KUNDENGESCHICHTEOptimieren Sie Inhalte einmal für die Suche, den Chatbot und die Stimme.

Wie eines der weltweit führenden Finanzinstitute KI einsetzt, um 15.000 Finanzberatern, die ein Vermögen von 2,6 Billionen Dollar verwalten, konsistente Informationen über mehrere Kanäle zu liefern.

„Es wurde für uns sehr wichtig, uns einmal auf die Inhalte zu konzentrieren, denn dort wird das Humankapital eingesetzt. Wo der Inhalt wiedergegeben wird, spielt keine Rolle, denn all diese Kanäle können automatisiert werden.“

–Dipendra Malhotra, Leiter der Abteilung Analytik, Intelligenz und Datentechnologien, Morgan Stanley

Die Herausforderung der Wissensmultiplikation

Die wertvollste Ressource eines Unternehmens sind seine Mitarbeiter. Das erkannte Dipendra Malhotra, Head of Analytics, Intelligence and Data Technologies bei Morgan Stanley, als er sich mit einer häufigen Unternehmensherausforderung auseinandersetzte: Wie kann man Spezialwissen über mehrere Kanäle hinweg konsistent zur Verfügung stellen, ohne doppelte Arbeit zu leisten.

Mit 15.000 Finanzberatern, die ein Vermögen von 2,6 Billionen Dollar verwalten und 3 Millionen Kunden betreuen, stand Morgan Stanley vor einer großen Herausforderung beim Wissensmanagement. Das Unternehmen bietet eine breite Palette von Dienstleistungen an – Finanzplanung, Beratung, Transaktionsunterstützung, Cash Management und Kreditvergabe -, von denen jede ihren eigenen Wissensschatz generiert, der für verschiedene Nutzer zugänglich sein muss.

Der Engpass bei der Erstellung von Inhalten

Wenn Fachexperten (KMUs) Inhalte erstellten, mussten diese in der Regel neu erstellt, neu formatiert und für jeden Vertriebskanal angepasst werden:

• Suchergebnisse erfordern ein Format
• FAQs brauchten eine andere Struktur
• Chatbots verlangen konversationelle Formulierungen
• Sprachschnittstellen erforderten einen anderen Ansatz

Das bedeutete, dass dieselben Informationen von hochqualifizierten Fachleuten mehrfach neu erstellt wurden. Selbst das Hinzufügen von Synonymen und Geschäftsregeln, um Inhalte für einen Kanal zu optimieren, half bei anderen nicht. Der Prozess war ineffizient, teuer und führte oft zu widersprüchlichen Informationen über verschiedene Kanäle.

„Der teuerste Posten in dieser ganzen Tabelle ist das untere Feld für den Inhalt“, erklärt Malhotra, „denn dort erstellen Ihre KMUs den Inhalt, denken über die Fragen nach, denken über die Antworten nach, denken über die Suche nach, denken darüber nach, was bei der Suche wiedergegeben werden muss. Alles andere kann sehr schnell und durch die Maschine erledigt werden.“

Der Ansatz der einzigen Quelle der Wahrheit

Morgan Stanley erkannte, dass die Lösung nicht darin bestand, mehr Inhaltsersteller einzustellen oder größere Teams aufzubauen, sondern die Art und Weise, wie Inhalte verwaltet und bereitgestellt wurden, grundlegend zu ändern. Malhotras Team entwickelte eine Strategie, die auf einem einfachen, aber wirkungsvollen Prinzip beruht: Inhalte einmal erstellen, dann maschinelles Lernen nutzen, um die Antworten für verschiedene Kanäle anzupassen.

Sie bauten ein System mit einer umfassenden Ontologie für ihre Wissensdatenbank auf und nutzten die Indizierungs- und maschinellen Lernfunktionen von Lucidworks Fusion für die Bereitstellung.

Der neue Arbeitsablauf wurde auf elegante Weise gestrafft:

1. KMUs erstellen Inhalte einmal und fügen Synonyme, Tags und Hierarchieregeln hinzu
2. Alle Inhalte werden zur Indizierung in Fusion geladen
3. Maschinelles Lernen übernimmt das Rendering der Inhalte für jeden Kanal.

Intelligente Bereitstellung von Inhalten in Aktion

Malhotra veranschaulichte diesen Ansatz anhand einer häufigen Kundenanfrage: „Ich möchte ein Konto eröffnen“ oder „wie bekomme ich ein Konto“.

In dem neuen System:

• Die Absicht („offen“) und die Entität („Konto“) werden automatisch identifiziert
• Das System stellt fest, wer die Anfrage stellt: ein Finanzberater, ein Kunde oder ein Servicemitarbeiter
• Der Kontext wird auf der Grundlage des Verhaltens ähnlicher Benutzer oder früherer Aktionen des jeweiligen Benutzers erstellt.
• Der verwendete Kanal wird identifiziert
• Fusion liefert relevante Ergebnisse, die auf den jeweiligen Benutzer und Kanal zugeschnitten sind.

Um die Ergebnisse weiter zu verfeinern, kann das System auf intelligente Weise weitere Details extrahieren. Wenn ein Kunde zum Beispiel einen Chatbot benutzt, um ein Konto zu eröffnen, könnte das System fragen: „Welche Art von Konto möchten Sie eröffnen?“ Wenn der Kunde „IRA“ antwortet, werden die Abfrageergebnisse speziell erklären, wie man ein IRA-Konto eröffnet.

Messbare Auswirkungen auf das Geschäft

Durch die Implementierung dieses intelligenten Content-Management-Ansatzes konnte Morgan Stanley mehrere wichtige Geschäftsergebnisse erzielen:

• Geringere Redundanz bei der Erstellung von Inhalten: KMU müssen Informationen nur einmal erstellen, anstatt sie für mehrere Kanäle anzupassen
• Verbesserte Konsistenz der Informationen: Alle Kanäle schöpfen aus der gleichen Wissensquelle, wodurch widersprüchliche Informationen vermieden werden
• Verbessertes Benutzererlebnis: Kunden und Mitarbeiter erhalten passende Antworten, die für den von ihnen gewählten Kanal formatiert sind
• Erhebliche Zeitersparnis: Hochwertige Mitarbeiter konzentrieren sich auf die Erstellung hochwertiger Inhalte, anstatt vorhandene Informationen neu zu formatieren
• Skalierbares Wissensmanagement: Das System kann leicht erweitert werden, um neue Kanäle oder Informationsarten aufzunehmen

Die Zukunft des Unternehmenswissens

Für Morgan Stanley stellt diese Umstellung mehr als nur eine Effizienzsteigerung dar – sie ist ein strategischer Vorteil in einer Branche, in der zeitnahe und genaue Informationen für eine effektive Kundenbetreuung unerlässlich sind.

Bei 3 Millionen Kunden und einem verwalteten Vermögen von 2,6 Billionen Dollar können selbst kleine Verbesserungen bei der Art und Weise, wie die 15.000 Finanzberater auf Informationen zugreifen und diese bereitstellen, zu erheblichen Wettbewerbsvorteilen und Kosteneinsparungen führen.

Am wichtigsten ist, dass dieser Ansatz den wahren Wert menschlicher Expertise anerkennt. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Bewältigung der mechanischen Aspekte der Inhaltsbereitstellung hat Morgan Stanley seinen Fachexperten den Rücken frei gehalten, damit sie sich auf das konzentrieren können, was sie am besten können: die Erstellung hochwertiger Inhalte, die die Kunden effektiver betreuen.

Durch die einmalige Erstellung von Inhalten und den Einsatz von KI zur angemessenen Bereitstellung über mehrere Kanäle hat Morgan Stanley die Art und Weise verändert, wie seine 15.000 Finanzberater auf Informationen zugreifen und diese weitergeben, während sie gleichzeitig 3 Millionen Kunden mit einem verwalteten Vermögen von 2,6 Billionen Dollar betreuen – ein Beweis dafür, dass intelligentes Wissensmanagement im Finanzdienstleistungssektor nicht nur eine betriebliche Verbesserung, sondern einen Wettbewerbsvorteil darstellt.