Azets verändert den Support mit skalierbaren, präzisen Antworten und müheloser Automatisierung

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  • Jodie Rhodes
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Auf einen Blick

Azets bietet fachkundige Buchhaltungs-, Steuer- und Beratungsdienstleistungen an, um Unternehmen bei der Optimierung ihrer Finanzen und der Navigation in komplexen Geschäftsumgebungen mit maßgeschneiderter Unterstützung zu helfen.

Herausforderung

Die größte Herausforderung für Azets war die ineffiziente manuelle Bearbeitung von Kundenanfragen, die immer wiederkehrende Antworten erforderte und die mangelnde Skalierbarkeit, die die Fähigkeit zur Bewältigung der wachsenden Support-Anforderungen behinderte.

Lösung

Firemind setzte RAG-basierte generative KI ein, um den Support von Azets zu automatisieren, genaue, skalierbare Antworten zu liefern und die Effizienz zu steigern.

Genutzte Dienste
  • Amazonas-Felsen
  • Amazonas Kendra
  • AWS Lambda
  • Amazon S3
Ergebnisse
  • Verbesserte Effizienz der Unterstützung
  • Verbesserte Reaktionsgenauigkeit
Geschäftliche Herausforderungen

Die manuelle Bearbeitung von Anfragen behinderte die Effizienz und Skalierbarkeit des Supports von Azets

Azets stand bei der Bearbeitung von Kundenanfragen aufgrund seiner manuellen Supportprozesse vor einer großen Herausforderung. Das Support-Team hatte die Aufgabe, eine große Anzahl von Fragen zu beantworten, was häufig mit sich wiederholenden Aufgaben wie dem Kopieren und Einfügen von Antworten aus früheren Interaktionen verbunden war. Diese Vorgehensweise erwies sich nicht nur als zeitaufwändig, sondern auch als anfällig für Unstimmigkeiten und Fehler.

Die manuelle Bearbeitung von Anfragen war arbeitsintensiv und nicht skalierbar. Als das Volumen der Kundeninteraktionen zunahm, wurden die Ineffizienzen des aktuellen Systems immer deutlicher. Das Support-Team hatte Mühe, mit der steigenden Zahl von Anfragen Schritt zu halten, was zu längeren Antwortzeiten und einem möglichen Rückgang der Kundenzufriedenheit führte.

Außerdem behinderte die Abhängigkeit von sich wiederholenden manuellen Antworten die Fähigkeit des Teams, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren, die menschliches Fachwissen erfordern. Dieses Problem unterstrich den Bedarf an einer effizienteren und skalierbaren Lösung, mit der Routineanfragen bearbeitet werden konnten, während gleichzeitig wertvolle personelle Ressourcen für höherwertige Supportaufgaben frei wurden.

Zur Bewältigung dieser Herausforderung war eine robuste technologische Lösung erforderlich, die den Antwortprozess automatisieren und gleichzeitig eine hohe Genauigkeit und Relevanz gewährleisten konnte. Durch die Implementierung eines generativen, KI-basierten Systems wollte Azets seinen Supportprozess umgestalten, die Abläufe rationalisieren und die Effizienz des Kundendienstes insgesamt verbessern.

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Lösung

Automatisierte Unterstützung mit generativer KI verbessert die Effizienz und die Genauigkeit der Antworten

Um die Herausforderung der manuellen und ineffizienten Bearbeitung von Kundenanfragen bei Azets zu bewältigen, haben wir eine fortschrittliche generative KI-Lösung (GenAI) implementiert. Dieses System nutzt Retrieval Augmented Generation (RAG), um die Generierung von Antworten zu automatisieren und zu optimieren. Durch die Indizierung der Wissensbasisdokumente in Amazon Kendra kann das System schnell relevante Informationen abrufen und präzise, kontextbezogene Antworten auf Kundenanfragen generieren.

Die Lösung ist mit Amazon Bedrock integriert, das das Large Language Model (LLM) hostet, das für die Interpretation der Eingabeaufforderungen und die Erstellung der Antworten verantwortlich ist. Dieser Ansatz reduziert nicht nur den Zeitaufwand für sich wiederholende Aufgaben, sondern verbessert auch die Konsistenz und Zuverlässigkeit der Informationen, die den Kunden zur Verfügung gestellt werden. Der automatisierte Prozess stellt sicher, dass die Antworten schnell erstellt werden, so dass sich das Support-Team auf komplexere und differenziertere Fragen konzentrieren kann.

Darüber hinaus erleichtert der Einsatz von AWS Lambda den nahtlosen Upload und die Indizierung von Dokumenten, was die Integration neuer Informationen in das System weiter vereinfacht. Amazon S3 wird für die Speicherung von Dokumenten und statischen Assets verwendet, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Materialien leicht zugänglich sind und effizient verwaltet werden.

Insgesamt verändert diese generative KI-basierte Lösung den Kundensupport von Azets, indem sie skalierbare, präzise und automatisierte Antworten liefert. Die Implementierung erhöht die betriebliche Effizienz erheblich, reduziert den manuellen Aufwand und verbessert die allgemeine Kundenzufriedenheit.

Verbesserte Effizienz

Die Implementierung der generativen KI-Lösung verbesserte die Effizienz des Kundensupports von Azets drastisch. Durch die Automatisierung der Antwortgenerierung mittels Retrieval Augmented Generation (RAG) konnte das System den Zeit- und Arbeitsaufwand, der zuvor für manuelle Antworten erforderlich war, erheblich reduzieren. Diese Automatisierung ermöglichte es dem Support-Team, ein größeres Volumen an Anfragen mit höherer Geschwindigkeit zu bearbeiten und die Skalierbarkeitsprobleme, die das vorherige System geplagt hatten, effektiv zu lösen.

Verbesserte Qualität und Zuverlässigkeit

Die Genauigkeit der Antworten wurde durch die Einführung des generativen KI-Systems erheblich gesteigert. Durch die Nutzung von Amazon Kendra für die präzise Indizierung von Dokumenten und Amazon Bedrock für die fortschrittliche Sprachverarbeitung stellte die Lösung sicher, dass Kundenanfragen mit kontextuell relevanten und genauen Antworten beantwortet wurden. Diese Erweiterung verbesserte nicht nur die Qualität der Interaktionen, sondern trug auch dazu bei, einen hohen Standard im Kundenservice aufrechtzuerhalten.

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