Stefan Hüsemann
Partner
EDA: Schnellerer Kunden-Support durch Helpdesk Mailbot
AI-Innovationsprojekt mit konkretem Nutzen für das Eidgenössische Departement für auswärtige Angelegenheiten (EDA).
Das Eidgenössische Departement für auswärtige Angelegenheiten (EDA) hat im Rahmen eines Innovationsprojektes seinen IT-Support-Prozess mit Hilfe von Artificial Intelligence (AI) verbessert. Die wichtigsten Ziele konnten erreicht werden: Kunden-Support-Anfragen werden schneller gelöst und die Informatik EDA hat im Rahmen eines konkreten Anwendungsfalls AI-Know-how aufgebaut.
Herausforderungen
Die Informatik EDA erbringt rund um die Uhr mit ca. 100 Mitarbeitenden IT-Dienstleistungen für das EDA auf der ganzen Welt (z.B. für Schweizer Botschaften, Konsulate und die Direktion für Entwicklung und Zusammenarbeit). Dabei sieht sich die IT unter anderem mit folgenden Herausforderungen konfrontiert:
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Breites Spektrum an IT-Dienstleistungen effizient zur Zufriedenheit der Kunden liefern.
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Neben dem Tagesgeschäft die Augen offenhalten, um innovative Technologien in geeigneten Anwendungsfällen einzusetzen.
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Kontinuierliche Digitalisierung von e-Government-Prozessen.
Konkret bedeutet dies beispielsweise für den IT Helpdesk, dass mit maximal 14 Mitarbeitenden rund 5000 zum Teil komplexe Anfragen pro Monat im 7x24h-Betrieb bearbeitet werden müssen. Die Support-Prozesse beinhalten viele manuelle Schritte und Übergaben zwischen diversen Personen und Systemen.
Auswirkungen
Als kleiner IT-Leistungserbringer in der Bundesverwaltung, muss sich die Informatik EDA durch besondere Kundennähe, Effizienz und Innovation differenzieren. Wird dies nicht erreicht, kann das EDA seine Aufgaben nicht wahrnehmen, was schlussendlich Einfluss auf die Zufriedenheit weltweit verteilter EDA Stakeholder hat.
Lösung
Um Herausforderungen der Informatik EDA und deren Helpdesk (HD) anzupacken, wurde ein AI-Innovationsprojekt lanciert. Der daraus resultierende HD Mailbot automatisiert diverse Aufgaben im IT-Support-Prozess.
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Analyse, Zuordnung & Priorisierung
Eingehende Support-Anfrage-Mails werden durch den Bot mit Hilfe von AI (Natural Language Processing - NLP) thematisch analysiert, einem betroffenen IT-Service zugeordnet, priorisiert und einer Support-Gruppe zugewiesen.
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Support-Ticket
Der Mailbot erstellt anschliessend automatisch ein Ticket im Support-System.
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Automatisierte Hilfestellung
Zudem identifiziert der Mailbot aufgrund ähnlicher Fälle bestehende Hilfestellungen mit relevanten Anleitungen. Der Bot schickt diese als ersten Lösungsvorschlag dem Kunden zurück. Dieser kann sein Problem im Idealfall dann selbständig lösen.
Die Lösung konnte in weiten Teilen von der Informatik EDA erstellt werden. ipt stand während dem ganzen Projekt mit AI-Experten zur Seite. So konnte ein optimaler Know-how Transfer erreicht und die erfolgreiche Umsetzung sichergestellt werden.
Business Value
Durch das AI-Innovationsprojekt und den resultierenden Helpdesk Mailbot konnte folgender Business Value generiert werden.
Hier geht es zur Erklärung des ipt Value Spiders – Make technology valuable
Die Kunden des EDA Helpdesks haben den Nutzen, dass ihre Anfragen schneller beantwortet werden (Customer Value Case). Die Grundlage für die Prozessautomatisierung im Helpdesk-Umfeld wurde gelegt, was mittelfristig zur Effizienzsteigerung führt (Infrastructure Case & Efficiency Case). Die Informatik EDA hat Erfahrungen mit Machine Learning gesammelt und strategisch wichtiges AI-Know-how aufgebaut (Strategy Case).
In Zahlen – das wurde erreicht
der deutschsprachigen Mails werden vom Mailbot analysiert.
Service-Typen durch AI-Algorithmus in Support-Anfragen identifizierbar
Support-Tickets pro Tag automatisch inkl. Service-Zuordnung erstellt
E-Mails als Trainingsdaten für Machine Learning genutzt
Exkurs: Chatbot-Prototyp für schweizerische Vertretung in Frankreich
Als Einstieg in das Thema Artificial Intelligence hat die Informatik EDA einen Chatbot Prototypen für die Suche von konsularischen Informationen erstellt. ipt ist in diesem Projekt als Enabler aufgetreten und hat den Projektmitarbeitenden das Know-how für einen Start in die AI-Welt mitgegeben. In der Pilot-Phase beantwortete dieser Bot Fragen von Benutzern auf den öffentlichen Webseiten der Schweizerischen Vertretungen in Frankreich. Der Chatbot wurde rege genutzt – in den ersten 2 Monaten hat der Chatbot über 1400 Konversationen geführt. Die laufend erhobenen Kennzahlen dienten als Grundlage für die Beurteilung des Nutzens dieser Lösung und die zukünftige Planung in diesem Bereich:
- 1400+ Konversationen in den ersten 2 Monaten der Pilot-Phase
- Ca. 80% Trefferquote
- Ca. 90% flow-basierte Eingaben und 10% manuelle Texteingaben
- 38 Intents mit jeweils 15 bis 70 Utterances
Technologie-Partner
Tech-Box
Folgendes wird aus technologischer Sicht gefordert
- Zuordnung von Support Anfragen zu IT Services und Hilfestellungen basierend auf historischen Anfragen mit Hilfe von Machine Learning Algorithmen.
- Integration mit MS Exchange Mailserver und BMC Remedy IT-Service Management System.
- Gewährleistung des Datenschutzes bei den Mail-Inhalten.
Folgendes kam zum Einsatz
- Data Understanding: Python mittels Jupyter Notebooks.
- Data Preparation: Natural Language Processing Libraries NLTK und Spacy.
- Data Modeling: Machine Learning Modelle von Scikit-Learn sowie das Deep-Learning Model BERT auf Azure Machine Learning.
- Eine Microservice-Komposition von .NET Core sowie Python Flask Komponenten.
- Agile Vorgehensmethodik im DevOps-Team.