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Artificial Intelligence – Textmining für Energie Graz

Effiziente Kundenkommunikation mit Data Analytics

Täglich gehen unzählige Anfragen bei der Kundenservicestelle der Energie Graz ein. Für die Bearbeitung wird für jede Anfrage ein Ticket im internen Ticketsystem erstellt und manuell einer Kategorie und Abteilung zur Bearbeitung zugeordnet. Da das sehr arbeitsintensiv ist, wurde ein Pilotprojekt gestartet, um den täglichen Arbeitsprozess zu erleichtern. Die Aufgabenstellung einer automatisierten Zuordnung bot hier den idealen Einstieg in die Anwendung von künstlicher Intelligenz.

Tausende Tickets automatisch kategorisiert

Simon Klima, Datenspezialist bei axtesys und federführend für dieses Projekt verantwortlich, skizziert die Herausforderungen: „Wir waren mit tausenden Tickets und einer Vielzahl an Kategorien konfrontiert.  Zusätzlich mussten wir die bestehenden, prozessrelevanten Systeme für eine leichte Umsetzung mitbedenken.“

In der zweimonatigen Analysephase wurden mithilfe von Textmining-Methoden relevante und insbesondere vorhersagekräftige Keywords identifiziert. In einem Proof of Concept (PoC) wurde gezeigt, dass mithilfe eines Machine-Learning-Algorithmus die Kategorisierung mit sehr hoher Genauigkeit automatisch durchführbar ist.

„Wir haben zudem besonderen Wert auf die Veranschaulichung der zugrundeliegenden Arbeitsweise gelegt. Wir lieferten tiefe Einblicke in die Methoden von Data Science und Advanced Analytics und schärften so das Verständnis für die Möglichkeiten von KI“, so Simon Klima.

Data Science für ökonomisches und zufriedeneres Arbeiten

In diesem Pilotprojekt konnte axtesys erfolgreich aufzeigen, dass eine automatische Kategorisierung der Kundenanfragen möglich ist und die entwickelte Lösung eine hohe problem- und kundenspezifische Genauigkeit bietet. „Die Kategorisierung von E-Mails und Tickets ist nun wesentlich einfacher und trägt zu einer effizienteren Abwicklung der Arbeitsaufträge bei. Zudem verbessert die Kategorisierung die Datenqualität und liefert uns bessere Auswertungsmöglichkeiten. Das führt nicht nur zu Kosteneinsparungen, sondern auch zu zufriedeneren Kunden und Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern durch raschere Abwicklung der Abfragen“, freut sich auch Silvia Essl von Energie Graz.

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