Künstliche Intelligenz für Ticketsysteme
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Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit Technologie umgehen. Mit der Fähigkeit, riesige Datenmengen intelligent zu verarbeiten und dabei zu lernen, hat KI das Potenzial, Arbeitsabläufe umfassend zu verändern und unser aller tägliches Leben zu beeinflussen, hoffentlich zum Besseren.
Ticketsysteme sind das Rückgrat geordneter Kommunikation im Unternehmen und bieten Kunden und Mitarbeitern die Möglichkeit, Probleme zu melden, zu verfolgen und zu lösen. Textbasierte Ticketsysteme können auf mittlere Sicht durch den Einsatz von KI deutlich verbessert werden. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist dabei die Schlüsseltechnologie, die dazu beitragen kann, Ticketsysteme benutzerfreundlicher und effizienter zu gestalten.
OpenAI, eine der führenden KI-Forschungsorganisationen, hatte vor kurzem ihren „Apple-Moment“ mit einem wichtigen Durchbruch in NLP. Mit ChatGPT steht ein Chatbot (derzeit noch für jedermann und kostenlos) zur Verfügung, der Anfragen in natürlicher Sprache versteht und beantwortet. Lassen Sie sich inspirieren!
Die neuesten Entwicklungen vereinfachen den Zugang zu KI-Verfahren. Dies hat erhebliche Auswirkungen auch auf die Zukunft von Ticketsystemen. Uns bei maxence ist es wichtig, dass wir uns frühzeitig mit dem Thema auseinandersetzen, da sich die KI-Technologie ständig weiterentwickelt und verbessert.
Wir haben eine Liste möglicher Verbesserungen für Ticketsysteme durch den Einsatz von KI erarbeitet, die wir Ihnen zusammen mit dem ersten maxence KI-Angebot für das Open Source Ticketsystem Znuny in diesem Artikel vorstellen. Wir stehen am Anfang einer Umwälzung, die auf kurz oder lang sämtliche Software betreffen wird. Unsere Liste erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, doch wir gehen davon aus, dass im mindesten folgende Funktionen bei Ticketsystemen mittelfristig verfügbar sein werden:
Künstliche Intelligenz für die Priorisierung und Verteilung von Tickets
Automatisierte Ticket-Klassifizierung: KI kann Tickets automatisch anhand ihres Themas und ihrer Kategorie klassifizieren, so dass die Support-Teams sie schnell identifizieren und an den entsprechenden Agenten oder die entsprechende Abteilung weiterleiten können.
Korrekturen der Klassifikation: KI kann die fehlerhafte Klassifikation eines Tickets erkennen und Vorschläge für die Korrektur machen. Die Bearbeitungszeit fehlgeleiteter Tickets wird dadurch beschleunigt.
Stimmungsanalyse: KI kann die Stimmung der Kunden in der Kommunikation ermitteln und Rückschlüsse auf Kundenzufriedenheit ziehen. Dies kann den Support-Teams helfen, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren. Auch eine automatische Priorisierung von Anfragen ist anhand der Stimmung möglich.
Automatisierte Priorisierung von Tickets: KI kann Tickets automatisch nach ihrer Dringlichkeit, Komplexität oder der Kundenstimmung priorisieren, so dass sich die Support-Teams zuerst auf die wichtigsten Probleme konzentrieren können.
Automatische Zuordnung von Tickets: KI kann Tickets automatisch an den am besten geeigneten Agenten weiterleiten, je nach dessen Fähigkeiten, Verfügbarkeit und früheren Interaktionen mit ähnlichen Problemen. Dies kann die Geschwindigkeit und Qualität der Serviceerbringung verbessern.
Automatisierte Neuzuweisung von Tickets: KI kann Tickets automatisch an andere Agenten oder Abteilungen weiterleiten, wenn der ursprüngliche Agent nicht verfügbar ist oder das Problem nicht lösen kann. Auch kann KI erkennen, ob ein Kunde einen anderen Agenten oder eine andere Abteilung anfordert, und die Neuzuweisung automatisch vornehmen. Der Aufwand für die Ticketverwaltung wird dadurch reduziert und die Bearbeitungszeit verkürzt.
Automatisierte Ticket-Eskalation: KI kann Tickets, die ein höheres Maß an Support erfordern, automatisch eskalieren, um sicherzustellen, dass sie zeitnah bearbeitet werden. KI kann auch erkennen, wann ein Kunde ein Ticket eskaliert, und eine entsprechende Neupriorisierung vornehmen.
Künstliche Intelligenz bei der Ticketbearbeitung
CoAgent: Vergleichbar dem Github CoPilot, der Software-Entwickler bei der Programmierung unterstützt, kann ein KI-gestützter CoAgent Agenten während der Eingabe einer Antwortmail mit sinnvollen Vorschlägen unterstützen, wie die Mail geeignet fortgesetzt werden könnte. Dies verkürzt die Zeit für das Schreiben von Antworten deutlich.
Automatisierte Lösungsvorschläge: KI kann auf der Grundlage vorhandener Ticketdaten den Supportmitarbeitern mögliche Lösungen vorschlagen. Dies kann dazu beitragen, den Lösungsprozess zu beschleunigen und die Genauigkeit der angebotenen Lösungen zu verbessern.
Personalisierte E-Mail-Antworten: KI kann personalisierte, maßgeschneiderte E-Mail-Vorlagen auf Kundenanfragen verfassen. Die Bearbeitungszeit für die Erstellung von E-Mails wird verkürzt.
Automatischer Ticket-Abschluss: KI kann das Verständnis der natürlichen Sprache nutzen, um Tickets automatisch zu schließen, wenn eine Lösung gefunden wurde oder wenn der Kunde angegeben hat, dass das Problem gelöst wurde.
Zusammenfassung der Historie: KI kann verwendet werden, um die Aktivitäten zu einem Ticket in den wichtigsten Punkten zusammenzufassen. Dies erspart Agenten bei der Übernahme eines Tickets, den möglicherweise langen Artikelverlauf im Einzelnen durchsehen zu müssen.
Mehrsprachiger Support: KI kann mehrere Sprachen unterstützen, so dass Kunden mit dem Support in ihrer Muttersprache kommunizieren können, was das Kundenerlebnis verbessern kann. Fragen werden in die Sprache des Supportmitarbeiters übersetzt, Antworten in die Sprache des Kunden.
Künstliche Intelligenz im Self Service
KI-unterstützte virtuelle Agenten: KI-Chatbots können mit dem Kunden in natürlicher Sprache kommunizieren, um Fragen zu beantworten und Probleme zu lösen, ohne dass ein menschlicher Agent einbezogen wird. Dies führt zu einer Entlastung des Support-Teams. Durch die menschenähnlichere Kommunikation wird die Kundenzufriedenheit verbessert.
Wissensdatenbank: KI kann mit einer Wissensdatenbank oder FAQs integriert werden, um Kunden interaktiv die Einträge anzubieten, die am besten zum beschriebenen Problem passen. Dies erspart dem Kunden die manuelle Suche und er findet Problemlösungen schneller. Die Zufriedenheit verbessert sich.
Vorausschauende Analysen durch künstliche Intelligenz
Prädiktive Analysen: KI kann frühere Ticketdaten analysieren, um Muster zu erkennen und künftige Probleme vorherzusagen. So können Support-Teams potenzielle Probleme proaktiv angehen, bevor sie auftreten.
Vorausschauende Wartung: KI kann Ticketdaten analysieren, um vorherzusagen, wann Geräte oder Systeme gewartet werden müssen. So können Support-Teams proaktiv Wartungsarbeiten planen und Ausfallzeiten reduzieren.
Proaktive Unterstützung: KI-gestützte Systeme können Kundeninteraktionen, -verhalten und -feedback überwachen, um potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten. Dies kann den Support-Teams helfen, proaktiv auf Kundenanliegen einzugehen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Ressourcenplanung: KI kann Ticketdaten im Zeitverlauf analysieren und die Anzahl der Tickets prognostizieren, die in einem bestimmten Zeitraum zu erwarten sind. Dies kann den Support-Teams helfen, sich besser auf das erwartete Volumen vorzubereiten und die Ressourcen entsprechend zuzuweisen.
Automatisierte Ursachenanalyse: KI kann durch Analyse der Ticketdaten Muster und gemeinsame Probleme identifizieren. Dies kann den Support-Teams helfen, nicht nur das aktuelle Problem zu lösen, sondern auch die Grundursache zu beheben und ähnliche Probleme in Zukunft zu vermeiden.
Künstliche Intelligenz in der Verwaltung
Automatisierte Berichterstellung: KI kann auf der Grundlage von Anforderungen in natürlicher Sprache Berichte über Ticketdaten erstellen, die den Support-Teams Einblicke in Kundeninteraktionen, Serviceleistungen und Leistungskennzahlen geben.
Qualitätssicherung: KI kann zur Überwachung und Analyse von Support-Interaktionen eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Agenten genaue und konsistente Antworten geben. Dies kann dazu beitragen, die Qualität der Serviceleistungen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Erstellung und Pflege der Wissensdatenbank: KI kann mithilfe von natürlichem Sprachverständnis Ticketdaten analysieren, eine Wissensdatenbank aufbauen und sie automatisch mit neuen Lösungen und häufig gestellten Fragen aktualisieren. Dies kann die Genauigkeit und Nützlichkeit der Wissensdatenbank für Kunden und Supportmitarbeiter verbessern und stellt sicher, dass gleiche Fragen immer gleich beantwortet werden.
Automatisierte Bestandsverwaltung: KI kann mit Hilfe von natürlichem Sprachverständnis Ticketdaten analysieren und automatisch den Bestand an Ersatzteilen und Verbrauchsmaterialien verfolgen und verwalten. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass die Support-Teams über die notwendigen Ressourcen zur Lösung von Problemen verfügen.
Automatisches Follow-Up: KI kann erkennen, wann zu einer Nachricht des Supports eine Follow-Up-E-Mail an den Kunden erforderlich ist und wann nicht, und sie ggfs. automatisch verfassen, um die Kunden daran zu erinnern, zusätzliche Informationen bereitzustellen oder den Status ihres Tickets zu überprüfen. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass Tickets zeitnah gelöst und die Kunden auf dem Laufenden gehalten werden.
Personalisierte Nachfassaktionen: KI kann das Verständnis der natürlichen Sprache nutzen, um problembezogen und personalisiert automatisch beim Kunden nachzufragen, ob sein Problem gelöst wurde und er mit dem erhaltenen Support zufrieden ist. Die persönliche Ansprache verbessert die Kundenzufriedenheit.
Kundensegmentierung: KI kann Kunden auf der Grundlage ihrer Anfragen, demografischen Daten und anderer Daten segmentieren. Dies kann den Support-Teams helfen, ihre Antworten anzupassen und den verschiedenen Kundensegmenten einen individuelleren Service zu bieten.
maxence – Künstliche Intelligenz für Znuny und Otobo
Bei einigen kommerziellen Ticketsystemen finden Sie bereits erste Ansätze für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Für einzelne Punkte unserer Liste gibt es bereits Implementierungen. Wie gut diese Lösungen sind, hängt stark von der Reife des eingesetzten Sprachmodells und von dem Lernverfahren ab, mit dem die KI auf Ihre individuellen Anforderungen hin trainiert wird.
Im Open Source Bereich warten wir in aller Regel ab, bis die Kunden einen konkreten Bedarf nach Funktionen anmelden, bevor wir sie realisieren. Während kommerzielle Produkte eher darauf abzielen, den Markt mit neuen Angeboten zu anzutreiben, geht es im Open Source Bereich mehr darum, die Technologie auf dem letzten Stand der Technik zu halten und konkrete Anforderungen der Community zu bedienen.
Die Realisierung erfolgt in der Regel dann, wenn sich einheitliche und tragfähige Verfahren etabliert haben, um neue Funktionen mit angemessenem Aufwand zu integrieren. Dies betrifft auch die Künstliche Intelligenz. Das Thema darf auf keinen Fall verschlafen werden, aber wir empfehlen, es erst dann in Angriff zu nehmen, wenn es ausreichend gut verstanden ist und preiswert umgesetzt werden kann.
Die Technologie entwickelt sich im Moment rasant weiter. Viele Fragen, darunter auch rechtliche Fragen in Bezug auf die Datennutzung durch KI-Verfahren, sind im Moment noch nicht beantwortet. Für die modernsten KI-Sprachmodelle existieren noch keine Preismodelle, die eine verlässliche Budgetplanung gestatten würden. Doch diese Fragen werden in den nächsten Jahren beantwortet werden.
Bei maxence behalten wir diese Dinge im Auge, informieren unsere Kunden aktiv über neue Entwicklungen und arbeiten an passenden Angeboten. Technisch sind wir heute in der Lage, einen guten Teil der Funktionen umzusetzen, wenn Bedarf dafür besteht. Konkret bieten wir aktuell im KI-Bereich Übersetzungsfunktionen für Znuny und Otobo an, um den mehrsprachigen Support zu unterstützen. Bitte sprechen Sie uns an, wenn Sie mehr Informationen benötigen oder Interesse an der Umsetzung erweiterter KI-Funktionalität für Ihr Ticketsystem haben. Wir sind gern für Sie da.
