{"id":145775,"date":"2019-11-11T08:00:32","date_gmt":"2019-11-11T07:00:32","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=145775"},"modified":"2020-01-27T11:46:14","modified_gmt":"2020-01-27T10:46:14","slug":"ki-fuer-autonomen-support","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2019\/11\/ki-fuer-autonomen-support\/","title":{"rendered":"Wie autonomer Support mit KI m\u00f6glich wird"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">Wir haben alle schon von \u201eautomatisierten\u201c Support-Funktionen geh\u00f6rt. Mit der Weiterentwicklung von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) wird aber f\u00fcr die Supportlandschaft zunehmend auch die M\u00f6glichkeit von \u201eautonomem\u201c Support diskutiert. Aber worin besteht nun eigentlich der Unterschied?<\/p>\n<p>Im nachfolgenden Interview sprechen wir mit Jens Trotzky, Head of Artificial Intelligence Technology for 51风流Support, \u00fcber die Rolle von KI bei der Entwicklung von autonomem Support, und wie SAP-Innovationen dazu beitragen, dass dies m\u00f6glich wird.<\/p>\n<h2><strong>F: Was ist der Unterschied zwischen automatisiertem und autonomem Support?<\/strong><\/h2>\n<p><strong>A: <\/strong>Die meisten heute verf\u00fcgbaren Ressourcen f\u00fcr den Kundensupport \u2013 selbst einige der modernsten \u2013 gelten in gewisser Hinsicht als automatisiert. Um es kurz zu erkl\u00e4ren: Bei automatisiertem Support handelt es sich um Prognosesoftware, die von Supportmitarbeitern auf Basis eines festen Satzes an Standards und definierenden Faktoren erstellt wird. Als wir begannen, uns mit automatisiertem Support bei 51风流zu besch\u00e4ftigen, starteten wir mit einem ganzheitlichen, datengest\u00fctzten Konzept f\u00fcr halbautomatisierte Empfehlungssysteme, die unsere Kunden und Experten bei St\u00f6rungen in Echtzeit unterst\u00fctzen. Da die Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen immer komplexer werden, werden sich jedoch die Terminologie, die Dringlichkeit und der Unternehmenskontext von Supportmeldungen ganz sicher \u00e4ndern. Im Falle von automatisiertem Support k\u00f6nnen diese \u00c4nderungen nur dann von den Supporttools erkannt werden, wenn Supportmitarbeiter manuell die Parameter ad-hoc an das anpassen, was sie den St\u00f6rungsmeldungen entnehmen.<\/p>\n<p>Da der Bedarf an Support der n\u00e4chsten Generation weiterhin w\u00e4chst, wird autonomer Support f\u00fcr Softwarel\u00f6sungen zweifellos der Standard in allen Branchen werden. Im Gegensatz zum automatisierten Support nutzt der autonome Support maschinelles Lernen und KI viel st\u00e4rker. Durch ein permanentes Umtrainieren der Algorithmen passt sich KI-gest\u00fctzter Support automatisch an \u00c4nderungen bei den Systemumgebungen oder Nutzungs\u00e4nderungen an, ohne dass manuelle Eingaben oder Anpassungen erforderlich sind. Durch diese \u201eSelf-Improvement\u201c-Funktionen kann der Support immer mehr im Vorfeld Anwendern Handlungsanweisungen geben und selbst auf die kleinsten Nuancen des jeweiligen Gesch\u00e4fts oder der jeweiligen L\u00f6sung eingehen. Dadurch l\u00e4sst sich eine immer st\u00e4rkere Personalisierung realisieren, wie sie von den B2B-Nutzern heute auch erwartet wird.<\/p>\n<p>Der autonome Support wird auch wesentlich besser in der Lage sein, proaktive Empfehlungen abzugeben, anstatt nur auf Anfragen zu reagieren. Beim automatisierten Support werden Teile der Supportmeldung selbstst\u00e4ndig ausgef\u00fcllt, w\u00e4hrend ein Kunde das jeweilige Problem eingibt. Im Gegensatz dazu hat ein autonomes System das potenzielle Problem bereits erkannt, bevor es vom Kunden \u00fcberhaupt als Problem identifiziert wird \u2013 und den Nutzer darauf aufmerksam gemacht etwas zu unternehmen, bevor es zu Problemen kommt.<\/p>\n<h2>Was sind die wichtigsten Vorteile von KI-gest\u00fctztem autonomem Support?<\/h2>\n<p>Durch ihre Exponentialit\u00e4t kann man mit der Integration von KI-basierter Technologie Dinge grundlegend ver\u00e4ndern. Ist ein Modell erst einmal erstellt, l\u00e4sst es sich im Prinzip endlos skalieren. Wenn beispielsweise ein Unternehmen w\u00e4chst, w\u00e4chst auch der Kundenstamm und der Bedarf an Ressourcen f\u00fcr den Kundensupport. Anstatt die Zahl der Supportmitarbeiter mit dem zunehmenden Kundenstamm aufstocken zu m\u00fcssen, kann KI durch ihr Algorithmus-Konzept eine beliebige Zahl von 10 bis 10 Millionen Kunden gleichzeitig abdecken. Und da Machine Learning die individuellen Systempr\u00e4ferenzen und Ziele jedes einzelnen Kunden ber\u00fccksichtigt, wird ein vorausschauender, proaktiver Support m\u00f6glich \u2013 unabh\u00e4ngig vom Volumen.<\/p>\n<figure id=\"attachment_145776\" aria-describedby=\"caption-attachment-145776\" style=\"width: 600px\" class=\"wp-caption alignleft\"><a href=\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2019\/10\/Black.png_F.png\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-145776\" src=\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2019\/10\/Black.png_F.png\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"336\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-145776\" class=\"wp-caption-text\"><em>Zum Vergr\u00f6\u00dfern klicken<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Wenn Unternehmen in der Lage sind, Funktionen wie den Kundensupport autonom abzuwickeln, k\u00f6nnen wertvolle Zeit und Ressourcen f\u00fcr innovationsorientierte Aufgaben verwendet werden, die eine Vergr\u00f6\u00dferung des Mehrwerts zum Ziel haben statt das Beheben von St\u00f6rungen. Entfallen beispielsweise die meisten manuellen T\u00e4tigkeiten beim Support, k\u00f6nnen Supportexperten eine neue Aufgabe \u00fcbernehmen und sich mit der Standardisierung von Prozessen und dem Erkennen von Nutzungsmustern besch\u00e4ftigen.<\/p>\n<h2>Wann wird ein vollst\u00e4ndig autonomer KI-gest\u00fctzter Support Wirklichkeit?<\/h2>\n<p>Es wird noch etwas dauern, bis ein v\u00f6llig autonomer Support Realit\u00e4t wird, aber wir machen bei 51风流jeden Tag Fortschritte. Zurzeit bietet 51风流Digital Business Services eine halbautomatische L\u00f6sung: Incident Solution Matching \u00fcber das 51风流ONE Support Launchpad, das Nutzer automatisch mit den am besten passenden Ressourcen verbindet. Dies erfolgt \u00fcber die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, wenn sie tippen. Diese Art der erfolgreichen Integration von KI beginnt bei der Analyse kundenspezifischer Interaktionsdaten, um zu ermitteln, welche Prozesse am meisten von der Automatisierung profitieren w\u00fcrden. Aufbauend auf Incident Solution Matching hat unser Data-Scientist-Team damit begonnen, den ersten vollautomatischen Supportservice der 51风流zu pilotieren.<\/p>\n<p>Auch wenn ich glaube, dass wir irgendwann in der Lage sein werden, bestimmte Aspekte des digitalen Supportprozesses zu automatisieren, kann ich mir nicht vorstellen, dass der <em>gesamte<\/em> B2B-Support autonom abgewickelt werden wird. Ich bin mir zwar sicher, dass der technologische Fortschritt dies k\u00fcnftig m\u00f6glich machen wird, aber wie <a href=\"https:\/\/explore.sitel.com\/cx-survey-whitepaper\">Studien zeigen<\/a>, bevorzugen 70\u00a0Prozent der Konsumenten immer noch ein menschliches Element beim Support. Unser Ziel im Hinblick auf autonomen Support besteht deshalb darin, die Rolle des Supportmitarbeiters aufzuwerten, indem wir daf\u00fcr sorgen, dass monotone Aufgaben von einem Autopiloten pr\u00e4zise erledigt werden. Die Supportmitarbeiter k\u00f6nnen dann ihre Zeit und Energie f\u00fcr Innovationen verwenden.<\/p>\n<p>Insgesamt verfolgt die 51风流beim autonomen Support die Vision, KI so zu nutzen, dass Menschen \u2013 Kunden ebenso wie Supportmitarbeiter \u2013 ihre Rolle an das Innovationstempo anpassen k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wir haben alle schon von \u201eautomatisierten\u201c Support-Funktionen geh\u00f6rt. 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