Das AOC nutzt generative KI, um die Kommentare zu den 20.000 monatlichen Zufriedenheitsumfragen zu analysieren
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Das AOC führt seit mehr als neun Jahren Zufriedenheitsumfragen unter den Nutzern seiner Dienste durch, um deren Einschätzungen zu sammeln und die Stärken der Dienste sowie Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu ermitteln. In diesem Zeitraum haben wir mehr als 9 Millionen Umfragen und 2 Kommentare gesammelt.
Nur die 2024 237.742 Umfragen wurden gesammelt, mit 51.573 qualitativen Kommentaren, die analysiert, zusammengefasst und strukturiert werden mussten. Seit 5 Monaten setzen wir generative künstliche Intelligenz (KI) ein, um diese Aufgabe zu rationalisieren. Bisher wurde dies manuell durchgeführt und es wurde nur eine Stichprobe der Kommentare berücksichtigt, da uns die Ressourcen fehlten, um sie alle zu analysieren. Wir haben für jeweils 1 Kommentare ungefähr 5 Minute aufgewendet. Das bedeutet, dass wir, wenn wir alle Kommentare (durchschnittlich 4300) analysiert hätten, mehr als 14 Stunden pro Monat dafür aufgewendet hätten.
Generative KI ist ein sehr nützliches Werkzeug zur Wissensgewinnung
Einen deutlichen Effizienzgewinn bringt der Einsatz generativer KI: Er ermöglicht uns eine monatliche Analyse aller Kommentare. Gleichzeitig werden Executive Summarys erstellt, die wichtige Erkenntnisse enthalten (Einblicke), um herauszufinden, was den Benutzern den größten Nutzen bringt und was wir korrigieren oder verbessern müssen. Auf diese Weise ist es ein wichtiges Instrument zur Umsetzung der Strategie menschenzentrierter Dienste und zur kontinuierlichen Verbesserung der AOC-Dienste.
Der Ablauf und die Ergebnisse des implementierten Algorithmus sind wie folgt:
Klassifizierung von Gefühlen: KI kann Kommentare analysieren und feststellen, ob sie positiv, negativ oder neutral sind. Dies geschieht mithilfe von Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die Schlüsselwörter und -phrasen identifizieren, die mit verschiedenen Gefühlen verbunden sind.
Themenextraktion: KI kann gemeinsame Themen in Kommentaren erkennen. Wenn beispielsweise in vielen Kommentaren „Zugriffsprobleme“ oder „Servicequalität“ erwähnt werden, kann die KI diese Kommentare unter diesen Themen gruppieren.
Automatische Zusammenfassung: KI kann Zusammenfassungen von Kommentaren erstellen und die wichtigsten Punkte hervorheben. Dies ist besonders nützlich, wenn es eine große Anzahl von Kommentaren gibt.
Datenvisualisierung: KI-Tools können Diagramme und Tabellen erstellen, die die Verteilung positiver und negativer Kommentare sowie die am häufigsten erwähnten Themen zeigen. Dies erleichtert das Verständnis der Daten auf einen Blick.
Mustererkennung: KI kann in Kommentaren Muster erkennen, die mit bloßem Auge möglicherweise nicht erkennbar sind. So lässt sich beispielsweise feststellen, ob ein Zusammenhang zwischen negativen Kommentaren und bestimmten Zeiträumen oder bestimmten Ereignissen besteht.
Diese Fähigkeiten ermöglichen es dem AOC, die Meinungen der Benutzer besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen zur Verbesserung seiner Produkte und Dienstleistungen auf flexible und schnelle Weise zu treffen.
