Chatbot im Kundenservice: Direkter Zugriff auf Ihr gesamtes Service-Wissen
KI-basierte Chats, die auf strukturiertem Wissen basieren und Ihrem Kundenservice endlich verlässliche Antworten liefern.
- KI-Antworten auf die Sie sich verlassen können
- Einheitliche Antworten über alle Kanäle
- Sicherer Zugriff auf unternehmensweites Wissen
Führende Unternehmen vertrauen uns
Chatten Sie mit Ihrem Unternehmenswissen für herausragenden Kundensupport
KI-Chatbots entlasten Support-Teams und beschleunigen Antworten, aber nur, wenn sie wirklich verlässlich sind. Viele Lösungen scheitern an unstrukturierten Daten und liefern ungenaue Ergebnisse.
Unsere Lösung: Strukturierte Inhalte und Wissensgraphen sorgen für präzise, kontextbasierte Antworten.
- Weniger Aufwand für Support-Teams
- Bessere Kundenerlebnisse durch verlässliche KI-Antworten
Von täglichen Serviceproblemen zur spürbaren Entlastung im Kundenservice
Das bremst Ihre Service-Teams:
- Verteiltes Wissen
Informationen liegen in PDFs, Tickets und verschiedenen Systemen - Fehlender Kontext
Bei Diagnose und Antwort fehlen oft Produktkonfiguration, Historie und Einsatzfall - Hoher Teamaufwand
Dokumentation und Einarbeitung neuer Mitarbeitender kosten viel Zeit
Vorteile mit KI-basierten Chats:
- Sofort im Kontext
Relevante Reparatur-, Wartungs- und Fehlerbehebungsinfos ohne langes Suchen - Präzise Antworten
Antworten berücksichtigen Produktkonfiguration, Historie und Einsatzfall - Weniger Aufwand im Team
Weniger Eskalationen, weniger Dokumentationsaufwand, schnelleres Onboarding
40 % bessere Antworten durch echten Kontext
Aktuelle Studien zeigen, dass KI-Modelle deutlich präzisere Ergebnisse liefern, wenn sie auf strukturiertem Wissen basieren: Während direkte Abfragen auf Datenbanken nur eine geringe Trefferquote erreichen, steigt die Genauigkeit mit einem Knowledge Graph als Grundlage signifikant.
Der zusätzliche Kontext macht den Unterschied – für nachvollziehbare und verlässliche Antworten.
Entlasten Sie Ihr Support-Team mit einem Chat-Assistenten, der wirklich hilft.
Unser Vorgehen
Schritt für Schritt
zum zuverlässigen KI-Servicechat
Starten Sie gezielt mit ersten Use Cases und bauen Sie Ihren intelligenten Service-Assistenten darauf Schritt für Schritt auf. Von der Idee über die technische Validierung bis zur skalierbaren Lösung entsteht so eine nachhaltige Grundlage für Ihren zuverlässigen KI-Servicechat.
01 Beratung
Gemeinsam analysieren wir Ihre Ausgangssituation und identifizieren konkrete Anwendungsfälle in Ihrer Service-Abteilung. Dabei legen wir den Fokus auf schnellen Mehrwert und eine klare Zielsetzung für einen wirkungsvollen, intelligenten Chat-Assistenten.
02 Proof of Concept
Im PoC zeigen wir die technische Umsetzbarkeit und demonstrieren, wie sich Ihre Daten in vernetztes Wissen überführen lassen. Wir analysieren Ihre bestehenden Wissensquellen (Tickets, Dokumente, Systeme, Erfahrungswissen) und strukturieren diese in einem Wissensgraphen. So entsteht eine konsistente Wissensbasis, auf welche KI kontextbezogen zugreifen kann.
03 MVP & Scale-Up
Mit einem Minimum Viable Product (MVP) entsteht der erste produktive Anwendungsfall. Ein Pilot mit realen Servicefällen zeigt schnell den Mehrwert im Support-Alltag. Darauf aufbauend integrieren wir den KI-Chat in Ihre bestehenden Service-Systeme und rollen die Lösung schrittweise aus.
Service Copilot von ZEISS RMS
Der intelligente Assistent, den sich jedes Service Team wünscht.
Jede Anfrage bedeutete für das Service-Team von ZEISS Research Microscopy Solutions (RMS), Informationen aus unzähligen Dokumenten in viel zu vielen Quellen zusammentragen zu müssen. Jetzt unterstützt sie dabei der Service Copilot, ein intelligenter Assistent, der Wissensgraphen mit Agentic AI verknüpft – und den Service für ZEISS Mikroskope so effizient macht, wie die Forschung es verlangt.
Wissensgraphen: die Basis für zuverlässige KI
Unser Chat-Assistent basiert nicht auf Wahrscheinlichkeiten, sondern auf vernetztem Wissen. Mit Wissensgraphen strukturieren wir Produktdaten, Dokumentationen, Prozesse und Richtlinien und machen sie so optimal für KI-Systeme nutzbar.
RAG oder GraphRAG: Welche Wissensbasis liefert verlässliche KI-Antworten?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist für viele Unternehmen der erste Schritt, um LLMs mit eigenen Informationen zu verbinden. Doch bei komplexem, vernetztem Unternehmenswissen stößt klassisches RAG schnell an Grenzen.
GraphRAG kombiniert RAG mit Wissensgraphen und schafft damit deutlich mehr Kontext, Konsistenz und Kontrolle.
Klassisches RAG findet Informationen
Dokumente werden in Vektoren umgewandelt, semantisch gesucht und als Kontext an ein LLM übergeben.
- Kein explizites Verständnis von Beziehungen und Kontext
- Inkonsistente Antworten bei ähnlichen Fragen
- Halluzinationen trotz Retrieval möglich
- Geringe Nachvollziehbarkeit der Antworten
- Begrenzte Eignung für komplexes Unternehmenswissen
GraphRAG versteht Zusammenhänge
Ein Wissensgraph modelliert Entitäten, Beziehungen und Regeln explizit. RAG greift gezielt auf dieses Wissen zu.
- Deutlich höherer Kontextbezug
- Konsistente KI-Antworten über verschiedene Abfragen hinweg
- Weniger Halluzinationen durch explizite Wissensmodelle
- Erklärbare & nachvollziehbare Antworten: Quellen, Beziehungen und Entscheidungslogik sind transparent
- Stabile Grundlage für skalierbare KI-Anwendungen
Ansprechpartner
Wir freuen uns auf Ihre Anfrage
Dr. Stefan Bradenbrink