Ausbau des Corporate Performance Managements KI-Einsatz zur Qualität- und Kostenoptimierung
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Die Nutzung Künstlicher Intelligenz hat das Potenzial, das Service-Management nachhaltig zu verändern, von IT & Shared Services Financials (ITFM/TBM) bis hin zum Corporate Performance Management.

Die Corona-Krise hat die Unternehmenswelt stark verändert und die wirtschaftlichen Folgen der Pandemie setzen besonders Unternehmen aus dem Dienstleistungssektor unter Druck. Auch wenn Budgets gekürzt werden, müssen die Unternehmen hier sicherstellen, dass die Serviceleistung weiter optimiert wird.
Doch in Unternehmen, deren Dienstleistungserbringung stark mit der Nutzung von Daten im Zusammenhang steht, erweist sich die Balance zwischen Kostenreduzierung und optimierter Dienstleistung oft als Herausforderung. Denn, große Datenmengen sind nicht nur zeitaufwändig, sondern erschweren auch die Optimierung und die Steigerung der Effizienz. Die Nutzung von Automation und Künstlicher Intelligenz (KI) verspricht jedoch Abhilfe.
KI verändert das Service-Management
Der Hauptvorteil von KI für Unternehmen besteht darin, dass sie den Mitgliedern der Führungsebene – ja, insbesondere dem CIO und dem CFO – Zugang zu Erkenntnissen verschafft, die für wichtige Entscheidungen benötigt werden. Gleichzeitig optimiert sie die Unternehmensressourcen und hilft die Kundennachfrage besser zu befriedigen.
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz hat dabei laut Gartner das Potenzial, bis 2025 einen Geschäftswert von 5,1 Milliarden Dollar zu schaffen. Auch in Deutschland setzen bereits 25 Prozent der Großbetriebe und 15 Prozent der kleineren und mittleren Unternehmen KI-Technologien ein – Tendenz steigend.
Doch wo im Unternehmen kann dieses Potenzial am besten eingesetzt werden und welche Vorteile ergeben sich für Unternehmens-, IT- und Service-Führungskräfte durch ihre Nutzung?
Wissensstrukturierung zur Verbesserung des Kundendienstes
In der heutigen Unternehmenslandschaft, in der die Erwartungen der Verbraucher enorm gestiegen sind, zeichnen sich die Vorteile von KI, besonders im Bereich der Wissensstrukturierung, immer deutlicher ab. Strukturiertes Wissens-Management kann für das gesamte Unternehmen großen Nutzen und Mehrwert bringen, aber gerade im Kundenservice lassen sich die Vorteile gut demonstrieren.
Mitarbeiter im Kundenservice können mit Hilfe einer Wissensdatenbank, unterstützt durch KI, schneller auf Informationen zugreifen und den Kunden zur Verfügung stellen. Gleichzeitig können Wissens-Management-Lösungen dafür genutzt werden, dem Kunden in einem Self-Service-Portal vorselektierte Informationen zu präsentieren, die es ihm oder ihr ermöglichen, die aufgetretenen Probleme selbst zu lösen.
Sorgfältig umgesetzt, führt Wissens-Management so langfristig zu einem schnelleren und qualitativ besseren Kundenservice. Die Nutzung von Enterprise Service Management (ESM) kann hier dazu beitragen, ein langsames, reaktives Unternehmen zu verändern, indem es die Bereitstellung der Dienste verbessert, die die Mitarbeiter benötigen, um ihre Aufgaben effektiv zu erfüllen.
Einsatz von Conversational-KI-Bots für wiederkehrende Kommunikation
Einfache, persönliche und vor allem schnelle Kommunikation ist ein zentraler Aspekt bei der Erbringung von Kundendienstleistungen. Der Einsatz von Chatbots ist hier ein Anwendungsbereich in dem Künstliche Intelligenz langfristig mehr Erfolg verspricht als regelbasierte Bots.
Durch ihren Einsatz können die am häufigsten wiederkehrenden Anfragen an Kundendienstmitarbeiter automatisiert werden, so dass sich die menschlichen Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können. Das schafft nicht nur zusätzliche Ressourcen, wie die Akademische Gesellschaft aufzeigt, sondern reduziert gleichzeitig auch die Kosten und verbessert den Kundenservice, indem die Antwortzeiten verkürzt werden und durch die Analyse des Nutzerverhaltens Erkenntnisse zu Kommunikationsvorlieben gewonnen werden.
Große Unternehmen haben diese Vorteile bereits erkannt. Gartner prognostiziert sogar, dass bis 2025 80 Prozent von ihnen ein Kompetenzzentrum für Konversationstechnologie oder eine ähnliche Kompetenzressource benötigen werden.
Transparenz-Förderung für ein effektives IT-Finanz-Management
IT-Finanz-Management-Tools (ITFM) sind für Unternehmen unverzichtbar geworden, da sie in Echtzeit Zugang zu Betriebsdaten liefern und Führungskräften wie den CFO in die Lage versetzen, IT-Budgets trotz des steigenden Investitionsdrucks, effizient zu verwalten. Während der Pandemie mussten viele Finanzabteilungen, die sich auf manuelle Prozesse verließen, automatisierte Tools einführen, um ihre Arbeit remote zu erledigen.
Für einige war Künstliche Intelligenz die Lösung, um Aufgaben und Prozesse, welche bis dahin von Menschen erledigt wurden, schnell zu replizieren. Immer mehr Finanzabteilungen begannen, sich auf KI und Machine Learning (ML)-Algorithmen zu stützen, um schnelle Entscheidungen zu treffen. Durch die so entstehende finanzielle Transparenz konnten neu entstandene Geschäftsanforderungen erfüllt und nahezu in Echtzeit unterstützt werden.
Datenmodellierung für die Nutzung im Corporate Performance Management
Der Nutzen von KI und Machine Learning (ML) zeigt sich zudem gut beim Einsatz im Corporate Performance Management (CPM). Das CPM umfasst alle Prozesse, Messgrößen und Systeme, die ein Unternehmen nutzt, um sein Geschäft zu planen und zum Erfolg zu führen. Dabei ist CPM nicht nur eine isolierte Aktivität oder Strategie, sondern erfordert eine ganzheitliche strategische, finanzielle, analytische und geschäftliche Intelligenz, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Die Fähigkeit von Machine Learning, die rapide ansteigende Menge an Informationen und Daten zu verarbeiten und sie genau zu interpretieren, zeigt sich besonders effektiv bei der Unterstützung von Prognosen und effektiver Unternehmensplanung. Benutzer können auf Grundlage ihrer Daten einfach Modelle erstellen und trainieren, deren Ergebnisse dann in den Planungsprozess einfließen. Um die Modelle zu trainieren, werden dabei historische Daten verwendet, die aus Kundendatenquellen wie beispielsweise frei verfügbaren Statistikdatenbanken stammen.
* Dr. Adrian Engelbrecht bekleidet die Position Product und Development Lead bei Serviceware AI.
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