Intelligente E-Mail Triage für einen effizienteren Kundenservice

Jeden Tag gehen bei der enersuisse mehr als 500 Kunden-E-Mails mit den unterschiedlichsten Anliegen ein. Die bisherige Lösung zur Kategorisierung und Zuweisung stiess dabei an ihre Grenzen, sodass die eigentliche Beantwortung stets mit viel Handarbeit verbunden blieb.

Die neu implementierte E-Mail-Triage ändert dies grundlegend. Sie greift unterstützend ein, lange bevor die Nachricht im richtigen Postfach landet. Das System übernimmt vollautomatisch die Intent-Erkennung sowie die Kundenidentifikation, fasst die E-Mail-Inhalte übersichtlich zusammen und liefert den Mitarbeitenden direkt einen fundierten Antwortvorschlag mit.

Im Zentrum der technischen Umsetzung stand der Anspruch, eine zukunftsfähige, modulare KI-Lösung zu schaffen, die sich nahtlos in die bestehende Systemlandschaft einfügt. Als zentrale Plattform für alle KI-basierten Entwicklungen fiel die Wahl auf Databricks. Diese Entscheidung bot entscheidende Vorteile:

• Vorhandenes Know-how: Das für den Betrieb notwendige Wissen war bei enersuisse bereits intern verfügbar.
• Vielseitige Konnektivität: Databricks ermöglicht vielfältige Anbindungen an unterschiedliche Datenquellen und bietet eine flexible Runtime für eigene Python-Applikationen.
• Integrierte Observability: Mit MLflow stellt Databricks bereits eine umfassende AI & ML Observability-Plattform zur Verfügung.
• Nahtloses Monitoring: Bestehende und neue Dashboards können problemlos und direkt auf Logs und Observability-Daten zugreifen.

Für die KI-Komponenten der E-Mail-Triage bauten wir innerhalb einer serviceorientierten Architektur (SOA) spezialisierte Endpoints für die Kategorisierung, die optische Zeichenerkennung (OCR) sowie die strukturierte Informationsextraktion auf. Die genutzten Large Language Models (LLMs) werden sicher über die bestehende Azure-Infrastruktur mit Datenstandort Schweiz bereitgestellt.

Um die KI-basierten Services optimal zu überwachen, werden sämtliche Traces in MLflow protokolliert und können dort im Fehlerfall detailliert analysiert werden. Um sicherzustellen, dass die Qualität der KI-Services konstant hoch bleibt, auch bei künftigen Weiterentwicklungen oder der Einführung neuer KI-Modelle, wurden umfangreiche Evaluations-Datensätze mit Ground-Truth-Daten aufgebaut. Entsprechende Evaluationsläufe lassen sich jederzeit über dedizierte Endpoints anstossen, wobei die Resultate vollständig und transparent in MLflow einsehbar sind.

Die umgesetzte Architektur befähigt enersuisse, die Lösung mit internem Know-how eigenständig zu betreiben. Zudem bietet sie die nötige Flexibilität, um künftig beliebige weitere AI-Services und Agents zu implementieren, diese in die umliegenden SAP-Systeme zu integrieren und die KI-Funktionalitäten aus verschiedensten Quellsystemen heraus zu nutzen.

Gemeinsam mit enersuisse entwickelten wir die bestehende automatisierte E-Mail-Triage zu einem intelligenten Assistenzsystem weiter.

Die Lösung berücksichtigt den Betreff, den vollständigen E-Mail-Verlauf sowie Inhalte aus Anhängen und Dokumenten. Diese werden mithilfe der optischen Zeichenerkennung (OCR) erfasst und in den fachlichen Kontext eingeordnet.

Auf dieser Datenbasis erkennt das System, gestützt auf ein Large Language Model (LLM), das Kundenanliegen (Intent-Erkennung) und leitet die E-Mail intelligent an die zuständigen Mitarbeitenden beziehungsweise die passende Inbox weiter. Zusätzlich erstellt das System automatisch eine präzise Kurzzusammenfassung des Anliegens, die den Servicemitarbeitenden direkt als sogenannte Agentenzusammenfassung angezeigt wird.

So erhalten sie auf einen Blick das Kernanliegen ohne die gesamte E-Mail lesen zu müssen. Gleichzeitig entstehen fachlich fundiertere und besser strukturierte Antwortvorschläge, die mittels Retrieval Augmented Generation (RAG) direkt aus der in Confluence kuratierten unternehmensinternen Wissensdatenbank abgeleitet werden, sodass Antworten stets auf validierten Quellen basieren und Halluzinationen vermieden werden.

Auch die definierten Kommunikationsrichtlinien, beispielsweise Tonalität, Anrede oder Formulierungsstandards, können zentral integriert und konsistent angewendet werden.

Jeder Antwortvorschlag wird zusätzlich mit einem Konfidenz-Score versehen, der Servicemitarbeitenden auf einen Blick zeigt, wie sicher sich das System bei einer Antwort ist. Dies bildet die Grundlage für einen kontrollierten stufenweisen Ausbau der Automatisierung.

Darüber hinaus werden relevante Kundendaten wie Geschäftspartner- und Vertragskontonummer automatisch aus der E-Mail extrahiert und mit dem Backend-System abgeglichen und validiert. Wo möglich wird der Kunde eindeutig identifiziert und authentifiziert und die entsprechenden Informationen werden bereits im Vorfeld in SAP Customer Engagement (SAP CE) angezogen. In Kombination mit den vorgeschlagenen E-Mail-Antworten reduziert dies die Bearbeitungszeit spürbar und ermöglicht eine effizientere und fokussiertere Bearbeitung durch die Servicemitarbeitenden.

Für die Mitarbeitenden bedeutet dies weniger manuelle Tätigkeiten, weniger Sortier- und Weiterleitungsaufwand und eine bessere Grundlage für die fachliche Prüfung. Die Technologie unterstützt im Hintergrund, während die Verantwortung weiterhin bei den Mitarbeitenden bleibt.

Perspektivisch wird diese Weiterentwicklung auch für Kundinnen und Kunden deutlich spürbar. Anfragen gelangen verlässlich an die richtige Stelle, Antworten gewinnen an Qualität und folgen einer klaren einheitlichen Struktur. Sprache, Tonalität und Aufbau orientieren sich konsistent an den definierten Kommunikationsrichtlinien. So entsteht über den E-Mail-Kanal ein professionelles und wiedererkennbares Serviceerlebnis das fachliche Präzision mit einem einheitlichen Markenauftritt verbindet.

Aufbauend auf der E-Mail-Triage sollen schrittweise weitere Prozesse automatisiert werden. Zu Beginn bleiben die Mitarbeitenden im Lead und prüfen, ergänzen oder versenden die vorgeschlagenen Antworten. Mit zunehmender Qualität und Erfahrung sollen einfache klar definierte Anliegen schrittweise automatisiert bearbeitet werden. So entwickelt sich die Lösung kontrolliert vom Assistenzsystem hin zu einer skalierbaren automatisierten E-Mail-Bearbeitung.