Hör auf die Stimme!

Mehr als 40 Prozent aller Kunden suchen regelmäßig Kontakt zu ihrer Sparkasse – und zwar per Telefon. In außergewöhnlichen Zeiten, wie etwa in der aktuellen Corona-Pandemie, hat die Bedeutung aller Dialog-Kanäle stark zugenommen. Das gilt natürlich auch für die Zahl der täglich eingehenden Anrufe. Dass es dabei nicht immer um eine persönliche Beratung, sondern oft um Standardanfragen geht, liegt auf der Hand. Analysen des DSGV haben ergeben, dass zwischen 35 und 50 Prozent aller Anrufe über ein adäquates Sprachdialogsystem abdeckbar wären. Neben einer Entlastung der Mitarbeiter von immer wiederkehrenden Themenkomplexen ist die ressourcenneutrale Erreichbarkeit auch außerhalb der Öffnungszeiten ein wichtiges Argument für automatisierte Systeme. Gefragt sind hier vor allem solche Bot-Lösungen, die bankfachliche Serviceanliegen und fallabschließende Bankingprozesse, wie Kontostandansage oder Überweisung, anbieten.

Stand der Technik

Die S-Markt & Mehrwert (S-MM), ein Unternehmen der DSV-Gruppe und der Deutsche Assistance Versicherung AG, hat im letzten Jahr den Voicebot »Anna« mit einer Sparkasse entwickelt und seither live im Einsatz. Zusammen mit weiteren fünf Sparkassen werden aktuell neue Use Cases aufgesetzt und derzeit in einer zweiten Pilotphase verprobt. »Anna« kann mittels des KI-basierten statistischen Sprachmodells Kundenanfragen in einem natürlich-sprachlichen Dialog verstehen, interpretieren und dem Kunden zugleich offene Fragen (»Wie kann ich Ihnen helfen?«) stellen und diese beantworten. Darauf aufbauend kann das System verschiedene Service- und Bankingprozesse im OSPlus der Sparkassen legitimiert und vollautomatisiert durchführen. Jedoch: Eine Anbindung an die Interaktive Service-Plattform (ISP) der FI fehlt, um bestehende Prozesse und Funktionen aus der ISP für den Voicebot nutzbar zu machen. Der sogenannte »IVR-Sprachcomputer« der FI – IVR steht dabei für Interactive Voice Response, also Sprachdialogsystem – ist seit etwa zehn Jahren als sogenannte »ISP-Mustersparkasse « bei rund 110 Instituten im Einsatz. In ihm sind vordefinierte Standard-Dialoge hinterlegt, Erweiterungen und Anpassungen sind über ISP-Prozesse möglich. Aus heutiger Sicht ergeben sich mit Blick auf die beiden vorhandenen Lösungen zunächst zwei große, fachlich getriebene Aufgabengebiete: die Erkennungsquote der Anfragen zu verbessern sowie das Spektrum und Design der Services laufend an die aktuellen Bedürfnisse der Sparkassen bzw. deren Kunden anzupassen.

Das Beste aus beiden Welten

Um diesen und auch zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden, haben die S-Markt & Mehrwert und die Finanz Informatik entschieden, bei der Entwicklung und beim Betrieb von Sprachdialogsystemen zusammenzuarbeiten. Die FI steuert dafür die Anwendungsplattform inklusive Infrastruktur bei, einschließlich der initialen Bereitstellung der IVR-Mustersparkasse, während die S-MM als Vertragspartner der Sparkassen und zertifizierter Entwicklungspartner der FI die Kunden-Dialoge auf Basis der FI-Plattform baut.

Die bestehenden IVR-Lösungen der beiden Partner sollen hierfür in einem neuen, gemeinsamen Produkt verschmelzen. Dazu werden die bisherigen Erfahrungen des bestehenden Natural Language Voicebot »Anna« der S-MM auf die ISP-Plattform der FI übertragen. Das gemeinsame Produkt wird dann kunden- wie marktzentriert weiterentwickelt. Diese Bündelung der Kompetenzen beider Sparkassen-Dienstleister wird nicht allein dem Zielbild des DSGV-Projekts »Finanzplattform – Teilprojekt Dialogkommunikation« gerecht, sondern entspricht auch dem strategischen Gedanken eines grundlegenden »Ökosystem-Managements«: Bestehende Strukturen werden miteinander vernetzt; Kompetenzen mit dem Ziel gebündelt, ein kundenzentriertes und schnelleres Angebot für die gesamte Sparkassen-Finanzgruppe zu schaffen. Denn: Verschiedene Angebote für die gleiche Aufgabe erschwerten bislang die Entscheidungsfindung in den Sparkassen und zugleich einen flächendeckenden Einsatz neuer Lösungen. Unnötige Mehraufwendungen in der Betreuung der Sparkassen und erhöhte Rollout-Aufwände in den Instituten selbst sollen damit zukünftig der Vergangenheit angehören.

Gemeinsames Ziel: den Kundennutzen steigern

Im Vergleich zum bisherigen Produkteinsatz sind folgende Erweiterungen geplant: Eine natürlich-sprachliche Dialogführung mit einer angestrebten Spracherkennungsquote von 90 Prozent, kombiniert mit einem sehr breiten Spektrum der Anliegenerkennung und -verarbeitung sowie einer weichen Identifikation über den Voicebot, sollen den Produktnutzen aus Kunden- und Sparkassensicht verbessern. Mittelfristig soll auch die Voice-Biometrie zur Identifikation des Anrufers mittels Stimme genutzt werden. Neben der vollautomatisierten Bearbeitung von Kundenanfragen kann durch die Verknüpfung mit der ISP in den Kunden-Service-Centern (KSC) der Sparkassen auch der Anrufgrund besser erkannt und einem passenden Sparkassen-Mitarbeiter direkt zugeordnet werden. Die Identifikation ist, im Rahmen der Softfact-Legitimation via Voicebot, zu diesem Zeitpunkt bereits erfolgt. Die Vorteile all dieser Erweiterungen sind vielfältig: Zum einen werden Mitarbeiter in den KSC von Standardanfragen deutlich entlastet; zum anderen kann durch die Vorqualifizierung des Legitimationsstatus und Anrufgrundes eine Verkürzung der Prozessdurchlaufzeiten und damit -kosten erreicht werden. Da die neue Lösung zudem in die sicheren IT-Anwendungssysteme der FI integriert ist, wird auch die Produkteinführung in den Sparkassen erleichtert.

Go-live in 2021 geplant

Das Thema Voicebot bietet für den Kundenservice der Zukunft ein hohes Entwicklungspotenzial, gerade auch in der Finanzbranche. Allein in der Sparkassen-Finanzgruppe gehen heute schon über 70 Millionen Kundenanrufe pro Jahr ein, Tendenz steigend. Umso wichtiger ist es, neue automatisierte, fallabschließende Service- und Banking-Prozesse zu entwickeln und aktuelle Erkenntnisse aus dem sogenannten »Deep Learning« einfließen zu lassen. Dahinter steckt eine Methode aus der Künstlichen Intelligenz, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Die menschliche Kommunikation per gesprochenem Wort ist, selbst innerhalb der eigenen Muttersprache, überaus komplex. Feinste Nuancen in der Stimme können zu ganz unterschiedlichen Bedeutungen in einem völlig anderen Kontext führen. Spracherkennung und semantische Grammatik gehören daher nicht zufällig zur »Königsklasse« der Künstlichen Intelligenz und bleiben damit für jeden Anbieter eine echte Herausforderung.