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Chatbots und RPA in Unternehmen

Ein Butler für alle Fälle

Bots interagieren mit Kunden und automatisieren interne Geschäftsprozesse. Doch damit Chatbots oder RPA (Robotic Process Automation) im Unternehmen zum Einsatz kommen, braucht es viele Daten – und ein klares Ziel vor Augen.

05.03.2019Text: bbv0 Kommentare
Bots
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Sie geben Auskunft zu Support-Fragen, informieren über das Wetter, buchen auf Wunsch Hotels oder beraten uns beim Kleidungskauf: Chatbots sind bereits in vielen Unternehmen die erste Anlaufstelle für Kunden, beantworten zuverlässig deren Fragen – oder leiten sie an einen Angestellten weiter, sollten die Bots doch mal nicht mehr weiterwissen. Für Unternehmen eine grosse Chance: Dank Bots kann etwa der eigene Customer Service bis zu einem gewissen Grad automatisiert werden. Und auch vom Kunden werden sie zunehmend positiv wahrgenommen. Das belegt eine Studie der Zürcher Hochschule für angewandte Wissenschaften (ZHAW) und dem Beratungsunternehmen PIDAS, für die 900 repräsentativ ausgewählte Personen aus der Schweiz befragt wurden. Von diesen konnten sich 70 Prozent eine Interaktion mit einem Bot vorstellen oder haben bereits mit einem Bot zu tun gehabt. Ein Jahr zuvor zeigten sich erst 40 Prozent offen gegenüber Chatbots.

Doch Bots dienen Unternehmen nicht nur zur automatisierten Interaktion mit Kunden, sondern auch zur Optimierung interner Geschäftsprozesse: Dank Robotic Process Automation – kurz RPA – erledigen Software-Roboter betriebsinterne Routineaufgaben, indem ihnen ein Workflow mit mehreren Schritten und Anwendungen beigebracht wird. Zum Beispiel empfangen sie Formulare, versenden daraufhin eine Empfangsnachricht, überprüfen dann das Dokument auf Vollständigkeit, legen es in einen Ordner ab und aktualisieren zuletzt eine Übersichtstabelle mit dem Namen des Formulars und dem Eintreffdatum – vollautomatisiert.

Zwar ist die Automatisierung von Geschäftsprozessen nichts Neues. Im Gegensatz zur traditionellen IT-Automatisierung bietet RPA aber einen entscheidenden Vorteil: Die Software lässt sich mühelos an veränderte Umstände, Ausnahmen und neue Situationen anpassen. Es müssen keine Veränderungen an bestehenden Systemen durchgeführt werden, da RPA genauso wie ein Mitarbeiter auf Applikationen zugreift: Über das Frontend. Mittels kognitiver Software wird auf einem virtuellen Arbeitsplatz simuliert, wie Menschen Rechner bedienen, Anwendungen nutzen und Prozesse durchführen. Eine Backend-Integration mittels API ist dadurch nicht mehr nötig – der Anwender benötigt keine Programmierfähigkeiten, um Softwareroboter anzuwenden. Dank RPA vereinfachen Organisationen ihre Arbeit, beschleunigen die Bereitstellung von Services und werden dadurch effizienter, während Angestellten mehr Zeit bleibt, sich um komplexere Aufgaben zu kümmern.

Was soll mit einem Bot erreicht werden?

Möchten Unternehmen Bots einsetzen, müssen sie im Voraus genau wissen, wofür diese genutzt werden sollen – egal, ob es sich um einen Chatbot oder um RPA handelt: «Ähnlich wie bei Business Intelligence wollen Unternehmen auch bei Bots oft eine eierlegende Wollmilchsau», erklärt Jan Moser, Senior Software Architect bei bbv. «Manchmal haben sie – womöglich auch durch Filme – diese Vorstellung eines Computers, mit dem man sprechen kann und der einfach alle Aufgaben erledigt. Dem ist nicht so. Das Unternehmen muss als Erstes genau wissen, was es mit dem Bot will.»

Als Zweites benötigt der Bot Daten – egal, ob diese in einer Pilotphase erst generiert werden müssen oder dem Unternehmen bereits vorliegen. bbv ist in Sachen Bots der richtige Ansprechpartner – nicht nur bei der technischen Implementierung, sondern auch bei der Datenakquise und -aufbereitung: «Beim Einsatz von Bots wird die Daten- und Informationsgewinnung prioritär», erklärt Moser. «Wir haben Expertise in Big Data und KI und können dem Kunden zeigen, welche Daten er sammeln muss und wie er diese aufzubereiten hat.» Ob diese Daten schon ausreichend vorhanden sind oder erst gesammelt werden müssen, werde dann situativ beurteilt. Gerade grosse E-Commerce-Plattformen oder Versicherungen verfügen schon über einen Stock an Daten, die man extrahieren und aufbereiten kann, um damit etwa einen Chatbot zu trainieren.

Wie viele Daten benötigt werden, hängt ganz vom Anwendungsfall ab. Ein in einem Facebook-Store eingebundener Marketing-Chatbot oder einer, der triviale Fragen wie «Was sind die Versandkonditionen?», «Habe ich eine Garantie?» oder «Wohin liefert ihr?» beantworten kann, lässt sich relativ schnell umsetzen: Anbieter wie Chatfuel, ManyChat oder auch Facebook bieten Möglichkeiten an, Chatbots einfach selbst zu implementieren. Gleichzeitig wird eine Knowledge base erarbeitet, mit welcher der Bot Schlüsselwörter erkennt – im Falle von Customer Service etwa «Versandkosten» oder «Garantie». Die meisten Bot-Frameworks verfügen über einen Review-Layer: Kann eine Frage nicht mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit richtig beantwortet werden, wird sie an einen Angestellten weitergeleitet.

Die Grenzen der Bots

Theoretisch können Bots noch mehr. Moser macht ein Beispiel: «Es wäre denkbar, dass die KI über einen Smart Mirror das Haarwachstum des Nutzers erkennt und ihm nach einiger Zeit vorschlägt, für ihn einen Friseurtermin zu vereinbaren – so, dass es nicht zu Terminkollisionen kommt.» In einem solchen Szenario kämen Technologien wie Computer Vision, Machine Learning, Big Data sowie persönliche Datenquellen wie Standort-Informationen und Kalender zusammen. Zwar führte etwa Google schon eindrucksvoll vor, wie Bots für den Nutzer beim Friseur anrufen und mit ihm einen Termin ausmachen. Bei solchen Anwendungsfällen handelt es sich aber um Prestige-Projekte, hinter denen extrem viel Geld, Terabyte an Daten und auch viel Rechenpower stecken.

Zudem ist die korrekte Aufbereitung der Daten bei komplexen Sachverhalten wichtiger denn je, um Bots überhaupt sinnvoll einsetzen zu können. «Wenn man einem Healthcare-Bot sagt, dass das Auge schmerzt, und er benötigt mehrere Minuten, nur um zu antworten, man solle doch ein Foto schicken, macht das keinen Sinn», erklärt Moser. «Unternehmen müssen Daten haben, sie müssen sie richtig aufbereiten und sie müssen sich darüber im Klaren sein, bis zu welchem Grad der Bot eine Aufgabe lösen kann – und wann ein menschlicher Interaktionspartner übernehmen muss. Wenn sie das nicht können, sollte man sich vielleicht nochmals überlegen, ob ein Bot-Projekt tatsächlich der richtige Ansatz ist.»

Der Experte

Jan Moser

Jan Moser ist Software Architekt bei bbv. Als Teamworker liebt er es, herausfordernde und spannende Projekte gemeinsam mit dem Kunden zum Erfolg zu bringen. Dazu behält er die neuesten Technologietrends genau im Auge – und fühlt sich an den bbv-Standorten in der Schweiz und in Vietnam zu Hause.

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