Vielzahl an Daten – Wissen intelligent aufbereiten

Die Digitalisierung eröffnet Unternehmen immer mehr Möglichkeiten zur Weiterentwicklung ihrer bestehenden Geschäftsmodelle. Besonders die raschen Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), die überproportional steigenden Datenmengen sowie die sich stetig ändernden Marktanforderungen, üben einen starken Einfluss auf die Geschäftstätigkeit aus und stellen vor allem auch die Mitarbeiter immer wieder vor neue Herausforderungen.

Besonders im vergangenen Jahr ist das Analysieren, Verstehen und Verknüpfen von Informationen und die spezifische Aufbereitung für die Fachbereiche in den Fokus der Unternehmen gerückt. Die rasche und effiziente Bereitstellung relevanter Informationen ist dabei ein wesentlicher Faktor, unabhängig von Größe oder Branche. 

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Vielzahl an Datenquellen

Abteilungen und Mitarbeiter mit ihren differierenden Aufgabengebieten produzieren täglich große Menge an Daten, die in Fachanwendungen oder anderen Datenspeichern in den unterschiedlichsten Formaten abgelegt werden. Die manuelle Suche in den vielen verschiedenen, sich im Unternehmenseinsatz befindlichen Anwendungen, erfordert nicht nur einen enorm hohen Zeitaufwand, sondern stellt auch keine Garantie dafür dar, die richtigen Informationen zu finden.

Heutzutage spielen jedoch Effizienz, Geschwindigkeit und Flexibilität eine wichtige Rolle im Geschäftsalltag. Damit Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben und den heutigen Ansprüchen von Markt und Kunden gerecht werden, ist es notwendig, dass benötigte Informationen jederzeit im richtigen Kontext zur Verfügung stehen.

Unternehmen können hier besonders von den Entwicklungen der künstlichen Intelligenz profitieren, beispielsweise von sogenannten Insight Engines. Dabei handelt es sich um intelligente Suchmaschinen, die Informationen im richtigen Kontext und Zusammenhang dem Anwender zur Verfügung stellen. Als eine Art persönlicher Assistent bereiten Insight Engines mithilfe von künstlicher Intelligenz (zum Beispiel Machine Learning und Deep Learning) Informationen semantisch auf, interpretieren den Kontext des Fragenden und eruieren etwaige Zusammenhänge.

Der Einsatz von Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA) ermöglicht es, Daten intuitiv im Rahmen von Fragestellungen abzufragen. Die Insight Engine liefert die entsprechenden Resultate in visualisierter beziehungsweise strukturierter Form. Mithilfe von proaktiver Datenanalyse werden weitere relevante Informationen, nach denen nicht explizit gesucht wurde, die aber von Nutzen sein könnten, angezeigt. Der Mitarbeiter erhält damit eine Gesamtsicht auf alle vorhandenen Informationen. 

Einsatz im Bereich Customer Service

Im Bereich der Kundenbetreuung spielt vor allem der reibungslose Informationsfluss im und ins Unternehmen eine große Rolle. Eine rasche und kompetente Bearbeitung von Anfragen sowie die Bereitstellung von umfassenden Informationen haben dabei oberste Priorität. Hat ein Kunde beispielsweise ein Problem mit einem Produkt, beginnt er zuerst zu recherchieren. Er surft auf die Website des Herstellers und sucht nach Informationen wie Aufzeichnungen, Blogeinträge oder auch Q&A-Forumsbeiträge, um das Problem innerhalb kürzester Zeit, wenn möglich, selbst lösen zu können.

Sind keine brauchbaren Informationen zu finden, wendet er sich im zweiten Schritt an den Help-Desk. Im Idealfall können die Mitarbeiter rasch eine Lösung für das Problem finden. In Sonderfällen kann jedoch auch das beste Support-Team überfragt sein, sodass das Kundenanliegen an ein Expertenteam weitergegeben werden muss. Das bedeutet meist längere Wartezeiten für den Kunden und die unnötig lange Bindung von internen Ressourcen, um den Kunden zufriedenstellend zu unterstützen. Der Einsatz intelligenter Technologien kann diesen Prozess der Informationsbestellung nachhaltig verbessern und die Kundenzufriedenheit erhöhen.

Beispielsweise formuliert der Kunde im Eingabefeld der Website seine Frage. Mithilfe von KI lassen sich alle bereits vorhandenen Einträge auf der Website oder in angebundenen Informationsquellen durchsuchen und analysieren, die Lösungsvorschläge extrahieren und dem Kunden proaktiv zur Verfügung stellen. So werden weniger Standardfragen an das Support-Team gestellt. Findet sich für eine Anfrage keine passende Lösung, leitet eine automatische Zuteilung diese direkt zum zuständigen Expertenteam weiter.

Mindbreeze CustomerService Funnel

Quelle: Mindbreeze

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Einbindung ins Unternehmen

Insight Engines sind oft als Appliance oder Cloud Service erhältlich und lassen sich in dieser Form völlig unkompliziert ohne zeit- und kostenintensive Projekte ins Unternehmen und den Arbeitsplatz integrieren. Anstatt die Daten in ein „weiteres“ System zu kopieren, bleiben diese dort, wo sie erzeugt werden – beispielsweise im Filesystem, in der Fachanwendung, auf dem E-Mail-Server oder in einem Cloudspeicher. Um diese Gesamtsicht auf das Unternehmenswissen zu ermöglichen, müssen alle relevanten Datenquellen über Konnektoren an die Insight Engine angebunden werden.

Nach der Anbindung analysiert die Insight Engine die dort vorhandenen Daten, interpretiert diese und stellt die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Informationen her. Sie stehen anschließend in einem sogenannten Index zur Verfügung. Mithilfe der Vorschaufunktion können die Ergebnisse dann schnell durchsucht und vorab gefiltert werden. So erhalten Anwender benötigte Informationen rascher. Die Daten werden übersichtlich und zusammenhängend aufbereitet und eignen sich dadurch ideal für die Weiterverarbeitung.

Aber erst durch die Interaktion mit dem Ergebnis leitet das System die Nutzer automatisch in die benötigte Anwendung weiter. Bevor die Anwender die Ergebnisse angezeigt bekommen, werden die Zugriffsrechte geprüft. Bei jeder einzelnen Abfrage erfolgt eine Überprüfung direkt an der Datenquelle. Je nach Rolle, Abteilung und Nutzer werden die Ergebnisse sowie die Darstellungsweise individuell angepasst.

Nahtlose Integration in den Arbeitsplatz

Nahtlose Integration in den Arbeitsplatz, Quelle: Mindbreeze

Fazit

Die Weiterentwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz im vergangenen Jahr haben den Unternehmensalltag beeinflusst. Besonders der Umgang mit großen Datenmengen veranlasst Unternehmen dazu, gewohnte Arbeitsweisen neu zu überdenken. Durch den Einsatz von Insight Engines kann die Bereitstellung von Informationen im Unternehmen effizienter erfolgen. Durch die Gesamtsicht auf bestimmte Informationen können Geschäftsprozesse und Abläufe neu aufbereitet sowie reale Wettbewerbsvorteile gegenüber der Konkurrenz abgeleitet werden. 

Kathrin StadlerKathrin Stadler, Mindbreeze GmbH

www.mindbreeze.com

 

 

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