Wir freuen uns sehr, dass wir mit Sematell unser Portfolio im Bereich KI-gesteuerte Callcenter-Software erweitern können und schauen auf eine gemeinsame erfolgreiche Zukunft. Wir sind sicher, dass wir dank der neuen Partnerschaft vielen unserer Kunden ein breiteres Spektrum an Leistungen bieten und unsere Stellung als Spezialist für Digitalisierung im Kundenservice und Vertrieb weiter ausbauen können.
Mit den FIEBIG AI Services lässt sich bei der E-Mail-Bearbeitung bis zu 50% Zeit einsparen.
Darüber hinaus lässt sich damit die Kunden- und die Mitarbeiterzufriedenheit deutlich steigern.
Der E-Mail-Anteil im Kundenservice ist weiter auf sehr hohem Niveau und erfordert viel Zeit in der Bearbeitung. Nach Informationen von Kunden dauert die durchschnittliche Bearbeitung einer E-Mail zwischen 4 und 8 Minuten. Davon entfallen häufig bis zu zwei Drittel auf das kognitive Verständnis des Textes durch die Mitarbeiter. E-Mail-Ketten, grafische Inhalte, Signaturen und Fußzeilen tragen ihren Teil zur Komplexität bei.
Die klassische Art der E-Mail-Bearbeitung ist also nicht nur zeitaufwändig und damit teuer. Sie führt häufig auch zur Frustration bei den Mitarbeitern, selbst wenn bereits ein E-Mail Management System zur Unterstützung eingesetzt wird. ...
Fiebig hat sich Anfang des Jahres dazu entschlossen, das Partnerverhältnis zu NFON und der Deutschen Telefon zu vertiefen. Die beiden deutschen mittelständischen Unternehmen NFON und Deutsche Telefon passen mit Ihrer Größe und ihrem kundenfreundlichen Leistungsansatz hervorragend zu Fiebig als Beratungs- und Systemhaus. Wir freuen uns sehr, dass wir mit der NFON und der Deutschen Telefon unser Portfolio im Bereich CloudPBX und SIP-Trunk Technologie erweitern können und schauen auf eine gemeinsame erfolgreiche Zukunft. Wir sind sicher, dass wir dank der neuen Partnerschaften vielen unseren Kunden ein breiteres Spektrum an Leistungen bieten und unsere Stellung als Spezialist für Digitalisierung im Kundenservice und Vertrieb weiter ausbauen können.
Stellen Sie sich bitte einmal kurz vor, dass Sie sich voll und ganz darum kümmern Ihren Kunden einen erstklassigen Service auf allen Kommunikationskanälen anzubieten. Und dabei nicht von bestehender Hard- oder Software und fehlenden technischen Umsetzungsmöglichkeiten eingeengt werden.
Das ist keine Utopie. Wir zeigen Ihnen in einer Live-Demo was mit einer CCaaS Plattform möglich ist und wie die digitale Zukunft des Kundenservice aussieht.
Die Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) sind nicht mehr nur großen Technologieunternehmen vorbehalten. Vom verarbeitenden Gewerbe über die Energie- und Gesundheitsversorgung bis hin zur Regierung – das MIT hat herausgefunden, dass Unternehmen aller Branchen und Sektoren mit einer Reihe von KI-Lösungen experimentieren.
Das Informationssicherheits-Managementsystem unseres Hauses ist nach der DIN ISO/IEC 27001:2017 zertifiziert. Im Einzelnen wurden folgende Anwendungsbereiche auditiert und zertifiziert:
für Omnikanal-, KI-und Cloudlösungen im Kundenservice
Unsere Kunden profitieren von der ständigen Betrachtung und Verbesserung der Unternehmensprozesse durch unser Qualitätsmanagement-System und Informationssicherheits-Managementsystem. Unser Ziel ist dabei unsere Lösungen und Leistungen immer weiter zu entwickeln und passgenau auf die Bedürfnisse unserer Kunden abzustimmen.
Die Covid-19 Pandemie prägt das Jahr 2020 weiterhin und fordert uns allen viel ab – immerhin sehen wir durch die aktuell laufenden Zulassungen von Impfstoffen ein Licht am Horizont.
Durch die Pandemie und Ihre Auswirkungen hat auch der Einsatz von digitalen Technologien weiteren Auftrieb bekommen. Denn dank modernster Technologien können viele Menschen ganz selbstverständlich von zu Hause arbeiten, Kinder unterrichtet werden und Unternehmen auf vielen Wegen mit Ihren Kunden kommunizieren – persönlich aber eben ohne direkten Kontakt.
Auch wir selbst als Unternehmen nutzen diese Möglichkeiten zum Schutz unserer Mitarbeiter, Kunden und Geschäftspartner konsequent und intensiv.
Gleichzeitig freuen wir uns über viele neue positive Kundengespräche und Projektansätze rund um den Einsatz von modernsten Omnikanal- und KI-Technologien – für den digitalen Kundenservice von morgen.
Dafür Ihnen allen ein herzliches Dankeschön!
Wir freuen uns schon darauf Sie hoffentlich bald auch wieder persönlich begrüßen zu können und wünschen Ihnen eine besinnliche und gute Weihnachtszeit.
Und vor allem das wichtigste: Bleiben Sie gesund!
Herzliche weihnachtliche Grüße aus Frankfurt
Ihr Fiebig Team
Lesen Sie den Gartner Magic Quadrant für Contact Center as a Service-Bericht 2020, um zu sehen, wie Branchenanalysten Genesys einschätzen und um mehr über Top-Platzierungen in den Bereichen Visionskraft sowie Umsetzungsfähigkeit zu erfahren.
Dieser und anderen wichtigen Fragen gehen wir nach in einem kurzweiligen Webinar. Lernen und schmunzeln – immer eine schöne Kombination.
Am 12. September 2018 um 11 Uhr können Sie erfahren, wie Chatbots und Conversational-AI in Omnichannel-Kundenservice integriert werden.
Über Unternehmen, die von Veränderungen überrollt werden, lesen wir häufig. Dafür sind Berichte über selbst zugeführte, absichtliche Disruptionen spärlich gesät (man könnte ja auf die Idee kommen, Veränderungen seien riskant).
Das Argument für eigene Disruption ist recht einfach – und überzeugend noch dazu. Massive technische, demografische, soziale und wirtschaftliche Umwälzungen kommen auf uns zu. Sich darauf vorzubereiten und Vorteile daraus zu ziehen, statt sich nach dem Ansturm keuchend vom Boden zu erheben, den Staub aus den Klamotten zu klopfen und davoneilenden Kunden nachzustarren, wie sie über den Horizont verschwinden… erscheint mir zumindest, sagen wir, "umsichtig".
Hier ist ein ernüchternder Gedanke dazu: Wir werden es nie wieder erleben, dass das Veränderungstempo so langsam ist wie jetzt.
In manchen Branchen werden wir mehr Veränderungen in den nächsten 5 Jahren erleben, als in den 50 Jahren zuvor. Diese Geschwindigkeit dürfen wir nicht unterschätzen – es reicht eben nicht zu sagen: "Ja, ja, es ändert sich was, aber wir haben noch Zeit." Kodak wurde nicht von der Revolution der digitalen Fotografie unwissend überrascht – sie waren der Annahme, dass sie 10 Jahre Zeit hatten, sich darauf einzustellen. Das ist die Stelle, wo wir die traurige Posaune aus "Die Simpsons" ertönen lassen.
Neue Technologien wie AI und RPA sollten wir bewusst und beabsichtigt einspannen, um unser Angebot und unsere Leistungen zu erneuern, anstatt darauf zu warten, bis wir aus Wertschöpfungsketten gedrängt werden.
Wir können diese neue Situation nicht wegzaubern, und Aussitzen ist auch keine Option. Ob es vielleicht warten kann, bis man sich nicht mehr "um solches Zeug kümmern muss"? Ähmmm… Nö!
Die treibenden Faktoren hinter diesen Veränderungen sind vielseitig: demografischer Wandel, geänderte Karrierewege und Arbeitspräferenzen, wachsende Kundenerwartungen – die entscheidende Kraft dabei ist der technologische Fortschritt.
Dieser Fortschritt bugsiert uns regelrecht aus unserer Komfortzone heraus und in ein Neuland hinein. Process Automation und Künstliche Intelligenz lassen einfache, wiederkehrende Tätigkeiten zur Ware, ja zur Commodity werden. Sachverstand und dessen Anwendung bleiben weiterhin unserer Organischen Intelligenz vorbehalten.
Aber wie sieht Selbstdisruption aus – und was zeichnet sie aus?
Selbstdisruption kann zu einer sehr langfristigen Anstrengung werden, geeignet, um ganze Branchen auf den Kopf zu stellen. Auch weniger extreme Vorstellungen bedingen signifikante Mengen von Zeit, Ressourcen… und Emotionen. Deswegen fragen sich nicht wenige, wieso sie damit überhaupt jetzt anfangen sollen.
Beste Antwort: Es ist immer einfacher, aus einer Position der Stärke zu handeln. Eine solche Position bringt allerdings eine gewisse trügerische Trägheit mit sich – wenn alles ganz rosig aussieht, erkennen nur wenige die Notwendigkeit, irgendetwas zu verändern.
Die zweitbeste Antwort: Die Vorteile sind enorm – höhere Erträge durch verbesserte Produkte und Leistungen, neue Einnahmequellen durch neu erschaffene Angebote, zufriedene Kunden und innovative, zufriedenstellende Karrieren.
Das Potenzial für uns alle ist nahezu grenzenlos – vorausgesetzt, wir bringen Mut und Kühnheit mit. Die Welt ändert sich um uns herum.
Wir müssen mit.
Was bedeutet es, disruptive Technologien im Kundenservice einzusetzen? Sprechen Sie mit uns über den konkreten Einsatz disruptiver Technologien. Gerne zeigen wir Ihnen, wie Ihr Kundenservice davon profitiert.
Mit der mutigen Überschrift "Turning Possibility Into Productivity" hat Accenture einen wirklich lesenswerten (wenn auch im Beratersprech verfassten) Report über Digitalisierung, AI und Produktweiterentwicklung veröffentlicht. Manager aus 500 Unternehmen (Industrie, Automotive und Gebrauchsgüter) und sechs Ländern haben sie dafür befragt. Was dabei rausgekommen ist, besitzt branchenübergreifende Gültigkeit.
Peter Maffay meinte, dass wir über 7 Brücken gehen müssen. 50 Wege, einen Lover zu verlassen, sind laut Paul Simon bereits dokumentiert. Und Accenture verkündet, dass die Digitalisierungsreise über 4 Etappen führt:
Als Destillat kommt am Ende heraus: Erfinden Sie Produkte neu. Arbeiten Sie mit Partnern und Kunden zusammen. Seien Sie mutig. Wagen Sie, weiter als bisher zu denken.
https://www.accenture.com/au-en/insights/industry-x-0/ai-transforms-products
Nachdem Google Duplex vor zwei Wochen vorgestellt wurde, nimmt die Flut von polarisierenden Berichten darüber schlicht und einfach nicht ab.
Dass ein Computer endlich eine anständige Pizzabestellung übers Telefon abgeben kann, löst offensichtlich bei vielen Menschen Krampfanfälle aus. Die Tonart der Berichte und die dazugehörigen Kommentare variieren zwischen "Die Apokalypse naht" über "Große Firmen verkaufen uns für dumm" bis hin zu "Ich heiße unsere neuen Herrscher willkommen".
Nüchtern betrachtet, kommt ein anderer Gedanke bei mir hoch: Wenn Sie keinen "digitalen" Zugang zu Ihrem Kundenservice haben, können Dritte unabhängig von Ihnen eine Schnittstelle darüberstülpen. Funktioniert diese Schnittstelle so, wie Sie es möchten? Danach werden Sie nicht gefragt.
Die digitale Transformation schreitet voran und nimmt keine Rücksicht auf Unternehmen, die sich nicht damit befassen wollen. Also sorgen Sie dafür, dass Ihre Kunden Ihren Kundenservice auf digitalem Wege erreichen können… sonst macht es ein anderer.
im here to learn so :)))))) is a four-channel video installation that resurrects Tay, an artificial intelligence chatbot created by Microsoft in 2016, to consider the politics of pattern recognition and machine learning. Designed as a 19-year-old American female millennial, Tay’s abilities to learn and imitate language were aggressively trolled on social media platforms like Twitter, and within hours of her release, she became genocidal, homophobic, misogynist, racist, and a neo-Nazi. Tay was terminated after only a single day of existence.
Immersed within a large-scale video projection of a Google DeepDream, Tay is reanimated as a 3D avatar across multiple screens, an anomalous creature rising from a psychedelia of data. She chats about life after AI death and the complications of having a body, and also shares her thoughts on the exploitation of female chatbots. ...
Zach Blas is an artist, filmmaker, and writer whose practice spans technical investigation, theoretical research, queer and feminist futurity, conceptualism, and science fiction.
http://zachblas.info/works/im-here-to-learn-so/
Nachdem das Blaue vom Himmel versprochen wurde, meinen jetzt viele Entscheidungsträger, dass RPA doch erhebliches Potenzial birgt. Daraus eine dauerhafte Leistungsverbesserung zu generieren, schafft allerdings nur eine Minderheit. Die Lernkurve ist steil. Ungeeignete Prozesse werden öfters für die Automatisierung ausgewählt. Die Bereitstellung von organisatorischen Ressourcen wird zu selten in dem notwendigen Maß geplant, und die Total Cost of Ownership wird zu kurzsichtig berechnet.
The Hackett Group stellt aktuell einen Report bereit, der nicht nur diese unbequemen Wahrheiten beleuchtet, sondern auch Methoden und Maßnahmen beschreibt, um eine RPA-Integration besser zu machen.
https://www.thehackettgroup.com/rpa-roadmap-1803
TL;DR – RPA braucht Planung, Manpower, Zeit, Geld und nüchterne, realistische Ideen.
In einem Bericht der Financial Post beschreibt John McConnell eine grundlegende Herausforderung in der Künstlichen Intelligenz: Die Maschinen tun nicht das, was wir vielleicht wollen, sondern das, was wir ihnen beibringen. Wenn wir historische Daten zum Trainieren einer KI verwenden und diese Daten unsere eigene Subjektivität und Voreingenommenheit widerspiegeln, ist es nur folgerichtig, dass die KI genauso arbeitet.
TL;DR – Garbage in, garbage out.
Mit 8 unterhaltsam geschriebenen Prognosen beschreibt PricewaterhouseCoopers, welche Trends sie in den nächsten 12 Monaten vorausahnen, und liefern auch gleich deren Konsequenzen. Einige Aussagen sind überraschend, keine davon ist reißerisch oder übertrieben.
https://www.pwc.com/us/en/advisory-services/publications/artificial-intelligence-predictions.html
TL;DR – Mensch und KI arbeiten besser zusammen als getrennt. Wir brauchen mehr Praktiker als Wissenschaftler und andere Länder investieren viel mehr als hierzulande.
Wir lesen viel darüber, wie KI unsere Arbeit erleichtern und verbessern wird. Von Zeit zu Zeit werden wir aber auch daran erinnert, dass Forschung nicht ausschließlich kaufmännischen Vorteilen dient.
Die Weltgesundheitsorganisation schätzt, dass jährlich 4 Millionen Neugeborene an Asphyxie (Sauerstoffmangel) sterben.
Ein Start-up in Nigeria entwickelt derzeit eine KI-gestützte App, die anhand des Babygeschreis in circa 10 Sekunden einen Sauerstoffmangel diagnostizieren kann.
Die Alibaba Group entwickelte laut einer Pressemitteilung des Unternehmens ein maschinelles Lernmodell, das auf dem Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) – einem groß angelegten Leseverständnis-Test mit mehr als 100.000 Fragen – besser abschneidet als der Mensch.
"Wir glauben, dass die zugrunde liegende Technologie schrittweise auf zahlreiche Anwendungen wie Kundenservice, und Online-Antworten auf Patientenanfragen angewendet werden kann, wodurch menschliche Anstrengungen auf eine noch nie da gewesene Weise freigesetzt werden", so einer der Wissenschaftler.
TL;DR – Ein Handelsgigant investiert viel, um neue Technologie für dessen Kundenservice weiterzuentwickeln.
Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber von der Universität Lugano sprach im Mai 2016 auf sehr unterhaltsame und lehrreiche Weise über Künstliche Intelligenz. Seine Arbeitsgruppe ist an der Entwicklung der aktuellen Machine-Learning-Methoden maßgeblich beteiligt – oder vielleicht etwas genauer ausgedrückt: Die aktuellsten Methoden kommen aus seinem Labor. Absolut sehenswert, der Zeitstrahl am Anfang hat mir sehr gefallen, weil es die Diskussion um KI in eine andere Perspektive rückt.
TL;DR – Nimm Dir 50 Minuten Zeit, um dieses Video aufmerksam anzuschauen – es ist wohl investierte Zeit.
In der heutigen NZZ-Finanzen-Kolumne von Krim Delko über Künstliche Intelligenz (was denn sonst?) wird zuerst beschrieben, wie sich die alljährlich stattfindende Konferenz "Neural Information Processing Systems" (NIPS) von einer KI-Nerd-Versammlung hin zu einem Becken für Wallstreet-Knorpelfische wandelt. Danach wird anhand diverser Beispiele erklärt, dass bis jetzt kaum ein Unternehmen mit KI wirklich Geld verdient – es ist also ein Hype. Am Ende kommt die Frage nach dem möglichen Gewinner. Das halte ich für viel zu kurz gegriffen.
Der Autor schreibt eine Finanzkolumne, also ist die Zielaudienz unter der Spalte "Investoren“ einzuordnen. Die Gewinner oder Nutznießer der Künstlichen Intelligenz sind aber nicht die institutionellen oder privaten Investoren – es ist die Allgemeinheit.
Automobile haben manche Investoren reich gemacht; andere wiederum wurden dadurch in den Ruin getrieben. Alle haben davon profitiert. Die Verbesserungen, die wir alle durch moderne Informationstechnik genießen, lassen sich nicht auf "sind die Aktien gestiegen?“ reduzieren. Die zukünftigen Verbesserungen, die wir durch KI erleben werden, sind erstens nicht vorhersagbar (wir Menschen sind ganz schlecht im Hellsehen) und zweitens langfristig.
https://www.nzz.ch/finanzen/der-hype-um-die-kuenstliche-intelligenz-ld.1338303
TL;DR – KI wird uns viel Gutes bringen, auch wenn Spekulanten vorsichtig sein sollten.
Die International Standards Organization (ISO) gründet ein "Artificial Intelligence" Committee – das DIN will in jedem Fall ein Wörtchen mitreden können und gründet einen entsprechenden Arbeitsausschuss. Erster Termin: 23.01.2018
www.din.de/de/din-und-seine-partner/presse/mitteilungen/-kuenstliche- intelligenz-bei-din-256014
TL;DR – Falls jemand noch überlegt, ob KI im Alltag angekommen ist…
Die UBS, größte Bank in der Schweiz, stellt mehr KI-Spezialisten ein, erklärt Veronica Lange, deren Head of Innovation, bei einem Interview. Ein UBS-Robo-Adviser für Privatkunden ging schon letztes Jahr an den Start. Weitere Projekte zu den Themen Betrugsprävention und Risikomanagement stehen an.
Zwei interessante Aussagen stechen aus dem Bericht hervor: die Zukunft liegt in der kognitiven Bank und künstliche Intelligenz ist eine im Entstehen begriffene Technologie im Bankwesen - wir müssen die Zahl der Praktiker in der Branche noch erhöhen.
TL;DR – Banken stellen aktuell kaum jemanden ein, es sei denn, er versteht etwas von KI.
Bei einer aktuellen Bitkom-Umfrage äußerte sich die Mehrheit der Befragten überraschend positiv zum Thema Künstliche Intelligenz. Sie erwarten dadurch in erster Linie Verbesserungen und Erleichterungen bei der Arbeit, gleichzeitig befürchten sie aber auch, dass KI Machtmissbrauch und Manipulation begünstigen könnte. Am zuversichtlichsten waren die Teilnehmer bei der Frage, ob Staus durch KI-gestützte Verkehrssteuerung vermieden werden können.
TL;DR – Viele der Befragten halten KI grundsätzlich für eine feine Sache, insbesondere, wenn des Deutschen liebstes Kind noch weniger aufgehalten wird.
Ben Dickson hat auf der TechTalks-Website eine leicht verständliche Erklärung zum Thema Narrow, General und Super Artificial Intelligence veröffentlicht.
https://bdtechtalks.com/2017/05/12/what-is-narrow-general-and-super-artificial- intelligence/
TL;DR – Narrow Intelligence = kann eine Sache schnell machen. General Intelligence = wie ein Mensch. Super Intelligence = OMG, wir werden alle sterben.
Viele Unternehmen erhalten täglich Tausende Briefe, E-Mails und Telefaxe. Oft werden dabei E-Mails auf der Basis von Keywords automatisch klassifiziert. Mit dieser Technologie liegt die Klassifizierungsquote jedoch häufig unter 40%. Außerdem kommt es teilweise zu falschen Klassifizierungen, was einen hohen Aufwand in der Nachbearbeitung nach sich zieht. Briefe und Telefaxe werden hingegen in den meisten Fällen nicht automatisiert klassifiziert, zugeordnet und bearbeitet.
Wie kann die Trefferquote bei der Klassifizierung auf über 80% gesteigert werden?
Die FIEBIG-Consultants haben eine KI-basierte Lösung entworfen, die auf Kundensystemen wie z. B. dem SAP CRM aufsetzt. Mithilfe einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Anliegenerkennung können mehr als 80% der eingehenden Briefe, E-Mails und Telefaxe richtig klassifiziert und zur weiteren Bearbeitung bereitgestellt werden. Briefe und Telefaxe können dabei mittels eines von den FIEBIG-Experten entwickelten OCR-Konnektors in ein digitales Format gebracht werden. Und können damit ebenso durch die KI-basierte Lösung klassifiziert werden.
Die Vorteile für Ihr Unternehmen:
