Voor een volledige werking plaatst deze website cookies op uw computer. Daarnaast worden cookies geplaatst voor het bijhouden van bezoekersgedrag binnen Google Analytics. Deze informatie helpt ons bij het verbeteren van onze website. De cookies bevatten anonieme informatie en blijven maximaal 2 jaar in uw browser aanwezig. Lees meer
We onderzoeken voortdurend hoe kunstmatige intelligentie de operationele efficiëntie kan verbeteren en klantenserviceprocessen kan optimaliseren. Een van onze recente initiatieven is een proof of concept (POC) voor een AI-klachtenafhandelingssysteem, ontworpen om organisaties te ondersteunen die grote volumes klantklachten verwerken. Dit systeem laat zien hoe AI medewerkers kan helpen bij het beheren van klachtcorrespondentie, met behoud van het noodzakelijke menselijke en juridische toezicht.
Het afhandelen van klachtbrieven is een tijdrovende en repetitieve taak, waarbij medewerkers vaak standaard beleids- of juridische teksten moeten raadplegen en reacties op individuele gevallen moeten afstemmen. De handmatige aard van dit proces kan leiden tot vertragingen, inconsistenties en een hogere werkdruk, ongeacht de sector waarin dit plaatsvindt.
Ons AI-systeem pakt deze uitdagingen aan door het genereren van conceptreacties te automatiseren, consistentie te waarborgen en de tijd die nodig is om elke klacht te verwerken aanzienlijk te verkorten. Zodra een klacht is ingediend, getypt of handgeschreven, categoriseert de AI het type kwestie en genereert een gestructureerde, conforme conceptreactie. De reactie is daarna gereed voor een menselijke beoordelaar, die de definitieve goedkeuring geeft voordat deze wordt verzonden. Omdat de onderliggende logica is opgebouwd rond het categoriseren van klachttypes en het toepassen van de bijpassende responsstructuur, kan dezelfde aanpak worden toegepast in een breed scala aan contexten, van facturatiegeschillen en serviceklachten tot regelgevings- of compliance-gerelateerde correspondentie.
Met behulp van het Orq.ai-platform hebben we meerdere AI-modellen getest, waaronder modellen van OpenAI en Google. Na uitgebreide experimenten werd Gemini gekozen als het meest effectieve model voor onze use case. De systeemprompt is ontworpen om de AI te instrueren als formele assistent op te treden, reacties in een conform format te structureren en emotioneel taalgebruik te vermijden. Hoewel de prompt in het Engels is geschreven voor optimaal modelbegrip, kan de AI worden geconfigureerd om reacties te genereren in de taal die het meest relevant is voor het klantenbestand van de organisatie, gebruikmakend van de meertalige mogelijkheden.
Het AI-klachtenafhandelingssysteem laat zien hoe kunstmatige intelligentie repetitieve taken effectief kan automatiseren met behoud van menselijk toezicht. Hoewel het systeem nog niet is uitgerold in een live omgeving, toont de interne demonstratie duidelijke kansen voor toekomstige ontwikkeling, waaronder training op historische data, meertalige ondersteuning en uitgebreide casusdetectie, toepasbaar voor elke organisatie die klachtgedreven correspondentie op schaal beheert.