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Vom SMS-Dienst zum GenAI Bot – die Entwicklung des Chatbots Clara von Helvetia

Vom SMS-Dienst zum GenAI Bot – die Entwicklung des Chatbots Clara von Helvetia
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
Präsentationsunterlagen verfügbar
Mitschrift verfügbar
Die Entwicklung des Chatbots Clara von Helvetia - Von einem SMS-Dienst zur modernen Version mit LLM-Modell und Fokus auf automatisierte Kundenkommunikation.

Im Vortrag "Vom SMS-Dienst zum GenAI Bot – die Entwicklung des Chatbots Clara von Helvetia" erklärt Nadine Schade die Entwicklung des Chatbots Clara bei Helvetia Versicherung. Von den Anfängen als einfacher SMS-Dienst bis hin zur modernen Version mit einem LLM-Modell wird gezeigt, wie die Qualität und Effizienz der Kundeninteraktionen kontinuierlich verbessert wurden. Schade betont den Einsatz verschiedener Bots, darunter auch GPT-4, und die Ausrichtung auf eine automatisierte Kundenkommunikation.

Der Vortrag beleuchtet außerdem die Funktionsweise von Clara, einschließlich der Rolle von Supervisoren und Agents. Zwei Interaktionen, eine allgemeine Anfrage zur Versicherungsauswahl und eine spezifische Schadenmeldung, verdeutlichen die Fähigkeiten des Chatbots. Herausforderungen wie die nicht-deterministischen KI-Antworten, kontinuierliches Testing und die Anpassung der Chatbot-Prompts werden ebenfalls angesprochen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt laut Schade darin, frühzeitig mit KI-Initiativen zu starten und experimentelle Ansätze zu verfolgen.

  • Die Helvetia Versicherung hat früh begonnen, Chatbot-Technologie einzusetzen und hat ihren Chatbot Clara kontinuierlich weiterentwickelt, bis zur Integration einer LLM-basierten Version.
  • Clara startete als SMS-Dienst im Jahr 2016 und wurde im Rahmen eines Design-Thinking-Workshops entwickelt, um Kundeninteraktionen zu vereinfachen.
  • Durch die Integration von OpenAI's API und der Verwendung eines neuen Sprachmodells (GPT-4) wurde Clara weiter verbessert und auf eine LLM-Version umgestellt.
  • Clara wird von einem Supervisor und Agents unterstützt, um Kundenanfragen zu bearbeiten. Der allwissende Bot basiert auf einem Vektordatenbank-Lexikon und gibt personalisierte Empfehlungen.
  • Die Nutzung von KI in der Schadenregulierung ermöglicht automatisierte Datenaufnahme und Anfrageverarbeitung durch den Bot, während die eigentliche Schadenbearbeitung noch menschliche Intervention erfordert.
  • Die Weiterentwicklung von KI-basierten Bots erfordert kontinuierliche Anpassungen, Tests und Optimierungen, da die Technologie noch in den Kinderschuhen steckt und AI keine deterministischen Ergebnisse liefert.
  • Als First Mover in der Branche empfiehlt die Helvetia Versicherung anderen Unternehmen, früh mit KI-Projekten zu starten, Experimente zu labeln, Fehler zu akzeptieren und Kunden über mögliche Einschränkungen zu informieren.
  • Die Nutzung von Chatbots ermöglicht Kunden, in vollständigen Sätzen zu interagieren, was zu komplexeren Anfragen führt und die Notwendigkeit betont, Chatbots regelmäßig anzupassen und zu optimieren.
  • Die Vision für die Zukunft beinhaltet autonome Agentensysteme, die Entscheidungen in Prozessen wie der Schadenregulierung unterstützen, während Unternehmen die Wertschöpfungskette mit KI-Anwendungen weiter transformieren.
  • Die Nutzung von KI bringt Herausforderungen im Testing, der Governance und bei der Regeldefinition mit sich, die Unternehmen dazu zwingt, den Umgang mit der Technologie aktiv zu gestalten und kontinuierlich zu lernen.

In ihrem Vortrag präsentiert Nadine Schade, Conversational Marketing Managerin bei Helvetia, die Transformation von Clara, die ursprünglich im SMS-Format startete, bis hin zur Integration von LLM-Technologie, um einen personalisierten und effizienten Chatbot-Service anzubieten. Die Entwicklung des Conversational-Ansatzes und die Umstellung auf LLM-Modelle ermöglichten es, Kundenservice und Automatisierung in neue Dimensionen zu heben.

Im Fokus der Diskussion stehen die Herausforderungen und Fortschritte bei der Implementierung von LLMs in Chatbots, die hohe Erwartungen an ihre Anpassungsfähigkeit und Qualität stellen. Es wird betont, wie die Einführung von neuen Technologien wie LLMs dazu führt, dass Unternehmen wie Helvetia innovative Ansätze in der Kundeninteraktion verfolgen und sich als First Mover positionieren. Ebenso wird die Bedeutung von kontinuierlichem Testing, Anpassungen des Chatbots an komplexe Kundenanfragen und die Zukunftsperspektiven für autonomes Handeln von Chatbots diskutiert. Der Vortrag verdeutlicht die Bedeutung von Experimenten, schneller Innovation und aktiver Kommunikation mit den Nutzern, um die Potenziale und Fallstricke bei der Implementierung von Chatbots mit LLM-Technologie zu erkunden und zu optimieren.

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