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AI-gesteuerter Chatbot / Lösungsstrategie und Umsetzung für Ihr Unternehmen

Fördern Sie die Kommunikation mit Ihren Kunden mittels AI-gesteuerten Chatbots mit kontinuierlichem Training

[Lesen Sie diese Seite auf Englisch: AI-driven Chatbot solution strategy and implementation for your Business]

Sie sollen die AI-basierten Chatbots in Betracht ziehen, falls zumindest eine der weiteren Bestimmungen Ihr Geschäft betrifft:

  • Sie verwenden die regelbasierten Chatbots und Ihre Analysten sind mit der Pflege von Tausend der Vorschriften und komplizierter Wahlmöglichkeiten überlastet
  • Ihr Geschäft gehört zu Versicherungs-, Bank-, E-Commerce-Bereich und Sie möchten Ihr Kundenservice automatisieren lassen
  • Sie beschäftigen Tausende von Mitarbeitern und möchten die Human Resource Services und die Kommunikation mit Ihren Mitarbeitern verbessern/automatisieren
  • Ihr Geschäft konzentriert sich auf jüngere Zielgruppen und es ist notwendig, die 24/7 Self-Service-Lösungen zur Verwaltung ihrer Vermögenswerten (Konten, Bestellungen usw.) bereitzustellen

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Wir liefern die AI-baierten Lösungen für die Unternehmen der Fortune Global 200


Beraten Sie sich mit unserem AI-Experten in 30 Minuten

Abto Chatbot-Experten empfehlen die effizienteste Umsetzungsstrategie für Ihr Unternehmen, basierend auf: Ihrer kurz- und langfristigen Geschäftsprioritäten, vorhandener Software/Hardware/Daten, Richtlinien & Sicherheitseinschränkungen, Zielgruppen und unserer Erfahrung in diesem Bereich. Wir können Sie bei der Festlegung und Umsetzung solcher Strategie aktiv begleiten, nachdem die Aufklärungssession(-en) mit Ihren wichtigen Interessenvertretern durchgeführt wird.

Die Hauptvorteile von Abto AI-gesteurten Chatbot-Lösungen sind:

  • Kontinuierliches (Self-)Training durch die Analyse von Daten, erhoben bei den neuesten Live-Gesprächen
  • Aufbau/Abänderung des Gesprächsverlaufs via Chatbot Admin-Seite ohne Beteiligung des Entwicklers
  • Chatbot AI/NLP Server dient als eine einheitliche Dienstleistung (zugänglich via API, innerhalb der Organisation) und kann bei sonstigen Backoffice-Lösungen genutzt werden, die Intent Recognition, Natural Language Processing, Chatbot Interaction fordern
  • Unterstützung von unbegrenztem Intent Recognition, Conversational/Human-like Chatbots
  • Cloud/lokale Installation, Integration von Voicebot/ERP/CRM, hohe Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit

Vorgehensweise bei der Lieferung von Conversational AI-Chatbot

Ausforschung

    • sich mit den wichtigen Interessenvertretern zu treffen und die kurz-und langfristige Geschäftsprioritäten zu besprechen
    • die vorhandenen Software/Hardware/Daten, Richtlinien und Sicherkeitseinschränkungen, Zielgruppen einzuschätzen
    • die strategischen KPI´s zu vereinbaren

     

Lösungsdesign

    • erste Datenanalyse (falls die Daten vorhanden) durchzuführen
    • grundsätzliche Designarchitektur und verwendete AI/NLP Schlüsseltechnologien zu entwickeln
    • den Rahmen von Version 1 zu bestimmen, die Liefermeilensteine, ihre Kosten und Dauer zu planen
    • Version 1: Produktbereitstellung und Wartungsarbeiten zu planen
    • die gesamte Roadmap mit dem Kunden abzustimmen

     

Implementierung von Version 1

    • grundlegende Prozesse/Cases zuzustimmen und zu entwickeln, um auf den Markt so schnell wie möglich zu kommen
    • mit Sammeln von Rückmeldungen zu beginnen und mehr Conversational Daten zu speichern
    • die effezientesten Benutzerschnittstellen für die gewünschten Kommunikationskanälen umzusetzen

     

     

Nächste Iterationen

    • kontinuierliches Training einzurichten (falls dieses noch nicht verwendet wurde)
    • neue Prozesse/Vorsätze zu implementieren
    • die Lösung gemäß den Benutzer-Feedbacks aus früheren Versionen anzupassen
    • mit der Planung/Implementierung von dem kontextuellen AI-basierten Chatbot zu beginnen

     

 
 

Was wir machen

Wir setzen die NLP-Fähigkeiten für Ihre Geschäftsfälle ein, einschl. Text Mining und Sentiment-Analyse vom Inhalt. Durch die Automatisierung der Aufgaben Ihres Kundendienstes helfen wir Ihnen, die Produktivität der Mitarbeiter zu erhöhen, sodass sie sich auf die höherwertige Arbeit konzentrieren könnten.


Richtige Conversational
Design-Praktiken

Smart Chatbots
gesteurt bei NLP

Wir schließen Ihren Chatbot
an beliebige Systeme oder Kanäle an
Converational AI-Lösungen

Richtige Conversational Design-Praktiken

Wir entwickeln Conversational Chatbots, damit Ihre Kunden mittels Messaging, das heutzutage der bevorzugte Weg, Kontakt mit den Bränden aufzunehmen, kommunizieren können.Unser Designteam kennt sich hervorragend in Conversation-Schnittstellen an.

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Converational AI-Lösungen

Smart Chatbots gesteurt bei NLP

Wir setzen AI für jeden Aspekt Ihres Chatbots ein. Unter Benutzung von NLP und maschinellem Lernen entwickeln wir die Modelle, die ermöglichen, Begriffe, Kategorien, Gedanken aufzudecken, und menschliches Wissen von besten Mitarbeitern des Kundendienstes miteinzubeziehen. Diese Technologie sorgt dafür, dass der Conversational Chatbot den Sinn in der Nachricht versteht.

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Converational AI-Lösungen

Wir schließen Ihren Chatbot an beliebige Systeme oder Kanäle an

Als Unternehmen, wir verstehen, dass Sie über digitale Kanäle und Systeme, die für Ihr Geschäft entscheidend sind, verfügen. Unsere Art und Weise, die Chatbots zu entwickeln, ermöglicht, diese an Messaging-Kanäle, marktführende Kundenservice-Desks, CMR Systeme wie Salesforce bzw. sonstige Applikation in Ihrem Unternehmen reibungslos anzuschliessen.

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Haben Sie einen Anwendungsfall im Blick?

Sprechen Sie einen unserer Chatbot-Experten an.

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Anwendungsfall

Conversational AI-gesteurter Chatbot für ein europäisches FinTech Multi-Milliarden-Unternehmen

Unsere AI/NLP Entwickler haben einen Converstional AI-Chatbot entwickelt, um die Kundenservice-Routine zu automatisieren. Er verwendet Natural Language Processing (NLP) und intensive Lerntechniken (deep learning), um die Kundenabsichten in einer Textnachricht zu erkennen. Die Lösung kann ein kurzes Gespräch einleiten und Upselling tätigen. Die Sprachen Deutsch und Englisch werden unterstützt.

Customer Service Chatbot kann das Benutzerprofil und die aktualisierte Bilanz binnen Chat-Interface anzeigen.

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Hauptvorteile

Chatbot-Umsetzung

Conversational AI-Chatbot ermöglicht den Kunden, die Anfragen in naturlicher Sprache einzugeben, als ob es mit einem Kundendienst wäre. Mit echten hisztorischen Daten trainiert und durch NLP (Natural Language Processing) und Deep Learning Techniken gesteurt kann die Lösung nicht nur die Benutzeranfragen beantworten, sondern auch bestimmte Fragen stellen, um richtiges Gespräch nachzuahmen und Upselling zu tätigen.

Geschäftliche Herausforderungen

Bei der Feststellung, dass die Lieferung des Kundenservices in Echtzeit und die Unterstützung von Finanzanfragen den Einsatz von mehreren Mitarbeitern zusätzlich anfordern, hat sich die Firma für die Verwendung der kognitiven Technologien entschlossen, um die Kundezufriedenheit zu steigern und gleichzeitig die Support-Kosten zu verringern. Das Ziel ist bis zu 30% der Kundenservice-Anfragen zu automatisieren.

Ergebnisse
  • Handhabt laufende Routinegespräche zur Entlastung des Kundendienstes
  • Erkennt typische Kundenservice-Fälle zu Online-Banking (Änderung von Firmendaten, Bankverbindung, Rechnungsaddresse etc.), um einfache Aufträge abzuwickeln, damit der Kundenberater mit der Lösung komplizierter Angelegenheiten weiterhelfen könnte
  • Verfügbar 24/7 ermöglicht die Lösungszeit der Routineanfragen von mehreren Tagen auf einige Stunden erheblich zu reduzieren
  • Die Kundenberater können den Gesprächablauf mittels Chatbot administrativen UI ändern
  • Kontinuierliche/progressive Lernansätze sind den Beratern behilflich, um die gesamte Genauigkeit zu verbessern
  • Durch DSGVO geschützt, Privat Cloud Installation
  • Tätigt Upselling und sammelt die Daten über die Zufriedenheit mit dem Kundenservice
  • Die Sprachen Deutsch und Englisch sind unterstützt
Technologien und Werkzeuge
  • Python, Docker, Flask, Redis, Rasa Core, Rasa NLU, Tensorflow, sci-kit learn
  • Natural Language Processing, WordEmbeddings, Deep Learning, Neural Networks, Predictive Modeling (conversation management)

Conversational Сhatbot for European Fintech Company

Anwendungsfall

Grundsätze und AI-gesteuerter Chatbot zur Erhöhung des Kundenengagements für JustAnswer, ein führendes Beratungsunternehmen

Mit mehr als 1 Mio Benutzer täglich, die die Expertenhilfe auf der Plattform anstreben, sucht JustAnswer immmer nach den Wegen, um ihre Dienstleistungen zu verbessern.

Über den Chatbot, der als erste Kontaktstelle auf der Plattform dient, kann unser Partner den besseren, mehr personalisierten Service für seinen Kunden leisten.

Die virtuelle Unterstützungstechnologie war im Beta-Test drei Jahre lang und währenddessen anhand von 16 Mio Fragen und Antworten aus der Firmendatenbank getraint.

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Hauptvorteile

Geschäftswerte

Mittels der AI-gesteurten Assistenz auf der Plattform ist es unserem Partner möglich geworden:

  • die Lead-Qualifizierung und die Lead-Bearbeitung zu beschleinigen, und die Experteneffizienz zu verbessern. Der Chatbot engagiert nicht nur schnell potenzielle Kunden, sondern auch holt wichtige Informationen über sie ein, die an die Experten weitergeleitet werden.
  • die Konversionsrate durch die Bereitstellung von mehr personalisierter Dienstleistungen zu erhöhen. Der Bot kann mehr als 100.000 Varianten im Gespräch erkennen und die kontextbestimmten Nachfragen stellen. Er hilft das Kundenproblem rasch festzustellen.
  • die Premiumdienste voranzubringen. Diejenige Benutzer, die auf der Plattform zuallererst mit dem Chatbot zusammengewirkt haben, waren eher bereit, das Premium-Abonnement zu kaufen.
Technologien und Werkzeuge

AAI, ChatScript, flask, gunicorn, machine learning algorithms, nginx, Python, scikit-learn

“AI-Chatbot Entwicklung, die JustAnswer, einem führenden Beratungsunternehmen, bei dem Ausbau des Kundenengagements geholfen hat”

AI-Expertise

Es ist sehr wichtig, die effizientesten Technologien und Programmierungssprachen für Chatbot-Implementierung unter Berücksichtigung der kurz- und langfristigen Geschäftsziele auszuwählen. Solche Faktoren wie Export von Chatbot-Trainingsdaten, Regeln/Konfiguration, Migration in die ‘human-like’ kontextuelle Lösung sollen bei der Routenplannung in Betracht gezogen werden

Data Science

  • Data Mining
  • Prädiktive Analytik
  • Empfehlungssysteme
  • Zeitreihenanalyse
  • Digitale Signalverarbeitung
  • Probabilistische Programmierung
  • Bayesian Modelle
  • Erweiterte Statistik
  • Datenvisualisierung

Maschinelles Lernen

  • Neuronale Netzwerke
  • Deep Learning
  • AutoEncoder
  • Generative Modelle
  • Transfer Learning
  • Selbst-/teilweise überwachende Techniken
  • Unüberwachtes Lernen
  • Clustering
  • AutoML
  • Gradientboosting
  • Entscheidungsbäume und zufällige Wälder

Natural Language Processing

  • TFIDF
  • Worteinbettung
  • RASA

Werkzeuge und Umgebungen

  • Tensorflow/Keras
  • NumPy & SciPy
  • Scikit-learn
  • Apache Spark (MLlib)
  • Caffe
  • OpenCV
  • AWS maschinelles Lernen
  • Matlab

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