(K)ein Kinderspiel – Künstliche Intelligenz in der Praxis

Zufriedenere Kunden und schnellere, bessere Prozesse und Entscheidungswege – viele Unternehmen haben eine klare Vorstellung, wie sie dies durch eine Veränderung ihrer Geschäftsprozesse mit KI erreichen. [...]

Markus D. Hartbauer, Geschäftsführer SER Solutions Österreich GmbH. (c) SER
Markus D. Hartbauer, Geschäftsführer SER Solutions Österreich GmbH. (c) SER

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und weckt hohe Erwartungen. Unternehmen versprechen sich von KI die Automation von Routineaufgaben, besseren Kundenservice und intelligente Tools für die Anwender.

Vor allem im Kundenservice, Marketing und Vertrieb kann KI dazu beitragen, Umsatz und Kundenzufriedenheit zu steigern. In der Marktforschungsreihe SER ECM Insights 1/2019 – 2/2020* der SER Group zur Frage „Welche Ihrer Unternehmensbereiche könnten intensiv vom Einsatz künstlicher Intelligenz profitieren?“ standen als Antwort an erster Stelle Marketing, Kundenbindung und Vertrieb mit 21 Prozent. Fast 70 Prozent der Studienteilnehmer haben bereits eine klare Vorstellung davon, welche ihrer Geschäftsprozesse mit KI noch verändert werden können. So lassen sich beispielsweise mithilfe von KI Kaufverhalten und Kundenpräferenzen vorhersagen und für jede Kundenanfrage automatisiert Mitarbeiter mit dem passenden Skillset und freien Kapazitäten finden. Auch die Automatisierung von Prozessen zur besseren Entscheidungsfindung wurde genannt. Trotzdem planen laut der Studie erst 16,4 Prozent, KI innerhalb der nächsten 12 Monate einzuführen gegenüber 56,7 Prozent der Unternehmen, die noch ohne konkrete Pläne darüber nachdenken.

Eine Lünendonk-Umfrage zeigt zudem, dass Unternehmen davon ausgehen, dass KI ihre Branche in den kommenden Jahren stark verändern wird. Und dennoch hat nur jedes vierte der befragten Großunternehmen bereits eine KI-Strategie entwickelt. Der Studie zufolge verhindern vor allem fehlende oder schlechte Daten und inkonsistente Altsysteme erfolgreiche KI-Projekte. Ohne akkurate Datenpflege und integrierte Legacy-Lösungen liefern intelligente Technologien jedoch häufig falsche Ergebnisse. Kein Wunder, dass mehr als 70 Prozent der befragten Manager den Umgang mit und die Nutzung von Daten als eine große oder sehr große Herausforderung betrachten.

Hinter dem Label KI verbirgt sich in der Praxis hauptsächlich der Bereich des Maschinellen Lernens (ML), bei dem es um die Erkennung von Mustern und Gesetzmäßigkeiten innerhalb einer definierten Lernmenge geht. Die meisten umgesetzten KI-Anwendungen basieren aktuell auf Machine Learning-Technologien.

Unproblematisch für den Einsatz von KI sind daher die strukturierten Daten, die vor allem in Systemen wie ERP, CRM oder HR vorliegen. Sie lassen sich mit den Methoden des Maschinellen Lernens bereits sehr gut auswerten. Allerdings gehören rund 80 Prozent aller Daten zu den unstrukturierten Daten: Texte, Bilder, Audio- und Videodateien jeder Art, ob Excel-Tabellen, Word- und PDF-Dokumente, E-Mails, Notizen oder Protokolle. Ihre Analyse kann wertvolle Einblicke liefern – nicht zuletzt durch die Identifikation personenbezogener Daten, die EU-DSGVO-Anforderungen unterliegen.

Um KI möglichst wirksam einzusetzen, empfiehlt sich eine Kombination aus lernenden und regelbasierten Verfahren. In den meisten Firmen bestehen keine riesigen Datenpools Marke Facebook oder Google. Statt Deep Learning-Systemen kommen Algorithmen zum Zuge, die auch aus überschaubaren Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse ziehen: So müssen sich beispielsweise neue Belegarten auch anhand weniger Beispiele – und eines entsprechend kleinen Datensatzes – erkennen und analysieren lassen. Zu diesem Zweck empfiehlt es sich, Künstliche Intelligenz unmittelbar mit Informations- und Prozessmanagement zu kombinieren.

Goodbye Informationssilo, Welcome Content Analytics und KI

Die große Masse aller Unternehmensdaten wie E-Mails, Briefe und Verträge sind unstrukturiert und in isolierten Ablagesystemen (Informationssilos) gespeichert. Getrennte analytische Services etwa für den Posteingang oder das E-Mail-Archiv machen es schwer, Content und Daten zu analysieren, zu vergleichen und ganzheitlich zu nutzen.

Enterprise Content Management (ECM) vernetzt und bündelt Informationen aus unterschiedlichen Quellen wie Datenbanken, Server, ERP, CRM, Microsoft SharePoint und Fileverzeichnisse. Es verhindert redundante Datenhaltung und schafft Ordnung in Dokumenten durch Versionierung und Metadaten. Eingebettetes Business Process Management (BPM) optimiert gesamte Prozesse end-to-end, beispielsweise von der Erfassung & Beantwortung von Kundenanfragen, Aufträgen und Angeboten bis zur zentralen Ablage.

Diese Art von Plattform konsolidiert und verwaltet so hochwertige Daten und schafft damit die Grundlage, KI-Dienste zu integrieren.

Automatisch den richtigen Workflow anstoßen

Ihre Stärken demonstrieren Content Services-Plattformen mit integrierter KI unter anderem bei der Verarbeitung, Klassifizierung und Verteilung von Eingangspost, E-Mails oder Rechnungen. So dienen Image-Analysen dazu, Bilder zu klassifizieren oder Objekte in Fotos zu erkennen. Belege, die in Form von Scans oder Fotokopien vorliegen, lassen sich anhand ihrer Layout-Merkmale sortieren. Die Layout-Klassifizierung erleichtert auch dem zuständigen Mitarbeiter die Arbeit, da sie automatisch den richtigen Workflow zur Weiterverarbeitung anstößt. Auch Routineaufgaben wie die Verschlagwortung entfallen, da Metadaten automatisch ergänzt werden.

Bei der Analyse von Texten leisten Content Services-Plattformen ebenfalls gute Dienste. Sind die Inhalte aus den verschiedenen Dateiformaten extrahiert und zur Auswertung aufbereitet, kommen Verfahren des Text Minings zum Einsatz und ordnen Suchen in den richtigen Kontext ein. Die Metadaten geben Aufschluss darüber, um welche Inhalte es in einem Dokument oder einer Mail geht – ob ein Kunde beispielsweise Fragen zu einem Produkt oder einem bestimmten Vertrag hat.

KI steuert Datenauswertung und prognostiziert zuverlässig Erfolgsaussichten

Mit KI-gestützter Textanalyse ist es möglich, Inhalte genau zu klassifizieren, Auffälligkeiten zu kennzeichnen, bei denen es sich um Betrugsversuche handeln könnte, Kundenfeedback automatisiert einzuschätzen und schnell zu reagieren. Durch die so genannte „Sentiment Analysis“ lässt sich auch der emotionale Gehalt von Texten beurteilen. Kritische Kundenmails können dadurch mit Priorität behandelt werden.

Durch die fortschreitende Integration von ECM und KI werden Unternehmen immer schneller bessere Entscheidungen treffen können – wenn Daten jeglicher Art dank KI-basierter Content Services automatisiert der richtigen Kundenakte, einem Projekt oder einem Serviceprozess zugeordnet werden können und die Informationen an der richtigen Stelle zur Verfügung stehen.

Die Finanzindustrie ist ein Vorreiter im Einsatz und Ausbauen von KI. Banken setzen KI-Verfahren beispielsweise als automatisierte, computergesteuerte Vermögensverwaltung ein. Einfache Tätigkeiten in Abwicklungs- und Service-Einheiten wie in Callcentern fallen durch KI weg.

KI mittendrin und (fast) überall

Die KI-Anwendungsskala ist nach oben hin offen. Rechtsabteilungen identifizieren mit KI kritische Vertragspassagen; HR-Abteilungen vereinfachen die Bewerbervorauswahl. KI gibt Zeitvoraussagen bei Waren- und Transportlogistik an, Industrieunternehmen setzen mit KI auf intelligente Wartung, Planung oder Qualitätskontrolle in der Produktion und verbessern die Prozessqualität.

So stehen dank ECM und KI höhere Datenqualität und bessere und schnellere Geschäftsprozesse auf der Habenseite. Unternehmen sollten daher nicht länger damit zögern, KI strategisch einzubinden – auch für noch besseren Kundenservice.

*Markus D. Hartbauer ist Geschäftsführer SER Solutions Österreich GmbH.


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