Wie bleiben Unternehmen in ihrem Dokumenten- und Output-Management so agil, dass sie den steigenden Kundenerwartungen an Schnelligkeit und Qualität gerecht werden?
Der nachfolgende Artikel beleuchtet die unterschiedlichen Aspekte einer modernen Omnichannel-Kommunikation und erläutert in diesem Zusammenhang die wachsende Rolle von APIs in der Kundenkommunikation.
Ist die Welt der batchgetriebenen Dokumentenverarbeitung bald vorbei? Eine Welt, in der Kundenanfragen als Brief oder E-Mail gesammelt und über mehrere Tage oder Wochen bearbeitet werden? Analysen haben ergeben, dass der durchschnittliche „Lebenszyklus“ eines Geschäftsvorganges dieser Art drei Wochen beträgt. Werden solche langen Bearbeitungszeiten heute überhaupt noch akzeptiert? Tatsache ist, dass die Kundenkommunikation von Unternehmen derzeit einen rasanten Wandel erfährt; nicht nur, weil es eine Vielfalt an analogen und digitalen Kanälen gibt, sondern auch, weil die Diversität im Dokumenten- und Output-Management zunimmt. Typisch ist beispielsweise, dass Informationen zu ein- und demselben Geschäftsvorgang über unterschiedliche Medien ausgetauscht werden.
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Heute möchte der Verbraucher bzw. Kunde die Wahl haben, über welchen Kanal er mit seinem Versicherer, seiner Bank, seinem Telekommunikationsanbieter und anderen Geschäftspartnern in Kontakt treten will. Ist er zum Beispiel unterwegs und will die Nachricht auf seinem iPhone oder seinem Tablet lesen – dann wird das entsprechende Dokument für eine optimale Anzeige im HTML-Format benötigt. Andererseits – geht es etwa um ein sensibles oder haptisch wertvolles Dokument wie den Kaufvertrag oder die Versicherungspolice, dann spielt Druck nach wie vor eine Rolle. Man will eben ein wertvolles Schriftstück gern auch noch im Leitzordner abheften, teilweise wird das immer noch vom Gesetzgeber verlangt.
Gefordert ist also ein hohes Maß an „Geschmeidigkeit“ in der Kundenkommunikation, um im Bedarfsfall schnell von einem Medium zum anderen wechseln oder auch mehrere Kanäle gleichzeitig „bedienen“ zu können. Generell steigt ja die Erwartungshaltung an Qualität und Schnelligkeit – letzteres resultiert sicher auch aus den Erfahrungen im Online-Handel, wo es heute fast schon selbstverständlich ist, dass das bestellte Produkt noch am selben Tag verschickt wird. Der Zeitfaktor spielt in der Kundenkommunikation eine immer wichtigere Rolle, denn kurze Antwortzeiten bedeuten letztlich auch ein Stück Qualität überhaupt. Natürlich gibt es da graduelle Abstufungen bei den einzelnen Kommunikationsmedien hinsichtlich der Bearbeitungszeit: Bei einer E-Mail ist man da sicher kulanter als bei Video- und Audionachrichten. Und natürlich beeinflussen auch diverse soziokulturelle Faktoren wie Alter, Bildung, IT-Affinität, Sprache etc. das Kommunikationsverhalten.
Worauf kommt es bei moderner Kundenkommunikation an?
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Hinzu kommt die „Fragmentierung“ in der Kundenkommunikation. Um beispielsweise einen Gebäudeschaden zu beheben, benötigt man einen Handwerksbetrieb. Die dafür notwendige Kommunikation könnte wie folgt aussehen: Zunächst muss der zuständige Versicherer die Regulierung freigeben. Dazu würde es genügen, wenn der Geschädigte mit seinem Smartphone das Objekt fotografiert und die Bilddatei zusammen mit wichtigen Daten (Versicherungsnummer, Zeit des Schadens, Adresse etc.) über einen Messenger-Dienst (WhatsApp, SMS etc.) an den Versicherer schickt. Dabei gilt die Maxime: Je früher, desto besser, denn wurde die grundlegende Freigabe seitens des Versicherers schon mal erteilt, kann sich der Geschädigte schon mal um die Beauftragung der Reparaturfirma kümmern.
Die Details der Regulierung ließen sich dann zu einem späteren Zeitpunkt zwischen Versicherung und Geschädigtem klären – ob nun auf elektronischem Weg (E-Mail mit Anhang, Webportal o.ä.) oder auf dem klassischen Postweg. In jedem Fall würde der Geschädigte von einer schnellen Schadensabwicklung profitieren und letztlich auch der Versicherer. Dieses Beispiel macht zwei grundlegende Aspekte moderner Kommunikation deutlich: Zum einen spielt die Qualität eine entscheidende Rolle; zum anderen werden bei aller Digitalisierung sowohl die analogen (papiergebundenen) als auch die elektronischen Kanäle noch eine ganze Weile ihre Berechtigung behalten und parallel existieren; selbst das „gute, alte“ Fax wird nicht so bald verschwinden. Die Herausforderung besteht also darin, den Omnichannel-Charakter sowohl im Input als auch im Output für alle denkbaren Einsatzszenarien zu berücksichtigen.
Manche Szenarien sind so neu nicht und gehören inzwischen zum Businessalltag. In der privaten Krankenversicherung beispielsweise haben sich mittlerweile Apps zur Erfassung von Arztrechnungen flächendeckend durchgesetzt: Statt wie bisher die einzelnen Papierbelege zu sammeln und am Ende des Monats per Post an den Versicherer zu schicken (inklusive Hinzufügen eines Deckblatts und händische Unterschrift), fotografiert der Versicherte einfach sofort jeden Beleg und schickt ihn über die App an den Versicherer. In Ländern wie Dänemark ist man da schon weiter – kein Wunder, denn in Sachen Digitalisierung gehörten die Skandinavier schon immer zu den Vorreitern. Hier setzen Versicherungen in ihren Call Centern bereits Chatbots ein, die in der Lage sind, die zur Identifizierung des Kundenanliegens notwendigen Informationen beim Anrufer abzufragen.
Beispielsweise: Sind Sie schon Kunde? Wie lautet die Versicherungsnummer? Der Chatbot führt also eine telefonische Legitimation durch und löst im Idealfall, also bei Routineaufgaben wie der Anfrage nach einem neuen Angebot, automatisch eine Antwort-Mail mit dem Angebot als PDF-Anhang sofort an den Anrufer. Mittlerweile sind Chatbots so intelligent, dass heute 70 bis 80 Prozent aller für eine Versicherung typischen Abläufe auf diese Art erledigt werden können (Adressänderungen, Einreichen von Schadensmeldungen etc.). Selbst mit kundenspezifischen Besonderheiten wie einer außergewöhnlichen Intonation, besonderen Ausdruckweise und Stimmlagen etc. können diese selbstlernenden KI-Systeme umgehen.
Deutlich wird: Die Prozesse in der Kundenkommunikation sind heutzutage derart komplex, dass die zum Einsatz kommenden Applikationen und Softwaresysteme sich zunehmend aus Komponenten unterschiedlicher Hersteller zusammensetzen und über Webservices miteinander kommunizieren. Das ist übrigens auch ein Grund dafür, warum viele Unternehmen immer mehr auf die Cloud setzen.
Ob man es nun wahrhaben will oder nicht – die Geschäftswelt bewegt sich in Richtung API-Economy, da die „starre“ Batchverarbeitung immer mehr von der agilen bzw. transaktionalen Kommunikation verdrängt wird. Das bedeutet letztlich, dass die Fallbearbeitungszeit zu einem wichtigen Gradmesser für Kundenservice wird.
Um also kurze „Durchlaufzeiten“ zu erreichen, ohne die Qualität zu vernachlässigen, benötigen Unternehmen eine Möglichkeit, bei einem hohen Kommunikationsvolumen in den Applikationen zu parallelisieren, damit sie ein transaktionales Arbeiten in den erforderlichen Service Level Agreements (SLA) sicherstellen können. Mit anderen Worten: Es geht um die Skalierbarkeit von Anwendungen und die intelligente Nutzung von Ressourcen. Vor diesem Hintergrund spielen APIs in der Kundenkommunikation eine entscheidende Rolle, denn sie versetzen Unternehmen in die Lage, auf Veränderungen im Kommunikationsverhalten (steigendes Datenvolumen, neue Kanäle, höhere Kundenerwartungen hinsichtlich Bearbeitungszeit und Qualität) schnell, zufriedenstellend und unter bestmöglicher Ausnutzung der vorhandenen Infrastruktur im Dokumenten- und Output-Management reagieren zu können.
Ein Blick auf die aktuellen Zahlen unterstreicht die Bedeutung von APIs. So listet die Plattform www.programmableweb.com derzeit rund 23.000 Web-API-Angebote, davon basieren rund 80 Prozent auf der verbreiteten REST-Architektur. Vor allem zwischen 2010 und 2018 habe es einen rapiden Anstieg gegeben, so das Webverzeichnis. Das hat sicher mit der Rolle der Big Player wie Google, Amazon & Co. zu tun, die das Thema seit 2012 „pushen“. Auch Plattformen wie Netflix, PayPal oder eBay, die in Sachen Cloud viel bewegt haben, gehören inzwischen zu den führenden API-Anbietern. Der „API Integration Report 2019“ kommt zum Schluss, dass die Mehrheit der Firmen und Organisationen APIs für einen geschäftskritischen Faktor halten. Danach kommen API-Dienste mit knapp 55 Prozent bei der Entwicklung neuer B2B-Lösungen zum Einsatz, gefolgt von Produkten für die mobile Kommunikation (ca. 36 Prozent) und die Konsumgüterproduktion (B2C, ca. 28%). Jährlich kommen 2.000 neue Dienste hinzu. Vorreiter bei der Entwicklung und Nutzung von API-Diensten ist die Finanzwirtschaft. Fest steht, dass die Business-Welt und damit auch die Kommunikation an sich agiler geworden sind, was sich nicht zuletzt in einer steigenden Nachfrage nach Microservices widerspiegelt. Dass Firmen immer mehr auch auf Cloud umsteigen, „befeuert“ das Thema API zusätzlich.
Unter API-Economy versteht man das geschäftliche Handeln, das auf automatisierten, multilateralen, dynamischen und vergleichsweise anonymen Kompetenznetzwerken hochspezialisierter Partner beruht.
Eine API (API = Application Programming Interface) ist zunächst eine Softwareschnittstelle, die einer anderen Anwendung die Nutzung einer bestimmten Funktionalität ermöglicht. So können beispielsweise Flugbuchungen durch eine andere Software in der Anwendung vorgenommen werden, welche die Buchungsfunktionalität zur Verfügung stellt. APIs sind also der „digitale Kleber“, der Services, Anwendungen und Systeme miteinander verbindet.
Werden auf diese Weise mehrere Applikationen zu einem Gesamtsystem kombiniert, resultiert daraus ein API-Ökosystem. Damit es funktioniert, bedarf es vor allem einer gemeinsamen Beschreibungssprache der Schnittstellen und einer Koordination des Gesamtsystems. Sofern es sich bei den Partnern in einem API-Ökosystem um autonome Unternehmen und Organisationen handelt, die jeweils eigene wirtschaftliche Interessen verfolgen, nennt man das Ganze "API-Economy“. Zu deren Verständnis ist es daher notwendig, die technischen Aspekte der API, Fragen der Koordination sowie die wirtschaftlichen Interessen von Anbietern und Nutzern der beteiligten Parteien zu betrachten.
In der Regel werden sich diejenigen Anbieter von API-Services langfristig durchsetzen, deren Lösungen den nachfragenden Unternehmen zu einem wirklichen Mehrwert, beispielsweise in der Kundenkommunikation, verhelfen. Gleichzeitig bietet die API-Economy den Nutzern von API-Services die Chance, sich besser auf ihre Kernkompetenzen zu konzentrieren, da sie sich nicht um die Entwicklung von Applikationen kümmern müssen, die nicht zu ihrem Kerngeschäft gehören. Insgesamt steigt die Nachfrage nach externen Kompetenzen, da es sich immer seltener lohnt, im eigenen Haus Know-how für Services aufzubauen, die über ein API-Ökosystem viel schneller, günstiger und oftmals auch funktional besser bezogen und problemlos in die eigene IT-Infrastruktur unter Berücksichtigung geltender gesetzlicher Richtlinien und Rahmenbedingungen integriert werden können.
Mittlerweile ist es für Unternehmen nahezu jeder Branche fast schon zwingend, sich an die allumfassende Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft anzupassen. Verstärkt wird das Ganze von der steigenden Erwartungshaltung von Kunden und Nutzern, beispielsweise hinsichtlich Antwortzeiten und Benutzerkomfort in der Kommunikation. Heute ist es gang und gäbe, sich über seinen persönlichen Social-Media-Account zu authentifizieren oder das Online-Payment-Tool seiner Wahl zu benutzen. All dies funktioniert nur durch den intelligenten Einsatz von APIs. Technologisch betrachtet keine Neuheit, hat sich aber der Umgang mit ihnen in den letzten Jahren auf innovative Art und Weise weiterentwickelt. Fungierten APIs früher hauptsächlich als Programmierschnittstellen zwischen zwei Systemen innerhalb eines Unternehmens (die Daten bewegten sich also nur intern), avancieren sie inzwischen zum „Enabler“ neuer Geschäftsmodelle, bei denen mehrere Parteien mit verschiedenen Interessen im Spiel sind. Es findet ein Perspektivwechsel statt – von einer ausschließlich internen Interaktion zu einer „Interaktion mit der äußeren Welt“, also mit Fremdanwendungen und –systemen.
In der von Compart entwickelten Software DocBridge® Gear spiegelt sich das Prinzip der API-Economy im Umfeld der Kundenkommunikation wider: die problemlose Interaktion zwischen beliebigen Anwendungen, Systemen und Diensten auf der Basis standardisierter, offener Programmierschnittstellen mit der Chance zur Erweiterung bestehender bzw. Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.
DocBridge® Gear ist eine Anwendung, mit der sich sämtliche Prozesse der Dokumentenerstellung, -konvertierung, -modifizierung und –ausgabe kundenspezifisch und einfach konfigurieren lassen auf der Basis von Rohdaten. Auch typische Abläufe der Qualitätssicherung (Dokumentenprüfung und –vergleich, Validierung, Freigabeworkflows etc.) lassen sich damit modellieren. Grundprinzip von DocBridge® Gear ist der Gebrauch von wiederverwendbaren Worklets, die für ganz bestimmte Funktionalitäten und Teilprozesse stehen. Diese Worklets können sehr granular (kleine, überschaubare Abläufe), aber auch sehr groß (mehrfach verschachtelte Prozesse/Berücksichtigung verschiedener komplexer Kriterien) sein.
DocBridge® Gear richtet sich in erster Linie an Unternehmen, die sich mit Omnichannel-Kommunikation beschäftigen und ein System zur nahtlosen Integration verschiedener Business-Anwendungen auf der Basis von API suchen. Dabei ist DocBridge® Gear in der Lage, nicht nur selbst sämtliche Prozesse über ein API zur Verfügung zu stellen, sondern kann seinerseits externe Services konsumieren. Diese externen Dienste können entweder über REST Webservices oder als NodeJS Pakete eingebunden werden.
Die wichtigsten Vorteile:
Dazu folgendes Beispiel:
Ein Unternehmen möchte seine Kundenkommunikation durch die Anbindung von Messenger-Diensten (WhatsApp, SMS etc.), Webportalen und E-Mail breiter aufstellen. Diese Kommunikationskanäle sollen, so die Anforderung, von mehreren, bereits bestehenden Systemen genutzt werden können (u.a. ERP, CRM), die teilweise aus der Cloud bezogen werden.
DocBridge® Gear stellt verschiedene Schnittstellen zur Verfügung (REST API), mit deren Hilfe sowohl Rohdaten in unterschiedlichen Formaten (XML, JSON, CSV etc.) als auch bereits für den Druck aufbereitete Daten (PDF, AFP, PCL etc.) ausgetauscht werden können. Damit ist sowohl die Integration von Cloud-Applikationen als auch von Legacy-Anwendungen möglich. Dabei erfolgt die Anbindung nur einmal mit DocBridge® Gear und nicht einzeln für jede Kombination aus Applikation und Ausgabemedium. Zudem können aus den Kanälen zurückgelieferte Informationen auch wieder an die Applikation zurückgegeben werden.
Die gewünschten neuen Kommunikationsmedien lassen sich entweder direkt oder über Services von Drittanwendungen anbinden. Auch hierfür stehen in DocBridge® Gear verschiedene Schnittstellen (REST API) zur Verfügung. Damit haben Unternehmen die Wahl, ob sie ihre E-Mails direkt über einen eigenen SMTP-Server versenden oder einen Cloud-Dienst wie Amazon Simple E-Mail Service (SES) nutzen. Natürlich ist auch die Anbindung von Archiven, Messenger-Diensten und Faxgeräten möglich.
Fazit: Der große Vorteil von DocBridge® Gear besteht darin, dass Unternehmen mit der Compart-Software in ihrer Kundenkommunikation einen Mehrwert erzielen können – und zwar sowohl auf Applikationsebene (z. B. durch problemlose Einbindung spezieller Funktionalitäten von Spezialanbietern) als auch im Bereich Output (z. B. durch die flexible Anbindung beliebiger analoger und digitaler Kommunikationskanäle).
Mehr zu DocBridge® Gear unter www.compart.com/de/docbridge-gear
Die Diversität der Kommunikationsmedien nimmt zu. Da gibt es zum einen die neuartigen elektronischen Kanäle wie Social Media, Messengerdienste, aber auch Videos und Audiomedien. Zum anderen behalten herkömmliche Medien wie Fax, E-Mail nebst Anhang und auch der klassische Brief nach wie vor ihre Relevanz – was zum Teil auch durch regulatorische Auflagen (z. B. GDPR = General Data Protection Regulation) bedingt ist. Unternehmen müssen also in der Lage sein, immer mehr Kanäle von unterschiedlichen Anbietern zu bedienen. Dafür benötigen sie entsprechende Schnittstellen, denn in den seltensten Fällen sind aus Ressourcengründen die Unternehmen in der Lage, für jeden denkbaren Kommunikationsweg selbst eine entsprechende Software bzw. Applikation dafür zu entwickeln. Das würde den Rahmen sprengen, zumal ständige neue Medien hinzukommen bzw. sich auch verändern.
Die Kommunikationskanäle nehmen nicht nur zu, sondern werden technisch auch anspruchsvoller. Wenn beispielsweise Audio- und Videonachrichten als Medien immer wichtiger werden, dann muss man sich auch darüber Gedanken machen, wie man daraus „maschinenlesbare“ Daten erzeugen kann, damit sie automatisiert verarbeitet werden können. Beispiel „Text-to-Speech“: Auch in diesem Fall stellt sich die Frage, ob es für ein Unternehmen sinnvoll ist, eine eigene Software für Spracherkennung zu entwickeln oder ob es nicht besser wäre, auf eine „gut trainierte“, selbstlernende Applikation von externen Anbietern zurückzugreifen, die sich in der Praxis bewährt hat und die auf Grund ihrer Verbreitung und ihrer Performance (schnelle Verarbeitung großer, komplexer Datenmengen) auch ein hohes Maß an Zuverlässigkeit besitzt. Sprachassistenten wie Alexa, Siri oder Bixby, aber auch etliche Chatbots sind unter anderem deshalb so verbreitet, weil sie mittlerweile auf Grund sehr ausgefeilter KI-Mechanismen auch syntaktisch und semantisch sehr anspruchsvolle Sprachnachrichten detailliert analysieren können. Deshalb werden früher oder später Unternehmen auch solche externen Services über APIs in ihre „Kommunikationslandschaft“ holen.
Auch die Zahl an unterschiedlichen IT-Systemen in einem Unternehmen nimmt zu. Statt Monolithen werden wir es immer mehr mit sehr spezifischen, auf die jeweiligen Businessanforderungen zugeschnittenen Lösungen (Microservices) zu tun haben, die verstärkt über API „kommunizieren“. Damit hat man letztlich eine Situation, wo der Schritt, in diese heterogene IT-Landschaft auch das Dokumenten- und Output-Management über API einzubinden, doch recht klein ist.
Das weltweite Datenvolumen nimmt weiterhin stark zu. Überproportional wachsen werden vor allem unstrukturierte Daten in Fotos, Audiodateien und Videos sowie in Präsentationen und Textdokumenten. Doch diese müssen in eine strukturierte Form überführt werden, um einer modernen Kundenkommunikation auf allen Kanälen vollauf gerecht zu werden. Gemeint ist damit die weitgehende Automatisierung und Standardisierung von Prozessen, so dass ein menschliches Eingreifen immer seltener erforderlich ist („Dunkelverarbeitung“).
Fazit: Kaum ein Unternehmen wird in der Lage sein, diese Anforderungen an eine moderne Omnichannel-Kundenkommunikation ausschließlich mit eigenen Ressourcen bzw. durch selbstentwickelte Lösungen zu meistern. Daher steigt die Nachfrage nach hochleistungsfähigen, leicht zu integrierenden und benutzerfreundlichen externen Services (Applikationen) auf der Basis von APIs.
1. Herr Meudt, Agilität in der Kundenkommunikation ist derzeit ein großes Thema. Ist den Unternehmen dessen Brisanz in vollem Umfang bewusst?
Meudt: Der Druck auf die Firmen, ihre Kommunikationsstrukturen zu erweitern bzw. zu modernisieren, ist sehr hoch und resultiert insbesondere aus einer gestiegenen Erwartungshaltung bezüglich Schnelligkeit, Erreichbarkeit und Qualität. Nehmen wir die Versicherungsbranche: Heute gibt es kaum noch einen Anbieter ohne ein Webportal zum Herunterladen und zur Anzeige von Dokumenten. Das klingt plausibel, denn kein Versicherter, Verbraucher oder Geschäftspartner akzeptiert heute noch die klassische Briefpost. Hinzu kommt der steigende Wettbewerbsdruck auf die „alteingesessenen“ Versicherer durch neue Anbieter wie FinTech, Insurtech etc., die in ihren Kommunikationsabläufen häufig effizienter sind. Deshalb sollte man das ganze Thema „Geschmeidigkeit“ der Kundenkommunikation nicht ausschließlich dem internen oder externen Druckrechenzentrum überlassen. Vielmehr muss sich das Dokumenten- und Output-Management als Kernstück der Kundenkommunikation in die generellen digitalen Transformationsprozesse, die ja in den meisten Unternehmen derzeit stattfinden oder zumindest geplant sind, „einklinken“ und versuchen, sich über sinnvolle Vorschläge einzubringen und an den Prozessen teilzuhaben. Ziel muss es sein, eine unternehmensweite digitale Strategie zu entwickeln, welche die Kundenkommunikation einschließt. Die Versuchung ist groß, jeden Bereich isoliert zu betrachten und für jede einzelne Anforderung, jeden einzelnen Prozess und jeden einzelnen Kommunikationskanal eine eigene Applikation oder Software zu entwickeln und als Stand-alone-Lösung zu implementieren – mit dem Effekt, dass über die Jahre die IT-Landschaft insgesamt immer komplexer wird.
Mit anderen Worten: Output-Instanz und Fachbereich müssen gemeinsam festlegen, welche Kanäle in der Kundenkommunikation überhaupt relevant sind und entsprechend priorisiert werden müssen. Das muss auf der strategischen und nicht auf der operativen Ebene erfolgen.
2. Worum geht es im Kern einer Kommunikationsstrategie?
Meudt: Die entscheidende Frage ist letztlich immer, welche Prozesse sich sinnvoll und durchgehend wie automatisieren lassen. Die Einsatzszenarien können von Unternehmen zu Unternehmen sehr unterschiedlich sein. Wenn der Kunde beispielsweise ein polizeiliches Schadensprotokoll mit seinem Smartphone fotografiert und es über eine App an seinen Versicherer schickt, entsteht zunächst die Frage: Was passiert als nächstes? Bekommt er eine Benachrichtigung, wenn das Schriftstück zugestellt wurde oder nur dann, wenn es Fehler bei der Übermittlung gab? Und natürlich auch – wie lange soll die durchschnittliche Bearbeitungszeit sein, also, nach wie viel Tagen muss der Versicherte spätestens über den fallabschließenden Status informiert werden? Das richtet sich natürlich nach der Erwartungshaltung des Kunden und nach dem gewählten Kommunikationskanal. Ein Mittzwanziger, der überwiegend über Social Media kommuniziert, will vermutlich schneller informiert werden als ein Senior, der die klassische Briefpost oder die E-Mail bevorzugt. Dazu muss man eben auch seine Kundenstruktur genau kennen.
Heute existieren beispielsweise für die Schadensabwicklung bei Versicherern sehr leistungsstarke Systeme, die in der Lage sind, die komplette Sachbearbeitung eines Vorganges automatisiert zu übernehmen, ohne dass hier noch ein Mensch eingreifen muss. Dabei handelt es sich in der Regel um selbstlernende Systeme auf der Basis von künstlicher Intelligenz – vorausgesetzt, sie werden von Beginn an, also auf der Input-Seite, mit strukturierten Daten „gefüttert“, denn diese sind quasi „Augen und Ohren“ der KI. Gleichzeitig brauchen die Systeme auch, um im Bild zu bleiben, „Stift und Papier“ auf der Output-Seite, damit ein Dialog mit dem Kunden wirklich auf allen Kanälen möglich wird.
3. Welche Unterstützung bietet Compart dabei?
Meudt: Gemeinsam mit dem Kunden analysieren wir seine Kommunikationsstruktur hinsichtlich der Anforderungen und überlegen, ob und mit welchen Komponenten diese umgesetzt werden können. Dabei spielen natürlich auch unsere Angebote eine Rolle, denn mit DocBridge Gear bieten wir eine Plattform, anhand derer sich der Kunde seine ganz spezifische Prozesslandschaft konfigurieren kann. Der große Vorteil von DocBridge Gear besteht darin, dass sich auch API-Dienste von Drittanbietern sehr einfach implementieren lassen. Wir verwenden REST als API-Standard und unterstützen Formate wie JSON oder XML, mit denen man heutzutage schon mal sehr weit kommt. Aber auch unsere Bestandskunden, die DocBridge Pilot, unsere Output-Management-Software für die Omnichannel-Kundenkommunikation, einsetzen, profitieren davon, denn auch diese Lösung besitzt umfangreiche API-Schnittstellen.
Das Google Cloud Vision API überträgt das Konzept des maschinellen Lernens erstmalig auf Bilder. Mit diesem API-Dienst lassen sich automatisiert Inhalte von Bildern erkennen, interpretieren und zuordnen – und zwar nicht nur Alltagsgegenstände, Sehenswürdigkeiten, Porträts etc., sondern auch eingebettete Texte, Produktlogos, Farben und sogar Sprachelemente (automatische Spracherkennung). Selbst Emotionen hinter einem bestimmten Gesichtsausdruck auf Fotos sollen sich mit diesem Dienst interpretieren lassen können.
Amazon Comprehend ist ein NLP-Service (NLP = Natural Language Processing), der die Methode des maschinellen Lernens nutzt, um kontextuelle Zusammenhänge in unstrukturierten Daten bzw. Contents aufzudecken. Verschiedene Analysetools des cloudbasierten Dienstes extrahieren „Schlüsselaussagen“, erkennen die Tonalität eines Textes hinsichtlich der „Stimmung“ einer Kommunikation (u.a. E-Mails, Support-Tickets, Produktrezensionen, Social Media, Werbetexte, Schadensmeldungen) und filtern im Rahmen der „Entitäten“- Erkennung (Identifizierung von gleichen Merkmalen/Attributen von Informationsobjekten wie Personen/Gegenständen) bestimmte Namen, Adressen und Orte heraus. Der Service identifiziert die Sprache des Textes, extrahiert Schlüsselwörter, Orte, Personen Marken und Ereignisse, erkennt, wie positiv oder negativ der Content ist, analysiert ihn mittels Tokenisierung (Segmentisierung eines Textes in Einheiten der Absatz-, Satz- und Wortebene) und Parts-of-Speech-Tagging (PoS = Zuordnung von Wörtern und Satzzeichen zu Wortarten) und organisiert automatisch die Erfassung von Textdateien nach Themen. Anwender können zudem mit AutoML-Fähigkeiten in Amazon Comprehend einen benutzerdefinierten Satz von Informationsobjekten (Entitäten) oder Textklassifizierungsmodellen erstellen, die auf die individuellen Anforderungen eines Unternehmens ausgerichtet sind. Der Dieser Dienst ist ein vollständig verwalteter Service, das heißt, es müssen für dessen Nutzung keine eigenen Server bereitgestellt oder Maschine-Learning-Modelle entwickelt, trainiert und verfügbar gemacht werden. Der Anwender zahlt nur für den tatsächlichen Gebrauch, es fallen keine Mindestgebühren und Vorauszahlungen an.
Amazon Comprehend Medical ist ein spezielles Tool, mit dem sich medizinische Informationen wie klinische Zustände, Medikamente, Dosierungen, Stärken und Frequenzen aus einer Vielzahl von Quellen (u.a. Arztbriefe, klinische Studienberichte, Patientenakten) extrahieren lassen. Die Anwendung identifiziert auch die Beziehung zwischen den genannten Medikamenten sowie Test-, Behandlungs- und Verfahrensinformationen mit dem Ziel einer einfacheren Analyse – beispielsweise eine bestimmte Dosierung, Stärke oder Häufigkeit, die sich auf eine bestimmte Arznei bezieht, aus unstrukturierten klinischen Notizen.
