Die Kontext-Maschinen kommen

Digitale Assistenten erobern die PC Arbeitsplätze in Unternehmen. Sie analysieren E-Mails und Dokumente. Sie erkennen Zusammenhänge. Dadurch leisten sie einen entscheidenden Beitrag für die Verbesserung der Arbeitsqualität in Service und Back Office.

Das weltweite E-Mail-Volumen in Unternehmen wächst jedes Jahr um gut 5 Prozent. Offizielle Statistiken über das Corona-Jahr 2020 liegen noch nicht vor. Aber es ist schon jetzt davon auszugehen, dass Pandemie und Lockdown zu einer Rekordflut an elektronischer Post geführt haben. Der Zugriff aus dem Home-Office hat die Vorgangsbearbeitung nicht gerade beschleunigt. Denn relevante Zusammenhänge müssen mühsam in Bestands-Systemen gesucht werden. Und auf die ist häufig nur ein manueller, begrenzter Zugriff möglich.

Suche & Recherche fressen Qualität & Effizienz

Unternehmen tun sich schwer damit, das gestiegene Volumen richtig zu kanalisieren und zeitnah abzuarbeiten. Denn aus Sicht des Mitarbeiters sind eine Vielzahl von Anwendungen und Datenquellen für die Bearbeitung relevant. Vorgangsdaten werden in Case Management und Ticketsystemen recherchiert – Kundendaten in CRM- und Stammdaten-Anwendungen. Die Recherche nach Kontextinformationen und der ständige Wechsel der Anwendungen kostet Zeit.

95 % der Unternehmen wollen deshalb für die Bearbeitung von Kundenanfragen und Reklamationen in KI (Künstliche Intelligenz) und Maschinelles Lernen investieren – so das Ergebnis der Studie „KI in Unternehmen“ des Digitalverbands Bitkom. Damit stehen die Kontextmaschinen zur Assistenz der Mitarbeiter noch vor der Routenplanung (88 %) und den Chancen für die vorausschauende Wartung (86 %) auf Platz 1 der bevorzugten KI-Anwendungen (Bitkom Research 2020).

Informationsbeschaffung mit KI

Das Deutsche KI Start-Up ThinkOwl - Anbieter einer KI-basierten Servicedesk Software - ist ein gutes Beispiel für selbst optimierende Informationsbeschaffer oder auch „Kontextmaschinen“. Sie lassen sich mit exemplarischen Vorgängen trainieren und sind in der Lage, textbasierte Nachrichten inhaltlich zu erschließen und den passenden Prozessabläufen zuzuordnen. Entscheidend dabei: die Extraktion von vorgangsrelevanten Fachdaten. Sie sind der Schlüssel für die Assistenz durch die Kontextmaschinen.

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Unterstützt durch Lösungen wie die AI PLATFORM bilden dabei standardisierte Machine Learning Verfahren (ML) Funktionen des menschlichen Gehirns nach. So erfassen, bewerten und gewichten die maschinellen Assistenten Muster und Daten – ganz ähnlich wie wir Menschen es tun, wenn wir einen Sachverhalt verstehen und Zusammenhänge erschließen möchten. Wenn wir Auszubildende in die Vorgangsbearbeitung einführen, gehen wir nach exakt dem gleichen Prinzip vor: wir setzen uns als „Lehrer“ daneben. Wir führen exemplarisch vor, anhand von welchen inhaltlichen Besonderheiten wir einen Vorgang bewerten und wie wir an die entscheidenden Kontextinformationen gelangen.

Zahlreiche Einsatzfelder

Aus diesem Grunde sprechen wir von „trainieren“ wenn es um KI und Maschinelles Lernen geht: KI Systeme müssen anhand von gleichartigen Beispielen im „Unterricht“ Erfahrungen sammeln, um Entscheidungskompetenzen aufzubauen. Maschinen können dabei für ganz spezielle Fachgebiete trainiert werden (sogenanntes Domänenwissen) und kommen dadurch viel schneller als der Mensch zu relevanten Ergebnissen. Mitarbeiter, die zusätzlich noch eine ganze Reihe weiterer Fachgebiete beherrschen müssen (also eher Universalwissen benötigen), brauchen faktisch deutlich länger.

Kontextmaschinen bewerten viele tausend Sachverhalte und reichern sie mit relevanten Informationen an – damit Mitarbeiter nicht mehr suchen und recherchieren müssen. Längst haben Unternehmen zahlreiche Einsatzfelder für die Kontextmaschinen erschlossen. Bei der Beantragung von Darlehen und Hypotheken ermittelt KI rund 80 Prozent der Kunden- und Finanzierungs-Daten automatisch. In der Sachbearbeitung entfällt das leidige „Copy & Paste“ oder Abtippen und die Mitarbeiter können sich mehr auf den Kunden und die Datenlage als auf die Datenerschließung konzentrieren. Bei der Erfassung von Dokumenten und Verträgen (häufig als digitales Attachment per E-Mail) erkennen und validieren die Kontext-Maschinen die Fachdaten. Die sachliche Prüfung von Belegen und Vertragsklauseln wird damit unterstützt. Zwischen 90 % und 95 % der Fachdaten ermitteln in der Praxis die Maschinen. Und sind sie unsicher? Dann wird der Vorgang aus dem automatisierten Bearbeitungsablauf zur manuellen Prüfung herausgezogen. Die Änderung von Stammdaten wird in manchen Unternehmen bereits vollständig „dunkel“ erledigt – inklusive der Übertragung der neuen Kundendaten in Bestandssysteme durch generische Schnittstellen oder Daten-Roboter (RPA).

Einfache Optionen für den Start nutzen

Was es braucht für den „schnellen“ Start in Digitale Assistenz? Weder Mut noch einen Proof-of-Concept (PoC). Denn mittlerweile sind die zu erwartenden Ergebnisse unumstritten. Digitale Assistenten, die E-Mails und Dokumente thematisch zuordnen können (mithilfe des AI Categorizers) und die enthaltenen Fachdaten sauber erkennen und verwenden (mithilfe des AI Extractors) funktionieren zuverlässig und über alle Branchen hinweg. Wird die passende Plattform verwendet und der richtige Implementierungspartner hinzugezogen, steht schon nach wenigen Tagen fest, wie der Business Case zum KI-Einsatz aussehen wird.


Der Einsatz der Kontextmaschinen erweitert die Fähigkeiten der Mitarbeiter, entlastet sie von Routineaufgaben und ermittelt das relevante Hintergrundwissen – individuell zu jedem Vorgang. Das erhöht die Qualität und schafft Freiraum für Kreativaufgaben. Denn schließlich will niemand, dass Mitarbeiter die Arbeit von Robotern übernehmen.

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