Gemeinsam mit der Sparkasse Bremen entwickelt die S-Markt & Mehrwert, ein Unternehmen der DSV-Gruppe und der Deutsche Assistance Versicherung AG, zur Zeit einen neuartigen Voice Bot für Sparkassen. Dieser führt Kunden automatisch durch verschiedene Service- und Banking-Prozesse.
Durch den Einsatz des Voice Bots im Kunden-Service-Center (KSC) werden Berater und KSC-Mitarbeiter entlastet, denn sie müssen weniger Standardanfragen beantworten. So haben sie mehr Zeit für persönliche Services, für die der direkte Kontakt zum Kunden zwingend notwendig ist. Das innovative Produkt trägt außerdem zum Imagegewinn der Sparkasse bei.
Voice Bot überzeugt mit natürlichsprachlichem Dialog
Statt eines Kundenberaters oder KSC-Mitarbeiters leitet der Voice Bot Sparkassen-Kunden durch komplette Service- und Banking-Prozesse. Eine Spracherkennungssoftware erfasst die Worte und wandelt diese in Text um. Der dahinter liegende Algorithmus analysiert den Text dann und filtert das jeweilige Kunden-Anliegen heraus. Das Besondere an der Voice-Bot-Lösung: Das Sprachmodell, das zur Erkennung der Aussagen eingesetzt wird, ist äußerst intelligent. Erkennungsgenauigkeit und Differenzierungstiefe in der Sprachsynthese unterscheiden sich in der Qualität deutlich von anderen Dialogsystemen.
Services wie Kontostandsabfrage, Umsatzansage, Vorlagen anlegen und löschen sowie Daueraufträge auflisten und löschen können so vollautomatisch abgewickelt und mit etablierten Authentifizierungsverfahren durchgeführt werden. Dabei ist es egal, ob der Kunde, um eine Überweisung anzustoßen, sagt: „Ich möchte Geld überweisen“, „Ich will eine Rechnung bezahlen“ oder eine andere Formulierung nutzt. Um dies zu erreichen, wurden insgesamt 12.000 mögliche Aussagen analysiert. Im Vergleich zu bisher eingesetzten Interactive-Voice-Response-Verfahren, die oft „roboterhaft“ und künstlich klingen, überzeugt der Voice Bot durch seinen flüssigen, natürlichsprachlichen und dadurch sehr menschlich wirkenden Dialog.
Sparkassen können durch die Beteiligung an der Datensammlung regionale Redewendungen integrieren und zur Verbesserung des statistischen Sprachmodells beitragen, was wiederum den Nutzen für alle teilnehmenden Institute erhöht. Auch Optimierungsmethoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, wie z. B. Deep Learning, kommen bei diesem Sprachdialogsystem zum Einsatz.
„Moin Moin“ – der Einsatz von Voice Bot „Anna“ bei der Sparkasse Bremen
Die Sparkasse Bremen stand vor der Herausforderung, eine Lösung für das stetig steigende Telefonie-Volumen und die damit verbundenen Kosten für das Outsourcing an ein externes KSC zu finden. Denn das Telefonaufkommen verdoppelte sich in den letzten vier Jahren. Gleichzeitig ist die Erreichbarkeit für die Sparkasse aber ein entscheidendes Service-Kriterium. Vorhandene Sprachdialogsysteme wurden dem Qualitätsanspruch nicht gerecht, daher entschied man sich, gemeinsam mit der S-Markt & Mehrwert eine eigene Lösung zu entwickeln: „Mit dem Voice Bot nutzen wir die heute verfügbaren technischen Möglichkeiten, um rund um die Uhr für unsere Kunden erreichbar zu sein und ihnen direkt eine Lösung für ihr Anliegen anbieten zu können. Zu diesem Zweck setzen wir im Kundenservice der Zukunft auf Sprachassistenten mit natürlichsprachlichen Dialogen", erklärt Torsten Grabendorff, Senior Manager KSC der Sparkasse Bremen. „Unser Ziel ist jedoch nicht, einen Menschen zu imitieren. Wir wollen mit unserem Voice Bot, den wir „Anna“ getauft haben, einfach ein innovatives Kundenerlebnis schaffen und sind stolz darauf, schon jetzt auf künstliche Intelligenz zu setzen“, so Grabendorff weiter.
Neben der Begrüßung „Moin Moin“ wurden auch regionale Sprichwörter wie „Dreimal ist Bremer Recht“ in den Wortschatz integriert, denn der Sparkasse ist der regionale Bezug besonders wichtig. Eingesetzt wird der Voice Bot im Rahmen der Pilotierungsphase im Testinstitut seit Juli. In einer weiteren Ausbaustufe ist die automatisierte Kartensperrung und -neubestellung geplant. Angedacht ist auch der Einsatz von Emotions- sowie Alters- und Geschlechtserkennung, um so noch besser auf Kunden und ihre Bedürfnisse ein-gehen zu können: Die Alters- und Geschlechtserkennung kann helfen, das System für Kunden noch sicherer zu machen, indem beispielsweise Identitätsdiebstahl verhindert wird. Mit Hilfe der Emotionserkennung können Notlagen von Kunden noch besser erkannt werden, um bei Kartendiebstahl zum Beispiel entsprechend schnell eine Weiterleitungen zum Sperr-Notruf veranlassen zu können. Langfristig soll auch die biometrische Legitimation per Stimme möglich sein.
