Mit GenAI den Kundensupport revolutionieren

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde eine umfassende Lösung implementiert, die Generative AI (GenAI) und fortschrittliche Technologien der künstlichen Intelligenz nutzt, um den Kundensupport neu zu gestalten.

Serverlose Architektur für Skalierbarkeit und Kosteneffizienz

Wir entwarfen eine serverlose Architektur mit AWS Lambda-Funktionen zur Verarbeitung von Anfragen, die sofortige Antworten lieferten und gleichzeitig sicherstellten, dass der Anbieter nur für die tatsächliche Rechennutzung zahlte. Diese Einrichtung bot eine kostengünstige, skalierbare Lösung ohne Leistungseinbußen.

Intelligenter Chatbot auf Basis von Amazon Bedrock

Den Kern unserer Lösung bildete Amazon Bedrock, ein von AWS verwalteter Service, der Zugriff auf fortschrittliche KI-Modelle bietet. Mithilfe von Retrieval Augmented Generation (RAG) verbesserten wir die KI-Antworten, indem wir relevante Daten aus den häufig gestellten Fragen, der Dokumentation und den Inhalten des Kundensupports des Anbieters einbetteten, die in einem sicheren Amazon S3 Data Lake gespeichert sind.Durch diese Einbettung in eine Vektordatenbank haben wir die Wissensbasis in ein KI-freundliches Format umgewandelt, das es dem Chatbot ermöglicht, präzise, kontextbezogene Informationen abzurufen, die auf jede Benutzeranfrage zugeschnitten sind.

Maßgeschneiderte Prompts und kontextbezogenes Verständnis

Um sicherzustellen, dass der Chatbot mit den Werten des Kundendienstes des Anbieters übereinstimmt, entwickelten wir mit Anthropic Claude, einem leistungsstarken Large Language Model (LLM), maßgeschneiderte Prompts. Diese Prompts formten die Antworten des Chatbots so, dass er als dedizierter virtueller Assistent fungierte und präzise, auf die Marke abgestimmte Antworten lieferte.Da der Chatverlauf erhalten blieb, konnten die Benutzer eine natürlichere Konversationserfahrung genießen.

Datenschutz und Compliance

Wir haben dem Datenschutz und der Einhaltung von Vorschriften Priorität eingeräumt und eine Datenpipeline mit AWS Step Functions implementiert, um Kundenanfragen vorzuverarbeiten und zu bereinigen.

Um einen strikten Datenschutz zu gewährleisten, haben wir die Daten zunächst strukturiert, um überflüssige Elemente zu entfernen und die Übersichtlichkeit zu erhöhen. Anschließend wurden Regex-Filter eingesetzt, um persönliche Kennungen und sensible Informationen sicher zu entfernen. AWS Comprehend wurde eingesetzt, um persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu erkennen und zu maskieren, so dass die Privatsphäre der Nutzer durchgehend gewahrt bleibt. Zur Unterstützung mehrsprachiger Anforderungen wurde AWS Translate eingesetzt, um Sprachen zu standardisieren und eine höhere Genauigkeit der KI zu ermöglichen. Schließlich wurde eine sichere Speicherung gemäß der Datenschutz-Grundverordnung und den Grundsätzen der digitalen Souveränität eingerichtet, wobei unverarbeitete Daten gelöscht wurden, um maximale Vertraulichkeit zu gewährleisten.

Mehrsprachige Unterstützung für ein globales Publikum

In Anbetracht des vielfältigen Kundenstamms des Anbieters haben wir mehrsprachigen Support integriert. Der Chatbot kann Anfragen in verschiedenen Sprachen interpretieren und beantworten, was die Zugänglichkeit für globale Nutzer verbessert.