Fortschrittliche Qualitätssicherung im Call Center mit KI
AQUA ist ein KI-gestütztes Qualitätskontroll-Tool für Kontaktzentren, das Anrufe transkribiert, bewertet, benotet und Coaching-Insights aus Gesprächsaufzeichnungen generiert.
Branchenherausforderung: Subjektive manuelle Anrufprüfungen mit geringem Volumen
Kundensupport-Spezialisten stehen täglich vor der Notwendigkeit, alle Anrufe und Anfragen manuell zu überprüfen, zu analysieren und zu dokumentieren, um die Qualität der erbrachten Dienstleistungen zu bewerten. Dieser Prozess ist sehr zeitaufwändig und mühsam und erfordert zusätzlichen Aufwand von menschlichen Agenten, der auf wichtigere Aufgaben umgeleitet werden könnte, wenn sie durch ein KI-Call-Center-QA-System unterstützt würden.
In Zusammenarbeit mit TEAMs Managed and Professional Services Studio, das direkt ein Kundensupport-Callcenter betreibt, hat unser KI-Team entschieden, manuelle QA-Prozesse in einen digitalisierten, KI-gestützten Workflow zu transformieren, der durch Sprachanalyse-Software für die automatisierte Anruftranskription angetrieben wird.
Ihre Herausforderung. Unsere Expertise. Lassen Sie uns gemeinsam gestalten.
Der technische Ansatz: Vom PoC zum MVP
Ausgehend von einem konkreten operativen Bedarf an robusten Qualitätssicherungs-Tools für den Kundenservice innerhalb der Managed Services Abteilung, nahm dieses Projekt während des Hackathons von TEAM International, der sich auf KI-gestützte Entwicklung konzentrierte, an Fahrt auf.
Schnelles Prototyping und iterative Entwicklung
Die Produktisierung erfolgte stufenweise. Nach dem Hackathon setzte das KI-Studio die Arbeit am Produkt fort und verbesserte das Backend, Frontend und die Infrastruktur, während der gleiche KI-Anruf-Scoring-Kern beibehalten wurde. Das erste PoC umfasste automatisierte Anruftranskription, QA-Scoring, KI-Konversationsanalytik zur Problemerkennung und strukturierte Ausgaben für die Anrufqualitätsbewertung.
- 1Zuerst den KI-Anruf-Scoring-Kern erstellen, mit dem darüber aufgebauten vollständigen Produkt
- 2Das System zur Handhabung größerer und komplexerer Datensätze befähigen
- 3Erweiterung von der Einzelanruf- zur Multi-Anruf-Analyse, Zusammenfassung und historischer Analytik
- 4Abstimmung von Geschäftserwartungen (KPIs, Leistung, Kosten) mit technischer Machbarkeit
Anwendung eines strukturierten KI-Qualitätsrahmens
Mit seiner Expertise in der Automatisierung implementierte das Studio einen reifen KI-Qualitätsrahmen, einschließlich: Auswahl der richtigen Modelle zur Optimierung, Unterstützung der Prompt-Optimierung, Verbesserung des für SAMI gestarteten QA-Rahmens, Training eines KI-Modells, Strukturierung von Daten für die Durchsuchbarkeit des KI-Chatbots, Einführung eines Self-Service-KI-Chatbots für automatisiertes Agenten-Coaching und Übersetzung subjektiver menschlicher Bewertung in strukturiertes, wiederholbares KI-Anruf-Scoring.
Qualität als Praxis
Wir haben Qualität bewusst gesteuert. Der F1-Score wurde zur Bewertung der Ausgabegenauigkeit verwendet, und Tests verglichen verschiedene Produktversionen (nicht nur die zugrunde liegenden Modelle). Kontinuierliches Benutzerfeedback floss direkt in den Backlog, und laufende Anforderungserhebung stellte sicher, dass die Entwicklung auf tatsächlichem Nutzungsverhalten basierte, nicht auf Annahmen.
Navigation von Architekturkompromissen
Das KI-Studio von TEAM zeigte reifes Urteilsvermögen beim Ausbalancieren von Kosten, Leistung, Konsistenz und Skalierbarkeit. Es gab ein klares Verständnis dafür, dass frühe Entscheidungen – wie wo die Konfigurationsverantwortung liegt – die zukünftige Iterationsgeschwindigkeit und Flexibilität beeinflussen.
Die Lösung: KI-gestützte Transkription, Bewertung und Analyse
Um Legacy-Prozesse zu eliminieren, die die Skalierbarkeit aufgrund der Notwendigkeit des manuellen Zuhörens und der Bewertung von Kundensupport-Anrufen einschränkten, haben wir AQUA entwickelt – ein KI-gestütztes Qualitätskontrollprodukt für Kontaktzentren, das Sprachanalyse-Software nutzt.
Bewertung von Anrufen anhand von QA-Kriterien
AQUA transkribiert Anrufaufzeichnungen, bewertet sie anhand vordefinierter QA-Kriterien und vergibt unvoreingenommene Bewertungen. Das Produkt reduziert nicht nur den manuellen Aufwand von Kundensupport-Spezialisten, sondern beschleunigt auch die Überprüfungsprozesse, während das menschliche Urteil in der Kontrolle bleibt und sich kontinuierlich verbessert.
Identifikation von Problemen und Generierung von Insights
Unser KI-Call-Center-QA-System markiert Compliance- und Verhaltensprobleme und generiert strukturierte Ausgaben, einschließlich Anrufzusammenfassungen und automatisierter Agenten-Coaching-Insights.
Prozessablauf
Die Auswirkungen: Vorbereitung auf skalierbare QA-Operationen
Freigesetzte Supervisor-Zeit von manuellen QA-Überprüfungen
Schnelle Produktisierungsreise
Scoring, Zusammenfassung & Coaching-Insights
Die automatisierte Anrufqualitätsüberwachung setzt bis zu 30–50% der Zeit von Kundensupport-Supervisoren frei. Dieser Gewinn verschiebt den Aufwand von rein transaktionaler QA-Arbeit hin zu Coaching, Echtzeit-Unterstützung und effizientererem Leistungsmanagement.
Die Gesamtauswirkung ist nicht nur eingesparte Zeit, sondern eine strukturelle Veränderung der Qualitätsmanagement-Abläufe – der Übergang von manueller Überprüfung zu kontinuierlicher, Insight-gesteuerter Aufsicht.
Wesentliche Vorteile
- Aufbau interner Kompetenz bei der Anwendung von KI auf operatives Qualitätsmanagement
- Ermöglichung von KI-gestützter Anrufzusammenfassung, Scoring und Problemerkennung in einem Workflow
- Anwendung von KI-Anruf-Scoring zur Verbesserung der Konsistenz und Qualität der Bewertung gegenüber manueller Bewertung
- Reduzierung des manuellen Aufwands und der Zeit für die Überprüfung von Anrufen und die Dokumentation von Bewertungen
- Beschleunigung der Insight-Generierung und Feedback-Zyklen
- Reduzierung der Subjektivität und Steigerung der Konsistenz zwischen Teams, Senkung des Kalibrierungsaufwands
Verwendete Technologien
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