Maschinelles Lernen (ML) ist eine Art von künstlicher Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Im Contact Center wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Funktionen wie vorausschauendes Routing, Stimmungsanalyse, virtuelle Agenten und Prognosen zu unterstützen.
Durch maschinelles Lernen werden Muster im Kundenverhalten erkannt, Arbeitsabläufe optimiert und Empfehlungen generiert, die mit weiteren Daten verbessert werden. Durch die kontinuierliche Anpassung an neue Informationen hilft maschinelles Lernen dabei, intelligentere und persönlichere Kundenerlebnisse zu liefern.
„Dialogorientierte KI, maschinelles Lernen und generative KI können jeweils sinnvolle Verbesserungen bewirken, aber nur, wenn sie im Dienste klar definierter Geschäftsziele eingesetzt werden. Wenn Sie die für Sie wichtigen Kennzahlen definieren, wird die KI zu einer natürlichen Erweiterung Ihrer Strategie und Lösung.“
Tim Friebel, Director, Global AI & Innovation Value, Genesys
Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computersystemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Anstatt festen Regeln zu folgen, nutzen maschinelle Lernalgorithmen Muster in historischen Daten, um Vorhersagen zu treffen, Trends zu erkennen oder Entscheidungen zu automatisieren.
Für Unternehmen ist maschinelles Lernen die Grundlage für viele intelligente Lösungen wie Chatbots, Empfehlungsmaschinen, Betrugserkennungssysteme und Analysen des Kundenverhaltens. In einem Contact Center kann maschinelles Lernen zum Beispiel vorhersagen, warum ein Kunde anruft, einem Agenten die beste Antwort vorschlagen oder erkennen, welche Kunden wahrscheinlich das Unternehmen verlassen werden.
Je mehr Daten das System verarbeitet, desto besser ist es in der Lage, präzise und schnelle Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen kann abteilungsübergreifend eingesetzt werden, um Abläufe zu optimieren, das Kundenerlebnis zu personalisieren, Prognosen zu verbessern und Kosten zu senken. Da es große Datenmengen benötigt und skalierbar ist, kann maschinelles Lernen für große Unternehmen besonders nützlich sein.
Allerdings müssen die ML-Modelle mit hochwertigen Daten trainiert und kontinuierlich überwacht werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt und unvoreingenommen sind und mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Wenn maschinelles Lernen verantwortungsbewusst eingesetzt wird, können Unternehmen intelligenter arbeiten, schneller reagieren und in einer datenbasierten Welt wettbewerbsfähig bleiben.
