Mehr Kundenzufriedenheit bei Versicherern: Neue Kundenbedürfnisse begrüßen KI-basierte Chatbots

Mit der digitalen Transformation innerhalb der Unternehmen hat auch die Kundenkommunikation neue Facetten angenommen. Der Anspruch des Kunden an den Kundenservice erhöht sich, weshalb Aspekte wie ein rund-um-die-Uhr-Service, minimale Reaktionszeiten und eine Multi-Channel-Lösung unter Berücksichtigung einer ebenso hohen Servicequalität zur Normalität geworden sind. Die grenzenlose Verfügbarkeit von Informationen und Transparenz durch das Internet verhilft dem Kunden zu einem neuen Selbstbewusstsein und einer zunehmenden Convenience. Durch diese Entwicklung eines neuen, hybriden Kundentypus mit neuen Bedürfnissen muss sich auch adäquat die Kundenorientierung auf Anbieterseite neu fokussieren und technisch ausrichten: per KI-Chatbots.

von Ann-Kathrin Bendig, Consultant adesso SE

Durch ihre Multiplizierbarkeit besitzen Chatbots das Potenzial, dem geforderten Anspruch entlang der Customer Journey gerecht zu werden. Die Unternehmen stehen nun vor der Herausforderung, die neue Technologie sinnstiftend in die bestehende Systemlandschaft zu integrieren und durch den Einsatz maximale und langlebige Effekte in Sachen Kundenzufriedenheit, Kostenersparnis, Automatisierung und Wettbewerbsfähigkeit zu erzielen.

Chatbots bieten einen vielseitigen Mehrwert

Viele Versicherer bedienen ihre Kunden bereits heute mit multilateralen Serviceangeboten, um den Bedürfnissen auf Nachfrageseite gerecht zu werden. Neben den klassischen Kontaktmöglichkeiten via Mail und Hotline können Kunden einfache persönliche oder vertragsspezifische Änderungen in einem passwortgeschützten Self-Service-Bereich an den Versicherer übermitteln. Trotz unverzüglichem und erfolgreichem Transfer des Anliegens bleiben Interaktionen mit dem Kunden sowie Echtzeitreaktionen in Zeiten der Schnelllebigkeit für eine positive Customer Journey unberücksichtigt.

Virtuelle Sprachassistenten können durch ihre Dialogfähigkeit diesen Mangel an Rückkopplung kompensieren, indem sie den kundenseitig erwarteten Gesprächsverlauf in der Rolle des Kundenbetreuers widergeben.

Der Chatbot kann das Anliegen zeitunabhängig mit sofortiger Resonanz bedienen und individuell auf Fragen eingehen, wodurch dem Anwender ein Gefühl von Sicherheit und persönlicher Ansprache vermittelt wird. Die Kundenzufriedenheit steigt.”

Wie klug muss mein Chatbot sein

Blickt man hinter die Kulissen eines Chatbots, so wird deutlich, dass sich die Intelligenz der am Markt vorhandenen Systeme unterscheidet. Versicherer müssen sich folgende Fragen stellen: „Wie schlau soll mein Chatbot eigentlich sein? Bei welchen Anliegen soll er unterstützen?“.

Regelbasierte Chatbots sind die Grundstufe auf der Intelligenzskala. Den Kern eines regelbasierten Chatbots bildet ein definiertes Regelwerk bestehend aus potenziellen Nutzereingaben und zugehörigen Antwortmöglichkeiten, also einem typischen wenn-dann oder Frage-Antwort-Gerüst. Überschreitet die Kundenanfrage jedoch den Konfigurationsbereich des Chatbots, fährt er in eine Sackgasse. Der Sachbearbeiter muss einspringen. Aufgrund ihrer Fokussierung beschränken sich regelbasierte Bots in der Praxis auf klar definierte Anwendungsbereiche oder werden überwiegend als FAQ-Bots eingesetzt. Da zur initialen Einrichtung die manuellen Frage-Antwort-Bedingungen ausreichen, lässt sich ein regelbasierter Chatbot in kurzer Zeit mit überschaubarem Aufwand realisieren. Soll der Chatbot mehrere Fachkomplexe abdecken, lässt sich dieser durch einen Concierge-Bot strukturieren, indem die Benutzereingaben klassifiziert und an den zugehörigen Bot weitergegeben werden.

Chatbots, die auf einer KI basieren, nutzen maschinelles Lernen, um die Interaktionen mit dem Benutzer zu verstehen. Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU) versucht der Bot, den textuellen Input hinsichtlich seiner Syntax und Semantik zu erfassen, indem er die Eingaben nach Mustern zerlegt, Entitäten (Name, Zeit, Ort, Versicherungsnummer) filtert und einer klaren Absicht (Intent) zuordnet. Der Einsatz von Intents berücksichtigt somit ein breiteres Sprachspektrum, da Kunden ein gleiches Anliegen durch Verwendung unterschiedlicher Worte verschiedenartig ausdrücken können.

Durch eine Klassifizierung der erkannten Intents anhand Fehler und Erfolge sowie einer Anreicherung um neue Nutzereingaben können NLU-Bots stetig trainiert werden.”

Die Implementierung von KI-basierten Bots ist zwar ressourcenlastiger, bietet aber mehr Facetten der Einsetzbarkeit. Die Anbindung an verschiedene CRM-Systeme ermögliche den Zugriff auf aktuelle Datensätze sowie die Historie der Kunden und schaffe somit eine personalisierte Interaktion. Mit dem Einsatz von verschiedenen APIs lassen sich innerhalb der Oberfläche externe Informationen, wie etwa die Route zu einer Geschäftsstelle, abrufen, was den Bot augenscheinlich schlauer wirken lässt und dem Kunden eine spannendere Journey bietet. In der Praxis treten oft hybride Formen aus regel- und KI-basierten Chatbots auf.

Die Integration des Bots in die bestehende Architekturlandschaft hängt von den eigenen Ressourcen sowie den Anforderungen zur Datenspeicherung ab. Erfolgt die Speicherung der Services (Regeln, KI) lokal, so werden die Informationen mittels Updates oder Patches übermittelt. On-Premise Bots arbeiten losgelöst von externen Dienstleistern. Cloudbasierte Bots vieler Anbieter lassen sich hingegen mittels API integrieren, wodurch die Nutzung für das Unternehmen so einfach wie möglich gestaltet wird. Die Speicherung, Verwaltung und Anpassung der Services liegen beim Anbieter. Hybride Lösungen sind eine Mischform aus beiden Varianten und ermöglichen eine Auslagerung komplexer Services rund um NLU.

Richtige Balance als optimaler Kundenservice

Voraussetzung für eine erfolgreiche Implementierung eines Chatbots ist auch, die richtige Balance zwischen Automatisierung und menschlichen Kontakt zu finden. Während einfache Anfragen im Kundenservice sukzessive abgearbeitet werden, können virtuelle Sprachassistenten in Echtzeit mehrere Anwender auf einmal bedienen. Durch den Einsatz von Chatbots wird also nicht nur das Anfragevolumen außerhalb der Servicezeiten aufgefangen, sondern vielmehr der Kundenservice von Routinetätigkeiten entlastet. Dass der Sachbearbeiter im Dialog immer dann eingreift, wenn der Chatbot überfragt ist, steht außer Frage. Trotz der Immaterialität des Versicherungsproduktes und dem damit einhergehenden Nachfragebedürfnis auf Kundenseite muss ein Bewusstsein für die Banalität einzelner Geschäftsvorfälle geschaffen werden. Durch eine unterstützende Auslagerung definierter Geschäftsvorfälle bleibt dem Kundenservice mehr Freiraum für emotionale und komplexe Anliegen. Folglich sinken Wartezeit und Bearbeitungsdauer.

Persönliche Touchpoints spielen in der Versicherungsbranche eine große Rolle und werden trotz maximalem Automatisierungspotenzial in bestimmten Sparten auch weiterhin unerlässlich bleiben. Mithilfe von Chatbots soll die persönliche Betreuung nicht gänzlich ersetzt, sondern es soll vielmehr ein weiteres Kommunikationsmedium angeboten werden.

So können Unternehmen genau diesen Mehrwert bieten

Aktuell befinden wir uns noch im Transformationsprozess, der noch lange nicht abgeschlossen ist. Den Anfang bilden einfache und abgrenzbare Kundenanliegen, die der Chatbot optimal bearbeiten und somit die Kundenerwartungen erfüllen kann. Nur durch ein überzeugendes Kundenerlebnis wird die Akzeptanz langfristig erhöht. Zukünftig werden sich die Erwartungen auf Nachfrageseite noch steigern. Mit welchen weiteren Anliegen der Kunde interagieren möchte, kristallisiert sich durch den anfänglichen Einsatz von virtuellen Assistenten heraus und muss bei der zukünftigen Planung berücksichtigt werden. Vor allem bei emotionalen Themen, die in der Versicherung keine Seltenheit sind, sind Unternehmen gut daran beraten, hier weiterhin die Möglichkeit eines realen Kontakts zu einem Menschen aktiv anzubieten und den vielmehr Chatbot als Entlastung und weiteres Kommunikationsmedium anzusehen.Ann-Kathrin Bendig, Consultant adesso SE