Effiziente Automatisierung in der Telko-Branche

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Effiziente Automatisierung in der Telko-Branche

13.12.2023 - 06:56
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Die Nachfrage nach Hochgeschwindigkeits-Anbindung über das Handynetz steigt unaufhörlich und neben dem Home Office werden alternative Arbeitsmodelle wie Workation immer populärer. Dieser gesteigerte Bedarf an Konnektivität eröffnet ungeahnte Potenziale für Telekommunikationsunternehmen. Sie können ihre Performance mithilfe intelligenter Automatisierungstechnologien maßgeblich verbessern. Welche Rolle dabei unter anderem ITSM 3.0 spielt, lesen Sie im Fachartikel.

Noch vor wenigen Jahren war Automatisierung in Deutschland und Europa ein Unwort: betriebsbedingte Kündigungen, Streiks, der Verlust von Wohlstand und gesellschaftlichem Status – das waren die Bilder, die sich in das kollektive Bewusstsein gebrannt hatten. Der Mensch wird nicht mehr gebraucht. Ab hier übernimmt die Maschine. Diese Zeiten haben sich geändert. Das neue Schreckgespenst heißt Fachkräftemangel. Automatisierung verspricht heute Lösungen und die Überwindung des Fachkräftemangels und kann als Booster fungieren für die europäische Wirtschaft und eine Technologie, die Jobs, Innovationen und neue Potentiale entstehen lässt.

Im Zuge der digitalen Transformation gewinnen intelligente Automatisierungstechnologien an Bedeutung – besonders für die Telekommunikationsbranche. Digitale Technologien wie robotergestützte Prozessautomatisierung (Robot Based Process Automation, RPA) und Künstliche Intelligenz (KI) verbessern die Nutzererfahrung entscheidend. Telekommunikationsunternehmen profitieren von automatisierten Services für den Kundensupport: Während Bots mit kognitiven Fähigkeiten für Verhandlungs-, Rabatt- und Mehrwertdienstleistungen eingesetzt werden, ermöglicht die intelligente Automatisierung eine kognitive Analyse der Kundenhistorie und deren Wünsche.

Während der Corona-Pandemie übernahm die Telekommunikationsbranche weltweit eine entscheidende Funktion: Sie war es, die Unternehmen und Privatpersonen eine stabile und zuverlässige Internetverbindung zur Verfügung zu stellte. In Deutschland gilt das noch immer, denn in ländlichen Regionen ohne Glasfaseranbindung sind LTE und 5G die Voraussetzung für den Anschluss an die moderne Kommunikationswelt – ob für Arbeit, Bildung oder den Privatgebrauch.

Verbesserte Customer-Experience
Dieser Perspektivwechsel ist ein echter Gewinn. Studien zeigen, dass Unternehmen, die ihre Customer-Experience verbessert haben, von den Kunden auch deutlich besser bewertet werden. Daher gilt es, der Verbesserung des Nutzererlebnisses auf dem C-Level absolute Priorität einzuräumen. Der Einsatz von Technologien wie RPA und KI ermöglicht es den Supportcentern, die Wartezeiten für Anrufe zu verkürzen, die durchschnittliche Bearbeitungszeit zu reduzieren und dadurch die gewünschte Verbesserung der Nutzerzufriedenheit zu erreichen. Die Automatisierung des Service, die Anrufnachbereitung (After-Call-Worktime, ACW) und die Post Interaction Analysis sind dafür die drei wichtigsten Faktoren.

Intelligente Automatisierungslösungen halten für jeden Anwendungsfall das passende Tool bereit. Beispiel Bearbeitungsrate und ACW: Die Verteilung der eingehenden Anrufe und die Klassifizierung der Anrufer-Anliegen lassen sich durch Workflow-Bots, Intelligent Routing und Machine Learning optimiert werden – so steigt die Bearbeitungsrate, die After-Call-Worktime wird maßgeblich verkürzt.

Zunehmende Akzeptanz des automatisierten Nutzerservices
Deutschland und die Digitalisierung: Für viele ist das ein Buch mit sieben Siegeln. Je einfacher, schneller, zuverlässiger und relevanter eine Technologie, desto größer auch ihre Akzeptanz – vor allem, wenn sich die Gewohnheiten und Bedürfnisse der Menschen ändern. Vor der Corona-Pandemie etwa war Kreditkartenzahlung in Gastronomiebetrieben eine Ausnahme. Die schnelle Kontaktloszahlung und die Notwendigkeit, während der Pandemie möglichst auf Bargeld zu verzichten, haben das verändert und die Akzeptanz für Plastikgeld deutlich erhöht – bei Nutzern und Unternehmen gleichermaßen.

Beim automatisierten Nutzerservice ist es ähnlich. Es kommen zunehmend intelligente virtuelle Sachbearbeiter (Intelligent Virtual Agents, IVAs) zum Einsatz, um den Usern ein besseres Erlebnis zu bieten. IVAs nutzen KI- und NLP-Technologien (Natural Language Processing, intelligente Sprachverarbeitung) und befähigen Nutzer so, mit Hilfe von Chat- und Voice-Bots alltägliche Serviceprobleme selbst zu lösen. Dazu gehören Vertragsabschlüsse, Abrechnungsfragen, die Überprüfung des Auftragsstatus oder das Beheben von Serviceproblemen wie beispielsweise mit dem Netzwerk.

KI: Fit für die Mensch-Maschine-Interaktion
Jüngste Untersuchungen weisen darauf hin, dass sie dringend in KI investieren sollten, um ihre Supportcenter fit für die Mensch-Maschine-Interaktion zu machen. Bei Gen Z und Millennials ist zudem weltweit der Trend zu erkennen, Textnachrichten und Onlinechats als Kommunikationskanal mit Unternehmen zu bevorzugen. Laut dem Bericht "Conversational AI Market Size, Share and Global Market Forecast to 2025" wird der Markt für Konversations-KI von 4,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf 13,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 wachsen.

Die größte Triebkraft für dieses Wachstum wird die zunehmende Integration fortschrittlicher KI-Funktionen in bestehende Systeme sein, um das Kundenengagement über Social Media und Plattformen zu verbessern. Dies ist ein klares Indiz für die zunehmende Vertrautheit der Nutzer mit Selbstbedienungsoptionen und ihre wachsende Neigung, diese Kanäle für die tägliche Interaktion mit ihren Dienstleistern zu nutzen – von Banking über Versicherungswesen bis Telekommunikation.

Effizienz durch Intelligenz
Das bringt für Unternehmen zahlreiche Vorteile mit sich. Durch den Einsatz von KI- und NLP-Technologien können Telekommunikations-Unternehmen ihren Kunden zunehmend schnelle und bedarfsgerechte Dienste über IVAs anbieten. Die automatisierten Service-Optionen, die durch Konversations-KI unterstützt werden, verkürzen die Bearbeitungszeit. Dies wirkt sich nicht nur unmittelbar positiv auf die Nutzerzufriedenheit aus, es steigert auch die Effizienz der Callcenter Mitarbeiter, da sie von repetitiven Aufgaben entlastet werden und das Anrufvolumen sinkt.

Die intelligente Automatisierung der Nutzerbetreuung ermöglicht eine wesentlich effizientere Problemlösung – bei gleichzeitiger Verbesserung des persönlichen Erlebnisses. Technologien wie RPA und KI tragen dazu bei, die traditionellen Service-Desk-Funktionen durch die Automatisierung repetitiver Tätigkeiten zu erweitern, sodass sich die Mitarbeiter auf Wertschöpfung konzentrieren können. RPA- und KI-Techniken wie NLP und Machine Learning können Verwendung, um Benutzeranfragen zu verstehen und Maßnahmen zu ergreifen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

ITSM 3.0 durch RPA und KI
Welches Unternehmen kennt das nicht: Das IT-Service-Management (ITSM) ist überlastet und der Support unterbesetzt. Neben dem IT-Fachkräftemangel, der sich in Deutschland besonders stark auswirkt, sind viele ITSM-Prozesse mit vorhersehbaren Service-Delivery-Modellen verknüpft. Das führt häufig zu Verzögerungen bei der Lösung unvorhergesehener Probleme. Was ein modernes ITSM braucht, ist ein Ansatz zur Nutzung des vorhandenen Talentpools und der Systeme, um dieser Unvorhersehbarkeiten Herr zu werden.

In vielen Telekommunikationsunternehmen transformieren RPA und KI verschiedene ITSM-Aktivitäten wie automatisierten Service, Incident-Management, Service-Request-Management, Knowledge-Management, IT-Asset-Management und Reporting. In der automatisierten Variante werden nach der Implementierung einer intelligenten Automatisierung in einem Incident-Management-Prozess KI-Tools und -Techniken zur Klassifizierung und Zuweisung von Tickets und zur Auslösung des RPA-Bots eingesetzt. Der RPA-Bot führt anschließend Protokolle auf der Grundlage der Ticket-Kategorie und die Aktionen aus, für die er programmiert wurde. Dazu gehört auch das Schließen des Tickets und das Versenden einer E-Mail an eine bestimmte Mailingliste.

Einige Beispiele für Anwendungsfälle im Rahmen des ITSM-Managements sind das Schließen von Serviceanfragen, das Zurücksetzen von Passwörtern sowie das Erstellen oder Entsperren von Konten. Weitere Beispiele für Anwendungsfälle in der Kategorie Störungsmanagement sind die Überwachung von Störungen, die Erstellung von Tickets, die Klassifizierung, beziehungsweise die Priorisierung von Störungen sowie deren Zuweisung und der Abschluss von Störungen.

Fazit
Vor der Corona-Pandemie diente eine sichere und zuverlässige Internetverbindung in Privathaushalten in erster Linie dem Vergnügen: Unterhaltungsinhalte wie Fernsehen, Streaming und Gaming oder private Kommunikation standen im Vordergrund. Mit Lockdowns und Home-Office-Modellen befanden sich plötzlich Videokonferenzen und Tools für die Arbeit im Fokus. Telekommunikationsunternehmen sollten sich in dieser neuen Normalität auf intelligente Automatisierungstechnologien verlassen und ihre digitale Transformation vorantreiben. In Zeiten des Fachkräftemangels werden sie so weniger abhängig von menschlichen Arbeitskräften und können gleichzeitig die Nutzerzufriedenheit durch einen standardisierten Support entscheidend verbessern. Das Gebot der Stunde für Telekommunikationsdienstleister ist es, intelligente Automatisierung in ihrem Service-Desk zu verankern.

ln/Manish Mangal, Global Business Head, 5G and Network Services bei Tech Mahindra

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