Back Office
Use cases: Machine Learning Solutions
Back-Office-Aufgaben sind oft monoton und beinhalten Prozesse, bei denen eine kleine Unaufmerksamkeit größere Probleme verursachen kann. Glücklicherweise sind sie auch oft ein klassisches Beispiel für die Unterstützung durch Automatisierung. Modelle des maschinellen Lernens verlieren nie ihren Fokus und ihre Präzision und eignen sich hervorragend für den Umgang mit großen Datenmengen. Sie bieten auch Vorteile in Bezug auf die Skalierbarkeit: Sie bleiben effizient, selbst wenn die Anzahl der eingehenden Aufgaben erheblich zunimmt.
Zeit- und Ressourcensparend bei nicht wertschöpfenden Aufgaben, z.B. durch automatische Zuordnung eingehender Dokumente oder Anfragen
Unternehmen erhalten täglich eine große Anzahl von Dokumenten, die oft persönliche oder sensible Daten enthalten. Während die manuelle Bestimmung des weiteren Vorgehens zeitaufwändig ist, kann ein System zur optimalen Zeichenerkennung (OCR) handgeschriebene Texte zur leichteren Weiterverarbeitung digitalisieren. Modelle zur Informationsextraktion können die wichtigsten Informationen finden, um diese Dokumente automatisch zu klassifizieren.
Unterstützung von Mitarbeitern und Kunden bei der Suche nach relevanten Informationen für ihre Anfragen, einfach und ohne zusätzliche menschliche Interaktion
Ein Frage-Antwort-System, das auf Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache basiert, kann Antworten finden oder Personen zu den entsprechenden Quellen führen. Der Einsatz eines automatisierten Systems als erster Schritt kann die Zeit des Mitarbeiters verkürzen, so dass er sich auf komplexere Anfragen konzentrieren kann. Ein weiterer Vorteil ist, dass das System sich selbst aktualisieren kann, so dass es bei der nächsten ähnlichen Frage bereits die richtige Antwort kennt.
Verkürzung der Zeitspanne zwischen Anfrage und Antwort und Verbesserung der Qualität des Kundenservices
Die Einführung eines Chatbots kann die Kundenerfahrung verbessern. Oftmals können Fragen schnell und ohne Wartezeit vom Bot selbst beantwortet werden. Wenn das nicht der Fall ist, kann der Bot die Fragen kennzeichnen und sie mit dem Profil oder der Bestellung des Kunden verbinden, bis der menschliche Kundendienstmitarbeiter den Chat betritt.
