KI-Sprachassistent für ein Fahrgast-Callcenter
70 bis 85 %der Anfragen ohne Mitarbeiter gelöst
- Aufgabe
- Lange Wartezeiten und uneinheitliche Auskünfte zu Abfahrten, Ankünften und Preisen. Weil jeder Anruf von Menschen bearbeitet wurde, waren Erreichbarkeit und Kosten pro Kontakt das Problem.
- Lösung
- Ein Sprachdialogsystem, das Fragen in Alltagssprache versteht und live an Fahrplandaten (GTFS), Tarife, Störungsmeldungen und das CRM angebunden ist. Schwierige Fälle gehen mit Gesprächsprotokoll an Mitarbeitende.
- Ergebnis
- Wartezeiten 60 bis 80 % kürzer, 70 bis 85 % der Anfragen ohne Mitarbeiter gelöst, 30 bis 50 % geringere Kosten im Callcenter-Betrieb, rund um die Uhr erreichbar.
- Rasa
- Python
- SIP
- REST
- PostgreSQL
