• EINSATZSZENARIEN VON NATURAL LANGUAGE PROCESSING

  • SPRACH- UND TEXTANALYSE IN DER PRAXIS

    GESCHÄFTSPROZESSE UND ANWENDUNGSFÄLLE

    Überall dort, wo viele Informationen und Dokumente den Besitzer wechseln und manuelle Hebel zu kurz greifen, eignet sich der Einsatz von NLP.
    Nachfolgend finden Sie eine Auswahl von Einsatzszenarien in verschiedenen Abteilungen.


Kundenservice

Themen erkennen und Dokumente Geschäftsprozessen zuweisen, Beschwerdegründe identifizieren und bewerten, Kundenschreiben einem Kontakt zuordnen, Produktnennungen und Produktattribute in Kundennachrichten erkennen und markieren.

Potential: Mehr als 70% der Anfragen können im E-Mail-Kanal mit 99% Genauigkeit dem korrekten Kontaktgrund zugeordnet werden. In der Vorgangsbearbeitung wird im Durchschnitt fast 1 Minute Arbeitszeit eingespart und, viel wichtiger, die Durchlaufzeiten um mehrere Stunden reduziert. Es ist keine manuelle Zuordnung mehr notwendig.


Automatisierung im Agentendesktop-Chat für Stammdatenänderungen: Erkennen von Adressen und Adressbestandteilen, Erkennen von Bankverbindungen und anderen Stammdaten, Vorschlag oder automatisierte Anpassung der Stammdatenänderung

Potential: 90% der Bankverbindungänderungen und der E-Mail-Adressänderungen, 70% der Adressänderung können z. B. im Chatkanal mit mehr als 99% Genauigkeit erkannt und damit für den Agenten automatisiert durchgeführt werden.


Kündigungsprozess via E-Mail: Unternehmen erreichen für Hauptprozesse viele vergleichbare Anfragen - Kündigungen lassen sich dabei gut erkennen. Extrahierbar sind unter anderem Kündigungsgründe und für die Bearbeitung notwendige Metadaten zu Produkten und Fristen. Ein signifikanter Teil kann in Verbindung mit Robotic Process Automation oder geeigneten Schnittstellen zur Unternehmensanwendung komplett automatisiert bearbeitet werden.

Potential: Im B2C können Kündigungen in mehr als 95% der Fälle aus allen Briefen oder E-Mails herausgefiltert und auch die Kündigungsgründe korrekt erkannt werden. Für eine komplett automatisierte Durchführung der Kündigung müssen zum Teil sehr viele Metadaten zusätzlich identifiziert werden. In Projekten sehen wir Automatisierungsraten von 30 bis 52%. Je Vorgang werden also mindestens 10 Minuten manuellen Bearbeitungszeit eingespart.


Semantische Suche für FAQ und Onlinehilfe im Serviceportal: Unternehmen erstellen Online-Inhalte, die die Kunden per E-Mail anfragen. Die semantische Suche schlägt die Brücke zwischen der Sprache des Unternehmens und der der Kunden. Letztere können dadurch auf bereits bestehende Hilfeinhalte hingewiesen werden und es kommt somit gar nicht erst zur Anfrage per E-Mail an den Kundenservice.

Potential: Haben Sie FAQ oder andere Hilfeinhalte erstellt, dann können nach unseren Erfahrungen etwa 50% der Anfragen direkt mit Verweis auf die relationierten Inhalte beantwortet werden.


Metadatenerkennung, Kontaktzuordnung und Priorisierung der Anfrage: Jede Serviceanwendung profitiert von passender Zuordnung der Serviceanliegen zu Agentengruppen und Standorten. In der Salesforce Service Cloud ist das einfach umsetzbar. Mit Semasuite® erkennen wir die für die Zuordnung notwendigen Informationen, befüllen die Felder im Service-Case und der nächste Agent bekommt diesen zur Bearbeitung übertragen.

Potential: Man kann davon ausgehen, dass fast alle (über 90%) der eingehenden Nachrichten mit Hilfe von KI-Verfahren typisiert und einer Warteschlage zugeordnet werden können.


Manuelle Änderung von Abschlagszahlungen: Manche Prozesse sind wirklich einfach und es gibt sie häufig. Hier wird dem Kunden die Möglichkeit gegeben, das Anliegen einfach über einen beliebigen Kanal zu adressieren. Die Anfragen können mit Hilfe der Semasuite® herausgefiltert und der Änderungswunsch im Anschluss direkt umgesetzt werden.

Potential: Standardanfragen sind über (Web-)Formulare und ebenso in Freitextanfragen oder Chatbotdialogen leicht zu erkennen und auch die Änderung einfah durchzufrühren. Da bekannt ist, welche Daten für den Vorgang benötigt werden, ist eine Automatisierung oft zu 100% erreichbar. Je Antrag werden bei unserem Beispielkunden 5 min Bearbeitungszeit eingespart.


Freitextanonymisierung Kundenfeedback: Feedback ist wichtig, enthält aber oft auch personenbezogenen Daten des Kunden oder gar des Mitarbeiters. Diese Daten sollen nicht langfristig in Datenbanken gespeichert werden und sind für die Analyse nicht von Relevanz. Mit Semasuite® Anonymisierung erkennen und löschen wir personenbezogene Daten in jeder Art natürlichsprachlichen Feedback, aus SMS, Social-Media-Posts, aus Surveys oder Sprachtranskripten oder auch von Feedback im Telefonkanal oder Sprachnachrichten.

Potential: Die Anonymisierungsrate für Sprachtranskripte liegt bei etwa 97%, wobei etwa 1 – 2 Minuten manuelle Arbeit entfallen.


SEMASUITE CONNECT IN SALESFORCE UND GENESYS


Marketing

In Kundenanfragen und in Teilnehmerlisten von Events und Aktionen sind Firmen, Namen oder Kontaktinformationen enthalten. Mittels NLP können diese im Text erkannt werden und stellen somit im CRM die notwendigen Aktionen zur automatisierten Anlage von Terminteilnehmen und Kontaktanlage bereit.

Potential: Die Erkennung von Firmennamen ist manchmal komplex, insbesondere bei unvollständigen Nennungen. Namen- und Kontaktinformationen können in 90 bis 95 % der Fälle gut identifiziert werden.


NLP erfasst Personen- und Kontaktinformationen im Text, wodurch Themen in Kundenanfragen automatisiert erkannt und zur Priorisierung verwendet werden können.

Potential: Personen, E-Mails und Telefonnummern können zuverlässig erkannt werden.


Dank NLP werden automatisiert alle Teilnehmer eines Events oder Aktion als Kontakte angelegt und auf Anfragen nach Newslettern bzw. Infomaterial oder weisen Rückrufbitten den passenden Ansprechpartnern im Vertrieb reagiert.


Mit Hilfe von NLP werden Themen der Anfrage oder des Besuchsberichtes erkannt und diese als Topic dem Kontakt hinzugefügt. Das erlaubt Ihnen in Zukunft interessenbezogene Auswertungen und Marketingaktionen.

Potential: Eine semantische Verschlagwortung aus Anfragen automatisch gelernten Kategorien ist in den meisten Fällen gut umsetzbar. Inwieweit die durch Anwendung vorgegeben Kategorien zugeordnet werden können, bedarf eines kurzen praktischen Tests.


Manche Leads sollten bevorzugt behandelt werden. Auf Basis der Informationen im Leadbogen oder einer Anfrage lässt sich bestenfalls herausfinden, welchen der Leads man am besten zuerst bearbeiten sollte. Mittels NLP werden Texte für das Trainieren von Verfahren der Künstlichen Intelligenz vorbereitet und passende Services für die Priorisierung und thematische Einordnung von Leads erstellt.


Aus manchen Marketingaktionen sind konkrete Aktionen für bestimmte Leads ableitbar, z. B. "Frau Müller bekommt den Newsletter zur Contact Center Integration". Durch NLP werden die Aktionen und Themen erkannt und der passende CRM- oder Marketingprozess gestartet.

Potential: Die für die Leadnachbearbeitung typischen Reaktionstypen lassen sich direkt in den Freitexten erkennen.



Einkauf

Bestellungen mit Lieferungen und Rechnungen abgleichen

Potential: Die Buchung von Bestellungen für komplexe Industrieprodukte kann aufwendig sein z. B. 150 min Bearbeitungszeit je Vorgang. Mit Kenntnis über Produktkategorien und Warennummern kann eine 100%ige Automatisierung erreicht werden. Eine direkte Buchung führt zur Beschleunigung des Produktionsprozesses, zeitnaherer Bestellung bei Zulieferern und Planung der Fertigung.


Auftragsbestätigungen erfassen und buchen

Potential: Auftragsbestätigungen beziehen sich auf Angebote bzw. Bestellungen. Die Buchung kann im Normalfall zur 100% automatisiert erfolgen und spart 10 min Bearbeitungszeit je Auftrag. Änderungsvermerke können erkannt und die Auftragsbestätigungen zur fachlichen Prüfung geleitet werden.


Rechnungsdigitalisierung für elektronischen Rechnungsversand via XRechnung

Potential: In dokumentbasierten Rechnungen erkennen wir mit Semasuite® XRechnungs-Attribute und überführen die Rechnung in ein komplett strukturiertes digitales Austauschformat. Je Rechnung werden in der Bearbeitungszeit 5 bis 12 min eingespart.


MEHR ZU P!ONE ERFAHREN

Individuelle Vertragsprüfung und automatisierte NDA-Prüfung für Standardverträge

Potential: Die Vertragsprüfung folgt festen Mustern. Einfach Verträge wie NDA lassen sich bereits in 90% der Fälle automatisiert bewerten, das spart bis zu 20 min je Vertrag.


Behörden der Länder und Kommunen versenden Bescheide als Textdokumente mit strukturierten Inhalten. Die Daten können automatisiert mithilfe von Textanalysemethoden ausgelesen und für die Prüfprozesse bereitgestellt werden.

Potential: Damit können Automatisierungsquoten von mehr als 90% und Einsparung von 10 bis 15 Minuten Bearbeitungszeit je Bescheid erreicht werden.


MEHR ERFAHREN ÜBER P!ONE CONNECT


Operations und IT

Automatisierte Freitext-Anonymisierung von Servicetickets für SLA Monitoring.

Potential: Innerhalb einer unternehmensweiten Service Desk Anwendung verarbeitet Semasuite® ca. 2.000 Tickets pro Stunde und anonymisiert rund 97% Prozent der Nennungen von personenbezogenen Daten.


Anonymisierung aller E-Mails, Briefe, Faxe und Telefontransskripte im Data Lake für Business Analytics.

Potential: In einer Big Data Anwendung anonymisiert Semasuite® ca. 60 Millionen Kundenanfragen pro Jahr und anonymisiert dabei 97% Prozent der Nennungen von personenbezogenen Daten.


Demo anfragen

Einer dieser Use Cases ist genau das, was Sie suchen? Dann lassen Sie es uns wissen und wir zeigen Ihnen eine Demo live und in Farbe.


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