4. Integrierte KI: Die Customer Experience kontinuierlich verbessern
Gleichzeitig sind KI-Ansätze wie maschinelles Lernen integraler Bestandteil einer solchen Intelligent-Automation-Plattform. Das System lernt mit jedem Kundenkontakt dazu und jede Kundenentscheidung fließt damit in künftige Angebote ein. Außerdem trägt jede Servicereaktion dazu bei, dass der Kundenservice noch schneller und effizienter wird und den Kunden genau dort abholt, wo er sich gerade befindet. Personalisierte Service-Hinweise, Produktvorschläge, Kundensegmentierungen und Risikoanalysen sind nur einige der typischen Einsatzbereiche von KI. Auch sollten Unternehmen – und vor allem die KI-nutzenden Fachbereiche – keine Angst vor diesen intelligenten Technologien haben. Zum einen werden Machine-Learning-Modelle immer besser erklärbar und damit transparent. Zum anderen werden solche Modelle nur dort eingesetzt, wo sie Nutzen stiften und die Customer Experience verbessern. Für viele Aspekte sind regelbasierte Technologien immer noch die optimale Lösung. Beispiele hierfür sind Kommunikationspräferenzen, Altersprüfungen, Preisstrategien oder Kreditvergaberichtlinien.
Durch die Kombination von Maschinellem Lernen und regelbasierter Automatisierung wird ein intelligentes System geschaffen, das zwei zentrale Ansätze vereint: Datenbasiertes Wissen und menschliches Wissen der Fachexperten.
