Service Desks grosser Institutionen bearbeiten täglich hunderte von Anfragen manuell. OpenWT unterstützte einen seiner Kunden auf seinem Weg der digitalen Transformation.

Ausgangslage

Unser Kunde, ein führendes Finanzinstitut, erkannte, dass der manuelle Prozess der Klassifizierung interner E-Mails und deren Weiterleitung an die entsprechenden Einheiten langsam, ineffizient und umständlich war. Alle E-Mails wurden an einen zentralen "Service Desk" geschickt, der das Anliegen manuell klassifizierte und in ein formales Ticketing-System kopierte und danach das E-Mail an die entsprechende Abteilung weiterleitete. Der Kunde suchte nach Möglichkeiten, diesen Prozess zu verbessern.

Mit diesem Ziel vor Augen wurde Open Web Technology beauftragt, ein System basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) zur Verfügung zu stellen, das in der Lage ist diese E-Mails vorzuklassifizieren. Dabei ging es nicht nur um die Triage, sondern auch um erweiterte Funktionen zur Priorisierung und Kontextinformation.

Vorgehensweise

Das Team von Open Web Technology hat gemeinsam mit dem Kunden einen vierstufigen Ansatz definiert, um diese Vision in die Realität umzusetzen:

Blueprint

Unser Team hat in enger Zusammenarbeit mit dem Projektauftraggeber den Projektumfang ermittelt und die gewünschten Funktionalitäten und Anforderungen für verschiedene Use-Case-Szenarien definiert.

Entwicklung

Um Tausende von E-Mails zu verarbeiten, hat unser Team eine robuste Applikation (Agent) entwickelt, die in der Lage ist, Informationen aus einem Postfach zu empfangen und zu extrahieren, mit dem KI-Agenten zu interagieren und die ergänzten E-Mails an den entsprechenden Postausgang weiterzuleiten.

Traininig der künstlichen Intelligenz

In einem ersten Schritt wurde ein erster Satz von strukturierten und unstrukturierten E-Mails bereitgestellt, um das KI-System zu trainieren. Für die Klassifizierung und Anreicherung wurden fortgeschrittene KI-Techniken wie Named Entity Recognition, Boosting, Keyword Extraction und Pattern Recognition verwendet.

In einem zweiten Schritt erfolgte die Umstellung auf Echtzeitverarbeitung und Klassifizierung der E-Mails zur weiteren Verbesserung. Aus den E-Mails wurden die Kontextinformationen extrahiert, die Aufschluss über die E-Mail und ihren Absender geben.

Feedback und Feintuning

Durch die enge Zusammenarbeit mit dem Projektpartner erhielten wir automatisch Rückmeldungen in unser System, um den KI-Agenten effizient zu optimieren, die Fehlerquote zu reduzieren und das System einer Feinjustierung zu unterziehen.

Ergebnis

Dank der Arbeit von Open Web Technology und den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz konnte der Kunde die Bearbeitungszeit von Tickets (Emails) drastisch reduzieren, Betriebskosten und Ausfallzeiten reduzieren und gleichzeitig die Produktivität steigern. Das Hinzufügen von Kontextinformationen zu den klassifizierten E-Mails war für den Kunden von grossem Wert.