Künstliche Intelligenz zum Anfassen

Das Chatbot-Beispiel zeigt: Der Einsatz von KI kann Prozesse und Abläufe auch in der öffentlichen Verwaltung grundlegend verbessern. Noch gibt es wenige KI-Anwendungen, die wirklich „live“ sind. Deshalb bereiten wir für Sie hier einige Beispiele und Szenarien aus anderen Branchen auf. Lassen Sie sich von den Möglichkeiten inspirieren, die KI-Technologien eröffnen. Gerne analysieren unsere Expertinnen und Experten, wie Sie diese Ansätze auf die Arbeit in Ihrer Behörde übertragen.

So lief es früher

Das Kontaktformular, ein Klassiker der Kundenkommunikation, ist ein wahres Füllhorn an Informationen. Dieses Formular ist für viele Kunden die erste Anlauf- stelle, um mit ihrer Versicherung Kontakt aufzunehmen: Beschwerden, Anfragen oder Vertrags- und Kontaktänderungen – alles läuft darüber ab. Belangloses ebenso wie potenzielle Vertriebschancen. Häufig sind die Nachrichten lediglich grob Kategorien zugeordnet. Sach- bearbeiter prüfen die Inhalte und stoßen das weitere Be- und Verarbeiten an. Dieses Bearbeiten bindet Ressourcen und birgt ein erhebliches Fehlerrisiko.

Dann kommt KI ins Spiel

Gemeinsam mit einer Versicherung entwickelte adesso einen KI-basierten Ansatz, der aus den Inhalten von Kontaktformularen automatisch vertriebsrelevante Informationen herausfiltert. Grundlage für das Entwickeln waren hunderte historischer Datensätze, anhand derer das System das Strukturieren der Anfragen erlernte. Das Projektteam definierte, welche Inhalte auf Vertriebschancen hindeuten. Diese priorisiert die Anwendung nach Wertigkeit und Dringlichkeit und ordnet sie den vorhandenen Angeboten zu. Abschließend leitet das System die Kontaktformulare automatisiert an die ent- sprechenden Abteilungen weiter.

So ist es jetzt

Aktuell ordnet die KI-Lösung über 90 Prozent der Eingänge korrekt zu. Dies sorgt für schnellere und zu- verlässigere Vertriebs- und Kommunikationsprozesse. Die Rückmeldung der Sachbearbeiter verbessert die Leistungsfähigkeit des Systems weiter.

So lief es früher

Im B2B-Umfeld verbringen Vertriebsmitarbeiter einen umfangreichen Teil der Arbeitszeit mit der Recherche von Informationen: Wo planen potenzielle Kunden Neueröffnungen? Welche Änderungen im Management gibt es? Wer hat welche Aussagen über strategische Pläne oder Investitionsentscheidungen getroffen? Denn aus diesen und ähnlichen Themen leiten Vertriebsexperten Anknüpfungspunkte für die Ansprache ab: Je individu- eller diese Kontaktaufnahme erfolgt, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass potenzielle Interessenten sich auf den Dialog einlassen. Dieses Wissen ist grundlegend für den Vertriebserfolg, aber jeder einzelne Vertriebler muss viel Zeit in die Informationssuche investieren.

Dann kommt KI ins Spiel

Für den Vertriebsbereich Firmenkunden einer großen deutschen Bank hat adesso eine KI-basierte Lead-Engine auf Microsoft-Grundlage aufgebaut. Das System nutzt externe Datenquellen wie Websites, Social-Media-In- halte, Suchmaschinen oder kostenpflichtige Unter- nehmensdatenbanken. Auf Basis von Suchanfragen oder -begriffen, die auf mögliche Verkaufschancen hinweisen, durchforstet das System automatisch alle angeschlosse- nen Quellen. Die Anwendung bereinigt die Ergebnisse mithilfe von automatisierten Textanalyse-Werkzeugen um nicht zielführende Treffer und Dubletten.

So ist es jetzt

Das System erlaubt den Mitarbeitern, Interessenten schneller und systematischer zu finden. Die Vertriebsmitarbeiter können dank der automatisch aufbereiteten Leadinformationen mehr Zeit in die Kontaktaufnahme und -pflege investieren.

So lief es früher

In einem kleinen Start-up passt das ganze Entwicklungsteam an einen größeren Schreibtisch. Gemeinsam Ideen spinnen, schnell einen Experten für ein Thema finden oder die Erkenntnisse des Kollegen aufgreifen: All das ist einfach, wenn sich alle kennen und die Wege kurz sind. Anders ist die Situation in größeren Unternehmen. Angestellte arbeiten an unterschiedlichen Standorten in unterschiedlichen Teams an unterschiedlichen Themen. Das macht es für den Einzelnen schwierig, auf dem Laufenden zu bleiben und den Überblick über den Stand aller Entwicklungen zu bewahren. Parallele Arbeit an ähnlichen Themen, aufwendige Rechercheprozesse oder unpassende Kooperationspartner sind die Folge.

Dann kommt KI ins Spiel

Über das ganze Unternehmen verstreute Informationen, unterschiedliche Datentöpfe, ein Nebeneinander von strukturierten und unstrukturierten Daten: In dieser Gemengelage spielen KI-Anwendungen ihre Stärken aus. Zunächst durchsucht das System unterschiedliche Quellen wie Dokumentsammlungen, Artikel-Archive, Websites, Publikationen oder Chats. Verfahren wie Textanalyse, Informationsextraktion oder Topic-Identifizierung sorgen dafür, dass das System die wichtigsten Themen automatisch identifiziert.

Auf dieser Basis werden Überschneidungen entdeckt und Ähnlichkeiten von Themen oder auch Teams, die an ähnlichen Themen arbeiten, identifiziert.

So ist es jetzt

So eine KI-Lösung schafft eine gemeinsame Wissensdatenbasis, auf der die Experten aufbauen können. Recherchen sind kürzer und liefern bessere Ergebnisse, Ansatzpunkte für neue Themen oder Kooperation lassen sich schneller identifizieren, die parallele Arbeit an ähnlichen Ansätzen wird vermieden.