Glossar KI
im Kundenservice.

KI-Unterstützung während der Arbeit eines Kundenservicemitarbeiters, beispielsweise mit Antworten, Zusammenfassungen oder Arbeitsanweisungen. Der Mitarbeiter führt das Kundengespräch und entscheidet, was er verwendet.

Die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um einen Kontakt abzuschließen. Je nach Messmethode fließen Gesprächszeit, Wartezeit und Nachbearbeitung ein. Legen Sie fest, welche Bestandteile Ihr Bericht berücksichtigt.

Eine Anwendung, die mithilfe eines KI-Modells nächste Schritte auswählen und Tools nutzen kann, um ein Ziel zu erreichen. Die zulässigen Aktionen und Grenzen werden im Voraus festgelegt.

Die Verteilung von Verantwortlichkeiten, Entscheidungsfindung und Kontrollen rund um KI. Dazu gehört unter anderem, wer eine Anwendung ändern darf, wie die Leistung bewertet wird und wer auf Vorfälle reagiert.

Eine vereinbarte Art und Weise, wie Software mit anderer Software kommuniziert. Eine API kann Daten bereitstellen oder eine Aktion ermöglichen – innerhalb der Berechtigungen, über die die Anbindung verfügt.

Automatische Bewertung von Kundenkontakten anhand festgelegter Qualitätskriterien. KI kann dabei helfen, Gespräche in größerem Umfang zu bewerten; Menschen bleiben erforderlich, um Kriterien und Ergebnisse zu überprüfen.

Der Anteil einer festgelegten Gruppe von Aufgaben oder Kontakten, der automatisch bearbeitet wird. Das Ergebnis hängt davon ab, was als Aufgabe, Abschluss und menschliche Beteiligung gezählt wird.

Eine Anwendung, mit der jemand ein Gespräch führt, meist per Text. Die Antworten können aus festen Abläufen, KI oder einer Kombination daraus stammen. Ein Chatbot kann auch angebundene Workflows starten.

Der Anteil der Botkontakte, die gemäß der gewählten Messdefinition ohne Übergabe an einen Mitarbeiter bleiben. Das ist nicht automatisch dasselbe wie ein gelöstes Problem: Jemand kann auch abspringen.

Die Informationen, die eine Anwendung bei einer Antwort berücksichtigt, etwa frühere Nachrichten, abgerufenes Wissen und relevante Kundendaten. Ein Sprachmodell kann nur eine begrenzte Menge gleichzeitig verarbeiten.

Ein Sammelbegriff für KI-Techniken, mit denen Systeme per Text oder Sprache ein Gespräch führen können. Der Begriff sagt für sich genommen nichts über den Systemzugriff, die Eigenständigkeit oder die Qualität der Antworten aus.

Das Verwalten von Kundenbeziehungen und – in Form von Software – das Erfassen von Kundendaten und Interaktionen. Ein CRM kann Kontext für den Kundenservice liefern, sofern die richtigen Informationen und Zugriffsrechte verfügbar sind.

Eine Messung der Kundenzufriedenheit mit einer Erfahrung, einem Produkt oder einer Dienstleistung. Häufig ist es das Verhältnis der zufriedenen Befragten zu allen Befragten. Die Formulierung der Frage, die Skala und der Messzeitpunkt bestimmen, wie Sie den Wert interpretieren.

Das Weiterleiten eines Anliegens, weil zusätzliche Fachkenntnisse, Befugnisse oder eine höhere Priorität erforderlich sind. Eine Eskalation kann von einem Bot ausgehen, aber auch zwischen Mitarbeitern oder Teams erfolgen.

Der Anteil der Fragen, die beim ersten Kontakt gelöst werden. Legen Sie fest, woran Sie erkennen, dass etwas gelöst ist, und innerhalb welchen Zeitraums ein Folgekontakt noch derselben Frage zugeordnet wird.

Ein wiederkehrender Prozess, bei dem Sie Feedback sammeln, bewerten, in eine Anpassung umsetzen und das Ergebnis erneut überprüfen. Der Eingang von Feedback bedeutet nicht, dass ein KI-Modell automatisch nachtrainiert wird.

KI, die auf Grundlage erlernter Muster und bereitgestellter Eingaben neue Inhalte wie Texte generiert. Eine flüssig formulierte Antwort muss nicht sachlich richtig sein.

Das Begründen oder Begrenzen von Modellausgaben durch für die Aufgabe relevante Informationen. Dies kann beispielsweise über abgerufene Dokumentation oder geprüfte Systemdaten erfolgen. Es bleibt erforderlich, das Ergebnis zu bewerten.

Eine KI-Ausgabe, die fehlerhaft, erfunden oder unzureichend belegt ist, aber dennoch überzeugend klingen kann. Bessere Quellen und Kontrollen können dieses Risiko begrenzen, garantieren jedoch keine fehlerfreien Antworten.

Die Übergabe eines Gesprächs oder einer Aufgabe von einer automatisierten Anwendung an einen Menschen. Eine hilfreiche Übergabe enthält den relevanten Kontext und einen klaren Grund für die Übernahme.

Was jemand mit einer Nachricht oder Aussage erreichen möchte. Dieselbe Absicht kann mit unterschiedlichen Worten ausgedrückt werden; eine Nachricht kann auch mehrere Absichten enthalten.

Eine geordnete Sammlung von Informationen, wie Artikeln, Bedingungen und Arbeitsanweisungen. Die Nutzbarkeit hängt von Aktualität, Zugänglichkeit und Verständlichkeit für die Zielgruppe ab.

Die Organisation des gesamten Lebenszyklus von Wissen: erstellen, prüfen, veröffentlichen, aktualisieren und löschen. Dazu gehören Verantwortliche, Versionen und Vereinbarungen darüber, wer welche Informationen verwenden darf.

Ein großes Sprachmodell, das Muster in Sprache erlernt hat und Texte verarbeiten und generieren kann. Es ist ein Bestandteil einer Anwendung und nicht automatisch eine vollständige Kundenservicelösung.

Die Möglichkeit, Fragen und Antworten in mehreren Sprachen zu verarbeiten. Sprachunterstützung sagt noch nichts darüber aus, ob lokale Bedingungen, Produktnamen und Nuancen in jeder Sprache korrekt wiedergegeben werden.

Techniken, um Bedeutung, Kontext und Absicht aus menschlicher Sprache abzuleiten. NLU hilft beispielsweise dabei, einen Kontaktgrund zu erkennen; es ist etwas anderes, als lediglich Wörter wörtlich zu erkennen.

Eine Kennzahl, die auf der Bereitschaft basiert, eine Organisation weiterzuempfehlen. Der Prozentsatz der Befragten mit einer 9 oder 10 minus dem Prozentsatz mit einer 0 bis einschließlich 6 ergibt den NPS.

Ein Ansatz, bei dem Kanäle und relevanter Kundenkontext aufeinander abgestimmt sind. Nur per Telefon, Chat und E-Mail erreichbar zu sein, ist noch kein Beweis dafür, dass diese Kanäle auch nahtlos zusammenspielen.

Der Auftrag und die Informationen, mit denen Sie ein Modell steuern. Ein Prompt kann Stil, Ziel und Einschränkungen beschreiben, ersetzt jedoch weder Zugriffsrechte noch die technische Kontrolle über eine Systemaktion.

Ein Ansatz, bei dem zunächst relevante Informationen abgerufen und anschließend einem Sprachmodell für die Antwort übergeben werden. Die Qualität der gefundenen Informationen beeinflusst die Nutzbarkeit des Ergebnisses.

Eine automatisierte Einschätzung der Gefühlslage in Text oder Sprache, beispielsweise positiv oder negativ. Kontext und Ironie können die Interpretation erschweren; betrachten Sie das Ergebnis als Hinweis.

Eine Vereinbarung über das zu erbringende Serviceniveau mit Definitionen und Verantwortlichkeiten. Dazu gehören beispielsweise Verfügbarkeit, Reaktionszeit oder Bearbeitung. Ein Ziel ist erst überprüfbar, wenn die Messmethode klar ist.

Ein Textstück oder eine andere Modelleingabe, mit der ein Modell rechnet. Ein Token kann ein Wortteil, ein Wort oder ein Satzzeichen sein. Die Anzahl der Token entspricht daher nicht der Anzahl der Wörter.

Ein Modell kann eine verfügbare Funktion auswählen und Argumente vorschlagen. Die Anwendung überprüft und führt diese Anfrage aus. Erst die tatsächliche Ausführung entscheidet, ob Informationen abgerufen oder Änderungen vorgenommen werden.

Eine Anwendung, über die jemand per Sprache Kontakt hat. Häufig werden Spracherkennung, Gesprächsverarbeitung und Sprachausgabe kombiniert. Das Weiterleiten von Anrufen und der Umgang mit unklarer Sprache müssen bewusst eingerichtet werden.

Eine festgelegte Abfolge von Schritten, Bedingungen und Handlungen. Ein Workflow kann feste Regeln, KI-Komponenten und menschliche Genehmigungen kombinieren. Nicht jeder automatisierte Workflow ist damit ein autonomer KI-Agent.