Einleitung
Die moderne Welt der IT stellt Unternehmen ständig vor Herausforderungen. Eine der größten Hürden ist die manuelle Ticketbearbeitung, die oft zeit- und ressourcenintensiv ist. Support-Teams verbringen wertvolle Zeit damit, wiederkehrende Fragen zu beantworten, anstatt sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Hier kommt die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, die das Potenzial hat, den gesamten Supportprozess radikal zu verändern. In diesem Artikel werden wir uns mit dem Use Case eines KI-Chatbots befassen, der auf Basis eines bestehenden Ticketsystems ein FAQ generiert. Insbesondere werden wir erörtern, wie Datenanalyse und Data Mining eingesetzt werden können, um den Chatbot zu trainieren und zu optimieren.
Bedeutung von Datenanalyse und Data Mining
In der Welt der KI sind Daten das neue Gold. Daten bilden die Grundlage für jedes KI-System. Allerdings sind nicht alle Daten gleich geschaffen; sie müssen zuerst bewertet und analysiert werden, um nützlich zu sein. Bevor wir also einen KI-Chatbot in ein Ticketsystem integrieren können, müssen wir die darin enthaltenen Daten analysieren.
Zunächst müssen wir relevante Metriken und KPIs (Key Performance Indicators) definieren. Hierbei könnte es sich um die Häufigkeit bestimmter Fragen, die Bearbeitungszeit für Tickets oder die Zufriedenheit der Kunden handeln. Durch die Analyse dieser Metriken können wir die wichtigsten Schmerzpunkte und Möglichkeiten identifizieren.
Data Mining-Techniken wie Clustering, Klassifikation oder Assoziationsregeln können dazu verwendet werden, Muster oder Trends in den Daten zu erkennen. Diese Techniken helfen nicht nur bei der Bewertung der Daten, sondern auch bei der Identifizierung von Bereichen, die für die Automatisierung in Frage kommen.
Datenextraktion aus dem Ticketsystem
Die Datenextraktion ist ein entscheidender Schritt in der Entwicklung eines KI-Chatbots für die Generierung eines FAQ. Ein Ticketsystem enthält eine Vielzahl von Datenpunkten, darunter Anfragen, Antworten, Lösungszeit und Kundenbewertungen. Um diese Daten nutzbar zu machen, müssen sie jedoch in einer strukturierten Form vorliegen.
Technologien und Methoden zur Datensammlung variieren je nach dem spezifischen Ticketsystem, das ein Unternehmen verwendet. APIs, Web-Scraping oder direkte Datenbankabfragen sind gängige Methoden zur Datensammlung. Die Herausforderung besteht darin, qualitative und quantitative Daten zu identifizieren, die zur Verbesserung des KI-Systems beitragen können.
Nach der Datenextraktion folgt die Phase der Datenbereinigung und -aufbereitung. In dieser Phase werden fehlende Werte ersetzt, Ausreißer entfernt und die Daten normalisiert. Das Ziel ist es, ein Dataset zu erstellen, das zur weiteren Analyse und zum Training des KI-Modells geeignet ist.
Bewertung und Analyse der Daten
Nachdem die Daten extrahiert und aufbereitet wurden, beginnt die eigentliche Datenanalyse. In diesem Schritt kommen Data Mining-Techniken wie Clustering und Klassifikation zum Einsatz, um Muster in den Daten zu erkennen. Beispielsweise könnten Clusteranalysen zeigen, dass Anfragen zu einem bestimmten Thema immer dann auftreten, wenn ein neues Produktupdate veröffentlicht wird.
Feature Selection und Feature Engineering sind wichtige Aspekte dieser Phase. Die ausgewählten Features sollten relevant für die Problemstellung sein und dazu beitragen, dass der Chatbot effektiv arbeitet. Manchmal ist es notwendig, neue Features zu erstellen, die aus Kombinationen vorhandener Datenpunkte bestehen.
Die Ergebnisse der Datenanalyse bilden die Grundlage für die Entwicklung des KI-Chatbots. Durch die Identifizierung von Mustern und Trends können wir nicht nur ein effizienteres Modell bauen, sondern auch Vorhersagen darüber treffen, welche Art von Fragen der Chatbot in der Lage sein wird, effektiv zu beantworten.
Entwicklung des KI-Chatbots
Die Entwicklung des KI-Chatbots ist der nächste logische Schritt, nachdem die Datenbewertung abgeschlossen ist. Abhängig von den identifizierten Mustern und Anforderungen, kann der Chatbot mit verschiedenen Algorithmen, wie Decision Trees, Neural Networks oder Natural Language Processing (NLP) Techniken, trainiert werden.
Der Trainingsprozess umfasst die Verwendung eines ausreichend großen und diversifizierten Datensatzes. Durch Testing und Validierung können die Effizienz und Genauigkeit des Chatbots bewertet werden. Diese Phase ist entscheidend, um sicherzustellen, dass der Chatbot nicht nur funktioniert, sondern auch die gestellten Fragen effizient und korrekt beantwortet.
Webschnittstelle und MS Teams Integration
Sobald der KI-Chatbot entwickelt und getestet wurde, muss er noch dem Endnutzer zugänglich gemacht werden. Hierfür gibt es verschiedene Möglichkeiten: Eine Webschnittstelle oder eine Integration in bestehende Kommunikationsplattformen wie MS Teams.
Durch eine API können die Funktionen des Chatbots einfach in verschiedene Plattformen integriert werden. Insbesondere in einem Unternehmenskontext kann die Integration in MS Teams von großem Vorteil sein, da viele Unternehmen diese Plattform bereits nutzen. Sicherheitsaspekte und die Skalierbarkeit sind hierbei wichtige Überlegungen.
Vergleich: KI-Chatbot vs. Manuelle Bearbeitung
Es ist essenziell, den Wert des KI-Chatbots im Vergleich zur manuellen Bearbeitung zu messen. Unsere Schätzungen zeigen, dass die First Resolvance Rate durch den Einsatz eines KI-Chatbots um bis zu 30-40% höher sein kann. Dies bedeutet eine erhebliche Zeitersparnis und effizientere Ressourcennutzung.
Ebenso wichtig ist die Kundenzufriedenheit. Unsere Analysen deuten darauf hin, dass die Kundenzufriedenheit durch die sofortige Beantwortung von Fragen und die rund um die Uhr verfügbare Unterstützung um 20-25% steigen kann.
Fazit
Der Einsatz eines KI-Chatbots im Ticketsystem kann deutliche Verbesserungen in der Effizienz der Ticketbearbeitung und der Kundenzufriedenheit bewirken. Durch Data Mining und Datenanalyse können wir den Chatbot effektiv trainieren und kontinuierlich verbessern.