Vertrauenswürdige AI erhöht den Erfolg der Kundeninteraktion

Ob in Chatbots, Serviceprozessen oder im Lead Management: Artificial Intelligence (AI) ist längst in der Interaktion mit Kunden angekommen. Die Technologie führt Beratungsgespräche, beantwortet Reklamationen oder empfiehlt Produkte in Echtzeit. Die Versprechen der AI-Anbieter treffen auf gewachsene Automatisierungsprozesse, mit denen die Branche erfolgreich wiederkehrende Aufgaben erfüllt.

Das heutige Marktumfeld hat jedoch andere Anforderungen. Kund:innen wechseln die Kanäle rasch und erwarten sofortige Reaktionen. Produkte, Preise und rechtliche Vorgaben ändern sich schnell. Künstliche Intelligenz hat sich innerhalb kurzer Zeit als geeignete Lösung für die Automatisierung in diesem Umfeld etabliert.

Die rasche Weiterentwicklung von AI sorgt dafür, dass die technischen Herausforderungen in den Hintergrund rücken. Selbst für Unternehmen ohne grossflächige IT-Infrastruktur gibt es Cloud-Services, die den Einsatz von AI-Modellen stark vereinfachen. Deshalb rückt die Vertrauenswürdigkeit der Modelle in den Vordergrund.

Ethische AI-Entwicklung mit Verhaltenskodex

Um dieses Vertrauen zu erreichen, sollten AI-Entwickler:innen bestimmte ethische Prinzipien einhalten, die wir in einem Verhaltenskodex («Code of Conduct AI») niedergelegt haben. Er umfasst die folgenden Punkte:

1. Entwickler:innen von AI-Systemen vermeiden Nachteile, indem sie auf Schutz, Sicherheit und Nachhaltigkeit achten. Sie verzichten auf Produkte oder Services, die körperliche oder psychische Schäden verursachen und setzen Cybersicherheit um.
   
   

2. Entwickler:innen verteilen Nutzen und Risiken fair. Sie verhindern Diskriminierung durch Verzerrungen in Daten, achten auf Gerechtigkeit bei der Nutzung und fördern Solidarität, indem sie gemeinschaftlich nutzbare Modelle bereitstellen.
   
   

3. Entwickler:innen ermöglichen selbstbestimmtes Handeln. Sie sichern Freiheit durch Wahlmöglichkeiten, wahren Privatsphäre durch bewusste Einschränkungen bei der Datennutzung und achten auf eine respektvolle Informationspraxis.
   
   

4. Entwickler:innen handeln transparent. Sie dokumentieren, welche Daten sie verwenden, wie sie Systeme entwickeln und einsetzen. Sie informieren alle Betroffenen über die Funktionsweise der Systeme.
   
   

5. Entwickler:innen übernehmen Verantwortung für ihre Arbeit und deren Auswirkungen. Sie analysieren Daten und Modelle sorgfältig, planen Zeit für ethische Prüfungen ein und schaffen organisatorische Bedingungen für verantwortliches Handeln.
   
   

6. Entwickler:innen diskutieren team- und rollenübergreifend die ethischen Implikationen eines AI-Systems und plant dafür ausreichend Zeit ein. Sie streben dabei eine ethische, innovative und wirtschaftliche Lösung an.

Diese Prinzipien sind eine gute Grundlage, um vertrauenswürdige AI-Lösungen zu entwickeln. Die Ergebnisse sind vielversprechend, so können AI-Anwendungen automatisch neue Leads schliessen oder in der Kundeninteraktion für betreuungsnahe Erlebnisse sorgen.

AI-gestütztes Lead Management in der Versicherungsbranche

Versicherungsunternehmen erzeugen täglich neue Leads über digitale Kanäle. Ihre manuelle Verteilung ist oft wenig effizient, so dass viele Abschlüsse verloren gehen. Eine automatisierte Lösung erfasst eingehende Leads, analysiert sie und weist sie mit einem AI-basierten Score-Modell den passenden Agenturen zu. Es berücksichtigt dabei Faktoren wie Standort, Reaktionszeiten und Kundeninteressen. Die Folge ist eine faire und transparente Zuweisung an besonders gut geeignete Berater:innen.

Ein Beispiel: Eine Interessentin füllt ein Online-Formular für eine Lebensversicherung aus. Das System erkennt sie als Neukundin und stuft ihren Lead ein. Es sucht in Echtzeit passende Agenturen, wählt die optimale aus und übergibt den Kontakt automatisch. Wenn der Lead erfolgreich abgeschlossen ist, erfasst das System die Leistung der Agentur und sucht nach Potenzial für Folgeangebote. Dieser Ablauf ist effizient und verbessert die Kundenzufriedenheit deutlich.

AI-basierte Entscheidungsstrategien für personalisierte Kundeninteraktionen

Vor allem große Versicherungen haben hohe Fallzahlen, möchten ihren Kunden aber trotzdem ein individuelles Erlebnis bieten. Dies ist möglich mit einer Strategie-Anwendung, die AI-gestützte Entscheidungen automatisiert und in Echtzeit trifft. Die Anwendung lässt sich nahtlos in bestehende Prozesse integrieren und steuert die gesamte Kundenkommunikation. Dazu gehören Fragen wie: Welcher Berater passt zur Kundin, welche Preisstrategie ist angebracht, wie kann der Service individuell gestaltet werden, wann darf über welchen Kanal Kontakt aufgenommen werden und welche Handlung ist im jeweiligen Moment sinnvoll.

Die Strategieanwendung stellt automatisch sicher, dass Kund:innen nicht unterschiedlich und zu häufig angesprochen werden, sondern zielgerichtet und zu einer passenden Zeit. Sie ermöglicht auf diese Weise eine konsistente Kommunikation. Durch automatisierte, datengestützte Entscheidungen entsteht ein betreuungsnahes Erlebnis. Es fühlt sich eher an wie eine individuelle Beratung und nicht wie ein typischer Massenprozess. Unternehmen reagieren damit schneller auf Kundenbedürfnisse, was die Servicequalität verbessert und in der Folge die Kundenzufriedenheit steigert.

Diese Praxisbeispiele zeigen, dass die Integration von AI in kundennahe Prozesse mehr als nur funktionierende Technik erfordert. Wer heute beginnt, konsequent den Weg in Richtung transparente, nachvollziehbare und faire AI zu gehen, schafft Vertrauen und legt eine Grundlage für den wirtschaftlichen Erfolg in der Zukunft.

Der Autor: Markus Brunold ist Chief Executive Officer von BSI Software, einem europäischen Anbieter für AI-gestützte CRM- und Customer-Experience-Plattformen. Seit über zwei Jahrzehnten prägt er die technologische und strategische Entwicklung des Unternehmens – seit 2014 in CEO-Verantwortung.