Mit dem intelligenten Chatbot zur Minimierung von Helpdesk Tickets

Praxisbeispiel und aktuelle Herausforderungen

• Organisationen, welche Helpdesk-Dienste anbieten, werden durch die zunehmenden digitalen Dienste verstärkt mit Anfragen von Benutzern konfrontiert. Dies führt zu einer hohen Anzahl an generierten Tickets. Lösungsansätze zum Umgang mit dieser hohen Ticketanzahl münden oft in einem mehrstufigen Helpdesk-Ansatz. Dabei wird klassischerweise der Ansatz verfolgt, dass im Level 1 wiederkehrende Fragen (deren Lösung bereits bekannt sind) durch sogenannte „Agents“ physisch beantwortet werden. Hierbei ist die Einbindung sogenannter Subject Matter Experts (Themenexperten) nicht erforderlich. Diese kommen in der Regel erst im Level 2 (bei Detailfragen die der Agent nicht beantworten kann, aber noch kein spezialisiertes Expertenwissen erforderlich ist) oder Level 3 (bei Fragen, deren Beantwortung spezialisiertes Expertenwissen erfordert) zum Einsatz – konkret dann, wenn es sich um die Lösung komplexerer Aufgabenstellungen handelt.
• Dieser organisatorische Lösungsansatz hilft zwar hohe Ticketzahlen zu bewältigen, dennoch ist es wegen der hoher Ticketzahlen erforderlich, zunehmend Agents als zusätzliche Personal-„Ressource“ für den Helpdesk einzubinden.
• Der Einsatz von „intelligenten“ Chatbots über alle Levels erlaubt bereits einen Großteil der Anfragen dialogbasiert zu lösen und zu beantworten. Hierbei steht die Qualität und Performance eines intelligenten Chatbots jedoch im direkten Zusammenhang mit der Trainingshistorie und dem Content des Redaktionssystems. Um mit adäquaten Antworten und Lösungen auf Fragestellungen reagieren zu können, muss der Chatbot im Vorfeld trainiert und mit Wissen befüllt werden sowie idealerweise auf potenzielle Formulierungen und Anfragen vorbereitet werden.
• Durch eine regelmäßige Analyse der Helpdesk-Tickets – und der daraus resultierenden Lösungsansätze – ist es möglich, den Chatbot mit adäquatem Wissen anzureichern und eine qualitative dialogbasierte Beantwortung der Fragestellung durch den Chatbot sicherzustellen. Durch das fortlaufende Trainieren des Chatbots auf Basis der regelmäßigen Ticketanalyse ist es außerdem möglich, das Aufkommen von Tickets drastisch zu reduzieren. Somit kann den höheren Quantitätsanforderungen an Agent Arbeitsplätzen entgegengewirkt sowie die Personalkapazitäten für die Agents in Richtung Subject Matter Experts umgeschichtet werden.

Welchen Mehrwert bietet das „Projekt GAIA-X“?

• Durch die Nutzung der Gaia-X Infrastruktur ist es möglich, antrainierte Inhalte über Organisationsgrenzen zu teilen. Dies ermöglicht eine enorme Qualitätssteigerung des Chatbots sowie eine bessere Abgrenzung zu Wettbewerbern.
• Durch die Vernetzung im Rahmen der Gaia-X Infrastruktur ist es möglich, die „KI“ des Chatbots unternehmensübergreifend anzutrainieren. Somit können redundante Trainingsvorgänge, die jede Organisation für sich vornehmen müsste, vermieden werden.
• Gaia-X erlaubt es, dass die Dienste für den Chatbot sowohl on Premise, aber auch Cloud basierend in einem Rechenzentrum innerhalb der EU erfolgen können.
• Die DSGVO-konformen Rahmenbedingungen von Gaia-X ermöglichen dem Public Sector, Chatbot Dienste rechtskonform nutzen zu können sowie von qualitativer KI Chatbot Logik profitieren zu können.

Paten

• Christian Schieb – Unisys Österreich GmbH
• Robert Kamrau – Unisys Deutschland GmbH