Eine der zentralen Funktionen bei vielen unserer Kunden ist das Ticketing beziehungsweise die Meldungsbearbeitung. Jedem internen und oft auch externen Mitarbeiter steht in speedikon C eine einfach zu bedienende Oberfläche zu Verfügung, mit der die unterschiedlichsten Meldungen erfasst werden können. In Zeiten von „mobile-first“ flankiert eine passende App den Erfassungsprozess.
Um diese vielen einlaufenden Tickets und Meldungen effektiv und effizient zu bearbeiten, ist eine korrekte kategorische Zuordnung und entsprechende Weiterleitung an die zuständigen Bereiche zwingende Voraussetzung. Heutzutage wird das Setzen der richtigen Kategorie oftmals dem unbedarften Melder überlassen, was für diesen nicht nur einen beachtlichen Mehraufwand bedeutet, sondern häufig auch zu Fehlzuordnungen führt, welche wiederum manuell korrigiert werden müssen.
Um diese Probleme zu lösen, haben wir gemeinsam mit den Kollegen aus unserem Future.Lab ein Tool entwickelt, das unter Zuhilfenahme von Machine Learning und künstlicher Intelligenz Meldungen vollautomatisch analysiert und kategorisiert. Das angelernte System bringt ein umfangreiches Verständnis der deutschen Sprache und der entsprechenden Wortzusammenhänge mit sich, welches es ermöglicht, selbst unstrukturierte Meldungen mit großer Treffsicherheit in frei definierbare Kategorien einzuordnen. Das bedeutet, dass das KI-Tool jede einlaufende Meldung überprüft, den Meldungstext hinsichtlich der Inhalte und beschriebenen Problemstellung analysiert und automatisch der richtigen, durch den Kunden frei definierbaren, Kategorie zuordnet. Somit finden alle Tickets vollautomatisch ohne weiteres Zutun immer den richtigen Adressaten. Sollte doch mal etwas schiefgehen, kann der Anwender dem Ticket die richtige Kategorie manuell zuordnen – diese Änderung wird dokumentiert und fließt im Nachgang in der Lernalgorithmus der KI ein. Darüber lässt sich das trainierte System vor allem im Umfeld von sehr bereichsspezifischen Anwendungen noch zusätzlich mit vorhandenen Daten feinabstimmen.
Auf Grundlage dieser schon bestehenden künstlichen Intelligenz, werden wir in Zukunft die Automatisierung im Ticketing noch weiter vorantreiben. Ein aktueller Forschungsschwerpunkt im Future.Lab ist, automatisierte Antworten im Self-Service für Mitarbeiter und im Customer-Support zu integrieren. Ziel ist, dass wiederkehrende Fragen oder Problemstellungen von der KI erkannt und dem Anwender automatisiert eine entsprechende Antwort übermittelt wird sowie gegebenenfalls die notwendigen internen Prozesse angestoßen werden.