Dr. Kevin Yam, Chief AI Officer bei der coeo Group, einem der führenden europäischen Inkassounternehmen, spricht auf dem CIBI Innovationstag am 26. März in München über "Customer Centricity meets AI". Er verantwortet bei coeo die Entwicklung und Implementierung der KI-Strategie des Unternehmens. Zusätzlich steht er dem unternehmenseigenen AI-Lab in Berlin vor. Nach seiner Promotion im Bereich der Theoretischen Physik spezialisierte er sich auf die Realisierung komplexer KI- und Data Analytics-Projekte im Finanzsektor.
ibi research: Dr. Yam, Sie sind als Chief AI Officer bei der coeo Group für die Entwicklung und Implementierung der KI-Strategie des Unternehmens verantwortlich. Customer Experience steht für die Kundenerfahrung, die Kunden machen, wenn sie mit einem Unternehmen interagieren. Wie kann durch die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in das Forderungsmanagement die Customer Experience verbessert werden?
Dr. Kevin Yam: Durch den Einsatz modernster Technologien, einschließlich generativer KI und Deep Learning, revolutionieren wir die Art und Weise, wie wir mit unseren Kunden interagieren. Unsere KI-Systeme sind in der Lage, sowohl mündliche als auch schriftliche Kommunikation zu führen, und das basiert auf fundierten verhaltenswissenschaftlichen Erkenntnissen, Datenanalysen und dem Prinzip des Bestärkenden Lernens. Durch diese fortschrittlichen Methoden können wir nicht nur individuell auf die Bedürfnisse unserer Kunden eingehen, sondern auch in Echtzeit auf Anfragen reagieren. Das Beste daran? Unser Service ist rund um die Uhr verfügbar und kann in mehreren Sprachen kommunizieren.
Ein weiteres Highlight unserer KI-Technologie ist die Fähigkeit, Emotionen zu erkennen durch sogenannte Sentimentanalysen. Bei jedem Kundenanruf analysiert unser System die Stimmungslage des Anrufers, um den weiteren Verlauf des Gesprächs optimal und einfühlsam zu gestalten. So können wir sicherstellen, dass wir unseren Kunden stets die bestmögliche Betreuung bieten.
Durch die zusätzliche Verknüpfung unserer KI-Systeme mit umfangreichen Wissensdatenbanken können wir sicherstellen, dass jede von der KI generierte Antwort präzise dem Kontext der Kundenanfrage entspricht. Dies trägt zu einer erstklassigen Qualität bei der Bearbeitung durch die KI bei und stärkt das Vertrauen unserer Kunden - ein wesentlicher Faktor für die Kundenzufriedenheit.
ibi research: Welche spezifischen Eigenschaften oder Merkmale hat das von coeo entwickelte, modulare KI-Ökosystem cAI, das es von traditionellen KI-Systemen, die für Prozessoptimierung und automatisierte Entscheidungen eingesetzt werden, abhebt?
Dr. Kevin Yam: Unsere künstliche Intelligenz, genauer gesagt cAI, unterscheidet sich deutlich von traditionellen Systemen. Während herkömmliche Systeme oft auf festgelegten Regeln basieren und in ihrer Funktionsweise eher statisch sind, bietet cAI einen dynamischeren und anpassungsfähigeren Ansatz. Dank Fähigkeiten wie Transfer Learning, multikriterieller Optimierung und rekursiver Intelligenz kann cAI Fachaufgaben eigenständig analysieren, priorisieren und effizient bearbeiten.
cAI geht jedoch über die bloße Aufnahme und Verarbeitung von Informationen hinaus. Es kann erlernte Informationen in verschiedenen Kontexten anwenden, diverse Kriterien in Entscheidungsprozesse einbeziehen und auf zuvor gewonnene Erkenntnisse zurückgreifen, um Probleme zu lösen.
Auf technologischer Ebene wird dies durch cAI-Module ermöglicht, die auf einer ganzheitlichen, auf generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) basierenden Infrastruktur aufbauen. Diese Infrastruktur stützt sich auf die Prinzipien des Information Retrieval und der Multi-LLM-Systeme und nutzt eine Vielzahl von generativen KI-Methoden, darunter Energy-based Models und Flow-based generative Models. Zudem sind auch Post-Transformer-Architekturen zunehmend im Einsatz. Diese technologischen Komponenten sind miteinander verknüpft und ermöglichen eine hochkomplexe und fortschrittliche Verarbeitung von Informationen.
Durch die Interaktion der cAI-Module innerhalb dieser ganzheitlichen Infrastruktur können sie Daten nicht nur effizient verarbeiten, sondern auch neue Zusammenhänge und Muster erkennen, die über das hinausgehen, was mit traditionellen Analysemethoden möglich ist. Daher stellt cAI ein flexibles und dynamisches KI-System zur Informationsverarbeitung und -analyse dar, das sich an verändernde Bedingungen anpassen und kontinuierlich lernen und verbessern kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass cAI eine revolutionäre Entwicklung in der Art und Weise darstellt, wie wir mit Daten und Informationen umgehen. Mit seiner Fähigkeit zur effizienten Analyse und Verarbeitung von Daten, sowie zur Anpassung und Verbesserung, ist cAI ein äußerst wertvolles Werkzeug in vielen Anwendungsbereichen.
ibi research: In Ihrem Vortrag auf dem CIBI Innovationstag am 26. März in München zeigen Sie, dass KI-gestützte Entscheidungsprozesse die Kundenbindung erhöhen können, indem sie individuelle Lösungswege für finanzielle Herausforderungen bieten und dadurch Kundenzufriedenheit und -loyalität fördern. Können Sie das bitte näher erläutern?
Dr. Kevin Yam: Im Bereich des Forderungsmanagements spielen KI-Systeme eine entscheidende Rolle, indem sie den Prozess personalisieren und optimieren. Die KI kann beispielsweise die historischen Zahlungsdaten eines Schuldners analysieren, um Muster oder Trends zu erkennen. Dadurch kann sie das wahrscheinliche Zahlungsverhalten und die finanzielle Situation des Schuldners vorhersagen.
Diese Informationen können genutzt werden, um einen individuellen Ansatz für jeden Schuldner zu entwickeln. Anstatt einen standardisierten Ansatz zu verfolgen, kann die KI einen auf den Schuldner zugeschnittenen Plan erstellen, der dessen Fähigkeiten zur Schuldentilgung berücksichtigt. Dies könnte zum Beispiel ein angepasster Zahlungsplan sein, der auf den finanziellen Möglichkeiten des Schuldners basiert.
Zusätzlich kann die KI die Kommunikation mit dem Schuldner optimieren. Sie kann die effektivsten Kommunikationskanäle und -zeiten identifizieren und die Kommunikation entsprechend anpassen. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der Schuldner auf die Kommunikation reagiert und die Schulden begleicht.
Durch diese personalisierte und proaktive Herangehensweise kann die KI dazu beitragen, die Effizienz des Inkassoprozesses zu steigern und die Kundenzufriedenheit und -bindung zu erhöhen.
Herr Dr. Yam, herzlichen Dank für das Interview! Wer Sie gerne live erleben nöchte, findet unter www.cibi.de das gesamte Programm und die Anmeldung zum CIBI Innovationstag am 26. März in München.
