Oftmals ist der Kundenservice der erste Ort, an dem neue Technologien sichtbar werden. Lange ging es dabei vor allem um Chatbots, die einfache Fragen beantworten oder auf Formularseiten verweisen. KI-Agenten sollen mehr können: Sie geben Auskunft und stoßen in klar definierten Fällen Vorgänge an.
Ein Beispiel ist der Zählerwechsel. Wenn ein Kunde einen Termin verschieben möchte, könnte ein KI-Agent ihn authentifizieren, freie Termine prüfen und die Umbuchung des Termins durchführen. Damit stellt sich die Frage: Wie viel Handlungsspielraum darf künstliche Intelligenz im Kundenservice bekommen?
Claus Beringer, Chief Commercial Officer für KI-Lösungen bei Melita, einem Telekommunikationsunternehmen in Malta, beschreibt KI-Agenten als nächste Stufe nach klassischen Chatbots. "Der Chatbot wäre sozusagen alleinstehend, während ein Agent integriert ist mit dem CRM- und anderen Backend-Systemen und dort erlaubte Aktionen durchführen kann", sagt Beringer im Gespräch mit der ZFK.
Melita kommt aus der Telekommunikation und setzt KI-Agenten seit mehr als zwei Jahren im eigenen Kundenservice produktiv ein. Stadtwerke zählen laut Beringer bislang nicht zu den Kunden. Dennoch sieht er signifikante Parallelen: laufende Vertragsbeziehungen, regelmäßige Abrechnung, Rechnungen, Störungen, Kündigungen beziehungsweise Kundenbindung und Produktberatung.
Mehr als Entscheidungsbaum und Fragen beantworten
Klassische Chatbots beschreibt Beringer als eher starre Systeme. Häufig folgten sie einem Entscheidungsbaum und beantworten Fragen in einem engen Rahmen. Weiche eine Anfrage davon ab, stoße der Bot schnell an Grenzen. KI-Agenten sollen dagegen flexibler kommunizieren, auf Daten und Systeme zugreifen können und auch im Auftrag des Kunden handeln können.
Beringer unterscheidet zwei Stufen. Zunächst liest der Agent Informationen aus, etwa Vertragsdaten oder Rechnungsinformationen und kann darauf basierend auch Fragen des Kunden beantworten. In der zweiten Stufe stößt der Agent Vorgänge an; zum Beispiel nimmt er Informationen zu Störungen auf und erzeugt entsprechende Tickets, ändert Zahlungsdaten oder vereinbart beziehungsweise ändert Termine mit Technikern. Und zwar rund um die Uhr und in verschiedenen Sprachen.
"Wichtig ist, dass klar definiert wird, was die Agenten können und was sie dürfen", sagt Beringer. Melita arbeite dafür mit einem Register genehmigter Aktionen. Nur was dort hinterlegt ist, darf der Agent ausführen.
Einsatzfelder im Stadtwerke-Service
Für Stadtwerke sieht Beringer mehrere Anwendungsfälle: Rechnungserklärungen, Vertragslaufzeiten und -Traifwechsel, Zahlungsinformationen, Lastschriften, Servicefragen oder Informationen zu geplanten Versorgungsunterbrechungen.
Auch technische Anliegen könnten unterstützt werden, besonders bei Stadtwerken mit Glasfaser- oder Internetangeboten. Dort könne ein Agent ein Ticket eröffnen, aktualisieren oder eine technische Erstdiagnose anstoßen. Hinzu kommen Außendiensttermine, etwa bei einem Zählerwechsel. Voraussetzung wäre eine Anbindung an die Einsatzplanung.
Im Vertrieb könnten KI-Agenten Produktempfehlungen geben oder bei Kündigungsabsichten Kundenbindungsstrategien umsetzen. Gerade hier brauche es eine stringete Strategie und klare Vorgaben. Unternehmen müssten entscheiden, wie weit ein Agent in Preis- oder Tariffragen gehen darf.
Leitplanken, Daten und Datenschutz
Je mehr ein KI-Agent darf, desto wichtiger werden Kontrolle und Nachvollziehbarkeit. Beringer nennt begrenzte Datenzugriffe, Authentifizierung bei sensiblen Vorgängen und die Übergabe an menschliche Mitarbeitende. "Wenn es Unklarheiten gibt oder ein Anliegen außerhalb des vorgesehenen Rahmens liegt, leiten die KI-Agenten an einen Menschen weiter", sagt Beringer.
Bei Vertrags- oder Namensänderungen müsse der Kunde authentifiziert werden. Unternehmen könnten auch festlegen, dass bestimmte Aktionen erst nach menschlicher Freigabe abgeschlossen werden. Beringer empfiehlt eine schrittweise Einführung: einfache Anwendungsfälle zuerst, komplexere Vorgänge zu Beginn noch beim Menschen und dann nach und nach vom KI-Agenten übernommen. Der Mensch ist auch dann als Back-up da.
Voraussetzung ist der Zugriff auf aktuelle und strukturierte Daten. Beringer verweist auf CRM-Systeme, Terminplanung, Ticketsysteme oder Datenbanken mit Preis- und Produktinformationen. "Die Qualität der Antworten hängt davon ab, welche Daten in welcher Qualität dem Agenten zur Verfügung stehen", so Beringer.
Für Energieversorger sind Datenschutz, DSGVO und Nachvollziehbarkeit bekanntlich relevant. Beringer beschreibt das Melita-System als cloudbasiert und mandantengetrennt. Jeder Kunde habe einen eigenen abgeschlossenen Cloud-Bereich.
Bei personenbezogenen Daten setze Melita auf Datenminimierung. Alle Aktionen würden protokolliert. Kundenkommunikation werde nach 30 Tagen gelöscht. Auch Löschanfragen nach Artikel 17 DSGVO seien vorgesehen. Zusätzlich verweist Beringer auf Penetrationstests nach OWASP-KI-Standard und eine angestrebte TÜV-Zertifizierung zur Konformität mit dem EU-AI-Act.
Erfahrungen aus der Telekommunikation
Die von Beringer genannten Kennzahlen beziehen sich auf Melitas eigenen Einsatz in der Telekommunikation. Dort automatisieren die KI-Agenten nach seinen Angaben etwas mehr als 60 Prozent der Chat-Kommunikation. Die Zufriedenheit misst Melita über einen transaktionalen Net-Promoter-Score (NPS), also eine direkte Bewertung nach dem Kontakt. Zusätzlich wertet das Unternehmen Gespräche per Sentimentanalyse aus. Dabei wird automatisch geprüft, ob Kundenäußerungen eher zufrieden, neutral oder verärgert klingen.
Auch intern habe sich der Einsatz positiv ausgewirkt. Beringer berichtet von schnelleren Antwortzeiten, besseren Service-Leveln und weniger Belastung für Mitarbeitende. "Standardfälle mit hohem Anfragevolumen konnten wir zu großen Teilen automatisieren", sagt Beringer. Für komplexere Anliegen bleibe mehr Zeit. Nicht nur die Zufriedenheit der Kunden ist dadurch gestiegen. Ebenso habe sich die Fluktuation der Mitarbeitenden im Kundensupport in Melitas eigenem Telekommunikationsgeschäft deutlich verringert.
Für Energieversorger hält Beringer eine Übertragung für naheliegend. Auch aufgrund ähnlicher Businessprozesse im Kundenkontakt. Unterschiede sieht er vor allem in der Regulierung und in energiewirtschaftlichen Prozessen. Dazu zählen etwa die GPKE, also die Geschäftsprozesse zur Kundenbelieferung mit Elektrizität, oder die Zählerstandserfassung. Solche Besonderheiten werden bei der Konfiguration der Agenten dann berücksichtigt.
