Tauchen Sie ein in die Welt der KI: effektiver Arbeiten mit Diabolocom

Künstliche Intelligenz (KI) kann als die Fähigkeit einer Maschine definiert werden, menschliche kognitive Prozesse wie Problemlösung, Lernen, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung zu simulieren. Die KI-Technologie stützt sich dabei auf Methoden wie maschinelles Lernen, die Verarbeitung natürlicher Sprache und künstliche neuronale Netze.

Derzeit gibt es zwei Haupttypen von künstlicher Intelligenz :

• Schwache KI: Diese Art von KI ist auf bestimmte, begrenzte Aufgaben spezialisiert. Die KI verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens (Machine Learning, ML), um Daten zu analysieren und Empfehlungen zu generieren.
• Starke KI: Im Gegensatz zur vorherigen KI ist sie in der Lage, eine größere Bandbreite an komplexen Aufgaben zu verstehen und auszuführen, die dem menschlichen Denken ähneln.

Zu diesen beiden existierenden Arten von KI kommt die hypothetische Kategorie der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz hinzu. Sie würde eine KI umfassen, die die menschliche Intelligenz in allen Bereichen übertrifft, wirft aber viele Fragen auf.

Die Funktionsweise von KI beruht heute auf den folgenden Schlüsselschritten: Datensammlung, Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und kontinuierliche Verbesserung.

• Sammeln von Daten : KI benötigt eine große Menge an Daten, um zu lernen. Diese Daten können strukturiert (z. B. Tabellen) oder unstrukturiert (z. B. Bilder oder Text) sein.
• Verarbeitung der Daten : Die Rohdaten werden bereinigt und für die Verwendung durch die Algorithmen des maschinellen Lernens aufbereitet.
• Maschinelles Lernen: Die Algorithmen ermöglichen es dem System, Muster zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage von Trainingsdaten zu treffen. Tatsächlich werden Trainingsdaten verwendet, um KI-Modelle zu lehren und zu trainieren, Muster zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage von Beispielen zu treffen.
• Bewertung und Verbesserung: Sobald die KI trainiert ist, wird sie mit Hilfe von Testdaten bewertet, um ihre Genauigkeit und Leistung zu messen. Ausgehend von dieser Bewertung werden die Modelle dann verbessert, indem bestimmte Parameter angepasst werden.

Dank dieser Mechanismen kann Künstliche Intelligenz in verschiedenen Anwendungen, wie z. B. Contact-Center-Lösungen, eingesetzt werden, je nach ihren Fähigkeiten und den zu bewältigenden Aufgaben.

Die automatische Transkription ist ein Verfahren, um einen aufgezeichneten Telefonanruf oder eine Sprachnachricht in Text umzuwandeln. Die Transkription ist für die Mitarbeiter von Kontaktzentren zu zeitaufwendig und mühsam. Außerdem sind die Transkripte nicht völlig zuverlässig und verwertbar.

Künstliche Intelligenz hingegen ermöglicht eine wertschöpfende automatische Transkription durch das TLN-System, das auch als Natural Language Processing (NLP) bekannt ist. NLP-Technologien interpretieren wörtlich, was der Kunde sagt oder schreibt. Mithilfe von NLU (Natural Language Understanding), einer Unterkomponente von NLP, identifiziert das System die Absichten und die Bedeutung hinter den Worten oder der Nachricht des Kunden.

Eine mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Transkriptionslösung wie die von Diabolocom ermöglicht also :

• Eine Analyse der Kundeninteraktionen: Mit NLP können die Audioaufzeichnungen von Anrufen in geschriebenen Text umgewandelt werden. Dies erleichtert die Analyse und Untersuchung der Interaktionen zwischen Agenten und Kunden. So ist es möglich, die Servicequalität zu bewerten, wiederkehrende Probleme und mögliche Verbesserungspunkte zu identifizieren. Sie können fundierte Entscheidungen treffen, um die Leistung des Contact Centers zu optimieren.
• Semantisches Verständnis: Die Verwendung der NLU in der automatischen Transkription ermöglicht es, die Gesamtbedeutung von Gesprächen zu verstehen. Folglich ist die semantische Analyse von Kundeninteraktionen einfacher, die über die wörtliche Transkription hinausgeht. So lassen sich die Absichten und Emotionen Ihrer Kunden erkennen.

Offensichtlich bietet eine solche Transkription zahlreiche Vorteile für die Gesamtverbesserung eines Contact Centers, von der Leistung der Agenten bis hin zur endgültigen Kundenerfahrung.

• Auf der einen Seite für den Agenten :

Mithilfe der automatischen Transkription kann überprüft werden, ob die Agenten bei der Interaktion mit Kunden die Richtlinien für den Austausch und die Vorschriften einhalten.
Darüber hinaus können automatische Transkripte bei der Schulung von Agenten als Beispielgespräche verwendet werden. Auf diese Weise erlernen neue Agenten beispielhafte Antworten und entwickeln bessere Praktiken, um einen hochwertigen Kundenservice zu bieten.

• Auf der anderen Seite, für den Kunden :

Nach der Analyse der automatischen Transkripte können die Contact Center dann wiederkehrende Probleme oder Punkte, mit denen die Kunden unzufrieden sind, identifizieren. In diesem Fall sind die Agenten besser in der Lage, Kundenanfragen zu antizipieren und Konflikte zu entschärfen.

Um eine bessere Überwachung der Kundenbeziehung einzurichten, können automatische Transkripte dazu verwendet werden, Zusammenfassungen oder Berichte über Interaktionen zu erstellen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die automatische Transkription mit der Integration von Natural Language Understanding einen erheblichen Wert für Contact Center darstellt. Genauer gesagt verbessert sie die betriebliche Effizienz, bietet neue Einblicke in Ihr Geschäft und in die Bedürfnisse Ihrer Kunden.

Die Fähigkeit, Texte mithilfe von künstlicher Intelligenz zusammenzufassen, hat für ein Contact Center viele bedeutende Vorteile. Mithilfe von KI lassen sich Schlüsselinformationen herausfiltern und schnell und einfach umformulieren. Mit dieser Technologie müssen die Agenten nicht mehr jedes Wort des Originaldokuments prüfen.

Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die KI in der Lage, zwei Arten von Zusammenfassungen zu erstellen, die sogenannten extraktiven oder abstraktiven Zusammenfassungen. Die erzeugte Zusammenfassung kann auf Sätze oder Wörter beschränkt werden, entsprechend den Parametern, die der Nutzer im Tool voreingestellt hat.

Die extraktive Zusammenfassung ist eine Gruppierung von Sätzen, die die relevantesten Informationen des ursprünglichen Inhalts darstellen. Mit dieser Technologie werden die wichtigsten Sätze aus dem ursprünglichen unstrukturierten Text herausgefiltert und extrahiert. Konkret heißt das: Wenn Sie eine Zusammenfassung von drei Sätzen anfordern, gibt das Tool drei Sätze aus dem Dokument wieder, die am besten bewertet wurden, d. h. die den Grundgedanken des Textes am besten widerspiegeln.

Während die extraktive Zusammenfassung eine Zusammenfassung aus Satzausschnitten des Dokuments erstellt, erzeugt die abstraktive Zusammenfassung einen gekürzten Text, der nicht unbedingt dieselben Wörter wie der Ausgangstext enthält, aber die Hauptidee wiedergibt. So kann sich die resultierende Zusammenfassung in Bezug auf den Wortschatz unterscheiden, stellt aber alle wichtigen Ideen dar. Man spricht dann von generativer Künstlicher Intelligenz.

Durch die Kombination der extrahierten Informationen erstellt die KI erweiterte Zusammenfassungen, die einen umfassenden Einblick in die Kundeninteraktionen bieten und es Ihnen ermöglichen, mögliche Fehlfunktionen im Kontaktzentrum zu erkennen.

Ein Voicebot ist eine Art Gesprächsroboter, der mithilfe der Stimme und einer natürlichen Sprache interagiert.

Im Gegensatz zum Callbot, dessen Zweck es ist, eingehende Telefonanrufe zu automatisieren, konzentriert sich der Voicebot auf den Sprachaustausch und die Kommunikation. Der Voicebot ermöglicht es den Nutzern, über verschiedene angeschlossene Geräte (intelligente Lautsprecher, Smartphones, Sprachassistenten usw.) per Sprache zu interagieren. Dank künstlicher Intelligenz ist der Voicebot ein leistungsstarkes Instrument zur Automatisierung der sprachlichen Interaktion mit Kunden in einem Contact Center.

Denn er bietet schnelle und konsistente Antworten, indem er die Technologie der Spracherkennung und -synthese nutzt. So trägt er dazu bei, die Effizienz des Kundenservice zu steigern.

Er ist rund um die Uhr verfügbar. Sie können den Kunden sofortige und kontinuierliche Unterstützung bieten, während sich die Mitarbeiter auf Aufgaben mit höherem Mehrwert konzentrieren können.

Der Voicebot kann auch die Interaktionen mit den Kunden aufzeichnen und analysieren. So können wertvolle Daten über Vorlieben und Trends im Kundenservice gesammelt werden. Wenn er mit Algorithmen des maschinellen Lernens programmiert wird, verbessert sich der Voicebot mit der Zeit und kann auf neue Kundenwünsche reagieren und Verbesserungen auf der Grundlage des Kundenfeedbacks einbauen.