresse gilt der Rolle von Betrug und Identitätsprüfung im Kontext von künstlicher Intelligenz“, erklärt Sieber.

Sie sieht dabei einen direkten Zusammenhang zwischen technologischer Entwicklung und Cyber-Kriminalität: „Mit dem Aufstieg der KI verzeichnen wir einen deutlichen Anstieg von Betrugsfällen. Infolgedessen spielt die eindeutige Identitätsfeststellung eine wichtigere Rolle als jemals zuvor“.

4. Hyperpersonalisierung durch „Context Pulling“

Im Bereich der Kundenbindung verändert sich die Art und Weise, wie Finanzprodukte angeboten werden, erklärt Ken Thomas, Principal beim Londoner VC BackFuture. Er identifiziert einen Wandel in der Kundenansprache: „Der übergreifende Trend, den ich derzeit beobachte, ist die Hyperpersonalisierung und deren Wechselwirkung mit Banking“.

Die Strategie wandelt sich von traditionellen Marketingmethoden hin zu einer situativen Ansprache: „Wir nennen das ‚Context Pulling‘ anstelle von ‚Product Push‘. Anstatt eine statische Menge an Rewards anzubieten, geht es nun vielmehr darum, den Kunden die richtigen Rewards zur exakt richtigen Zeit zukommen zu lassen, um so die Interaktion und das Engagement zu steigern“.

5. Besserer Zugang zum US-Dollar

Nnanna Ijezie, Product Manager bei Booking.com in Amsterdam, sieht eine starke Nachfrage im Fremdwährungsbereich: „Wir beobachten weltweit einen wachsenden Zugang zum US-Dollar“.
Dieser Trend wird maßgeblich von neuen Marktteilnehmern getrieben. „Startups, FinTechs und Banken arbeiten daran, immer mehr Menschen einen einfacheren, schnelleren und kostengünstigeren Zugang zu dieser Währung zu ermöglichen“, so Ijezie.

Dabei kommen auch neue Technologien zum Einsatz: „Eine der populärsten Methoden, über die derzeit alle sprechen, sind Stablecoins, doch das zugrunde liegende Bedürfnis bleibt, der breiten Masse einen effizienteren Zugang zum US-Dollar zu verschaffen“.

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

Es gibt viele Bots am Markt, die nach einem einfachen Input-Output-System funktionieren, also mit vorgefertigten Antworten auf klar definierte Fragen. Die KI-Lösung von e-bot 7 lernt: Sie 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. Die KI-Lösung registriert schließlich, welche Antwort der Mitarbeiter wählt und wird von Mal zu Mal sicherer – bis die gestellte Frage schließlich eigenständig beantworten kann. Das Startup hat die Datenwissenschaftler im eigenen Haus. Noch in diesem Jahr will man von 36 auf fünfzig Mitarbeiter aufstocken.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

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Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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Es gibt viele Bots am Markt, die nach einem einfachen Input-Output-System funktionieren, also mit vorgefertigten Antworten auf klar definierte Fragen. Die KI-Lösung von e-bot 7 lernt: Sie 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. Die KI-Lösung registriert schließlich, welche Antwort der Mitarbeiter wählt und wird von Mal zu Mal sicherer – bis die gestellte Frage schließlich eigenständig beantworten kann. Das Startup hat die Datenwissenschaftler im eigenen Haus. Noch in diesem Jahr will man von 36 auf fünfzig Mitarbeiter aufstocken.

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