Tag für Tag die immergleichen Emails bearbeiten ist eine mühsame Aufgabe und sorgt regelmäßig für Frust bei betroffenen Mitarbeitenden. Zum Glück kann KI uns mittlerweile stark bei der Bearbeitung unterstützen und das bei gleichbleibender oder erhöhter Servicequalität und ohne Verlust von Kontrolle. KI-Systeme sind sogar so weit, dass einige E-Mails gar nicht mehr von einem Menschen bearbeitet werden müssen. In diesem Artikel schauen wir uns an, wie genau KI-Systeme mit Emails umgehen, was sie machen und wie die Antwortqualität sichergestellt wird.
Die Herausforderung der E-Mail-Flut
Viele Teams und Unternehmen kämpfen mit der täglichen Flut an E-Mails. Besonders Kundendienstabteilungen und Frontoffice-Teams sind oft von einer konstanten Menge an Anfragen überflutet, die täglich abgearbeitet werden müssen.
Immer wieder die gleichen Anliegen, ähnliche Fragen, die immergleichen Klicks zum Einfügen von vordefinierten Vorlagen und füllen von Platzhaltern…
Die Arbeit ist monoton und zeitaufwendig, mit vielen sich wiederholenden Aufgaben, die die Produktivität verringern und das wahre Potential von cleveren Mitarbeitenden verdrängen.
Das Resultat: Unzufriedenheit beim Team und unzufriedene Kunden wegen zäher Bearbeitung der Anfragen.
Was KI mit E-Mails machen kann
- Verstehen und Zusammenfassen von Inhalten: KI liest den Text der E-Mail, versteht die angehängten Dateien und prüft, ob alle notwendigen Informationen enthalten sind. Längere Emails können dann als Zusammenfassung präsentiert werden.
- Emails kategorisieren: E-Mails können in Themen wie Buchungen, Rückerstattungen oder Beschwerden kategorisiert werden. Dabei werden auch irrelevante E-Mails wie Newsletter herausgefiltert.
- Priorisieren: E-Mails können auf Basis der Sentiment-Analyse oder der Kategorisierung priorisiert werden. Dies hilft Teams, ihre Arbeit besser zu organisieren und die Kundenbetreuung zu verbessern.
- Verteilen und Archivieren: KI kann E-Mails an die zuständigen Abteilungen oder Partner weiterleiten und auch archivieren, wenn sie für zukünftige Referenzen relevant sind.
- Mustererkennung in großen Mengen: KI kann große Mengen an E-Mails analysieren, um Muster zu erkennen und die wichtigsten Probleme zu identifizieren, die in der Zukunft verbessert werden müssen.
- Antworten und Entwürfe erstellen: KI kann Antwortentwürfe basierend auf flexiblen Vorlagen vorbereiten. Sie kann diese direkt versenden oder den Mitarbeitern zur Überprüfung und Personalisierung überlassen.
💡 KI kann sogar automatisch Folgeprozesse ausführen. Zum Beispiel Gutscheine erstellen und versenden, wenn dies erforderlich ist. Oder selbstständig Buchungen vornehmen. Oder eine Stornierung in der Datenbank bearbeiten.
Wie funktioniert E-Mail-Kategorisierung mit KI?
Um den Wert solcher KI-Systeme zu beurteilen, wollen wir zunächst verstehen, wie sie arbeiten.
Die einfache Erklärung
KI wird mit historischen Daten – also Emails, die in der Vergangenheit abgearbeitet wurden – trainiert.
Auf dieser Grundlage kann die KI Bearbeitungsmuster erkennen und diese in der Zukunft selbst anwenden.
Die KI lernt, das historische menschliche Verhalten zu imitieren, z.B. an wen in der Vergangenheit Email mit bestimmtem Inhalt weitergeleitet wurden.
Die detaillierte Erklärung
Für jene, die sich konkreter für die Technologie interessieren, hier noch etwas ausführlicher:
- Das KI-System empfängt Text, zum Beispiel aus einer E-Mail.
- Dieser Text wird an ein Embedding-Modell geschickt, das eine numerische Darstellung des Inhalts erstellt.
- Diese numerische Darstellung wird dann in ein neuronales Netzwerk eingespeist. Es gibt hierbei zwei Möglichkeiten:
- Ein vortrainiertes neuronales Netzwerk.
- Ein eigenes, firmenspezifisches neuronales Netzwerk, das speziell auf die angepasst werden kann. Solche Systeme übernehmen beispielsweise die unterschiedlichen Sprachvorgaben eines Unternehmens.
- Das KI-System schlägt dann eine Kategorisierung vor, z.B. „90 % Wahrscheinlichkeit, dass es sich um eine Beschwerde handelt“, und taggt die E-Mail entsprechend.
💡 Das KI-Modell benötigt historische Daten, die bereits mit den entsprechenden Kategorien getaggt sind, um effektiv arbeiten zu können. Die Arbeit mit nicht getaggten / gelabelten historischen Mails ist zwar auch möglich, erfordert aber zusätzlich ein Vorprojekt.
Der Nutzen von Email-Kategorisierung und -Bearbeitung für den Kundenservice
Durch die Einführung von KI in den E-Mail-Verarbeitungsprozess lassen sich viele Vorteile erzielen.
Die Vorteile von KI-Email-Kategorisierung für Kunden:
- Schnellere Bearbeitung/Lösung von Anfragen
- Umgehende Reaktion auf Anfragen, egal zu welcher Tages- oder Nachtzeit oder ob Feiertag oder nicht
- Verbesserte Kundenerfahrung durch schnellere Rückmeldungen
- Eine konstante Servicequalität
Die Vorteile von KI-Email-Kategorisierung für Mitarbeitende und das Unternehmen:
- Weniger manuelle Arbeit
- Weniger Routinetätigkeit, mehr Zeit für strategische Aufgaben
- Höhere Mitarbeiterzufriedenheit
- In vordefinierten Fällen werden E-Mails automatisch, ganz ohne menschliches Eingreifen bearbeitet
- Besonders nützlich für komplexe E-Mail-Bearbeitung, die früher oft ein umfangreiches Onboarding von Mitarbeitenden vorausgesetzt hat – KI muss nur einmal „onboarded“ werden
Ein Praxisbeispiel für Email-Kategorisierung: Sunny Cars
Sunny Cars, ein führender Anbieter von Mietwagen-Dienstleistungen, stand vor der Herausforderung, ein wachsendes Volumen an Kundenanfragen effizient zu bearbeiten.
Durch die Implementierung von KI in Zusammenarbeit mit ONTEC AI konnte das Unternehmen mehrere Prozesse optimieren. Dies umfasste unter anderem die automatische Klassifizierung von Anfragen mit einer Genauigkeit von über 90 %, die automatisierte Erstellung von Zusammenfassungen umfangreicher Anfragen und die Sentiment-Analyse zur Priorisierung von Anliegen.
Die Maßnahmen führten zu optimierten Prozessen, einer signifikanten Reduktion der Bearbeitungszeit.
Einschränkungen von Email-Kategorisierung mit KI
Wie jede Technologie hat auch KI ihre Grenzen. Dazu gehören sowohl Blocker als auch einige Dinge, die einfach berücksichtigt und bei der Einführung mitbedacht werden müssen:
Datenabhängigkeit
Ein KI-System ist nur so gut wie die Daten, mit denen es trainiert wird. Um effektiv arbeiten zu können, benötigt das System qualitativ hochwertige, umfangreiche und zutreffende Trainingsdaten.
Diese Daten müssen gut strukturiert und repräsentativ für die realen Anwendungsfälle sein. Wenn beispielsweise historische Daten unvollständig oder fehlerhaft sind, könnte die KI falsche Schlussfolgerungen ziehen und dadurch ungenaue Ergebnisse liefern.
Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die richtigen Daten sammeln und vorbereiten, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen.
ONTEC AI begleitet seine Kunden dabei, den eigenen Email-Categorizer zu implementieren. Dazu entwickeln wir nach Wunsch ein firmenspezifisches neuronales Netz, ganz angepasst an die Datensituation des Unternehmens.
Datenschutz
Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie bei der Verarbeitung von E-Mails und anderen personenbezogenen Daten die geltenden Datenschutzgesetze einhalten. Besonders in der EU ist dies durch die DSGVO streng geregelt. Es ist wichtig, einen vertrauenswürdigen KI-Anbieter auszuwählen, der alle personenbezogenen Daten sicher speichert und verarbeitet.
EU AI Act
Der EU AI Act regelt, wie KI innerhalb der EU eingesetzt werden darf, insbesondere im Hinblick auf die ethische Nutzung. Bestimmte Anwendungsfälle werden eingeschränkt, um Missbrauch zu verhindern.
Ein Beispiel ist der Einsatz von KI im Recruiting. Hier sind klare Grenzen gesetzt, da KI nicht zur automatisierten Bewertung von Bewerbungsprofilen oder zur Entscheidung über Bewerbungen genutzt werden darf, ohne dass eine menschliche Instanz in den Entscheidungsprozess involviert ist. Unternehmen müssen sich bewusst sein, dass nicht jeder Einsatz von KI in allen Bereichen gesetzlich zulässig ist.
Fehler und Kontrolle
Technologie ist nie perfekt und kann Fehler machen. Bei der Kategorisierung von E-Mails kann es zu Missverständnissen kommen. Beispielsweise könnte eine E-Mail, die Feedback enthält, fälschlicherweise als Beschwerde eingestuft werden. Solche Fehler können die Effizienz und die Qualität der E-Mail-Bearbeitung beeinträchtigen.
💡 Es ist wichtig, dass Unternehmen die Möglichkeit haben, die KI regelmäßig zu überwachen und bei Bedarf manuell einzugreifen, um Fehler zu korrigieren und die Leistung der KI kontinuierlich zu verbessern.
Beispielsweise kann eine zusätzliche Bestätigung durch Mitarbeite eingeführt werden – wenn die KI sich nicht sicher ist, kann sie den Mitarbeitenden proaktiv um seine Bewertung bitten: „Ich denke diese Email enthält eine Stornierungsanfrage, ist das richtig? Wenn ja dann bitte OK klicken“
Eine weitere Möglichkeit ist, dass der Kunde selbst bestätigen kann, ob die Kategorisierung korrekt ist. Stellen wir uns vor, die KI kategorisiert und schickt automatisiert eine Bestätigungsemail an den Kunden: „Wir haben Ihre Email erhalten und als Stornierung erkannt. Wenn Sie stornieren möchten, klicken Sie jetzt OK“
💡 Dies stellt nicht nur die Qualität der KI-Arbeit sicher, sondern erhöht außerdem das Vertrauen in KI und das Verständnis für ihre Funktionsweise.
Zusammenfassung und Key Takeaways
Automatisierte E-Mail-Bearbeitung durch KI kann die Effizienz und Zufriedenheit von Kunden und Mitarbeitende erheblich steigern, indem wiederholende Aufgaben übernommen werden. Durch die richtige Implementierung und sorgfältige Überprüfung können Unternehmen von einem stabilen Service profitieren, der rund um die Uhr arbeitet.
Key Takeaways
- KI kann E-Mails lesen, kategorisieren, zusammenfassen und relevante Informationen extrahieren; E-Mails können automatisch beantwortet oder weitergeleitet werden: Bei komplexen Anfragen kann ein Antwortentwurf zur Bestätigung durch Mitarbeitende vorgeschlagen werden
- Die Einführung von KI in die E-Mail-Verarbeitung führt zu weniger manueller Arbeit, schnellerer Bearbeitung von Anfragen, höherer Mitarbeiterzufriedenheit, stabiler Servicequalität rund um die Uhr
- Einschränkungen wie Datenschutz und die Qualität der Trainingsdaten müssen berücksichtigt werden.
- Besonders in der Erstphase der Implementierung ist es empfehlenswert, Kontrollmöglichkeiten über das KI-System vorzusehen
Klingt spannend?
Gerne sprechen wir mit Ihnen darüber, wie KI Ihrem Unternehmen bei der Kategorisierung, Klassifizierung und Beantwortung von Emails helfen kann.
