KI-Chatbots und virtuelle Assistenten für den Kundenservice

Verbessern Sie das Kundenerlebnis und optimieren Sie Geschäftsprozesse mit generativer KI.

Workloads

Gesprächs-KI / NLP
Generative KI

Branchen

Telekommunikation
Finanzdienstleistungen
Einzelhandel/Konsumgüter

Geschäftsziel

Innovation
ROI (Rentabilität)

Produkte

NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA Riva
NVIDIA DGX
NVIDIA ACE
NVIDIA NIM
NVIDIA NeMo Retriever

Verbessern Sie das Kundenerlebnis und die Produktivität der Mitarbeiter bei gleichzeitiger Reduzierung der Kosten

Mit dem Wachstum der globalen Service-Wirtschaft entscheiden sich Unternehmen zunehmend für KI-gestützte Lösungen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und die betriebliche Effizienz in verschiedenen Abteilungen zu steigern – wie etwa in einem Kontaktcenter. Da die Kundennachfrage die Personalkapazität übersteigt, verlassen sich Unternehmen auf automatisierte Echtzeit-Kommunikationstools, um menschliche Agenten zu unterstützen und Kunden zu betreuen.

Mit generativer KI unterstützte Anwendungen, die in domänenspezifischen Sprachen trainiert und mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) erweitert werden, können genauere, personalisierte und kontextbezogene Interaktionen liefern, die weit über das hinausgehen, was herkömmliche Lösungen bieten können. Lösungen wie virtuelle KI-Assistenten, KI-Chatbots oder digitale Agenten passen sich dynamisch an die sich wandelnden Kundenbedürfnisse an und führen menschenähnliche Gespräche. Dieses Maß an Raffinesse und Intelligenz wird Unternehmen letztendlich dabei helfen, den Kundenservice effizient zu skalieren und eine hohe Kundenzufriedenheit zu erhalten, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen.

Um interaktivere und ansprechendere Kundenservice-Erlebnisse zu schaffen, ist eine geringe Latenz für lebensechte Gespräche mit digitalen menschlichen Agenten entscheidend. Mit der notwendigen Rechenleistung zum Trainieren und Verfeinern von Deep-Learning-Modellen können Unternehmen nahtlose, reaktionsschnelle KI-gesteuerte Interaktionen liefern, die sich im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern.

Telekommunikation

Telekommunikationsunternehmen müssen einen außergewöhnlichen Kundenservice bieten und gleichzeitig eine hohe Netzwerkverfügbarkeit, -leistung und -sicherheit gewährleisten, die für die Ausführung von Anwendungen und Services unerlässlisch sind. Dies kommt zu einer Zeit, in der die Branche stark in 5G und den Ausbau von Glasfasernetzen investiert, wodurch die Investitionsausgaben erheblich steigen. Die Herausforderung besteht darin, durch gut informierte Kundenservice-Mitarbeiter genauen, zuverlässigen Support zu bieten.

Im Bericht „Stand der KI in der Telekommunikationsbranche 2024“ von NVIDIA bestätigten 57 % der Telekommunikationsunternehmen den Einsatz von generativer KI, um den Kundenservice zu verbessern und die Produktivität der Mitarbeiter zu verbessern. Diese Unternehmen investieren in Callcenter und die Verbesserung des durchgängigen Kundenerlebnisses einschließlich Auftragsorchestrierung, Auftragsverwaltung und Fallzusammenfassung. Eine Verbesserung des Kundenerlebnisses führt nicht nur zu Kosteneinsparungen, sondern erhöht auch die Umsatzchancen.

Finanzdienstleistungen

Generative KI verbessert die Art und Weise, wie Verbraucher eine Reihe von Finanztransaktionen abwickeln, darunter Rechnungszahlungen, Geldüberweisungen und die Eröffnung neuer Konten. Von der Callcenter-Transkription bis hin zu intelligenten Chatbots hilft KI dabei, Barrieren für den Kundensupport zu beseitigen und Reibungen bei der Erledigung gängiger Bankaufgaben zu reduzieren. Durch die Bereitstellung von Selbstbedienungsfunktionen können Banken die Kundendienstmitarbeiter entlasten, damit sie sich auf komplexere, höherwertige Interaktionen und Transaktionen konzentrieren können.

Generative KI verbessert auch den Kundenservice mit personalisierten Finanzplänen und Anlageempfehlungen und virtuellen Assistenten, die eine größere Anzahl von Kundenanfragen beantworten können als herkömmliche Chatbots.

Laut dem Umfragebericht „Stand der KI im Bereich Finanzdienstleistungen 2024“ von NVIDIA erkunden 34 % der Befragten die Möglichkeiten generativer KI und großer Sprachmodelle (LLMs) für das Erlebnis und die Bindung der Kunden. Dies deutet darauf hin, dass Finanzdienstleister Chatbots, virtuelle Assistenten und Empfehlungssysteme erkunden, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

Einzelhandel

Während sich der Einzelhandel weiterentwickelt, führen traditionelle Ansätze oft zu Kundenfrustration und verpassten Verkaufschancen. Generative KI und RAG bieten transformative Lösungen durch intelligente Kundenservice-Chatbots, die fortschrittliche Algorithmen nutzen, um das Einkaufserlebnis zu verbessern. 

Einzelhändler nutzen generative KI und Data Science, um hyperpersonalisierte Echtzeit-Erlebnisse durch Empfehlungssysteme und Chatbots anzubieten, die die Warenkorbgröße erhöhen, Markenaffinität aufbauen und die Konversion erhöhen. Dazu gehören auch die Erfassung von Nutzerabsichten in Echtzeit für die Vorhersage desn nächste Artikels im E-Commerce, die Optimierung der Produktauswahl, die Optimierung der Platzierung und das Display-Design in Geschäften sowie die Generierung fesselnder visueller Inhalte für Werbekampagnen. Laut dem Bericht „Stand der KI im Bereich Einzelhandel und Konsumgüter 2024“ von NVIDIAglauben 69 % der Einzelhändler, dass KI zu einer Steigerung ihres Jahresumsatzes beigetragen hat.

Mit generativer KI an vorderster Front verspricht die Zukunft der Kundenservice-Chatbots im Einzelhandel unvergleichlichen Komfort und Zufriedenheit für die Verbraucher und eröffnet gleichzeitig ein neues Maß an Effizienz und Rentabilität für Unternehmen.

Modelle nach Bedarf anpassen und bereitstellen

NVIDIA bietet Tools, die Unternehmen bei der Nutzung generativer KI zur Erstellung von Chatbots, virtuellen KI-Assistenten und virtuellen Agenten unterstützen. Um das strategische Wachstum weiter zu stärken, enthalten diese Tools auch Referenzbeispiele, die es ihnen ermöglichen, RAG zu nutzen, um auf umfangreiche interne und externe Datensätze für

einen effizienteren Informationsabruf zuzugreifen. Optimale Inferenz für generative KI-Workloads

NVIDIA NIM, Teil von NVIDIA AI Enterprise, besteht aus einer Reihe von einfach zu bedienenden Inferenz-Microservices, die die Bereitstellung generativer KI in Ihrem Unternehmen beschleunigen. Die vielseitige Laufzeit unterstützt offene Community-Modelle und NVIDIA AI Foundation-Modelle aus dem NVIDIA API-Katalog sowie benutzerdefinierte KI-Modelle. NIM baut auf NVIDIA Triton™ Inference Server auf, einer leistungsstarken und skalierbaren Open-Source-Plattform für die Bereitstellung von KI-Modellen und ist für LLM-Inferenz auf NVIDIA GPUs mit NVIDIA® TensorRT™-LLM optimiert. NIM wurde entwickelt, um nahtlose KI-Inferenz mit hohem Durchsatz und geringer Latenz zu ermöglichen und gleichzeitig die Genauigkeit der Vorhersagen zu erhalten. Sie können KI-Anwendungen überall zuverlässig bereitstellen, ob vor Ort oder in der Cloud. NVIDIA ACE erweckt

digitale Menschen mit generativer KI zum Leben NVIDIA ACE basiert

auf KI-Grafik- und Simulationstechnologien von NVIDIA und umfasst Technologien für jeden Teil des digitalen Menschen – von Sprache und Übersetzung über Vision und Intelligenz bis hin zu realistischer Animation und Verhalten sowie lebensechtem Aussehen. Zudem können Sie Kunden mit RAG konkrete und aktuelle Informationen vermitteln. NVIDIA Tokkio ist ein mit ACE erstellter Referenz-Workflow, der KI-gestützte Kundenservice-Funktionen in den Bereichen Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel und mehr bietet. Mehrere Microservices

sind NVIDIA NIM-Microservices, die für die Ausführung auf NVIDIA GDN optimiert sind – einem globalen Netzwerk von GPUs, das in 100 Ländern auf jeder Cloud oder jedem PC eine latenzarme digitale

menschliche Verarbeitung in Echtzeit ermöglicht. NVIDIA ACE ist jetzt allgemein unter developer.nvidia.com/ACE verfügbar. Entwickler können ACE NIM-Microservices direkt in ihre Produkte, Tools,

Services oder Anwendungen

integrieren. Informationsabruf in Echtzeit NeMo Retriever besteht aus einer Sammlung von Microservices, die eine abruferweiterte semantische Suche von Unternehmensdaten ermöglichen, um hochpräzise Antworten zu liefern. Entwickler können diese GPU-beschleunigten Microservices für bestimmte Aufgaben nutzen, einschließlich der Extraktion, der Einbettung und des Neuerankings großer Datenmengen, der Interaktion mit bestehenden relationalen Datenbanken und der Suche nach relevanten

Informationen, um geschäftliche Fragen

zu beantworten. Integration von Gesprächs-KI NVIDIA Riva ist Teil von NVIDIA AI Enterprise und umfasst eine Reihe von GPU-beschleunigten mehrsprachigen Sprach- und Übersetzungs-Microservices für den Aufbau vollständig anpassbarer Gesprächs-KI-Pipelines in Echtzeit. Riva umfasst automatische Spracherkennung (ASR), Text-to-Speech (TTS) sowie neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) und kann in allen Clouds, in Rechenzentren, am Edge oder in eingebetteten Geräten eingesetzt werden. Mit Riva können Unternehmen Sprach- und Übersetzungsschnittstellen mit LLMs und RAG hinzufügen, um Chatbots in ansprechende und ausdrucksstarke mehrsprachige Assistenten und Avatare zu verwandeln.

Erste Schritte mit generativer KI für den Kundensupport

Unternehmen, die generative KI-Modelle für virtuelle Call-Center-Agenten bereitstellen möchten, können den NVIDIA-API-Katalog nutzen, um schnell mit der Entwicklung von Chatbots mit RAG zu beginnen. NVIDIA bietet einen KI-Chatbot mit KI-Workflow und den virtuellen KI-Assistenten NIM Agent Blueprint als Referenzbeispiel an, um den Weg vom Pilotprojekt bis zur Bereitstellung in der Produktion zu vereinfachen.

  1. Beginnen Sie mit hochmodernen generativen KI-Modellen: Zu den führenden Grundlagenmodellen gehören Meta Llama 3, Google Gemma 7B, Mixtral 8x7B, Abrufmodelle und die Nemotron-3 8B-Familie von NVIDIA, die für die höchste Leistung pro Kosten optimiert sind.
  2. Passen Sie Grundlagenmodelle an: Tunen und testen Sie die Modelle mit eigenen Daten mithilfe von NVIDIA NeMo™, einer durchgänigen Plattform für die Entwicklung benutzerdefinierter generativer KI an jedem Ort.
  3. Die Cloud-First-Strategie, um das Beste aus der NVIDIA-KI zu erhalten: NVIDIA DGX™ Cloud ist eine KI-Plattform für Unternehmensentwickler und optimiert für die Anforderungen der generativen KI.
  4. Bereitstellung und Skalierung: Führen Sie Ihre Anwendungen überall aus – in der Cloud, im Rechenzentrum oder am Edge – mit der Bereitstellung mit NVIDIA NIM, einem Teil von NVIDIA AI Enterprise, der produktionsreifen, sicheren, durchgängigen Softwareplattform, die generative KI-Referenzanwendungen und Unternehmenssupport umfasst.

KI-Chatbot mit RAG-KI-Workflow

Das Beispiel für den KI-Workflow des NVIDIA RAG Chatbots optimiert die Erstellung von Unternehmenslösungen, die präzise Antworten für verschiedene Anwendungen generieren. In diesem Beispiel können Sie eine RAG-Anwendung mit den neuesten GPU-optimierten LLM-, NeMo Retriever- und NIM-Microservices entwickeln.

Dieser Workflow demonstriert, wie die Integration von NVIDIA mit LangChain und LlamaIndex die Entwicklung von skalierbaren, leistungsstarken RAG-Pipelines für LLM-Anwendungen optimiert. Er zeigt eine nahtlose Einrichtung mit Docker, die durch NVIDIA NIM für bessere Inferenz und Flexibilität verbessert wird, zusammen mit Beispielen für eine einfache Bereitstellung und API-Integration.

Virtueller KI-Assistent NIM Agent Blueprint

Der NVIDIA NIM Agent Blueprint ist ein anpassbares Toolkit, das Entwicklern bei der Erstellung fortschrittlicher virtueller KI-Assistenten hilft. Es enthält wichtige Tools wie NIM-Microservices, Referenzcode und Dokumentation zur Erstellung von KI-Systemen, die Aufgaben wie Personalisierung, Zusammenfassung und Stimmungsanalyse bewältigen können.

Der NIM Agent Blueprint verbessert den Kundenservice mithilfe von RAG und generativen KI-Technologien wie NVIDIA NIM und NeMo. Er geht auf Herausforderungen wie fragmentierte Datenquellen und Datensicherheit ein und verbindet diese Quellen, um betriebliche Effizienz in Kontaktcentern zu verbessern.

Der Blueprint bietet fortschrittliche KI-Tools für sicheres Datenmanagement, personalisierte Multi-Turn-Gespräche, Stimmungsanalyse, Zusammenfassungserstellung und flexible Sitzungsabwicklung.

Generative KI kann das Kundenerlebnis in Branchen wie Telekommunikation, Finanzdienstleistungen und Einzelhandel verbessern, indem sie personalisierten und effizienten Service bietet, die Wartezeiten verkürzt, sich wiederholende Anfragen bearbeitet und eine 24/7-Verfügbarkeit bietet. Sie kann Anwendungen unterstützen, die jederzeit und überall die Kundenbedürfnisse erfüllen und sogar Kundendaten für intelligentere und personalisierte Empfehlungen analysieren können.

Durch die Automatisierung von Aufgaben wie Anrufweiterleitung, Anrufkategorisierung und Sprachauthentifizierung können Unternehmen die Wartezeiten erheblich verkürzen und garantieren, dass Kunden an die qualifiziertesten Agenten geleitet werden, um ihre Anfragen zu bearbeiten. Generative KI empfiehlt die nächstbesten Aktionen, identifiziert die Stimmung des Anrufers, prognostiziert die Kundenzufriedenheit und misst sogar die Qualität und Compliance der Agenten.

Obwohl Sprach-KI erhebliche Verbesserungen in Callcentern bewirken kann, bringt die erfolgreiche Implementierung von Sprache-zu-Text einige Herausforderungen mit sich, darunter:

  • Phonetische Mehrdeutigkeit
  • Vielfältige Sprechstile
  • Geräuschvolle Umgebungen
  • Einschränkungen der Telefonie
  • Fachspezifisches Vokabular

Die Verbesserung der Wirksamkeit von Modellen ist eine Möglichkeit, diese Herausforderungen zu bewältigen. Durch die Integration von Modelltraining und Abruftechniken können Chatbots eine zuverlässigere und reaktionsschnellere Erfahrung ermöglichen.

Unternehmen können mit Tools und Frameworks der KI-Plattform von NVIDIA benutzerdefinierte generative KI-Modelle für Anwendungen im Kundensupport erstellen. Hier sind die Schritte, die zur Reduzierung der Entwicklungszeit beitragen:

  • Nutzung von vorgefertigten KI-Frameworks und -Tools.
  • Verwendung von vortrainierten Modellen.
  • Implementierung einer modularen Architektur.
  • Nutzung von Open-Source-Bibliotheken und -Frameworks.
  • Verwendung von cloudbasierten Diensten.
  • Zusammenarbeit mit Domänenexperten.

Im Abschnitt „Erste Schritte mit generativer KI für den Kundensupport“ erfahren Sie, wie NVIDIA NIM bei der Bereitstellung von RAG-gestützten Chatbots für virtuelle Call-Center-Agenten helfen kann.

Kundenservice und Support mit generativer KI verbessern

Generative KI-basierte Anwendungen sind entscheidend für die Modernisierung und den Erfolg von Call-Center-Umgebungen und bieten die Möglichkeit, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und Kosten zu senken. Unternehmen können mit NVIDIA AI Enterprise generative KI-Modelle erstellen und bereitstellen, um Kundensupport-Mitarbeiter mit Echtzeit-Empfehlungen zu versorgen, damit Probleme schneller gelöst werden können.