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Natural Language Processing in der Praxis

Die Contact Center der verschiedensten Branchen haben mit steigenden Anfragemengen bei sinkenden Budgets zu kämpfen. Hinzu kommt in der Versicherungsbranche, dass es zunehmend schwerer fällt, qualifizierte Mitarbeiter zu finden. Der Kundenservice setzt daher einerseits auf Maßnahmen, die verhindern sollen, dass Kundenanliegen überhaupt die kostenintensiven Kanäle (Telefon oder Chat) erreichen, sondern am besten bereits vorher auf z.B. ein Self-Service-Portal gelenkt werden. Innerhalb der Kanäle Telefon und Chat wird andererseits versucht die Arbeitslast der Mitarbeiter durch Automatisierung zu reduzieren. Eine der öfter angewendeten Maßnahmen sind Chatbots. Insbesondere im Bereich der Versicherungen greifen viele dieser Maßnahmen aus verschiedensten Gründen aber nicht. Insbesondere sind hier die oftmals rückständige IT-Infrastruktur und die Komplexität der Anliegen ausschlaggebend. Von letzterem sind insbesondere Schlagwort-basierte Erkennungsalgorithmen schnell überfordert und die Kundenzufriedenheit leidet. Die großen Cloudanbieter (Hyperscaler) werben allerdings mittlerweile mit der nächsten Evolutionsstufe von Chatbots. Statt Schlagwortbasiert sollen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz aussagen vollständiger analysiert und verstanden werden und entsprechende Systeme bessere Erkennungsraten aufweisen.

Die Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz sollen dabei mit Open-Source-Frameworks wie z.B. Tensorflow auch unabhängig von der Cloud und großen Anbietern nutzbar sein. Sind solche „KI-basierte“ Systeme in der Lage ein für die Anforderungen der Versicherungen ausreichende Genauigkeit bei der Klassifizierung von Kundenchats zu erreichen? Diese Frage soll am Fall der Chatprotokollierung (im Sinne einer Zusammenfassung) in Zusammenarbeit mit der otto-nova Krankenversicherungs AG überprüft werden.

Informationen

Studiengang: IT Management M.Sc.
Themengebiet: Wirtschaftsinformatik
Professor: Prof. Dr. Gunther Piller
Seitenzahl: 15 Seiten
Veröffentlichungsdatum: 04.01.2020
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