Callcenter reduzieren dank GenAI die manuelle Überwachung um 70 %.

VHO - Diese Effektivität wurde bei VinaPhone seit der Implementierung des iSense-Anrufanalysesystems beobachtet - einer Plattform, die mehrere Ebenen von KI- und generativen KI-Technologien auf der Grundlage internationaler Standards kombiniert, um Gespräche zu analysieren, Callcenter-Abläufe zu überwachen und Anomalien frühzeitig zu erkennen.

Kundenservice-Callcenter interagieren täglich mit Zehntausenden von Kunden, doch jahrelang blieben viele dieser Daten für die frühzeitige Erkennung von Betriebsproblemen weitgehend ungenutzt. Dies ist eine häufige Einschränkung traditioneller Callcenter-Steuerungsmodelle, bei denen Unternehmen nur einen sehr geringen Prozentsatz der Anrufe zur Beurteilung der Servicequalität auswerten können.

Künstliche Intelligenz ist direkt in den Betrieb des Callcenters eingebunden.

Das Kundenservicecenter von VinaPhone nutzt derzeit das KI-gestützte Anrufanalysesystem VNPT iSense, um die Servicequalität bei 100 % der Anrufe zu überwachen und zu analysieren und so den Kundenservice für über 30 Millionen Abonnenten zu unterstützen.

Laut Herrn Vu Xuan Nhan, Leiter der Technologieabteilung des VinaPhone Kundendienstzentrums, ist iSense direkt am Betrieb des Callcenters beteiligt, und zwar durch Verarbeitungsschichten wie Sprach-zu-Text-Konvertierung, Gesprächsinhaltsanalyse, Sprecheremotionserkennung und Überwachung des Compliance-Levels der Callcenter-Agenten bei jedem Anruf.

VinaPhone nutzt die iSense-Anwendung, um die Qualität von Kundendienstanrufen zu überwachen und zu analysieren.

Auf dieser Grundlage nutzt iSense generative KI-Technologie, um den Kontext zu verstehen, Gespräche automatisch zusammenzufassen, Diskussionsthemen zu klassifizieren und wiederkehrende Probleme aus umfangreichen Anrufdaten zu synthetisieren.

Anstatt lediglich Informationen zu erfassen, unterstützt iSense die Betriebsabteilung dabei, frühzeitig Anzeichen von Serviceanomalien, Engpässen im Kundenservice oder potenziellen Beschwerdeursachen zu erkennen. Die Lösung schlägt zudem kontextbezogen Informationen und Wissen vor und hilft Callcenter-Mitarbeitern so, die Zeit für die Suche und Lösung von Problemen im Kundenkontakt zu verkürzen.

Damit generative KI den Gesprächskontext präzise erfassen kann, müssen die Eingangsdaten in der Spracherkennung hochpräzise sein. Dieser neue technologische Ansatz wurde kürzlich von VNPT AI – dem iSense-Entwicklungsteam – auf der ICASSP 2026, der wichtigsten internationalen Konferenz für Signal- und Sprachverarbeitung des IEEE (Barcelona, ​​Spanien), am 6. Mai vorgestellt.

In einer Arbeitssitzung mit Organisationen und Universitäten wie dem Massachusetts Institute of Technology (MIT), der Tsinghua-Universität und der Ant Group (Alibaba) präsentierte und analysierte VNPT AI die Effektivität seines neuen Ansatzes, der im Vergleich zu älteren Methoden die Leistung verbessert und die Genauigkeit erhöht. Diese Methode hat in der internationalen Wissenschaftsgemeinschaft große Beachtung gefunden.

VNPT AI stellt auf der ICASSP 2026 einen neuen Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit von GenAI bei der Kontextanalyse vor.

Herr Nhan betonte außerdem, dass die größte Veränderung nach dem Einsatz von KI nicht der Ersatz von Menschen sei, sondern die Möglichkeit, den Umfang der Qualitätskontrolle in großem Maßstab auszuweiten.

„In einem großen Callcenter ist es nahezu unmöglich, alle Anrufe manuell anzuhören und auszuwerten. KI hilft dabei, die große Menge an sich wiederholenden Aufgaben zu bewältigen, sodass sich das Qualitätskontrollteam stärker auf Fälle konzentrieren kann, die eine professionelle Bewertung erfordern“, sagte er.

Bis 2025 wird iSense über 30 Millionen Anrufe überwachen und analysieren. Das System trägt dazu bei, den manuellen Überwachungsaufwand für Callcenter-Supervisoren um etwa 70 % zu reduzieren und gleichzeitig die Kosten für externes Personal im Bereich der Callcenter-Qualitätskontrolle um etwa 21 % zu senken.

Laut einem Vertreter von VinaPhone kann sich die Qualitätskontrollabteilung, wenn sie nicht mehr den größten Teil ihrer Zeit mit dem manuellen Abhören von Anrufprotokollen verbringt, stärker auf praktische operative Fragen wie den Umgang mit ungewöhnlichen Situationen, die Verbesserung von Kundendienstprozessen oder die Schulung von Callcenter-Mitarbeitern konzentrieren.

Künstliche Intelligenz besitzt die Autonomie , das Problem der vietnamesischsprachigen Callcenter zu lösen.

Für den effektiven Einsatz von KI in einem vietnamesischsprachigen Callcenter-Umfeld liegt der Schlüsselfaktor in der Beherrschung der Daten und Modelle sowie in der Optimierung der Technologie für die spezifischen betrieblichen Gegebenheiten in Vietnam.

Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von KI in Callcentern in Vietnam sind die besonderen Merkmale der vietnamesischen Sprache im realen Gesprächsalltag. Kunden sprechen möglicherweise schnell, machen Pausen, unterbrechen, verwenden regionale Dialekte oder ändern ihre Intonation ständig, abhängig von ihrer Region und ihren Emotionen.

Um dieses Problem zu lösen, integriert iSense mehrere Ebenen von KI-Technologien in den gesamten Gesprächsablauf. Das System nutzt Technologien wie Spracherkennung zur Umwandlung von Sprache in Text, Sprecherdialogisierung zur Unterscheidung von Sprechern, Emotionserkennung zur Identifizierung von Emotionen anhand von Stimmmerkmalen und generative KI zur Ausführung komplexerer Aufgaben.

VNPT AI stellt auf der ICASSP 2026 einen neuen Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit von GenAI bei der Kontextanalyse vor.

Ziel des Systems ist es nicht nur, zu erkennen, was Kunden sagen, sondern auch Unternehmen dabei zu helfen, das Problem genau zu lokalisieren, den Callcenter-Mitarbeitern zu zeigen, wie sie damit umgehen sollen, und die nächsten notwendigen Schritte zu ermitteln.

Das iSense-Entwicklungsteam erklärte, dass die KI-Modelle in iSense über viele Jahre hinweg in einer realen Callcenter-Umgebung optimiert wurden, indem Daten aus verschiedenen Regionen, mit unterschiedlichen Akzenten und aus verschiedenen Geschäftsszenarien analysiert wurden. Dadurch kann das System effektiver auf die vietnamesische Sprache und die spezifischen Kommunikationsmerkmale einheimischer Kunden abgestimmt werden.

Aus Lösungsperspektive ist iSense so konzipiert, dass es flexibel an jede Geschäftsfunktion, Kundengruppe und spezifische Analysekriterien angepasst werden kann, anstatt einen festen Satz von Standards auf alle Callcenter anzuwenden.

Laut dem Entwicklerteam liegt darin der Vorteil souveräner KI-Plattformen, da Unternehmen Daten und Technologien proaktiv kontrollieren und Systeme an die tatsächlichen betrieblichen Anforderungen anpassen können.

Quelle: https://baovanhoa.vn/kinh-te/tong-dai-giam-70-viec-giam-sat-thu-cong-nho-genai-229753.html