Mit über 260 Millionen Mobilfunkkunden, 25 Millionen Festnetzanschlüssen und 22 Millionen Breitbandkunden ist die Deutsche Telekom ein weltweit führendes Telekommunikationsunternehmen. Die Deutsche Telekom Service GmbH sorgt dafür, dass Millionen von Kunden durch innovative Lösungen und vielfältige Kommunikationskanäle einen effizienten und hochwertigen Support erhalten. T-Systems spielte eine wichtige Rolle bei der fortlaufenden Optimierung dieser Services durch die Einführung KI-gestützter Automatisierung. Das Ergebnis: Die E-Mail-Kategorisierung wurde zu 80 % automatisiert, die Kosten gesenkt, Arbeitsabläufe optimiert und das Kundenerlebnis verbessert.
Unternehmen mit Millionen von Kunden benötigen effiziente Services und Kommunikationskanäle. Das Serviceteam der Deutschen Telekom ist für Kunden auf vielen Wegen erreichbar, darunter die Self-Service-Apps MeinMagenta und Frag Magenta, Social-Media-Kanäle, Chats, Webformulare sowie die herkömmlichen Kontaktoptionen per E-Mail und Telefon.
„In den vergangenen Jahren ist es uns gelungen, unseren Service auf ein neues Niveau zu heben – unter anderem durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz“, erklärt Marco Einacker, Lead Automation & DevOps Excellence bei der Deutsche Telekom Service GmbH. Das Team möchte seine Abläufe jedoch kontinuierlich weiterentwickeln, um den Service noch stärker zu optimieren, sowohl für die Kunden als auch für die Mitarbeitenden im Serviceteam, die sich dadurch auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.
Um das zu erreichen, setzt die Deutsche Telekom Service GmbH zunehmend auf Automatisierung. Wenn Kunden zum Beispiel ein Webformular mit ihren Anliegen ausfüllen, lösen sie damit direkt einen automatisierten Workflow aus, der eine schnelle Bearbeitung garantiert. Für reibungslose automatisierte Abläufe sorgt die Prozess-Orchestrierungsplattform Oreo, die ständig im Hintergrund läuft. „Mit strukturierten Daten aus Webformularen lässt sich eine Automatisierung relativ einfach umsetzen. Aber wir haben uns gefragt: Können Kundenanfragen auch ohne strukturierte Daten automatisiert werden? Zum Beispiel solche, die per E-Mail eingehen?“
Die Abteilung Automation & DevOps Excellence der Deutsche Telekom Service GmbH hat die Herausforderung angenommen, auch den kniffligen Teil ihrer Serviceprozesse nach und nach zu automatisieren. Ziel war es, die Arbeitslast des Servicepersonals durch die Reduktion manueller Aufgaben und eine Rationalisierung interner Prozesse besser zu steuern. Um dieses Ziel zu erreichen, hat sich das Team einen der wichtigsten Kanäle für sogenannte „unstrukturierte“ Anfragen vorgenommen: per E-Mail eingehende Bestellungen für Festnetzanschlüsse. Die Telekom Service GmbH erhält rund 5.000 solcher E-Mails wöchentlich. Das Konzept sah vor, dass die künstliche Intelligenz den in der E-Mail enthaltenen Sachverhalt automatisch erfasst, kategorisiert, relevante Daten extrahiert und diese an Oreo übermittelt, um einen automatisierten Prozessablauf auszulösen. Die Geschäftsführung wandte sich an die KI-Spezialisten von T-Systems, die bei der Entwicklung der KI-Lösung behilflich waren.
Large Language Models (LLMs) sind besonders gut darin, Sprache zu verarbeiten und zu analysieren. Das macht sie zu einem idealen Werkzeug für die Automatisierung von Services. „Wir entschieden uns für einen Python-Workflow auf Basis von Langgraph“, erklärt Sebastian Wagner, AI Engineer bei T-Systems. Mithilfe von GPT, das über Azure bereitgestellt wird, identifiziert die KI E-Mail-Inhalte, erkennt Anhänge (zum Beispiel Fotos oder PDFs) und extrahiert relevante Daten. Aber das Verstehen von Wörtern allein reicht nicht aus. Die Herausforderung besteht darin, die Absichten der Kunden zu deuten. Anhand von 20 Haupt- und 40 Unterkategorien für Serviceanfragen haben technische Experten gemeinsam präzise Beschreibungen erarbeitet und Kundenanliegen internen Prozessen zugeordnet, um eine korrekte Kategorisierung sicherzustellen.
Die entwickelte KI führt folgende Aufgaben nacheinander aus: E-Mails analysieren, Daten extrahieren, Anfragen kategorisieren und feststellen, ob mehrere Anliegen darin enthalten sind. Aufgrund dieser Analyse werden Anfragen entweder in die Automatisierungsprozesse von Oreo geleitet oder zur manuellen Bearbeitung markiert. Während der Testphase haben Servicemitarbeiter E-Mails mit Anmerkungen versehen, um einen Datensatz zu erstellen. Dadurch erreichte die KI eine Genauigkeit von 80 % bei der Erkennung von Kundenanliegen. Um die Qualität sicherzustellen, werden Stichprobenkontrollen durchgeführt und die Leistung wird über ein Dashboard überwacht, während MS Teams bei Abweichungen bei den wichtigsten Kennzahlen Benachrichtigungen sendet.
T-Systems hat den kompletten KI-Stack für unsere Geschäftsidee bereitgestellt: Wir können mittlerweile einen Großteil der Kunden-E-Mails im Servicebereich vollautomatisch bearbeiten, wodurch wir jährlich rund zwei Millionen Euro an Kosten einsparen – Tendenz steigend.
Marco Einacker, Lead Automation & DevOps Excellence, Deutsche Telekom Service GmbH
Mit dem neuen KI-Service hat die Deutsche Telekom Service GmbH ihre Prozesse weiter automatisiert. 80 Prozent aller eingehenden E-Mails werden automatisch kategorisiert und in bestehende Automatisierungsprozesse geleitet. Das entlastet die Mitarbeitenden erheblich und ermöglicht es ihnen, sich auf andere Aufgaben zu konzentrieren. Außerdem bringt dieser Ansatz jährliche Kosteneinsparungen von über zwei Millionen Euro. „In den nächsten Jahren, sobald der Service optimiert wurde, sehen wir noch mehr Potenzial.“ Für die Kunden bedeutet das eine schnellere Bearbeitung und letztendlich eine deutlich höhere Servicequalität.
