Hierarchisch strukturierte, selbstlernende Bot-Systeme, die wie Teams zusammenarbeiten, heben die digitale Kommunikation auf ein neues Level. Besonders Branchen mit einem hohen Dienstleistungs- und Beratungsanteil können stark davon profitieren.
Bot-Systeme, die im Call Center Anrufe entgegennehmen, sind bereits im Einsatz. Die digitalen Experten leisten Low- und Medium-Level-Support, verkürzen die Wartezeiten für Ratsuchende und erhöhen dadurch die Kundenzufriedenheit. Jedes Unternehmen, das Dienstleistungen anbietet und mit der Service-Qualität und mit überlangen Wartezeiten zu kämpfen hat, kann deshalb von smarten Bots profi-tieren.
Das Ziel besteht darin, den Kunden kompetent zu bedienen und eine Konversation fast wie ein Mensch zu führen, die am Ende für den Anrufer einen konkreten Mehrwert generiert. Gleichzeitig wird das eigene Service-Personal entlastet.
Robot Process Automation (RPA) gilt als die nächste große Welle der Digitalisierung, als das Interface der Zukunft, dessen Potenzial heute erst ansatzweise zeigt, was in Zukunft möglich sein wird. Auch in Deutschland gewinnt das Thema an Fahrt. RPA bewegt sich hierzulande zwar noch auf relativ niedrigem Niveau, ist aber das am Schnellsten wachsende Segment im Enterprise-Software-Markt.
Orchestrierender Master-Bot
Viele Softwarehäuser stecken deshalb zurzeit viel Geld in die Weiterentwicklung ihrer RPA-Technologie, kommen aber meist mit dedizierten, auf einen bestimmten Themenbereich spezialisierte Lösungen auf den Markt. Der IT-Dienstleister CGI hingegen hat ein hierarchisches Bot-System entwickelt und bereits weltweit in Einsatz, auf das diese Einschränkungen nicht zutreffen.
Die Bot-Plattform Sofia wechselt mühelos zwischen mehreren Kanälen und Themengebieten und denkt selbstständig weiter, wenn einfache Frage-Antwort-Bots bereits resigniert aufgeben müssen. Das System besteht aus einem orchestrierenden Master-Bot und beliebig vielen Sub-Bots, die sich jeweils mit einem bestimmten Experten-Thema auskennen. Sofia funktioniert wie die Abteilung eines Unternehmens, wo sich Teams um die Anliegen der Kunden kümmern. Fehlt Expertenwissen, wird ein neuer Mitarbeiter eingestellt respektive ein neuer Sub-Bot generiert und mit adäquaten Daten trainiert. Das dauert je nach Thema nur einige Tage; danach ist der Sub-Bot einsatzbereit.
Ein Beispiel aus der Praxis ist, dass Sofia die Sprechstunde eines Bürgerbüros der öffentlichen Verwaltung unterstützt. Ein Anrufer gibt sich als Vater zweier Kinder zu erkennen und möchte sich über das Thema Bauen informieren. Durch semantische Analyse erkennt Sofia, dass für den Ratsuchenden auch Baukindergeld von Interesse sein könnte und delegiert das Thema an einen Sub-Bot, der den Anrufer dann kundig berät.
Kontextsensitive, hierarchisch strukturierte und lernende RPA-Plattformen wie Sofia fußen auf einer neuartigen Architektur. Sie bestehen aus vier Kernkomponenten: einer NLP-Engine für das kontextsensitive Sprachverständnis, einem Dialogue Manager, der sich „statefull“ an alle Interaktionen auf sämtlichen Kanäle erinnert, dem Agent Builder Studio mit eingebauter Artificial Intelligence und REST APIs für die Anbindung bereits existierender Enterprise-Applikationen wie ERP, CRM oder HR. Außerdem gibt es Schnittstellen zu weiteren KI-Systemen wie IBM Watson, Google AI, Apple und Microsoft AI.
Praxis-Case HR mit 14.000 Mitarbeitern
CGI hat Sofia bereits weltweit im Einsatz. In einem Unternehmen mit insgesamt 14.000 Mitarbeitern wurde zum Beispiel das HR-Auskunftssystem mithilfe von Sofia automatisiert. Mitarbeiter erhalten kompetenten Rat zu Themen wie Weiterbildung, Qualifizierungsmaßnahmen, interner Stellenangebote oder Reisekosten.
Der Master-Bot analysiert die Themeninhalte, reichert sie in Verlauf der Kommunikation zum Beispiel durch Links auf weiterführende Dokumente an und zieht bei Bedarf Sub-Bots zurate, die sich mit Spezialthemen besser auskennen. Nahezu 100 Prozent des 1st- und 2nd-Supports eines Service Desks lassen sich mithilfe von Sofia automatisieren. Mitarbeiter können sich dadurch stärker auf die komplexen und besonders beratungsintensiven 3rd-Level-Supportanfragen konzentrieren.
Auch die Beratungsdienstleistungen von Shopping-Portalen lassen sich zu 100 Prozent über eine Bot-Plattform abwickeln. Auf dem Markt, so schätzen Experten, herrscht zurzeit gerade in den Branchen Maschinenbau, dem Gesundheitswesen und der Finanzindustrie ein starker Bedarf an kontextsensitiven, intelligenten Bot-Kommunikationssystemen, nicht nur für Service-Desks, sondern auch für Kunden-Informationssysteme und die Knowledge-Systeme der internationalen Forschung.
Die Virtuelle Agent-Plattform Sofia von CGI hebt sich durch mehrere innovative Features von anderen Lösungen ab. Mithilfe des Topic-Dialogue-Query (TDQ) können RPA-Architekten auch ohne tiefe Technik/Programmier-Kenntnisse komplexe Kommunikationsmodelle interaktiv gestalten, also zum Beispiel Topics und generische Frageschemata definieren. Dadurch analysieren Sub-Bots Inhalte kontextsensitiv und können entsprechend zwischen Dialogen wechseln.
Die einzelnen, hierarchisch strukturierten Sub-Bots arbeiten über Bot2Bot Consulting Hand in Hand, was die Implementations- und Trainingszeiten der Bots um 50 bis 80 Prozent reduziert. Sofia ist außerdem eine Bot-Plattform, die Bots selbst zusammenbaut, falls die Kommunikation das erfordert. Bots bauen Bots – auch dadurch lässt sich der Aufwand für die Implementierung neuer Sub-Bots, die die Leistungsstärke der Plattform durch zusätzliches Expertenwissen erhöhen, um 30 bis 40 Prozent senken.
Lars Keuneke ist Director Consulting Services bei CGI Deutschland.
