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Stadtsparkasse Düsseldorf entlastet Kundenberatung

Sparkasse Duesseldorf Entlastet Kundenberatung

Chatbot mit linguistischer Technologie beantwortet Service-Anfragen

Innerhalb des Sparkassenverbundes gehört die Stadtsparkasse Düsseldorf zu den Instituten, die den Digitalisierungsgrad an der Kundenschnittstelle in den letzten Jahren bereits stark gesteigert haben. Um Kunden die zeitsparende Online-Erledigung ihrer Bankgeschäfte zu ermöglichen, wurden nicht nur die zentralen Dienstleistungen der Finanzinformatik genutzt, sondern auch eigene End-to-End-Prozesse aufgesetzt. So gehören heute zum Beispiel die Abwicklung von Kundengesprächen über ein Video-Beratungsportal sowie der Online-Abschluss von Privatkrediten zum Alltag. In einem durchgängigen Prozess können Kunden hierbei direkt auf der Webseite ihre Laufzeiten berechnen, Anträge abgegeben und gleich signieren. Seit 2019 ist außerdem der Chatbot Linda ein fester Bestandteil der digitalen Strategie und beantwortet auf www.sskduesseldorf.de rund um die Uhr Kundenanfragen – und das mit einer durchgängigen Trefferquote von 80 Prozent.

Ziel: Entlastung von Kundenberatern und permanente Verfügbarkeit

„Unabhängig von der Altersklasse sehen wir eine kontinuierliche Intensivierung der Nutzung unserer Online-Angebote: Wer einmal den Einstieg gemacht hat, möchte immer mehr Bankgeschäfte bequem im Internet abwickeln“, sagt Thorsten Borgert, Leiter Online im medialen Vertrieb der Stadtsparkasse Düsseldorf. „Um diese Entwicklung zu unterstützen, müssen wir Kunden aber mit den richtigen Informationen versorgen und eine Orientierung im umfangreichen Online-Angebot geben.“

Fester Bestandteil der Webseite ist daher schon seit Jahren eine Chat-Funktion, bei der Fragen vom Team der medialen Kundenberater zusätzlich zu anderen Aufgaben manuell beantwortet wurden. Insbesondere in Peak-Zeiten des telefonischen Supports weichen Kunden auf die sehr gut akzeptierte Chat-Funktion aus, was zu einer starken Belastung der medialen Berater führte. Außerdem stand diese Chat-Funktion natürlich nur während der normalen Öffnungszeiten zur Verfügung, was laut Thorsten Borgert ein weiterer Grund für die Einführung eines KI-basierten Chatbots war: „Zum einen wollten wir Kunden ihre Service-Fragen jederzeit beantworten können, alles andere ist nicht mehr zeitgemäß. Zum anderen ging es klar um die Entlastung der Kundenberater von Service-Anfragen, die zwar oftmals relativ einfach, aber für den Kunden trotzdem wichtig sind und korrekte Antworten erfordern.“

Schnelle Entscheidung für linguistische Sprachverarbeitung

Als im Sparkassenverbund erstmals Chatbots mit linguistischer Sprachverarbeitung eingeführt wurden, erkannte die Stadtsparkasse Düsseldorf unmittelbar das Potenzial für die Automatisierung im Kundenservice: „Chatbots kannte man zwar bereits zu Beginn der Nullerjahre, aber zu starre Dialogpfade führten hier schnell zu Frustration. Unser Chatbot Linda ist etwas grundsätzlich anderes, weil die Technologie ein echtes Verständnis der Anliegen und einen natürlichen Konversationsfluss ermöglicht. Insofern fiel unsere Entscheidung für Kauz sehr schnell“, so Thorsten Borgert.

Kunden formulieren ihre Anfragen oftmals unstrukturiert, stellen im Gesprächsverlauf Rückbezüge her oder verwenden umgangssprachliche Begriffe für Fachtermini, wenn zum Beispiel vor Urlaubsbeginn nicht nach „Sorten“, sondern nach „Devisen“ oder „ausländischem Bargeld“ gesucht wird. Diese menschlichen Eigenarten können weder durch manuell vordefinierte Dialoge noch durch die wahrscheinlichkeitsbasierten Verfahren des sogenannten Machine Learnings zufriedenstellend abgebildet werden. Der Chatbot Linda der Stadtsparkasse Düsseldorf setzt daher auf ein linguistisches Verfahren, das in der Regel zum besten Sprachverständnis führt und Natural Language Understanding (NLU) genannt wird.

Chatbots mit NLU konzentrieren sich nicht ausschließlich auf einzelne Schlüsselwörter, sondern analysieren ganze Sätze semantisch und kontextsensitiv-pragmatisch. Das ermöglicht ein tieferes Verständnis der Intention von Fragen oder Aussagen. So kann der Chatbot erkennen, dass „Ich suche eine Kreditkarte“ und „Ich suche meine Kreditkarte“ zwei ganz unterschiedliche Kundenanliegen sind. Durch die größere Unabhängigkeit von Schlüsselwörtern ermöglicht NLU außerdem eine höhere Varianz, sodass viele unterschiedliche Formulierungen zum gewünschten Ergebnis führen. Die Kontextsensitivität ist darüber hinaus der Schlüssel zu natürlichen Gesprächen, in denen neue Aussagen oder Fragen mit dem bisherigen Gesprächsverlauf in Beziehung gesetzt werden.

Training auf hervorragender Ausgangsbasis

Heute beantwortet Chatbot Linda eine Vielzahl von Service-Anfragen mit einer Trefferquote von 80 Prozent und entlastet somit die menschlichen Kundenberater deutlich. Thorsten Borgert erläutert: „Wenn Linda Auskunft erteilt, gehört dazu in vielen Fällen auch gleich der Hinweis, dass das gewünschte Anliegen online erledigt werden kann. Sollte der Chatbot im Gesprächsverlauf Verständnisschwierigkeiten oder weitergehenden Beratungsbedarf bemerken, leitet Linda zu einem medialen Berater im Chat oder per Video über. Erst am Ende steht dann auf Wunsch der Gang in die Filiale.“

Die initiale technische Einrichtung des Chatbots erforderte rund drei bis sechs Wochen, aber die hohe Quote richtiger Antworten setzt ein intensives Training voraus, bei dem Gesprächsverläufe von Mitarbeitern durchgesehen, korrigiert und erweitert werden. Dabei musste die Stadtsparkasse Düsseldorf aber nicht bei Null starten, denn der Chatbot von Kauz verfügt bereits über eine breite Basis bankenspezifischen Wissens, das laufend erweitert wird. „Wir konnten mit dem Chatbot auf einer hervorragenden Basis aufsetzen, die wir mit eigenen Inhalten weiterveredelt und individuell für die Stadtsparkasse Düsseldorf angepasst haben“, bestätigt Thorsten Borgert.

In der initialen Phase beanspruchte die Analyse der Chats rund eine halbes Vollzeitäquivalent. Dieser Aufwand hat sich deutlich reduziert, aber auch heute noch werden die Verläufe mindestens wöchentlich durchgesehen, um Linda weiter zu trainieren und den Input von telefonischen Service-Mitarbeitern und medialen Beratern einfließen zu lassen. Für die Anpassung der Informationsbasis des Chatbots steht ein komfortables Content Management System (CMS) bereit, in dem auch die Inhaltspakete des zentralen Content-Anbieters des Sparkassenverbundes zusammenfließen. Das ermöglichte zum Beispiel die schnelle Integration von Corona-Informationen, sodass Linda zeitnah über Öffnungszeiten und Hygiene-Konzepte Auskunft geben konnte.

Mitarbeiterin des Monats: Chatbot Linda

Wie Service-Mitarbeiter durch einen Chatbot real entlastet werden können, zeigte der konkrete Fall der AGB-Umstellung inklusive Kundenzustimmung zu Beginn des Jahres 2022. Natürlich hatte die Stadtsparkasse Düsseldorf ihre Kunden online und offline transparent über alle Änderungen aufgeklärt, aber trotzdem gab es bei vielen Kunden noch Informationsbedarf. „Mit dem Chatbot konnten wir im Quartal der Umstellung rund 2.000 Kundenanfragen pro Woche fallabschließend und ohne weiteren Aufwand beantworten“, so Thorsten Borgert. „Damit hat sich Linda als Mitarbeiterin des Monats qualifiziert.“

Kunden ist es letztendlich egal, wie sie die gewünschten Informationen erhalten, entscheidend sind nur Geschwindigkeit und Korrektheit. Die Stadtsparkasse Düsseldorf kommuniziert klar, dass Kunden auf der Webseite mit einem Chatbot sprechen und die Akzeptanz für dieses Angebot hoch. Auf der Grundlage der bisherigen Erfahrungen wird daher auch über ein erweitertes Einsatzgebiet für Linda nachgedacht, zum Beispiel bei der Vorqualifizierung von Beratungsgesprächen.

Thorsten Borgert resümiert: „Wir haben unsere Ziele definitiv erreicht. Kunden erhalten rund um die Uhr Service-Informationen, Berater werden von vielen Anfragen entlastet, können sich auf andere Aufgaben konzentrieren. Außerdem lernt Linda permanent hinzu, sodass sich Einsatzgebiete erweitern und Antwortquoten permanent weiter verbessern. Wir können anderen Sparkassen den Einsatz des Chatbots von Kauz nur empfehlen, zumal andere Institute aufgrund des bereits angesammelten Wissens auf einem sehr hohen Niveau starten.“