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So verbessern Unternehmen ihre Servicequalität mit intelligenten Voicebots.
»Bitte wählen Sie 1 für Rechnungsfragen, 2 für Störungen, oder bleiben Sie in der Leitung, um diesen Text noch drei weitere Male zu hören.«
Solche starren IVR-Tastenmenüs kennen viele aus der Warteschleife. Sie bieten selten schnelle Hilfe und frustrieren durch praxisferne Termini und endlose Weiterleitungen. Kein Wunder also, dass viele Verbraucherinnen und Verbraucher Voicebots noch immer fälschlich mit solchen Systemen gleichsetzen – als wären sie nur moderne Tonbandansagen. Dabei unterscheidet sich ein echter Voicebot grundlegend davon.
Verstehen, was Kunden wollen – nicht nur, was sie sagen
Wer den Kundenservice anruft, verlangt selten nach einer »Adressänderung«, sondern sagt »Ich bin umgezogen.« Hier offenbart sich ein häufiger Schwachpunkt vieler früherer Sprachdialogsysteme: die Diskrepanz zwischen der natürlichen Sprache der Kunden und der internen Nomenklatur des Unternehmens.
Moderne Voicebots und AI Agents überbrücken diese Kluft mit Natural Language Understanding (NLU). Statt auf einstudierte einzelne Begriffe zu reagieren, werden sie mithilfe von Machine-Learning-Modellen in den Kontext der zugrunde liegenden Absicht (Intent) gesetzt. NLU-basierte Systeme erfassen auch unstrukturierte Aussagen, analysieren Satzbau, Synonyme, Füllwörter und sogar spontane Umformulierungen. Sie unterscheiden zuverlässig zwischen ähnlichen Anfragen (»Ich ziehe demnächst um« vs. »Ich habe meine Adresse geändert«) und priorisieren mehrere Anliegen innerhalb eines Gesprächs.
Fortschrittliche Systeme können auf Basis realer, historischer Dialoge aus dem jeweiligen Unternehmen geschult werden – unter Berücksichtigung branchenspezifischer Vokabeln, häufig genutzter Phrasen und wiederkehrender Anliegen. Das erhöht die Treffsicherheit signifikant. So gehören Weiterleitungsschleifen und abgebrochene Gespräche der Vergangenheit an.
Wenn der Voicebot sächselt
Ein Voicebot, der flüssig spricht, angenehme Betonungen setzt und sich hörbar an menschliche Ausdrucksweise anlehnt, wirkt vertrauenswürdiger und zugänglicher. Noch stärker ist der Effekt, wenn »Lokalkolorit« berücksichtigt wird – also Sprachmelodie, typische Formulierungen oder dialektale Einfärbungen.
Technisch machen das moderne Text-to-Speech-Systeme (TTS) möglich, die Stimme, Tonlage und Rhythmus individuell anpassen können. Statt abgehackter, synthetisierter Automatenphrasen hören Anrufer dann jemanden, der nebenan wohnen könnte. Gerade bei Routineanliegen kann dieses natürliche Gesprächsgefühl entscheiden über Frust oder Akzeptanz. Insbesondere im deutschsprachigen Raum – mit seiner deutlichen regionalen Varianz – erhöht ein »vertrauter Klang« die Gesprächsbereitschaft.
Automatisieren – aber mit Datensouveränität
Voicebots hören so manches, darunter auch sensible Daten wie Vertragsdetails oder Kontoinformationen. Hier stellen generative Sprachmodelle potenziell ein Risiko dar, weil sich deren Verhalten nie zu 100 % vorhersehen, beziehungsweise eingrenzen lässt. Eine Kombination aus regelbasierten Logiken und spezialisierter KI bietet oft die bessere Balance aus schlanker Rechenleistung, Sicherheit und Transparenz.
Um lückenlosen Datenschutz zu gewährleisten, verarbeiten moderne Voicebot-Lösungen personenbezogene Informationen ausschließlich in kontrollierten Umgebungen mit klar nachvollziehbaren Datenströmen, bestenfalls ausschließlich innerhalb der EU. Rollenbasierte Zugriffe und lückenlose Protokollierung sorgen dabei für Transparenz und Nachvollziehbarkeit.
Auch beim Training kommt es auf Sorgfalt an: Fortgeschrittene Systeme anonymisieren Daten direkt beim Kunden, bevor sie für die Optimierung der KI-Modelle verwendet werden. So lassen sich unternehmensspezifische Formulierungen rechts- und datensicher nutzen.
Modularisierung
Ein Voicebot, der für einen Mobilfunkanbieter entwickelt wurde, ist selten direkt für den Einsatz bei einem Energieversorger geeignet. Unterschiedliche Branchen, Geschäftsprozesse und Reklamationswege stellen jeweils individuelle Anforderungen an Automatisierungssysteme. Fortschrittliche Voicebot-Lösungen müssen deshalb modular und IT-agnostisch sein, um nahtlos integriert werden zu können.
Ein modularer Aufbau gilt dabei als gängige Praxis: Häufig beginnt die Einführung mit einer begrenzten Funktionalität, zum Beispiel der automatisierten Kategorisierung von Anliegen am Telefon. In weiteren Ausbaustufen lassen sich zusätzliche Anwendungsfälle integrieren – etwa Stammdatenänderungen oder die fallabschließende Bearbeitung einfacher Vorgänge. Dieser gestufte Ansatz ermöglicht eine sukzessive Systemeinführung, die Ressourcen schont und Raum für technologische und organisatorische Justierung lässt.
Technisch setzt ein solcher Aufbau standardisierte Schnittstellen voraus. Systeme, die per API an bestehende CRM-, ERP- oder Abrechnungsplattformen angebunden werden können, lassen sich in der Regel einfacher in heterogene IT-Landschaften integrieren.
Ein weiterer Aspekt ist die Architektur des Gesamtsystems: Lösungen, die Spracherkennung, Dialogsteuerung, Text-to-Speech und Datenanbindung aus einer konsistenten technischen Umgebung heraus kombinieren, sind erfahrungsgemäß deutlich weniger komplex in der Integration. Gleichzeitig erleichtert dieser Ansatz spätere Anpassungen, wenn Prozesse sich verändern oder neue Kanäle hinzukommen.
Der Anspruch, ein System mit möglichst geringem Anpassungsaufwand in bestehende Strukturen einzubetten und es bei Bedarf flexibel erweitern zu können, gehört inzwischen zu den Standardanforderungen an moderne Voicebot-Lösungen – insbesondere dort, wo bestehende IT-Infrastrukturen nicht grundlegend neu aufgesetzt werden sollen.
Carolin Edler-Mende
© A.Löffler/ FotoAgenten
Carolin Edler-Mende
Carolin Edler-Mende ist Mitgründerin und Geschäftsführerin der Aristech GmbH. Seit der Gründung vor 12 Jahren entwickeln sie und ihr Team KI-basierte Sprachtechnologien, um die Digitalisierung der Kundenkommunikation voranzutreiben. Zudem engagiert sie sich für mehr Diversität in der IT-Branche.
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