Internet und Tech · NLP

Wie ein Chatbot die Terminplanung eines Tech-Lösungsanbieters verbessert hat

Ein NLP-Chatbot für ein zentrales Terminplanungssystem, der den Prozess automatisiert und die Zahl der benötigten menschlichen Operatoren reduziert hat.

3.000 eingesparte Arbeitsstunden pro Monat
Illustration von KI-Analytik: ein Gehirn, Diagramme und eine Wachstumskurve
Kunde
Anbieter von Tech-Lösungen
Technologie
NLP
Auch anwendbar in
Finanzwesen, Versicherungen, Pharma, Öl und Gas, Medien, Öffentlicher Sektor, Immobilien, Raumfahrt
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Die Herausforderung

Der Kunde organisiert Meetings für seine Klienten. Diese kontaktieren sich nicht direkt, sondern die gesamte Kommunikation läuft zentral über den Kunden. Er wollte diesen Prozess automatisieren, ohne dass die Nutzer auf das Schreiben in natürlicher Sprache verzichten müssen.

Zunächst setzte der Kunde Google DialogFlow ein. Die Leistung reichte jedoch nicht aus, um den Prozess vollständig zu automatisieren.

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Unsere Lösung

Wir haben eine Lösung geliefert, die die Antworten der Nutzer auf ein Terminangebot verarbeitet. Nutzer können den Termin annehmen, ablehnen oder ein anderes Datum bzw. eine andere Uhrzeit vorschlagen. Das System verarbeitet zudem automatische Abwesenheitsnotizen.

Aus jeder Freitextnachricht extrahiert die Lösung die Informationen, die der Planungsprozess benötigt.

  • Absichtserkennung: ob der Nutzer den Termin annimmt oder ablehnt, eine neue Zeit vorschlägt oder angibt, dass die Zeit nicht passt
  • Extraktion eines konkret vorgeschlagenen Datums und einer Uhrzeit aus dem Rohtext
  • Erkennung von Abwesenheitsnotizen und Extraktion des Rückkehrdatums, sofern angegeben
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Das Ergebnis

3.000 eingesparte Arbeitsstunden pro Monat

Mit der Lösung konnte der Kunde seinen Terminplanungsprozess automatisieren und die Zahl der menschlichen Operatoren reduzieren. Das spart 3.000 Arbeitsstunden pro Monat.

Zudem ersetzte sie einen kostspieligen Drittanbieterdienst. Der Kunde erwartet eine Verzehnfachung seiner Klientenzahl – die Kosten der Google-Lösung wären entsprechend um das Zehnfache gestiegen.

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