Eine neue Lösung kombiniert Pega Blueprint mit Predictable AI und hebt Self-Service auf ein neues Level. Statt einfacher Chatbots agieren agentenbasierte Systeme, die komplexe Kundenanliegen kanalübergreifend bearbeiten können – ganz ohne Entwickler-Know-how. Möglich wird das durch eine intelligente Center-out-Architektur, die Workflows aus dem zentralen IT-Rückgrat steuert. Die Lösung automatisiert Entscheidungen und sorgt für nahtlose Kundenerlebnisse über Chat, E-Mail und andere Plattformen hinweg. Unternehmen können so effiziente Self-Services anbieten, die den Support entlasten und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigern.
Pegasystems, The Enterprise Transformation Company, stellt eine neue agentenbasierte Lösung für Customer-Self-Services vor. Sie kombiniert die leistungsstarken Funktionen von Pega Blueprint und Pega Predictable AI und ermöglicht es Unternehmen, die üblicherweise von ihren Kundenbetreuern verwendeten Workflows für interaktive Self-Services zu nutzen.
Unternehmen haben große Schwierigkeiten damit, die Abläufe ihres Kundenservice auf Self-Service-Kanäle auszulagern. Die vorgeblich agentischen Lösungen, die dafür angeboten werden, sind im Grunde lediglich Chatbots. Sie sind auf grundlegende Aufgaben beschränkt, können häufig nur in einem Kanal eingesetzt werden oder sind auf proprietäre Chat-Schnittstellen begrenzt. Damit schaffen sie isolierte Customer Experiences und frustrieren die Kunden, die am Ende doch wieder auf Service-Mitarbeiter angewiesen sind.
Die neue Lösung von Pegasystems verfolgt einen komplett anderen Ansatz. Sie kombiniert drei Kernelemente und versetzt damit einen Pega Self-Service Agent in die Lage, Kundenprobleme über alle Kanäle hinweg schnell zu lösen.
Zu diesen drei Kernelementen zählen:
- Pega Blueprint: Der Workflow- und Entscheidungs-Design-Agent Pega Blueprint ermöglicht die schnelle Erstellung von Service-Workflows mit sicherem Zugriff auf Kundendaten und Unternehmensinhalte. Neue Workflows können damit ohne Programmierung oder Schulung innerhalb weniger Stunden bereitgestellt werden.
- Agentenbasierte Center-out-Architektur: Der Pega Self-Service Agent koordiniert die Workflows und Entscheidungen durch semantisches Verständnis direkt aus dem zentralen IT-Rückgrat des Unternehmens heraus. Dadurch gewährleistet er einen konsistenten, skalierbaren und intelligenten Service über alle Kanäle hinweg – einschließlich Chat-Frontends von Drittanbietern, E-Mail und anderen Kommunikations-Plattformen.
- Pega Predictable AI: Der Pega Self-Service Agent befolgt durch Pega Predictable AI die Richtlinien von Unternehmen, greift auf relevante Daten und Erkenntnisse zurück, führt Workflows aus und automatisiert Lösungen durch ein semantisches Verständnis, das universell über alle Kommunikationskanäle hinweg funktioniert. Damit gehen seine Fähigkeiten weit über die einer Black-Box-KI oder von IVR-Systemen (Interactive Voice Response) hinaus. Pega Predictable AI schafft eine zuverlässige Experience, die Risiken reduziert und Service-Mitarbeiter entlastet, sodass sie sich auf hochwertige Aufgaben konzentrieren können.
Mit der neuen Lösung von Pegasystems können Unternehmen in jedem Self-Service-Kanal Workflows anbieten, die von Agenten unterstützt werden. Diese sind in der Lage, dieselben komplexen Interaktionen zu bewältigen wie menschliche Service-Mitarbeiter. Dazu zählen die Beantwortung von Fragen, die Erläuterung von Schritten, die Identifizierung und Anforderung von Dokumenten sowie die dynamische Anleitung der Self-Service-Nutzer bis zur Problemlösung.
Pegasystems
Pegasystems ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich der Software für Customer Engagement und digitale Prozessautomatisierung. Mit seiner Plattform unterstützt Pega Unternehmen dabei, komplexe Geschäftsprozesse zu automatisieren, Kundeninteraktionen zu verbessern und operative Effizienz zu steigern. Die Software von Pega, die auf Technologien wie Künstlicher Intelligenz und Machine Learning basiert, wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Telekommunikation.
