Wie lassen sich Kundenanfragen schneller, präziser und effizienter beantworten, ohne die Mitarbeitenden zu überlasten? Diese Frage stand im Mittelpunkt des Projekts, das Lufthansa Industry Solutions für EWE NETZ realisierte: Innerhalb von nur vier Monaten wurde ein Smart Assistant eingeführt - ein KI-gestütztes System, das Anfragen in natürlicher Sprache verarbeitet, relevante Informationen aus internen Wissensquellen automatisch zusammenführt und den Mitarbeitenden präzise, kontextbezogene Antworten liefert. Damit wird der Kundenservice grundlegend beschleunigt und die Qualität der Antworten gesichert.
Von fragmentierten Wissensquellen zu präzisen Antworten in Echtzeit
Smart Assistant: Wie EWE NETZ den Kundenservice mit KI beschleunigt
Der Kunde
EWE NETZ betreibt Strom- und Erdgastnetze im Nordwesten Deutschlands, insbesondere im Ems-Weser-Elbe-Gebiet, sowie in Brandenburg und auf Rügen, und verantwortet rund 1,7 Millionen Hausanschlüsse. Neben Strom und Gas verwaltet das Unternehmen auch regionale Trinkwassernetze und betreibt als KRITIS-Unternehmen eigene Telekommunikationsnetze zur Überwachung der Infrastruktur. Netzbetrieb, Instandhaltung und Ausbau der Netze gehören zu den Kernaufgaben, doch auch der direkte Kontakt zu privaten und gewerblichen Endnutzern ist entscheidend: Mitarbeitende im Kundenservice sind die erste Anlaufstelle für Fragen, Störungsmeldungen, technische Beratung oder Hausanschlüsse und prägen damit wesentlich die Wahrnehmung der Servicequalität.
- Konzeption und Implementierung einer KI-gestützten Smart-Assistant-Lösung auf Basis von Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Integration interner Wissensquellen
- Bereitstellung der Lösung in der bestehenden Azure-Cloud-Infrastruktur
- Entwicklung einer Web-App mit intuitiver Eingabemaske sowie Filter- und Feedbackfunktionen
Die Herausforderung
Vor der Einführung des Smart Assistant waren die Serviceprozesse zeitaufwendig. Mitarbeitende mussten Informationen aus unterschiedlich strukturierten Quellen und Wissensdatenbanken zusammentragen, um vielseitige und teilweise komplexe Anfragen zu beantworten. EWE NETZ erkannte die Notwendigkeit, die Informationsbereitstellung effizienter zu gestalten, die Qualität der Antworten zu sichern und die Mitarbeitenden zu entlasten.
Die Lösung
Um die Herausforderungen im Kundenservice zu bewältigen, implementierte Lufthansa Industry Solutions für EWE NETZ eine Smart-Assistant-Lösung auf Basis von Retrieval Augmented Generation (RAG) – einem Ansatz, bei dem die KI relevante Informationen aus einer vorhandenen Wissensquelle abruft und diese mit generativer KI aufbereitet, um präzise und kontextbezogene Informationen in Echtzeit zu erstellen. Die bereitgestellte Lösung wird vollständig in der Azure-Cloud-Infrastruktur von EWE NETZ betrieben.
Die Mitarbeitenden greifen über eine Web-App auf den Smart Assistant zu, die eine intuitive Eingabemaske bietet. Die Plattform unterstützt nicht nur die klassische Textsuche, sondern verfügt über Filterfunktionen, um Ergebnisse gezielt nach Themen oder Gültigkeitsbereichen einzugrenzen. Über die Feedbackfunktion können Mitarbeitende die Qualität der Antworten bewerten, was eine kontinuierliche Optimierung des Systems ermöglicht.
Der Nutzen
Die Praxis zeigt klare Ergebnisse: Kundenanfragen lassen sich nun schneller beantworten, der manuelle Rechercheaufwand sinkt, und die Mitarbeitenden werden spürbar entlastet. Der Kundenservice bleibt auch bei hohem Anfrageaufkommen effizient, während die Lösung wirtschaftlich betrieben werden kann.
Durch die flexible Architektur kann EWE NETZ die Plattform jederzeit an neue Anforderungen oder zusätzliche Wissensquellen anpassen. So steigert der Smart Assistant nachhaltig die Servicequalität, erhöht die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeitenden und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit von EWE NETZ – und das innerhalb eines kurzen Zeitrahmens von nur vier Monaten.
- Schnellere Bearbeitung von Kundenanfragen durch präzise Antworten in Echtzeit
- Weniger manueller Rechercheaufwand und spürbare Entlastung der Mitarbeitenden
- Wirtschaftlicher und skalierbarer Betrieb innerhalb der bestehenden Cloud-Infrastruktur
- Flexible Erweiterung um zusätzliche Anforderungen und Wissensquellen
- Höhere Arbeitszufriedenheit und nachhaltige Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit