AI Spotlight

Mit KI zu mehr Produktivität und Kundenzufriedenheit

AI optimizes processes at a container terminal

Lesen Sie hier, wie große Sprachmodelle und Process AI in der Fahrzeuglogistik neue Maßstäbe setzen. Fortschrittliche KI-Technologie und leistungsstarke neuronale Netze ermöglichen es, Routineanfragen zu automatisieren und Antwortzeiten zu verkürzen. Auf diese Weise steigern Unternehmen sowohl die Produktivität der Mitarbeitenden als auch die Zufriedenheit der Kunden.

Die Vorteile

  • Automatisierung von Routineanfragen: Unser KI-Copilot kümmert sich um häufig gestellte Fragen und reduziert die Arbeitslast des Kundenservice-Teams.
  • Schnelle Reaktionszeiten: Er liefert schnelle und genaue Antworten, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
  • Steigerung der Mitarbeiterproduktivität: Mitarbeitende können sich auf komplexe Probleme konzentrieren, da Routineaufgaben mithilfe von KI automatisiert werden.

Use Case

Überblick

  • In der Fahrzeuglogistik stehen die Kundenservices der Logistikdienstleister vor der Herausforderung, täglich zahlreiche E-Mails bearbeiten zu müssen, was zu langen Antwortzeiten führt.
  • So auch in unserem Fallbeispiel: Rund 100.000 Anfragen – hauptsächlich per E-Mail – erreichen den Kundendienst jährlich. Für die Verwaltung dieser Transportanfragen zwischen Händlern stehen sieben Mitarbeitende zur Verfügung.
  • Oft haben diese E-Mails denselben Inhalt, aber das Format ist sehr unterschiedlich (unstrukturierte Daten). Jeder, der versucht, dies mit traditionellen Methoden in eine sinnvolle Form zu bringen, steht vor einer großen Herausforderung. Hier kommt unser KI-Copilot ins Spiel.
  • Unser Copilot ist in der Lage, eine stilistisch und sprachlich angemessene Antwort zu erstellen. Zudem erkennt er Identifikationsnummern in der Anfrage – auch wenn sie dort nicht vollständig genannt werden – und kann sie in voller Länge aus dem System abrufen.
  • Durch die Automatisierung der Bearbeitung und Beantwortung dieser E-Mails reduziert der KI-Copilot die Arbeitslast des Kundenservice und verbessert die Reaktions- und Antwortzeiten.

SO FUNKTIONIERT’S

  • Datensammlung: Sammlung relevanter Daten zur Schulung des Modells
  • Kontextuelles Verständnis: Sicherstellen, dass das Modell kontextspezifische Anfragen mit Process AI verarbeitet
  • Wissensverankerung: Integration von Echtzeitdaten durch APIs, lokale Codeausführung, oder das Lesen ganzer Dateien

Trotz Einschränkungen bei den Eingabegrößen helfen Techniken wie die Verwendung einer Vektordatenbank dabei, nur relevante Informationen abzurufen und so effiziente und genaue Antworten zu gewährleisten. Neuronale Netze spielen eine entscheidende Rolle beim Verstehen und Generieren geeigneter Antworten.

SCHON GEWUSST?

  • Weniger überforderte Mitarbeiter dank KI: Eine Studie von Deloitte Digital ergab, dass Unternehmen, die bereits Generative KI nutzen, berichten, dass ihre Mitarbeitenden 35 % weniger oft von der Informationsflut während Kundengesprächen überfordert sind.
  • Im Kundenservice ist die Arbeitszufriedenheit oft sehr niedrig und Fluktuationsraten sind hoch. Laut der Deloitte-Studie haben führende Dienstleistungsunternehmen im Jahr 2023 eine jährliche Fluktuation von 52 % verzeichnet. Durch Automatisierungen, Lösungsvorschläge, Zusammenfassungen von E-Mail-Verläufen sowie gefilterten Informationen macht KI die Tätigkeiten der Serviceteams attraktiver.

Sind Sie an weiteren AI Spotlights interessiert? 

VorherigeNächste