Bot-Systeme, die z.B. im Call Center Anrufe entgegennehmen, sind bereits im Einsatz. Die digitalen Experten leisten Low- und Medium-Level-Support, verkürzen die Wartezeiten für Ratsuchende und sollen dadurch die Kundenzufriedenheit erhöhen. Jedes Unternehmen, das Dienstleistungen anbietet und mit der Service-Qualität und mit langen Wartezeiten zu kämpfen hat, kann deshalb von solchen Bots profitieren. Das Ziel besteht darin, den Kunden kompetent zu bedienen und eine Konversation fast wie ein Mensch zu führen, die am Ende für den Anrufer einen konkreten Mehrwert generiert. Gleichzeitig wird das eigene Service-Personal entlastet.
Neue Stufe der Digitalisierung
Robotic Process Automation (RPA) gilt als die nächste große Welle der Digitalisierung, als das Interface der Zukunft, dessen Potenzial und Auswirkungen heute erst ansatzweise zeigen, was in Zukunft möglich sein wird. Der weltweite Umsatz mit RPA-Softwarelösungen wird in vielen Wachstumsbranchen jedoch signifikant zunehmen. Auch in Deutschland gewinnt das Thema an Fahrt. RPA bewegt sich hierzulande zwar noch auf relativ niedrigem Niveau, ist aber das am schnellsten wachsende Segment im Enterprise-Software-Markt.
Unterschiedliche Themen
Viele Softwarehäuser entwickeln entsprechende RPA-Technologien, kommen aber meist mit dedizierten, auf einen bestimmten Themenbereich spezialisierte Lösungen auf den Markt. Der IT-Dienstleister CGI hat ein hierarchisches Bot-System entwickelt, das zwischen mehreren Kanälen und Themengebieten wechseln kann. Das System besteht aus einem orchestrierenden Master-Bot und beliebig vielen Sub-Bots, die sich jeweils mit einem bestimmten Experten-Thema auskennen. Das System mit dem Namen Sofia funktioniert wie die Abteilung eines Unternehmens, wo sich Teams um die Anliegen der Kunden kümmern. Fehlt Expertenwissen, wird ein neuer Mitarbeiter eingestellt respektive ein neuer Sub-Bot generiert und mit entsprechenden Daten trainiert. Je nach Thema dauert es wenige Tage bis der Sub-Bot einsatzbereit ist.
Vier Kernkomponenten
Solch kontextsensitive, hierarchisch strukturierten und lernenden RPA-Plattformen fußen auf einer neuartigen Architektur. Sie bestehen aus vier Kernkomponenten: einer NLP-Engine für das kontextsensitive Sprachverständnis, einem Dialogue Manager, der an alle Interaktionen auf sämtlichen Kanälen erinnert, dem Agent Builder Studio mit künstlicher Intelligenz und Rest APIs für die Anbindung bereits existierender Unternehmensanwendungen. Außerdem gibt es Schnittstellen zu unterschiedlichen KI-Systemen wie IBM Watson oder Google AI.