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Datamanagement 103792700 700

Die meisten Unternehmen verfügen über einen enormen Datenschatz. Häufig ist dieses Wissen jedoch nur isoliert in den Köpfen einzelner Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter vorhanden oder lagert in den verschiedensten Datenquellen verstreut im Unternehmen.

Dieses bestehende Wissen geht im Arbeitsalltag leider sehr häufig verloren oder ist äußerst schwer und nur in Verbindung mit hohem Aufwand zugänglich. Gleichzeitig steigt die Datenmenge kontinuierlich, wodurch es immer schwieriger wird, die wirklich relevanten Informationen zu identifizieren und entsprechend herauszufiltern, um sie nutzen zu können. Um diese Herausforderungen erfolgreich meistern zu können, unterstützen intelligente Werkzeuge, mit denen Wissen effektiv im Unternehmensalltag verwertet und transferiert werden kann.

Wissensmanagement mit intelligenten Suchsystemen

Auf künstlicher Intelligenz basierende Insight Engines sind in der Lage, sämtliche im Unternehmen vorhandene Daten in internen und externen Quellen zu analysieren, semantisch zu verknüpfen und sie abteilungsübergreifend den Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen. Je nach individuellen Zugriffsberechtigungen ermöglichen sie auf diese Weise eine 360-Grad-Sicht auf die benötigten Informationen zu Kunden, Produkten, Dienstleistungen, Lieferungen, Bestellungen etc. Etwaige Zusammenhänge werden dabei klar aufgezeigt und bereitgestellt und das mit nur einer Abfrage. Damit liefern sie den notwendigen Überblick, um eine Nasenspitze vor dem Wettbewerb operieren zu können.

Künstliche Intelligenz sorgt mittels Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA) dafür, dass Suchanfragen und Inhalte richtig verstanden und interpretiert sowie der Bedarf und Kontext des Anwenders korrekt erkannt werden. Damit entsprechen die Ergebnisse immer jenen Informationen, die tatsächlich benötigt werden. Mit Deep Learning erweitern Insight Engines stetig ihre Fähigkeiten. Durch Analyse der Arbeitsweise und des Nutzerverhaltens werden sowohl Darstellungsweise und Aufbereitung der Daten als auch die Kategorisierung relevanter Suchergebnisse an die Rolle, Position, Abteilung, Zugriffsberechtigung angepasst. Mitarbeiter im Kundenservice erhalten beispielsweise vorrangig Kundendaten, Verträge, Bestellungen, Produkte etc. angezeigt, während der Qualitätsmanager eine Übersicht zu bestimmten Prozessen erhält.

Best Practice Kundenservice

Ein guter Kundenservice mit hoher Servicequalität ist nicht einfach umzusetzen, spielt aber eine elementare Rolle in unserer Gesellschaft. Professionelle Kundenbetreuung bedeutet für Unternehmen meist einen hohen Aufwand sowohl zeitlich als auch finanziell oder bindet die wertvolle Ressource „Mitarbeiter“. Dies reicht beispielsweise von einem Mitarbeiter im Call Center, der einen Anruf entgegennimmt, über einen Experten des entsprechenden Fachbereichs bis hin zu einem oder gar mehreren Außendienstmitarbeitern, die zur Lösung des Problems den Kunden besuchen. Daher ist es notwendig, die Anliegen der Kunden rasch zu identifizieren und sämtliche zur Lösungsfindung beitragenden Informationen verfügbar zu haben oder Lösungen über einen Self-Service bereitzustellen.

Mit intelligenten Insight Engines können Self-Service-Angebote wie etwa die Suche in Foren oder eingesetzte Chatbot-Lösungen optimiert werden. Natural Language Processing sorgt für konkrete Antworten, die nicht auf einem Entscheidungsbaum beruhen. Darüber hinaus sind sie durch die effiziente Bereitstellung relevanter Informationen aus allen Datenquellen, in der Lage, Kundenanfragen auch bei hoher Auslastung rasch und präzise zu beantworten. Die höhere Qualität der Antworten führt zu einer gesteigerten fixed-first-visit- und Durchsatzrate und ermöglicht, dass pro Mitarbeiter mehr Anfragen bearbeitet werden können.

Best Practice Technische Qualitätssicherung: Was wissen wir über dieses Bauteil?

Unterschiedliche Anwendungen in den Fachabteilungen sowie dezentrale Teams erschweren Qualitätsmanagern zunehmend eine konsolidierte Sicht auf Projekte, Kunden oder Bauteile. 

Um den nötigen Überblick über beispielweise ein Bauteil abbilden zu können, verknüpfen Insight Engines die verfügbaren Informationen wie Expertenmeinungen, Wartungsprotokolle, Pläne und Dokumentationen aus den unterschiedlichsten Datenquellen zu einer 360-Grad-Sicht und stellen die benötigten Informationen dem Anwender proaktiv zur Verfügung.

Mittels einer „Interactive Exploded View“ ist es möglich, einen noch tieferen Blick auf das Bauteil zu werfen – Detailinformationen werden ergänzend angezeigt, ohne eine neue beziehungsweise weitere Recherche starten oder die Ansicht verlassen zu müssen. Anwender erhalten dadurch wertvolle weiterführende Informationen zu einer Komponente, einem Dokument, einer Person etc.

Die Anwendung von Insight Engines beschränkt sich also nicht auf einzelne Branchen oder Abteilungen. Um unabhängig von Anwendungsfall, Fachbereich oder sogar Größenordnung und Wirtschaftszweig unterstützen zu können, stehen beim Einsatz von Insight Engines eine Reihe an sogenannten „Search Apps“ zur Verfügung. Diese vorgefertigten Darstellungsweisen sind ideal auf die Anforderungen der verschiedenen Abteilungen abgestimmt und enthalten vorkonfigurierte Widgets sowie Filtereinstellungen, um die unterschiedlichen Bedürfnisse der einzelnen Fachbereiche rasch und adäquat bedienen zu können.

Insight Engines liefern wertvolle Erkenntnisse und Einblicke. Die generierte 360-Grad-Sicht auf ein abgefragtes Thema versorgt Anwender rasch mit den benötigten Informationen und erzeugt reale Vorteile im hochfrequentierten Business.

www.mindbreeze.com
 

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