Im Vortrag von Tom Schneider, der bei Swiss Life Deutschland für das Projekt- und Prozessmanagement im Vertriebsservice zuständig ist, wird der Einsatz von Conversational AI im Unternehmen detailliert erläutert. Tom Schneider beginnt mit einer Einführung in die Struktur und die Geschäftsmodelle von Swiss Life Deutschland, wobei er die Trennung zwischen Versicherung und Finanzberatung hervorhebt. Er legt dar, wie Conversational AI erfolgreich in zwei Schlüsselbereichen implementiert wurde: im Kundenservice und im Vertriebspartner Service. Die Technologie hat zu einer signifikanten Reduzierung der Anliegenauswahlzeit um bis zu 60% und einer Vereinfachung von Routing-Änderungen geführt. Tom Schneider teilt konkrete Zahlen zur Nutzung und Effektivität des Systems, darunter eine hohe Erkennungsquote von 97% im B2B-Bereich und 86% im B2C-Bereich, was die Zuverlässigkeit der AI-Technologie unterstreicht.

Der Entwicklungsprozess der Conversational AI bei Swiss Life, wie von Tom Schneider beschrieben, begann mit einem Minimum Viable Product und wurde schrittweise erweitert, wobei die Implementierung fast ein Jahr dauerte. Dies verdeutlicht die Komplexität und den Bedarf an sorgfältiger Planung und Entwicklung in solchen Projekten. Tom Schneider betont die Bedeutung des Trainings und der Anpassung des Systems, um eine hohe Erkennungsrate zu gewährleisten. Er hebt hervor, dass die aktive Einbindung des Teams in diesen Prozess entscheidend ist, da die Mitarbeiter, die täglich mit Kunden interagieren, wertvolle Einblicke und Feedback liefern. Für die Zukunft plant Swiss Life, die Anruferkennung im B2B-Bereich weiter auszubauen und individuelle Services zu gestalten, was das Bestreben zeigt, Conversational AI weiter zu personalisieren und an spezifische Kundenbedürfnisse anzupassen. Tom Schneider schließt mit der Empfehlung, immer die Perspektive des Kunden einzunehmen und Prozesse basierend auf Kundenfeedback zu verbessern, was die Kundenorientierung als zentralen Aspekt bei der Entwicklung und Anpassung von Conversational AI unterstreicht.

Kernthemen:

1. **Implementierung von Conversational AI**: Swiss Life Deutschland hat Conversational AI erfolgreich im Kundenservice und im Vertriebspartner Service implementiert.

2. **Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung**: Durch den Einsatz der Technologie wurde die Anliegenauswahlzeit um bis zu 60% reduziert und das Routing vereinfacht.

3. **Hohe Erkennungsquoten**: Die AI-Technologie erreicht eine Erkennungsquote von 97% im B2B-Bereich und 86% im B2C-Bereich.

4. **Entwicklungsprozess**: Der Prozess begann mit einem Minimum Viable Product und wurde über fast ein Jahr hinweg schrittweise erweitert.

5. **Bedeutung von Training und Anpassung**: Die kontinuierliche Schulung und Anpassung des Systems sind für die Aufrechterhaltung der Effektivität von Conversational AI unerlässlich.

6. **Zukunftspläne für Conversational AI**: Es ist geplant, die Anruferkennung im B2B-Bereich auszubauen und individuelle Services zu gestalten.

7. **Einbindung des operativen Teams**: Die aktive Einbindung des operativen Teams in den Trainingsprozess hat einen echten Mehrwert geschaffen.

8. **Wichtigkeit der unternehmensinternen Vernetzung**: Eine gute Vernetzung innerhalb des Unternehmens ist entscheidend für den Erfolg des Projekts.

9. **Kundenperspektive als Schlüssel zum Erfolg**: Die Perspektive des Kunden einzunehmen und Prozesse basierend auf Kundenfeedback zu verbessern, ist zentral für die Entwicklung und Anpassung von Conversational AI.