Wissensgesteuerte Automatisierung verändert die Krankenversicherung

Der Kundenservice ist ein wichtiger Bereich für jedes Unternehmen, aber er bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die schwer zu bewältigen sein können.
Eine der größten Herausforderungen ist die Bewältigung eines hohen Anfragevolumens, besonders in Spitzenzeiten oder bei Produkteinführungen.
Wenn sich Tausende von Kunden gleichzeitig melden, kann das die Support-Teams überfordern und zu Verzögerungen und Frustration führen.
Eine weitere Herausforderung ist, dass sich viele Aufgaben im Kundenservice wiederholen.
Kundendienstmitarbeiter/innen beantworten oft dieselben Fragen oder bearbeiten ähnliche Probleme wiederholt, was zu Burnout und geringerer Arbeitszufriedenheit führen kann.
Diese Wiederholungen bedeuten auch, dass wertvolle Zeit und Ressourcen für Aufgaben aufgewendet werden, die automatisiert werden könnten, anstatt auf komplexere Kundenbedürfnisse einzugehen.
Die Forderung nach schnellen Reaktionszeiten ist eine weitere große Hürde.
In der schnelllebigen digitalen Welt von heute erwarten die Kunden sofortige Antworten, und jede Verzögerung kann zu Unzufriedenheit oder Geschäftsverlusten führen.
Der Spagat zwischen Schnelligkeit und Qualität ist ein ständiger Kampf, vor allem wenn es darum geht, ein hohes Anfragevolumen zu bewältigen.
Schließlich ist es wichtig, bei allen Interaktionen eine einheitliche Servicequalität aufrechtzuerhalten, aber auch eine Herausforderung.
Wenn verschiedene Agenten verschiedene Anfragen bearbeiten, besteht die Gefahr, dass die Antworten und Lösungen unterschiedlich ausfallen, was zu einem uneinheitlichen Kundenerlebnis führen kann.
Um sicherzustellen, dass jeder Kunde den gleichen hohen Servicestandard erhält, bedarf es eines sorgfältigen Managements, laufender Schulungen und eines effektiven Einsatzes von Technologien, die die Agenten dabei unterstützen, einheitliche und genaue Informationen zu liefern.

Die wissensbasierte Automatisierung mit unserer Mixture-of-Experts (MoE)-Automatisierungsplattform ist ein ausgeklügeltes System, in dem mehrere spezialisierte Agenten mit spezifischen Fachkenntnissen zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben auszuführen.
Diese Plattform integriert sowohl generative KI als auch traditionelle KI/ML und ermöglicht einen verteilten und hochgradig koordinierten Ansatz für das Aufgabenmanagement über verschiedene Microservices hinweg.
Im Gegensatz zur traditionellen Automatisierung, die sich auf starre, vordefinierte Regeln stützt, nutzt unsere MoE-gesteuerte Plattform die Leistung spezialisierter Agenten, um sich an veränderte Bedingungen anzupassen und so eine hohe Genauigkeit, Qualität und Transparenz in den Prozessen zu gewährleisten, während gleichzeitig die Betriebskosten gesenkt und Emissionen reduziert werden.
Einen tieferen Einblick in die Technologie hinter MoE bietet unser Artikel The Power of Mixture of Experts (MoE) in der Workflow-Automatisierung, der zeigt, wie spezialisierte Modelle zusammenarbeiten, um die Prozesseffizienz und -genauigkeit zu verbessern.

1. Verteiltes Fachwissen: Herkömmliche Automatisierung stützt sich in der Regel auf zentralisierte, regelbasierte Systeme, während die MoE-Plattform ein Netzwerk spezialisierter Agenten nutzt.
   Dieses verteilte Fachwissen ermöglicht eine größere Flexibilität und Präzision bei der Bearbeitung komplexer Aufgaben.
2. Kontextabhängige und differenzierte Aufgabenbearbeitung: Während die herkömmliche Automatisierung oft mit Aufgaben zu kämpfen hat, die ein differenziertes Verständnis erfordern, sind die spezialisierten Agenten der MoE-Plattform hervorragend in der Lage, diese Prozesse zu verwalten.
   Das Fachwissen der Agenten stellt sicher, dass die Aufgaben mit dem richtigen Kontext und Verständnis bearbeitet werden.
3. Adaptives und intelligentes System: Im Gegensatz zu statischen traditionellen Systemen lernt die MoE-Plattform kontinuierlich und passt sich an.
   Ihre Multi-Agenten-Struktur ermöglicht es dem System, sich im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln, effizienter zu werden und auf neue Herausforderungen und veränderte Bedingungen zu reagieren.

Wenn du dich für die Anpassungsfähigkeit und Genauigkeit der Technologie interessierst, kannst du in unserem Artikel über die Verbesserung der KI-Genauigkeit und -Zuverlässigkeit mit Corrective RAG nachlesen, wie kontinuierliches Lernen und Anpassung automatisierte Arbeitsabläufe verbessern.

Die kognitive Automatisierung durch unsere MoE-Plattform verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren und bietet einen schnelleren, individuelleren und effizienteren Service.
Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, automatisierte Ticketweiterleitung, prädiktive Analysen und natürliche Sprachverarbeitung können Unternehmen ihre Kundensupport-Prozesse optimieren, das Kundenerlebnis verbessern und die Belastung ihrer Mitarbeiter verringern.

Chatbots und virtuelle Assistenten

KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten sind beliebte Beispiele für kognitive Automatisierung im Kundensupport.
Diese Tools können verschiedene Kundenanfragen bearbeiten, von der Beantwortung allgemeiner Fragen bis hin zur Führung von Nutzern durch komplexe Prozesse.
Da Chatbots rund um die Uhr verfügbar sind, stellen sie sicher, dass Kunden auch außerhalb der Geschäftszeiten sofort Hilfe erhalten.
Virtuelle Assistenten, die oft fortschrittlicher sind, können personalisierte Unterhaltungen führen, indem sie Kundendaten nutzen, um maßgeschneiderte Antworten zu geben.
Das erhöht die Kundenzufriedenheit und gibt den Mitarbeitern mehr Zeit, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren, die eine persönliche Note erfordern.

Automatisierte Ticketweiterleitung und Priorisierung

Die Bewältigung des Stroms von Kundenanfragen kann überwältigend sein, besonders für große Organisationen, die täglich Tausende von Tickets erhalten.
Die MoE-Plattform spielt eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung der Weiterleitung und Priorisierung von Tickets.
Ihr Multi-Agenten-System kann eingehende Tickets in Echtzeit analysieren und sie anhand von Faktoren wie Dringlichkeit, Kundenhistorie und Komplexität des Problems kategorisieren.
So kann zum Beispiel eine dringende Beschwerde eines hochwertigen Kunden priorisiert und direkt an einen leitenden Supportmitarbeiter weitergeleitet werden, während Routineanfragen von jüngeren Mitarbeitern oder automatisierten Systemen bearbeitet werden.
So wird sichergestellt, dass kritische Probleme umgehend bearbeitet werden, was die Reaktionszeiten und die allgemeine Servicequalität verbessert.

Predictive Analytics für proaktiven Support

Predictive Analytics, die von unserer MoE-Plattform unterstützt werden, ermöglichen es Unternehmen, Kundenbedürfnisse und Probleme zu erkennen, bevor sie entstehen.
Durch die Analyse historischer Daten, des Kundenverhaltens und der Nutzungsmuster kann das System potenzielle Probleme erkennen und die Support-Teams alarmieren, um proaktive Maßnahmen zu ergreifen.
Wenn zum Beispiel die jüngsten Interaktionen eines Kunden darauf hindeuten, dass er Schwierigkeiten mit einem Produkt hat, kann das System automatisch ein Support-Ticket auslösen oder einen hilfreichen Leitfaden senden und so eine Eskalation des Problems verhindern.
Dieser proaktive Ansatz steigert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern reduziert auch die Anzahl der eingehenden Supportanfragen, da Probleme angegangen werden, bevor sie kritisch werden.

Natürliche Sprachverarbeitung zum Verstehen von Kundenanfragen

Natural Language Processing (NLP) ist eine Schlüsselkomponente der kognitiven Automatisierung im Kundensupport.
NLP ermöglicht es unserer MoE-Plattform, Kundenanfragen mit einem hohen Maß an Genauigkeit zu verstehen und zu interpretieren, unabhängig davon, wie sie formuliert sind.
Dies ist besonders wichtig, um relevante und genaue Antworten zu geben.
Die NLP-gestützten Agenten der Plattform können die Absicht hinter der Nachricht eines Kunden erkennen, wichtige Details extrahieren und sogar den emotionalen Ton der Anfrage erkennen.
So kann das System angemessen reagieren, indem es entweder direkt eine Lösung anbietet, das Problem an einen menschlichen Agenten weiterleitet oder zusätzliche Ressourcen bereitstellt.
Indem NLP die Nuancen der menschlichen Sprache versteht, stellt es sicher, dass die Kunden präzise und kontextbezogene Unterstützung erhalten.

Die wissensbasierte Automatisierung im Kundensupport bietet eine Reihe von Vorteilen, die die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren, grundlegend verändern.
Durch die Integration von kognitiver Automatisierung und MoE-gesteuerten Technologien in die Prozesse des Kundensupports können Unternehmen einen schnelleren, effizienteren und personalisierten Service bieten, was letztendlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.
Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

1. Schnellere Reaktionszeiten: Einer der unmittelbarsten Vorteile der kognitiven Automatisierung im Kundensupport ist die Möglichkeit, die Reaktionszeiten drastisch zu verkürzen.
   KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten können sofort mit Kunden in Kontakt treten und in Echtzeit auf Anfragen antworten, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
   Ob es um die Beantwortung allgemeiner Fragen, die Behebung von Problemen oder die Führung von Kunden durch Prozesse geht, die MoE-Plattform kann diese Aufgaben schnell und effizient erledigen.
   Diese Geschwindigkeit entspricht nicht nur der Erwartung des modernen Kunden nach sofortiger Befriedigung, sondern hilft auch dabei, Probleme zu lösen, bevor sie eskalieren, und verbessert so die allgemeine Servicequalität.
2. 24/7 Verfügbarkeit: Kognitive Automatisierung stellt sicher, dass der Kundensupport rund um die Uhr verfügbar ist, unabhängig von Zeitzonen oder Geschäftszeiten.
   Chatbots und virtuelle Assistenten sind immer in Bereitschaft, um Kunden zu helfen, wann immer sie Hilfe brauchen.
   Diese Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit ist auf dem heutigen globalen Markt, auf dem die Kunden Unterstützung erwarten, wann immer sie sie brauchen, von entscheidender Bedeutung.
   Indem sie einen kontinuierlichen Service anbieten, können Unternehmen auf einen vielfältigen Kundenstamm eingehen und sicherstellen, dass keine Anfrage unbeantwortet bleibt und die Kunden sich immer unterstützt fühlen.
3. Verbesserte Effizienz und Produktivität: Die MoE-Plattform steigert die Effizienz und Produktivität der Kundenserviceteams erheblich.
   Routinemäßige und sich wiederholende Aufgaben, wie die Beantwortung häufig gestellter Fragen oder die Bearbeitung einfacher Anfragen, können von spezialisierten Agenten erledigt werden, so dass sich die Agenten auf komplexere und höherwertige Aufgaben konzentrieren können.
   Die automatisierte Weiterleitung und Priorisierung von Tickets rationalisiert die Arbeitsabläufe weiter, indem sie sicherstellt, dass die richtigen Probleme zur richtigen Zeit an die richtigen Agenten weitergeleitet werden.
   Dies optimiert nicht nur den Einsatz von Ressourcen, sondern verringert auch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Verzögerungen, was zu einem reibungsloseren Betrieb führt.
4. Kostenreduzierung: Durch die Automatisierung vieler Aspekte des Kundensupports können Unternehmen erhebliche Kosteneinsparungen erzielen.
   Die MoE-Plattform kann eine große Anzahl von Anfragen bearbeiten, ohne dass zusätzliches Personal benötigt wird, was die Arbeitskosten senkt.
   Außerdem bedeutet die Effizienzsteigerung durch die Automatisierung, dass die Support-Teams mehr Anfragen mit weniger Ressourcen bearbeiten können, was die Betriebskosten weiter senkt.
   Die Fähigkeit, konsistenten, qualitativ hochwertigen Support zu leisten, ohne die Gemeinkosten erheblich zu erhöhen, macht die kognitive Automatisierung zu einer attraktiven Investition für Unternehmen, die ihr Geschäftsergebnis verbessern wollen.
5. Gesteigerte Kundenzufriedenheit: Letztlich führt die Kombination aus schnelleren Reaktionszeiten, 24/7-Verfügbarkeit und verbesserter Effizienz zu einer höheren Kundenzufriedenheit.
   Die Kunden schätzen schnelle und präzise Antworten auf ihre Anfragen, und die Möglichkeit, jederzeit auf den Support zugreifen zu können, trägt zu ihrer positiven Gesamterfahrung bei.
   Die MoE-Plattform kann auch die Interaktionen personalisieren, indem sie Kundendaten nutzt, um Antworten zuzuschneiden, so dass sich die Kunden wertgeschätzt und verstanden fühlen.
   Zufriedene Kunden sind eher bereit, dem Unternehmen treu zu bleiben, es weiterzuempfehlen und zum langfristigen Erfolg beizutragen.

In einem Krankenversicherungsprojekt wurde unsere MoE-Automatisierungsplattform eingesetzt, um die Verwaltung eingehender Kunden-E-Mails zu rationalisieren und die Effizienz im Vergleich zu herkömmlichen Methoden erheblich zu steigern.
Dieser Anwendungsfall diente auch als Grundlage für unsere detaillierte Untersuchung in How AI-Driven Customer Service Automation Works: A Deep Dive, in dem wir den gesamten Arbeitsablauf unter die Lupe genommen und einen umfassenden Einblick in die zugrunde liegenden Prozesse gegeben haben, die diese Veränderung ermöglichen.
Hier ist eine kurze Aufschlüsselung des automatisierten Prozesses im Vergleich zum manuellen Ansatz:

E-Mail-Kategorisierung

Die MoE-Plattform scannt jede eingehende E-Mail und kategorisiert sie in eine von mehreren Kategorien: Versicherungsanspruch, Informationsanfrage, Gebührenstreit oder Kundenservice.
Bei der herkömmlichen Methode mussten die Mitarbeiter jede E-Mail manuell lesen und interpretieren, um ihre Art zu bestimmen, was zu Verzögerungen und Unstimmigkeiten bei der Kategorisierung führen konnte.

Handhabung von Anbaugeräten

Das System lädt Anhänge automatisch herunter, scannt Dokumente mit OCR (Optical Character Recognition) und extrahiert nahtlos die relevanten Informationen.
Dies ersetzt das manuelle Herunterladen, Öffnen und Überprüfen von Anhängen sowie das Extrahieren von Informationen per Hand.

Kundenidentifikation

Das System scannt die E-Mail, um die Kunden-ID zu ermitteln.
Fehlt die ID, verfasst es automatisch eine E-Mail, in der es nach dem Namen, der Adresse und der registrierten Telefonnummer des Kunden oder der Kunden-ID fragt.
Ein/e Angestellte/r müsste dagegen in der E-Mail nach fehlenden Informationen suchen, eine Anfrage verfassen und abschicken, was den Prozess um zusätzliche Schritte erweitert.

CRM-Integration und Ticket-Erstellung

Das System ruft den Kundendatensatz aus dem Customer Relationship Management (CRM)-System ab, wenn die Kunden-ID vorhanden ist, und erstellt ein Ticket im CRM-System, um eine genaue und rechtzeitige Eingabe der Informationen sicherzustellen.
Diese Automatisierung ersetzt die manuelle Eingabe von Kundendaten in das CRM-System durch einen Mitarbeiter.

Entwurf einer Antwort

Beim Verfassen einer E-Mail kann das System einen Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Prozess nutzen, um die Qualität und Genauigkeit der Antworten zu verbessern.
Bei diesem Ansatz bezieht sich das System auf intelligente Weise auf relevante Unternehmensdokumente wie Geschäftsbedingungen, Richtlinien und Verfahren, um relevante Abschnitte auf der Grundlage der Kundenanfrage zu extrahieren.
Erkundigt sich ein Kunde zum Beispiel nach den Einzelheiten einer Versicherungspolice, ruft das System automatisch die relevanten Klauseln aus den Vertragsunterlagen des Unternehmens ab.
Diese Informationen werden dann in den E-Mail-Entwurf eingearbeitet, um sicherzustellen, dass die Antwort nicht nur korrekt ist, sondern auch auf die spezifische Frage des Kunden zugeschnitten ist.
Dieses Verfahren spart den Kundendienstmitarbeitern Zeit, stellt sicher, dass die Kommunikation mit den offiziellen Unternehmensrichtlinien übereinstimmt, und versorgt die Kunden mit präzisen und verlässlichen Informationen, was zu einem höheren Maß an Vertrauen und Zufriedenheit führt.

Stell dir vor, wie sich dein Unternehmen verändern könnte, wenn deine Kundenserviceteams die Geschwindigkeit und Effizienz der kognitiven Automatisierung mit dem Einfühlungsvermögen und der Expertise deiner Mitarbeiter/innen kombinieren würden.
Diese Fallstudie zur Krankenversicherung zeigt, dass es bei der MoE-Automatisierung nicht darum geht, Aufgaben zu ersetzen, sondern sie zu verbessern.
Durch die Automatisierung von Routineprozessen und die sofortige, präzise Beantwortung von Fragen kann sich dein Team auf komplexe Probleme konzentrieren, die eine menschliche Note erfordern.
Durch diese starke Partnerschaft zwischen KI und deinen Mitarbeitern kannst du einen schnelleren, individuelleren und effektiveren Kundenservice anbieten.
Informiere dich noch heute über wissensbasierte Automatisierungslösungen und finde heraus, wie deine MoE-Plattform zu einem außergewöhnlichen Kundenerlebnis beitragen kann.
Die Zukunft des Kundendienstes ist da – nimm sie an und sieh zu, wie dein Unternehmen floriert.