Übersicht

MONETA Money Bank ist eine stark digitalisierte Bank auf dem tschechischen Markt, die es ihren Kunden ermöglicht, die meisten ihrer Anfragen über Self-Service-Optionen wie Internetbanking oder eine mobile Anwendung zu erledigen. Langfristiges Ziel der Bank ist es, die Effizienz der verfügbaren Ressourcen zu maximieren und moderne Technologien zur Optimierung der Prozesse einzusetzen. Diese Strategie passt gut zu den Bemühungen der Bank, die Bearbeitung gängiger Kundenanfragen über ihr Call Center zu digitalisieren und zu automatisieren.

Nach einer erfolgreichen und langjährigen Zusammenarbeit bei der Implementierung und dem Betrieb des Callcenters auf Basis der Genesys-Plattform entschied sich MONETA Money Bank für eine Voicebot-Lösung, die NTT in Zusammenarbeit mit Feedyou entwickelte. Diese Lösung basiert auf der Integration mehrerer Cloud-Technologien und nutzt die internen Systeme der Bank zur Erfüllung ihrer Aufgaben. Zu Beginn des Projekts wurden strenge Kriterien für den Erfolg festgelegt. Alle diese Anforderungen wurden erfüllt, und das Implementierungsteam übertraf die Erwartungen bei einigen Parametern sogar.


Kundenprofil

Mit einem Kundenstamm von mehr als 1,5 Millionen ist MONETA Money Bank die viertgrößte Bank in der Tschechischen Republik. Sie betreibt ein Netz von 140 Filialen mit mehr als 2.500 Mitarbeitern. Im Jahr 2022 verzeichnete die Bank einen Nettogewinn von 5,2 Milliarden Tschechischen Kronen. Wie von Deloitte anerkannt, steht MONETA Money Bank an der Spitze der Digitalisierung und gehört zu den Top 10 % der weltweit führenden digitalen Banken.


Services
Vision
Vision

Beschleunigung der Bearbeitung von Kundenanrufen ohne Erhöhung der Zahl der Callcenter-Mitarbeiter

Als sich die COVID-19-Pandemie ausbreitete, verzeichnete MONETA Money Bank einen erheblichen Anstieg der Kundenanrufe in ihrem Call Center. Diese Zahlen sind nicht auf das Niveau vor der Pandemie zurückgegangen: das Callcenter erhält täglich Tausende von Anrufen, von denen viele die Entsperrung des Internet-Bankings, das Zurücksetzen von Passwörtern und die Anpassung von Online-Zahlungslimits betreffen.

Die Bank wollte die Customer Experience durch kürzere Wartezeiten und eine schnellere Bearbeitung der Kundenanfragen verbessern. Dazu mussten sie ihre verfügbaren Ressourcen effizient nutzen, um zusätzliche Betriebskosten für das Callcenter zu vermeiden. Die MONETA Money Bank entschied sich deshalb für den Einsatz eines fortschrittlichen Sprachassistenten, eines sogenannten Voicebot. Diese hochmoderne Technologie erwies sich als der effektivste Ansatz, um die steigenden Anforderungen des Callcenters zu erfüllen.

Der Voicebot wurde mit Funktionen zur Identitätsüberprüfung und der Fähigkeit ausgestattet, häufige Gründe für Kundenanrufe zu erkennen und selbstständig zu bearbeiten.


„Unsere Kunden möchten ihre Anfragen aus der Ferne, über das Internet und das Telefon, bearbeiten. Wir brauchten eine Lösung, die die Kapazität unseres Callcenters deutlich erhöht und die häufigsten Anfragen effizient bearbeitet, ohne dass der Anruf an einen Operator weitergeleitet werden muss.“

Lenka Műllerová
Produkteigentümer, MONETA Money Bank
Transformation
Transformation

Voicebot erweitert Callcenter-Kapazität in nur wenigen Wochen

MONETA Money Bank und NTT blicken auf eine lange und erfolgreiche Zusammenarbeit zurück. Dazu gehören die Implementierung des Genesys-Callcenters und ein umfangreiches Projekt zur Prozessoptimierung für die meisten Backoffice-Teams der Bank. Auf der Grundlage dieser positiven Erfahrungen haben wir die Ausschreibung für das Voice-Assistant-Projekt gewonnen. Um die von MONETA angestrebten Ergebnisse zu erzielen, haben wir Feedyou als Technologiepartner für die Umsetzung des Projekts engagiert.

Im Rahmen der Projektanforderungen definierten NTT und Feedyou Szenarien für die häufigsten Kundenanrufe und -anfragen. Diese Szenarien konzentrierten sich hauptsächlich auf Services im Zusammenhang mit der Entsperrung von Internet-Banking, der Rücksetzung vergessener Passwörter, der Anpassung von Limits für Online-Zahlungen und anderen Routineanfragen, die vollständig automatisiert werden konnten.

Während der Implementierungsphase haben wir mehrere fortschrittliche Technologien integriert, darunter Spracherkennung und Sprache-zu-Text-Konvertierung, Textinhaltsbewertung und anschließende Text-zu-Sprache-Konvertierung für die synthetische Sprachausgabe des Voicebot.

Grundlage der gesamten Lösung ist die Contact-Center-Plattform Genesys der MONETA Money Bank, die auch die Überwachung und Auswertung von Anrufen unterstützt. Die Genesys Voice Platform (GVP) IVR-Technologien wurden um die Voicebot-Funktionalität erweitert. Das realistische Anruferlebnis wird durch die Nutzung der fortschrittlichen Services der Microsoft Azure Cloud-Plattform weiter verbessert. Aus den verfügbaren synthetischen menschlichen Sprachmodellen wählte MONETA Money Bank eine männliche Stimme und nannte ihren Sprachassistenten „Tom“.

Mit dem Einsatz von Tom warten die Kunden nicht mehr auf eine Verbindung zum Betreiber. Tom nimmt alle Anrufe im Callcenter von MONETA Money Bank entgegen, begrüßt den Kunden mit einer vorbereiteten Ansage und hört sich sein Anliegen an. Im Hintergrund laufen mehrere Schlüsselprozesse in Echtzeit ab: die Spracheingabe des Kunden wird über die Spracherkennungstechnologie von Google in Text umgewandelt und anschließend im NLP-Modell der Feedyou-Plattform analysiert. Hier wird auf der Grundlage einer Schlüsselwortanalyse die Absicht des Kunden ermittelt.

Das System entscheidet dann, ob die Anfrage mit den vorbereiteten Szenarien gelöst werden kann oder ob der Kunde an einen menschlichen Operator weitergeleitet werden muss.

Tom führt den Kunden durch den Prozess der Identitätsüberprüfung, wobei er die Smart Banka Mobile Banking App oder die Datenerfassung der Kundeninformationen nutzt, die mit den Datenbanken der Bank abgeglichen werden. Wenn die Anfrage nicht durch die definierten Szenarien gelöst werden kann, leitet Tom den Anruf an den entsprechenden Operator weiter, basierend auf dem identifizierten Thema.

Heute löst Tom etwa ein Viertel der Kundenanrufe selbstständig. Er arbeitet auf der Grundlage vorbereiteter Skripte und integriert sich in die internen Systeme der Bank. Dadurch wird die Bearbeitungszeit für allgemeine Anfragen erheblich verkürzt und die Kapazität des Callcenters vervielfacht.

NTT übernimmt die komplette Orchestrierung aller beteiligten Systeme und berichtet über die wichtigsten Verkehrsindikatoren wie die Anzahl der angenommenen Anrufe, die Erfolgsquote bei der Erkennung von Anfragen und der Weiterleitung, den Anteil der vom Voicebot gelösten Anrufe sowie den Workload und Reaktionszeit des Systems.

Die Implementierung der ersten Version des Sprachassistenten im Callcenter der MONETA Money Bank erfolgte in Rekordzeit. Nur wenige Wochen nach der Festlegung der Aufgaben und Szenarien für allgemeine Anfragen war Tom bereit, die ersten Kundenanrufe im Rahmen eines Pilotprojekts zu bearbeiten.

„Dadurch hat sich die Zahl der Routineanfragen an die Agenten erheblich verringert und die Bearbeitung der Anrufe unserer Kunden wurde beschleunigt.  Der Einsatz des Voicebot hat sich als sehr effektiv erwiesen, sodass wir die Fähigkeiten von Tom um neue Szenarien für typische Kundenanfragen erweitern.“

Lenka Műllerová
Produkteigentümer, MONETA Money Bank
Ergebnisse
Ergebnisse

Tom, der Sprachassistent: nicht zu unterscheiden von einem menschlichen Callcenter-Mitarbeiter

Der Einsatz eines Sprachassistenten im Callcenter von MONETA Money Bank hat die Kapazität der Bank für die Bearbeitung von Kundenanrufen vervielfacht und die Zeit für die Bearbeitung von Kundenanfragen drastisch reduziert. Die Voicebot-Lösung wird als vollständiger Managed Services mit garantierten Verfügbarkeitsparametern und der Fähigkeit, Kundenanfragen auf der Grundlage der Analyse von Spracheingaben zu identifizieren, angeboten.

Erhöhte Kundenzufriedenheit

Heute bearbeitet Tom 25 % der Kundenanrufe im Callcenter von MONETA Money Bank. Im Verlauf eines natürlich geführten Gesprächs identifiziert Tom die Wünsche des Kunden und verifiziert dessen Identität. In der Anfangsphase des Anrufs wartet der Kunde nicht auf eine Vermittlung. Fällt deren Anfrage in die Szenarien des Voicebot, wird sie nach der Identitätsprüfung umgehend bearbeitet. Auch andere Anfragen werden schneller bearbeitet, da der Kunde an den zuständigen Mitarbeiter verwiesen wird. Während des gesamten Gesprächs spürt der Kunde keinen Unterschied zu einem Gespräch mit einem menschlichen Mitarbeiter. Während der ersten 3-monatigen Pilotphase:

  • 43 % der eingehenden Anrufe wurden von Tom bearbeitet, 47 % wurden an Agenten weitergeleitet
  • 42 % der Self-Service-Anfragen wurden vollständig von Tom bearbeitet
  • 37 % der Kunden wurden von Tom vollständig verifiziert

Erhöhte Motivation des Telefonagenten

Dank des Einsatzes des Voicebots müssen sich die Callcenter-Mitarbeiter von MONETA Money Bank nicht mehr mit Routine- und wiederholten Anfragen befassen. Stattdessen können sie sich auf die Lösung von Kundenproblemen konzentrieren, die ihrer Spezialisierung entsprechen. Infolgedessen sind die Mitarbeiter zufriedener mit ihrer Arbeit, was zu einer geringeren Fluktuation führt. Durch die automatische Bearbeitung von Routineanfragen konnten die Mitarbeiter während des dreimonatigen Proof of Concept 471 Stunden einsparen. Dadurch konnten sie mehr Zeit für die Bearbeitung anspruchsvoller Anfragen und die Bereitstellung neuer Services für Kunden aufwenden.

Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen

Die Kosten für den Einsatz und den Betrieb des Voicebot sind deutlich geringer als die Erweiterung der Callcenter-Kapazitäten durch zusätzliche Mitarbeiter, um ein ähnliches Volumen an Kundenanrufen in der gleichen Zeit zu bearbeiten. Außerdem lässt sich der Voicebot-Service bei Bedarf relativ leicht auf eine größere Anzahl paralleler Anrufe erweitern.

Das Voicebot-Projekt hat alle von MONETA Money Bank festgelegten Anforderungen und Bewertungsparameter erfüllt.

Die Entwicklung zusätzlicher Anrufszenarien, die der Sprachassistent automatisch abwickeln kann, ist daher bereits im Gange. Die Technologie zur Erkennung von Inhalten, die in der Sprachkommunikation verwendet wird, wird auch für die Bereitstellung eines Chatbot-Services für Kunden, die textbasierte Kommunikation bevorzugen, genutzt werden.


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