Projektauftrag
Täglich gehen unzählige Anfragen bei der Kundenservicestelle der Energie Graz ein. Für die Bearbeitung wurde für jede Anfrage ein Ticket im internen Ticketsystem erstellt und manuell einer Kategorie und Abteilung zur Bearbeitung zugeordnet. Da das sehr arbeitsintensiv ist, haben wir ein Pilotprojekt gestartet, um den täglichen Arbeitsprozess zu erleichtern. Die Aufgabenstellung einer automatisierten Zuordnung bot hier den idealen Einstieg in die Anwendung von künstlicher Intelligenz.
Kundennutzen
In diesem Pilotprojekt konnte axtesys erfolgreich aufzeigen, dass eine automatische Kategorisierung der Kundenanfragen möglich ist und die entwickelte Lösung eine hohe problem- und kundenspezifische Genauigkeit bietet. „Die Kategorisierung von E-Mails und Tickets ist nun wesentlich einfacher und trägt zu einer effizienteren Abwicklung der Arbeitsaufträge bei. Zudem verbessert die Kategorisierung die Datenqualität und liefert uns bessere Auswertungsmöglichkeiten. Das führt nicht nur zu Kosteneinsparungen durch Zeitgewinn in der Kundenservicestelle, sondern auch zu zufriedeneren Kunden und Kundeinnen durch raschere Abwicklung der Abfragen“, freut sich auch Silvia Essl von Energie Graz.
Aufgabe der ITCS Firma
Vorgehen bei der Umsetzung
In der zweimonatigen Analysephase wurden mithilfe von Textmining-Methoden relevante und insbesondere vorhersagekräftige Keywords identifiziert. In einem Proof of Concept (PoC) wurde gezeigt, dass mithilfe eines Machine-Learning-Algorithmus die Kategorisierung mit sehr hoher Genauigkeit automatisch durchführbar ist.
„Wir haben zudem besonderen Wert auf die Veranschaulichung der zugrundeliegenden Arbeitsweise gelegt. Wir lieferten tiefe Einblicke in die Methoden von Data Science und Advanced Analytics und schärften so das Verständnis für die Möglichkeiten von KI. Dadurch sind auch bereits weitere Ideen für den Einsatz von KI im Unternehmen entstanden“, so Simon Klima.
Im Anschluss wurde der Algorithmus erfolgreich implementiert.
Simon Klima