Innovatie & Strategie

Software-ontwikkeling
Intelligente robot

Succes AI in klantencontact draait om mensen

De belangrijkste succesfactoren voor de toepassing van AI met chatbot Zoë

© Pixabay CC0 Public Domain
4 februari 2019

De belangrijkste succesfactoren voor de toepassing van AI met chatbot Zoë

Artificiële intelligentie (AI) staat momenteel enorm in de belangstelling en doet haar intrede in de praktijk, onder andere in het klantcontact. Zorgverzekeraar Zilveren Kruis wil dat doen met de slimme elektronische assistent Zoë en heeft daarmee al een pilot uitgevoerd. Els Van Cleemput, Rikkert van Capelleveen en Hans Mulder beschrijven wat belangrijke succesfactoren zijn voor de toepassing van AI in klantencontact.

Van AI wordt veel verwacht maar ook gevreesd. De Raad van State maakt zich zorgen en heeft een ongevraagd advies  uitgebracht over ‘zelflerende systemen die zonder menselijke tussenkomst via algoritmes beslissingen nemen'.

Ook emeritus hoogleraar Informatica Jan Dietz benadrukt dat AI-producten “alleen kunnen rekenen. Punt uit. (…) Beslissen is een exclusief menselijke kwaliteit.” Hoogleraar Marleen Huysman pleit er in een interview in het NRC voor dat we “meer met de voeten in de modder moeten; de invloed van AI in de praktijk onderzoeken”.

Vanuit dat perspectief is het interessant om niet alleen te kijken naar de technologie en de organisatie, maar ook naar de rol van de projectaanpak, de klant en de medewerker. In het kader van een studie aan de Antwerp Management School naar zelflerende systemen in klantcontact, zijn de succesfactoren van een zelflerende chatbot onderzocht. Recentelijk is bij zorgverzekeraar Zilveren Kruis een zelflerende chatbot genaamd Zoë in gebruik genomen voor het beantwoorden van allerlei vergoedingsvragen van klanten over hun ziektekostenverzekering.

Een praktijkvoorbeeld: Zoë

Binnen Zilveren Kruis loopt het pilotproject Zoë, een zelflerende chatbot. Eerst is Zoë getest in het ZieZo-team met verzekeringsproducten, die enkel online en vooral voor jongeren beschikbaar zijn. Zoë kan zorgvergoedingsvragen beantwoorden, rekening houdend met de persoonlijke situatie van de klant. Hiervoor beschikt Zoë over gegevens uit vele en omvangrijke databases, waaronder alle gegevens over de producten, de processen, gebruikershandleidingen, de gegevens van klanten, hun verzekerde situatie en een database met antwoorden op veelgestelde vragen en de chatbotdatabase. Daarmee is Zoë meer dan een kennisbank met een zoekdialoog erop.

Succesfactoren

Een eerste verkenning leverde heel wat mogelijke factoren op die bijdragen tot het succes van Zoë. De meest markante hebben betrekking op de technologie, de organisatie, de projectaanpak, de klant en de medewerker.

De eerste vraag bij adoptie is of de technologie zover is dat je deze effectief in je organisatie kunt toepassen. AI-gedreven toepassingen zijn inmiddels beter, goedkoper en er zijn er veel meer beschikbaar gekomen. Dit zorgt voor een grotere bereidheid om de technologie uit te proberen en maakt dat organisaties – ook kleinere – steeds meer en substantieel in AI investeren.

Zilveren Kruis keek twee jaar geleden ook al richting AI om een antwoord te bieden op vergoedingsvragen. De investering bleek toen te groot, maar nu niet meer. Zilveren Kruis is ervan overtuigd dat een toepassing als Zoë nu wél haalbaar is.

Op het niveau van de organisatie draagt een sterke verandercultuur en volwassen databeheer bij tot het succes van Zoë. Twee jaar geleden maakte Zilveren Kruis alle content efficiënter (gegevens werden opgedeeld in kleinere componenten) en de kwaliteit werd verbeterd vanuit klantenvragen. De organisatie is het gewend om op een gestandaardiseerde manier met vragen en antwoorden om te gaan. Zilveren Kruis streeft naar één logische bron van informatie, die zowel voor de bot als de medewerkers nuttig is. Dat laatste vergt een andere benadering, immers een medewerker en een bot ‘leren’ anders: een medewerker kan data interpreteren en er een betekenis aan geven, een bot kan dat niet. Daarop moest men anticiperen. De uitdaging is hoe je ervoor zorgt dat de bot de ‘vraag achter de vraag’ van de klant herkent en een dialoog voert.

Een voorbeeld.

Als de klant Zoë laat weten dat hij het ‘aan zijn rug heeft’, dan heeft Zoë geen idee waar de klant het over heeft. Zoë herkent de achterliggende vraag niet. Een medewerker start in dat geval een empathische dialoog met de klant: ‘Wat vervelend, wat is er gebeurd, heeft u een ongeluk gehad?’ en komt uiteindelijk tot de identificatie van de eigenlijke vraag. Hoe breng je dezelfde sensitiviteit aan in Zoë? Zij heeft de identificatie van de eigenlijke vraag immers nodig om het antwoord te genereren via de algoritmes.

Wat de projectaanpak betreft, brengt Zilveren Kruis de verandering met Zoë in de praktijk met een multidisciplinair changeteam. Multidisciplinair betekent dat diverse expertises uit de hele organisatie: contentmanagement, operations, sales, zorginkoop, productmanagement, IT en customer care gezamenlijk, kortcyclisch en met korte communicatielijnen samenwerken. Dit zorgt ervoor dat de besluiten en acties, nodig om het project te doen groeien, snel kunnen worden uitgevoerd. Bovendien vergroot het het draagvlak binnen de hele organisatie. In de gevolgde werkwijze van Achmea Zilveren Kruis om AI toe te passen in direct klantencontact, is AI dus niet te zien als een technologisch IT-project, maar als een organisatieveranderingsproject waarbij het belangrijkste en meest complexe onderdeel van het klantcontact als eerste wordt geïntroduceerd in de organisatie. Voor een klantenadviseur bij Zilveren Kruis is de meest complexe vraag ‘Wat krijg ik vergoed?’. Door deze moeilijke vraag als eerste te beantwoorden, met een klantkwaliteitsscore ver boven de norm, neemt de acceptatie van de technologie snel toe.

De klant

Als je het vanuit de klant bekijkt, ondersteunt Zoë een duidelijke, belangrijke en veelgestelde vraag. De ‘vergoedingsvraag’ zit namelijk al jaren in de top 3 van de meest gestelde vragen in het volume aan calls (telefoongesprekken mail en chat) van klanten. Tot dit moment werkt Zilveren Kruis in zijn klantcontacten steeds met een menselijke tussenkomst van een medewerker. Zilveren Kruis koos er met Zoë bewust voor om de AI-technologie eerst indirect met tussenkomst van een medewerker in te zetten. Uit eigen onderzoek bleek de inzet van Zoë te leiden tot kortere gesprekken met een betere kwaliteit van antwoorden.

De medewerkers

Een laatste categorie van succesfactoren heeft te maken met de medewerkers van de organisatie. Organisaties kunnen het potentieel pas benutten als de medewerkers AI voldoende vertrouwen en het nut ervan inzien om (delen van) hun werk aan de machine over te dragen. 

Bij aanvang van het pilotproject Zoë waren de voordelen voor de medewerkers meteen duidelijk. Want een op de drie calls gaat over een vergoedingsvraag, waarvan het antwoord vaak complex is door de combinaties van verschillende producten, soorten eigen risico en wat de klant al gedeclareerd heeft.

Vanaf het begin zijn de collega’s uit het klantenteam betrokken bij het changeteam. Ze konden nagaan of de bot over de juiste kennis beschikt, correcties voorstellen en de kwaliteit van het antwoord bewaken. Dit was tijdelijk dubbel werk, maar in de praktijk ontwikkelde de kwaliteit van de antwoorden van Zoë zich snel. De medewerkers gebruikten Zoë steeds vaker tijdens klantgesprekken. De hulp van Zoë zorgde bij de medewerkers voor tijdswinst en correcte antwoorden, met een snellere en efficiëntere afhandeling van de vergoedingsvragen van de klanten als gevolg.

Het veranderproject besteedde expliciet aandacht aan de medewerkers. Door de humanresourcesafdeling werden de medewerkers die Zoë testten cyclisch bevraagd over de meerwaarde van het project voor hen. Dat gebeurde aan de hand van vragen als 'Hoe is het om een robot als collega te hebben?'  

De medewerkers van het klantenteam zien Zoë niet als een bedreiging. Ze erkennen wel dat hun werk anders wordt. De bot ontneemt hen een (lastig) deel van hun werk en creëert tegelijkertijd meerwaarde. Medewerkers kunnen de klanten nu op een andere manier aandacht geven en de taak van de medewerker evolueert naar klantspecifieke ondersteuning, zonder veel tijd kwijt te zijn aan het door verschillende systemen heen worstelen om het juiste antwoord te geven.

De volgende stap

Op basis van deze uitkomsten wordt een volgende stap gezet, namelijk een direct contact van de klant voor algemene vragen aan Zoë zonder tussenkomst van een medewerker. Hierdoor komt de klant in een nieuwe selfservicewereld terecht. De klant gaat dan in gesprek met een machine.

Zilveren Kruis heeft daarvoor nieuwe vraagstukken moeten oplossen die te maken hebben met de klantgerichtheid van Zoë, zoals juridische en ethische vraagstukken. Hoe maak je kenbaar aan de klant dat hij ‘praat’ met een robot? Hoe presenteer je de bot? Hoe breng je dezelfde ervaren kwaliteit en diplomatie aan in de conversatie van een klant met Zoë, als in een menselijk contact? Waar, wanneer en waarom schakel je op een bepaald moment in het gesprek met Zoë de klant door naar een medewerker? Wat te doen met de bewaring en inzage van de gegevens die uit de conversatie voortvloeien? Het zijn stuk voor stuk vragen die elke organisatie die AI inzet in direct klantencontact, onder de loep zal moeten nemen, wil men ervoor zorgen dat de klant – in een AI-selfservice-wereld – goed geholpen wordt en de klanttevredenheid optimaal blijft.

Els Van Cleemput (algemeen directeur Gemeentebestuur en OCMW Knesselare, België) en prof. dr. Hans Mulder (hans.mulder@viagroep.nl) zijn verbonden aan de Antwerp Management School. Rikkert van Capelleveen is werkzaam bij Zilveren Kruis Achmea als senior manager KlantContact, Divisie Zorg & Gezondheid en betrokken bij AI-projecten.

Magazine AG Connect

Dit artikel is ook gepubliceerd in het magazine van AG Connect (nummer januari / februari, 2019). Wil je alle artikelen uit dit nummer lezen, klik dan hier voor de inhoudsopgave.

Lees meer over Innovatie & Strategie OP AG Intelligence
Reactie toevoegen
De inhoud van dit veld is privé en zal niet openbaar worden gemaakt.