Business
06.10.2025
Wie viele große Versicherungsanbieter hatte dieses Unternehmen mit einer Flut von täglichen Kundenanfragen zu kämpfen.
Das Problem war nicht nur das Volumen — es war die Qualität.
Antworten dauerten zu lange.
Kunden erhielten oft unvollständige oder inkonsistente Antworten.
Support-Teams waren überlastet und internes Wissen war über verschiedene Tools und Dokumente verstreut.
Das Ergebnis?
Die Kundenzufriedenheit ging zurück und selbst einfache Fragen erforderten manuelle Bearbeitung.
Das Unternehmen wusste, dass Automatisierung helfen könnte — aber generische Chatbots hatten sie bereits enttäuscht.
Sie brauchten etwas Intelligenteres — einen KI-Agenten, der für ihr Geschäft entwickelt wurde, keine Einheitslösung für alle.
Der Ansatz: Zuerst den Prozess verstehen
Bei 913.ai beginnen wir jedes Projekt auf die gleiche Weise: indem wir verstehen, wie Teams tatsächlich arbeiten.
Bevor wir etwas bauen, verbrachten wir Zeit damit, Folgendes zu skizzieren:
Wie ihr Kundenservice-Team eingehende Anfragen bearbeitete
Wo ihr internes Wissen gespeichert war (Dokumente, SOPs, FAQs, Portale)
Was Antworten inkonsistent oder langsam machte
Wie "gut" in ihrem Unterstützungsprozess aussah
Diese tiefgehende Prozessanalyse zeigte uns, dass das eigentliche Problem nicht fehlende Daten waren — es war mangelnde Zugänglichkeit und Struktur.
Das Wissen war vorhanden.
Agenten konnten es nur nicht schnell genug finden, und Kunden mussten warten.
Die Lösung: Ein Wissensgesteuerter KI-Agent
Wir haben einen benutzerdefinierten KI-Agenten entwickelt, der auf deren internen Wissensdatenbank trainiert wurde — Richtlinien, FAQs, SOPs und frühere Antworten.
Dieser Agent kann:
tausende interne Dokumente lesen und verstehen
präzise, verifizierte Antworten sofort abrufen
Ton und Struktur für jeden Anfragetyp anpassen
Sicherheitsleitplanken befolgen, um genau, regelkonform und markenkonform zu bleiben
Das Ziel war nicht, Personen zu ersetzen — es war, sie zu befähigen.
Menschliche Agenten konnten sich nun auf komplexe Anfragen konzentrieren, während die KI sich sicher und konsistent um sich wiederholende Anfragen kümmerte.
Zur Sicherstellung von Sicherheit und Genauigkeit haben wir benutzerdefinierte Sicherheitsleitplanken um die KI gebaut — definiert, was sie sagen kann und was nicht, und wie sie mit unsicheren Antworten umgehen soll.
Jede Antwort war nachvollziehbar, erklärbar und mit der Unternehmenspolitik im Einklang.
Die Ergebnisse: Glücklichere Kunden, Vertrauenswürdige KI
Sechs Monate nach dem Start sprachen die Ergebnisse für sich:
✅ 20.000+ Kundenanfragen automatisch beantwortet
✅ Reaktionszeiten um über 60% gesenkt
✅ Kundenzufriedenheitsbewertungen deutlich gestiegen
Als das Unternehmen seine Nutzer befragte, war das Feedback überwältigend positiv — Kunden erhielten endlich klare, rechtzeitige und hilfreiche Antworten.
Intern stieg das Vertrauen in KI enorm.
Was als Pilotprojekt in einem Support-Team begann, breitete sich bald über mehrere Abteilungen aus — von Schadensbearbeitung über Onboarding bis zur Policenverwaltung.
Der gleiche KI-Agent wurde zur Grundlage für die interne Einführung von KI, indem er zeigte, wie fokussierte und gut strukturierte Agenten Teams effizienter machen können und Kunden zufriedener.
Die Kernbotschaft: Spezifische AI-Agents bauen echtes Vertrauen auf
Der Erfolg dieses Projekts beruhte auf einer Idee: Spezifität.
Anstatt einen Allzweck-Assistenten einzusetzen, haben wir einen Agenten entwickelt, der:
die einzigartigen Prozesse des Unternehmens verstand
die Sprache ihrer Kunden sprach
automatisch die Compliance-Leitplanken befolgte
Wenn KI in den Workflow passt, vertrauen die Menschen ihr.
Und wenn die Menschen ihr vertrauen, erfolgt die Akzeptanz von selbst.
Das ist die echte Kraft von spezifischen KI-Agenten — nicht nur schnellere Antworten, sondern bessere Beziehungen zwischen Unternehmen, Teams und ihren Kunden.
Produktivität und Effizienz steigern
Arbeit in menschlicher Qualität
Skalieren und schnell anpassen
Bewältigen Sie wachsende Workloads und sich ändernde Prioritäten sofort – ohne die Kosten oder Verzögerungen bei der Einstellung.