Wie viel KI verträgt der Kundenservice eines Energieversorgers? Nach unserem Webinar für Versicherer haben wir diese Frage nun mit Energieversorgern diskutiert. Auch hier ging es weniger um Technologie. Im Mittelpunkt stand die Frage, welche Serviceprozesse sich sinnvoll automatisieren lassen und wo Menschen weiter entscheiden müssen. Der Fall im Webinar: Tom. Es ist der letzte Tag der Ablesefrist. Tom steht mit dem Handy im Keller vor dem Zählerschrank und wählt die Service-Hotline. Er will nur schnell seinen Zählerstand durchgeben. Wer die Frist verpasst, wird geschätzt und zahlt am Ende oft drauf. Doch statt einer Antwort hört Tom die Ansage: „Ihr Anruf ist uns wichtig … bitte warten.“
Ein Fall von tausenden
Tom ist nicht allein. Zum Jahreswechsel melden sich viele Kunden gleichzeitig über dieselben Kanäle. In der Ablese- und Abrechnungssaison zeigt sich, wie gut ein Kundenservice wirklich funktioniert. Ablesung, Abschlagsänderung und Umzug binden Personal, Zeit und viele Bearbeitungsschritte. Zusätzliche Kapazitäten für diese Spitzen lassen sich kaum kurzfristig aufbauen. Und parallel laufen Umzüge, Rückfragen und der ganz normale Kundenservice weiter.
Der eigentliche Flaschenhals
Die üblichen Mittel lösen das Problem nur zum Teil. Mehr Personal gibt der Markt nicht her, und Spitzen lassen sich nicht dauerhaft vorhalten. Ein Telefonmenü sortiert Anrufe, bearbeitet sie aber nicht. Ein einfacher Chatbot nimmt eine Zahl entgegen, prüft aber nicht, ob sie plausibel ist. RPA automatisiert im Hintergrund, aber erst, nachdem ein Mitarbeiter das Anliegen aufgenommen hat.
Der Engpass liegt also früher: bei der Aufnahme und Identifizierung des Kunden. Genau dort setzt compass AI an.
So verarbeitet compass AI Toms Zählerstand
compass AI nimmt Anfragen kanalübergreifend per Telefon, Chat oder E-Mail an. Jedes Anliegen durchläuft vier Schritte:
- Anfrage: Tom meldet seinen Zählerstand per Foto, Chat oder Telefon.
- Verstehen: Die KI erkennt Tom als Kunden, ordnet den Zählpunkt zu und stuft das Anliegen als Routine ein.
- Bearbeiten: Die KI gleicht den Wert mit Vorjahr und Verbrauch ab und verbucht ihn.
- Antwort: Tom erhält eine Bestätigung und einen neuen Abschlagsvorschlag, in unter einer Minute.
Eine einfache Ablesung ist damit ein klassischer Fall für die Dunkelverarbeitung: Ende-zu-Ende ohne Eingriff, wo Ihre Regeln es zulassen. Ist der Wert unplausibel oder wurde der Zähler getauscht, übergibt die KI an die Sachbearbeitung. Dazu liefert sie eine vollständige Zusammenfassung des Falls.
Dasselbe Prinzip gilt für weitere Anliegen: Abschlagsänderung, Umzug, Stamm- und Bankdaten. Auch im Outbound unterstützt compass AI, etwa bei Monteursterminen, Zahlungserinnerungen oder Kundenrückgewinnung.
KI entscheidet nicht allein
Ein zentraler Punkt in der Diskussion: Die KI trifft keine freien Entscheidungen. Energieversorger legen selbst fest, was automatisiert wird und was nicht. Eskalations- und Übergabepunkte lassen sich frei konfigurieren und an geänderte Prozesse anpassen. Strittige Abrechnungen, Sonderfälle oder emotionale Anliegen gehen immer an einen Menschen.
Jeder Vorgang wird revisionssicher dokumentiert. Die Verarbeitung erfolgt ausschließlich in der EU, auf Basis von Art. 28 DSGVO. Die Anforderungen der EU-KI-Verordnung sind berücksichtigt.
Gemessen statt versprochen
Im Praxiseinsatz sinkt der Aufwand in der fallabschließenden Schriftbearbeitung um bis zu 35 %. In der Telefonie sparen Service-Mitarbeiter bis zu 25 % Zeit. Ein Kundenservice-Leiter berichtete, dass die Bearbeitungszeit schriftlicher Anliegen innerhalb von vier Monaten von neun auf sieben Minuten sank. Zudem verkürzt sich die Einarbeitung neuer Mitarbeiter, weil sie nicht mehr zwischen vielen Systemen wechseln müssen.
Die wichtigste Erkenntnis des Webinars
- Erfolgreiche KI-Projekte beginnen nicht mit einem großen Transformationsprogramm
- KI-Projekte beginnen mit einem konkreten Prozess
- Der erste Schritt ist ein klar abgrenzbarer Anwendungsfall, etwa die Zählerstandsmeldung
Interesse an Ihrem Anwendungsfall?
Ob Zählerstand, Abschlag, Umzug oder Bankdaten: Gemeinsam analysieren wir, welches Potenzial KI und Automatisierung in Ihrem Kundenservice haben. Und zwar an Ihrem Prozess, nicht an unserem. In rund drei Monaten ist Ihr Anwendungsfall live.
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