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Sprachassistenten in der Versicherung: Zwischen Machbarkeit und Vision
21. Juli 2021

Sprachassistenten in der Versicherung: Zwischen Machbarkeit und Vision

Der Megatrend „Voice“ hat auch die Versicherungsbranche erreicht. In welchen Bereichen Sprachassistenten einen Mehrwert bieten und welche KI-Methoden für eine höhere Akzeptanz beim Kunden sorgen, erläutern Alexander Horn und Fabian Wieland von Q_PERIOR.


Die natürlich-sprachliche Interaktion mit Computern stellt den vorläufigen Höhepunkt in der Evolution der Mensch-Maschine-Kommunikation dar. Dabei ist dies längst kein Zukunftsszenario mehr. Der Megatrend „Voice“ ist vor allem getrieben vom Siegeszug der sogenannten Smart Speaker. Aber auch Sprachassistenten in Autos oder auf Smartphones sind Teil unseres Alltags geworden.

Smart Speaker adressieren vor allem das Anwenderbedürfnis nach höchstmöglicher Convenience. Aufgrund der positiven Erfahrungen mit der Steuerung von Geräten und Software per natürlicher Sprache entwickeln sich die Nutzererwartungen an zeitgemäße Kommunikation und Customer Journeys in allen Lebensbereichen, zum Beispiel auch in der Versicherungsbranche, weiter.

Als Top-Akzeptanzkriterien für die Nutzung von Sprachassistenten lassen sich folgende drei Punkte destillieren:

  • Wurde die Spracheingabe mit hoher Zuverlässigkeit korrekt verstanden?
  • Wurde das Anliegen zufriedenstellend beantwortet/gelöst?
  • Wurde ein weitgehend natürliches Spracherlebnis erreicht?
Use Cases in der Versicherungsbranche

Insbesondere im Kundenservice und im Vertrieb einer Versicherung lassen sich Sprachassistenten mit Mehrwert einsetzen. Beispielsweise wären folgende Anwendungsfälle vorstellbar:

  • Beratungsassistent: Wir erwarten Nachwuchs! Was ist jetzt wichtig bezüglich Vorsorge und Versicherungen?
  • Schadenassistent: Sturmschaden! Ich brauche Hilfe und zwar schnell! Die Versicherung hat schon zu. Oder doch nicht?
  • Umzugsassistent: Ich ziehe um. Woran muss ich denken? Und was muss ich bezüglich meiner Versicherungen beachten?

Gemein ist diesen Anwendungsfällen, dass sie spezifisch auf ein konkretes Kundenanliegen ausgerichtet und die dahinterliegenden KI-Modelle entsprechend spezifisch trainiert sind. So kann sichergestellt werden, dass die Akzeptanz der Anwender von Anfang an hoch ist.

Generische Architektur eines Sprachassistenten

Heutige Sprachassistenten können aus vier Schichten aufgebaut werden (siehe Abbildung unten):

1. Die Repräsentationsschicht ist der für den Anwender wahrnehmbare Teil. Der Anwender steuert den Assistenten in natürlicher Sprache und dieser antwortet ebenso.

2. Die Serviceschicht stellt verschiedene, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende (zum Beispiel die Intent-Erkennung) aber auch regelbasierte Services (zum Beispiel die Anlage eines neuen Schadens) zur Verfügung.

3. Die Prozessschicht führt den Anwender durch den Prozess und entscheidet auf Basis der Anwendereingaben welche Prozesswege durchlaufen werden.

4. Die Integrationsschicht sorgt dafür, dass der Sprachassistent in die Anwendungslandschaft des Versicherers integriert wird.

Sinnvolle Kommunikation dank verschiedener KI-Methoden

Um eine sinnvolle Kommunikation mit einem Sprachassistenten zu ermöglichen, muss sich dieser verschiedener KI-Methoden bedienen. Um den Anwender zu verstehen, wird mittels des sogenannten Speech-2-Text-Verfahrens gesprochene in schriftliche Sprache transkribiert. Umgekehrt antwortet der Sprachassistent, indem er schriftliche in gesprochene Sprache umwandelt (Text-2-Speech-Verfahren) und den Text vorliest.

Bei der sogenannten Intent-Erkennung werden die vom Anwender eingegebenen Sätze mittels Machine Learning mit Beispielsätzen abgeglichen und Ähnlichkeiten festgestellt. Dadurch kann der Assistent aus einer Anzahl vorgegebener Intents das Anliegen des Kunden herausfiltern und ihn somit „verstehen“.

Eine weitere KI-Methode sorgt dafür, dass der Anwender anhand seiner Stimme erkannt wird. Dafür werden sogenannte biometrische Stimmprofile erstellt und gespeichert, die den Sprecher eindeutig gegenüber dem Unternehmen authentifizieren. Eine solche Lösung ist für den Zugriff auf persönliche Daten elementar.

Die letzte besonders erwähnenswerte KI-Methode ist die Sentiment-Erkennung, also die Frage, ob der Anwender beispielsweise verärgert oder erfreut ist. Das kann zum einen durch die Erkennung bestimmter Signalwörter aber auch durch die Analyse der Stimmlage (zum Beispiel „zittrig“, weil wütend) erfolgen.

Fazit und Vision

Mit den technologischen Möglichkeiten von Workflow-Management und KI lassen sich bereits heute mehrwertige und von Kunden akzeptierte Sprachassistenten umsetzen. Zukunftsforscher sagen jedoch nicht nur Sprachassistenten einen Durchbruch voraus, sie gehen noch einen Schritt weiter und zeigen die Vision einer Interbot-Kommunikation auf. In dieser Zukunftsvision sprechen Kunden nicht mehr direkt mit Sprachassistenten die ihnen von Unternehmen zur Verfügung gestellt werden, sondern sie sprechen zum Beispiel mit ihrem persönlichen Versicherungsassistenten, der wiederum mit den virtuellen Assistenten der Versicherungen kommuniziert. Die Vorteile liegen auf der Hand: Statt je nach Anliegen mit verschiedenen Sprachassistenten von Versicherern zu kommunizieren, wendet sich der Kunde an seinen persönlichen Assistenten, der dann den Rest erledigt.

Über die Autoren

Alexander Horn ist Associate Partner bei Q_PERIOR und leitet dort den Bereich Process Intelligence & Architecture. Seinen Beratungsschwerpunkt legt er auf die Verknüpfung von klassischer Workflowsteuerung, Robotics und künstlicher Intelligenz zu intelligenten Prozessen. Mit seinem Team setzt er Sprachassistenten für die Versicherungsbranche um.

Fabian Wieland ist Senior Consultant bei Q_PERIOR im Bereich Bereich Process Intelligence & Architecture. Sein Schwerpunkt liegt vor allem auf dem Einsatz von künstlicher Intelligenz und der Mensch-Maschine-Interaktion.

Foto oben v.l.n.r.: Alexander Horn und Fabian Wieland

Titelbild: ©lassedesignen – stock.adobe.com





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