Zürich – Mit der direkten Integration von Retrieval-Augmented Generation (RAG) in Verbindung mit einem Large Language Model (LLM) in ihr Sprach- und Textdialogsystem macht die Spitch AG nach eigener Einschätzung einen Quantensprung nach vorne beim KI-gestützten Kundenservice. Die neu vorgestellte Softwareversion ist ein bahnbrechendes Konzept, um im Dialog schnelle und präzise Antworten zu liefern. Dazu greift die Software auf eine firmeninterne Wissensdatenbank zu, die mit dem Sprachassistenten integriert ist, der mittels LLM Antworten auf Fragen formuliert. Genauso kann sie auf weitere Informationsquellen zugreifen, um mit Echtzeitdaten unterstützen zu können. Die Technologie wurde in allen Produkten ergänzt, so auch in der neuen Speech Analytics Version 3.0, um da noch mehr automatische Analysen triggern zu können.
RAG für verbesserte Kundeninteraktion – Kundendaten verbleiben innerhalb des Unternehmens
Wenn das RAG-System eine Frage erhält, sucht es zuerst nach relevanten Informationen in der Wissensdatenbank und verwendet diese dann, um mittels LLM eine genaue und aussagekräftige Antwort zu generieren. Wie Spitch betont, werden die Datenbanken für die Firmenkunden individuell aufgebaut, so dass dem KI-Dialogsystem das jeweils firmenspezifische Wissen als Grundlage für korrekte Antworten zur Verfügung steht. Da in der internen Datenbank ausschliesslich verifizierte Dokumente hinterlegt sind, werden Ungenauigkeiten reduziert und Fehler praktisch ausgeschlossen. Das System kann dabei Informationen aus verschiedenen Dokumenten kombinieren, um detaillierte Antworten zu liefern. Zudem können die Antworten konkrete Zitate enthalten, was die Transparenz und die Glaubwürdigkeit erhöht. Das System arbeitet ausschliesslich im innerbetrieblichen IT-System ohne Zugang zum öffentlichen Internet, um die Sicherheit und den Datenschutz zu gewährleisten. Insbesondere verbleiben Kundendaten, die im Zuge der Dialoge anfallen, datenschutzkonform innerhalb des Unternehmens.
Typische Anwendungsfälle sind Kundensupport, das Onboarding im HR-Bereich und den Einsatz in Contact Centern in Kombination mit Voice- und Chatbots. Die Bots können zur Bearbeitung von Routineanfragen eingesetzt werden, wodurch die Mitarbeiter für anspruchsvollere Aufgaben frei werden und ein effizienter Betrieb in Spitzenzeiten gewährleistet wird.
Neue Agent Assist Suite
Speziell für Contact Center hat Spitch eine neue Agent Assist Suite auf den Markt gebracht, die sich nahtlos mit der RAG-Funktionalität integrieren lässt. Die Suite umfasst unter anderem einen automatischen Task-Tracker, der Interaktionsskripte verwaltet und den Mitarbeitern hilft, die Kommunikation effizienter zu gestalten. Dazu gehört auch ein Stimmungsanalyse-Widget, das bei Telefonaten laut Angaben „in vollständiger Konformität mit der EU KI-Gesetzgebung den emotionalen Zustand des Kunden erkennt“, sodass die Mitarbeiter ihre Vorgehensweise in Echtzeit daran anpassen können. Am Ende des Anrufs werden die wichtigsten Punkte aus dem Gespräch automatisch zusammengefasst, und, sofern gewollt, ins CRM abgelegt.
Verbesserte Effizienz beim Qualitätsmanagement
Die jüngste Version von Spitch Speech Analytics bringt zudem zahlreiche neue Funktionen für das Qualitätsmanagement und die Qualitätssicherung mit sich. Zu den Highlights gehören die Möglichkeit, ohne Programmierkenntnisse (No-Code) anpassbare Score Cards zu erstellen, die es Unternehmen erleichtern, Interaktionen basierend auf vordefinierten Kriterien zu automatisieren. Zudem bietet die aktualisierte Version erweiterte Optionen zur Datenvisualisierung. Detaillierte und interaktive Berichte sowie Widgets lassen sich nun flexibel an spezifische Geschäftsanforderungen anpassen.
Besonders hervorzuheben sind zwei Funktionen: Zum einen konfigurierbare Qualitätsmetriken, die es ermöglichen, Bewertungen genau auf die Bedürfnisse verschiedener Geschäftsbereiche zuzuschneiden, und zum anderen benutzerfreundliche Tools, mit denen komplexe Visualisierungen zur Analyse und Darstellung von Leistungskennzahlen (KPIs) ohne Programmierung erstellt werden können.
In allen Belangen lassen sich die Qualitätssicherungsmassnahmen an den spezifischen Bedarf anpassen. So können beispielsweise die Score Cards neben der automatisierten Erstellung auch manuell bearbeitet werden. Es lässt sich flexibel festlegen, ob Agents nur ihre eigene Leistung oder sich im Vergleich mit anderen sehen sollen. Ebenso sind die Ansichten für Teamleiter und Qualitätsmanager anpassbar. Über Dashboards lassen sich die Leistungen und die Ergebnisse auf verschiedenen Ebenen darstellen.
„In Speech Analytics 3.0 haben wir alle Vorteile der heute technisch möglichen Komponenten genutzt, um das Produkt nochmals viel autonomer und intuitiver zu gestalten, inklusive automatisch generierter Zusammenfassungen“, sagt Melvin Steiger, Product Owner Speech Analytics bei der Spitch AG. (Spitch/mc/ps)