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Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf Customer Journeys am Beispiel von intelligentem Parken
(2021)
Im Konsumentenmarkt entstehen vermehrt neue Anwendungen von Künstlicher
Intelligenz (KI). Zunehmend drängen auch Geräte und Dienste in den Markt, die
eigenständig über das Internet kommunizieren. Dadurch können diese Geräte und
Dienste mit neuartigen KI-basierten Diensten verbessert werden. Solche Dienste
können die Art und Weise beeinflussen, wie Kunden kommerzielle Entscheidungen
treffen und somit das Kundenerlebnis maßgeblich verändern. Der Einfluss von KI
auf kommerzielle Interaktionen wurde bisher noch nicht umfassend untersucht.
Basierend auf einem Framework, welches einen ersten Überblick über die Effekte
von KI auf kommerzielle Interaktionen gibt, wird in diesem Kapitel der Einfluss von KI auf Customer Journeys am konkreten Anwendungsfall des intelligenten Parkens analysiert. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse können in der Praxis als Grundlage
genutzt werden, um das Potenzial von KI zu verstehen und bei der Gestaltung eigener Customer Journeys umzusetzen.
Recently, novel AI-based services have emerged in the consumer market. AI-based services can affect the way consumers take commercial decisions. Research on the influence of AI on commercial interactions is in its infancy. In this chapter, a framework creating a first overview of the influence of AI on commercial interactions is introduced. This framework summarizes the findings of comparing numerous customer journeys of novel AI-based services with corresponding non-AI equivalents.
Nutzen und Rahmenbedingungen 5 informationsgetriebener Geschäftsmodelle des Internets der Dinge
(2018)
Im Kontext der zunehmenden Digitalisierung wird das Internet der Dinge (englisch: Internet of Things, IoT) als ein technologischer Treiber angesehen, durch den komplett neue Geschäftsmodelle im Zusammenspiel unterschiedlicher Akteure entstehen können. Identifizierte Schlüsselakteure sind unter anderem traditionelle Industrieunternehmen, Kommunen und Telekommunikationsunternehmen. Letztere sorgen mit der Bereitstellung von Konnektivität dafür, dass kleine Geräte mit winzigen Batterien nahezu überall und direkt an das Internet angebunden werden können. Es sind schon viele IoT-Anwendungsfälle auf dem Markt, die eine Vereinfachung für Endkunden darstellen, wie beispielsweise Philips Hue Tap. Neben Geschäftsmodellen basierend auf Konnektivität besteht ein großes Potenzial für informationsgetriebene Geschäftsmodelle, die bestehende Geschäftsmodelle unterstützen sowie weiterentwickeln können. Ein Beispiel dafür ist der IoT-Anwendungsfall Park and Joy der Deutschen Telekom AG, bei dem Parkplätze mithilfe von Sensoren vernetzt und Autofahrer in Echtzeit über verfügbare Parkplätze informiert werden. Informationsgetriebene Geschäftsmodelle können auf Daten aufsetzen, die in IoT-Anwendungsfällen erzeugt werden. Zum Beispiel kann ein Telekommunikationsunternehmen Mehrwert schöpfen, indem es aus Daten entscheidungsrelevantere Informationen – sogenannte Insights – ableitet, die zur Steigerung der Entscheidungsagilität genutzt werden. Außerdem können Insights monetarisiert werden. Die Monetarisierung von Insights kann nur nachhaltig stattfinden, wenn sorgfältig gehandelt wird und Rahmenbedingungen berücksichtigt werden. In diesem Kapitel wird das Konzept informationsgetriebener Geschäftsmodelle erläutert und anhand des konkreten Anwendungsfalls Park and Joy verdeutlicht. Darüber hinaus werden Nutzen, Risiken und Rahmenbedingungen diskutiert.
Due to the high number of customer contacts, fault clearances, installations, and product provisioning per year, the automation level of operational processes has a significant impact on financial results, quality, and customer experience. Therefore, the telecommunications operator Deutsche Telekom (DT) has defined a digital strategy with the objectives of zero complexity and zero complaint, one touch, agility in service, and disruptive thinking. In this context, Robotic Process Automation (RPA) was identified as an enabling technology to formulate and realize DT’s digital strategy through automation of rule-based, routine, and predictable tasks in combination with structured and stable data.
Prozessorientierte Messung der Customer Experience am Beispiel der Telekommunikationsindustrie
(2018)
Hohe Wettbewerbsintensität und gestiegene Kundenanforderungen erfordern bei Telekommunikationsunternehmen eine aktive Gestaltung der Customer Experience (CX). Ein wichtiger Aspekt dabei ist die CX-Messung. Traditionelle Zufriedenheitsmessungen sind oft nicht ausreichend, um die Kundenerfahrung in komplexen Prozessen vollständig zu erfassen. Daher wird in diesem Kapitel eine prozessübergreifende Referenzlösung zur CX-Messung am Beispiel der Telekommunikationsindustrie vorgeschlagen. Ausgangspunkt ist ein industriespezifisches Prozessmodell, das sich an dem Referenzmodell eTOM orientiert. Dieses wird um Messpunkte erweitert, die Schwachstellen in Bezug auf die CX identifizieren. Für die erkannten Schwachstellen werden über eine Referenzmatrix mögliche Auslöser abgeleitet und anhand von typischen Geschäftsfallmengen bewertet. Somit ist eine direkte Zuordnung und Erfolgsmessung konkreter Maßnahmen zur Behebung der Schwachstellen möglich. Die so entwickelte Referenzlösung wurde im Projekt K1 bei der Deutschen Telekom erfolgreich umgesetzt. Details zur Umsetzung werden als Fallstudien dargestellt.
Subject of this case is Deutsche Telekom Services Europe (DTSE), a service center for administrative processes. Due to the high volume of repetitive tasks (e.g., 100k manual uploads of offer documents into SAP per year), automation was identified as an important strategic target with a high management attention and commitment. DTSE has to work with various backend application systems without any possibility to change those systems. Furthermore, the complexity of administrative processes differed. When it comes to the transfer of unstructured data (e.g., offer documents) to structured data (e.g., MS Excel files), further cognitive technologies were needed.
Robotic process automation (RPA) has attracted increasing attention in research and practice. This chapter positions, structures, and frames the topic as an introduction to this book. RPA is understood as a broad concept that comprises a variety of concrete solutions. From a management perspective RPA offers an innovative approach for realizing automation potentials, whereas from a technical perspective the implementation based on software products and the impact of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are relevant. RPA is industry-independent and can be used, for example, in finance, telecommunications, and the public sector. With respect to RPA this chapter discusses definitions, related approaches, a structuring framework, a research framework, and an inside as well as outside architectural view. Furthermore, it provides an overview of the book combined with short summaries of each chapter.
Im Rahmen der digitalen Transformation werden innovative Technologiekonzepte, wie z. B. das Internet der Dinge und Cloud Computing als Treiber für weitreichende Veränderungen von Organisationen und Geschäftsmodellen angesehen. In diesem Kontext ist Robotic Process Automation (RPA) ein neuartiger Ansatz zur Prozessautomatisierung, bei dem manuelle Tätigkeiten durch sogenannte Softwareroboter erlernt und automatisiert ausgeführt werden. Dabei emulieren Softwareroboter die Eingaben auf der bestehenden Präsentationsschicht, so dass keine Änderungen an vorhandenen Anwendungssystemen notwendig sind. Die innovative Idee ist die Transformation der bestehenden Prozessausführung von manuell zu digital, was RPA von traditionellen Ansätzen des Business Process Managements (BPM) unterscheidet, bei denen z. B. prozessgetriebene
Anpassungen auf Ebene der Geschäftslogik notwendig sind. Am Markt werden bereits unterschiedliche RPA-Lösungen als Softwareprodukte angeboten. Gerade bei operativen Prozessen mit sich wiederholenden Verarbeitungsschritten in unterschiedlichen Anwendungssystemen sind gute Ergebnisse durch RPA dokumentiert, wie z. B. die Automatisierung von 35 % der Backoffice-Prozesse bei Telefonica. Durch den vergleichsweise niedrigen Implementierungsaufwand verbunden mit einem hohen Automatisierungspotenzial ist in der Praxis (z. B. Banken, Telekommunikation, Energieversorgung) ein hohes Interesse an RPA vorhanden. Der Beitrag diskutiert RPA als innovativen Ansatz zur
Prozessdigitalisierung und gibt konkrete Handlungsempfehlungen für die Praxis. Dazu wird zwischen modellgetriebenen und selbstlernenden Ansätzen unterschieden. Anhand von generellen Architekturen von RPA-Systemen werden Anwendungsszenarien sowie deren Automatisierungspotenziale, aber auch Einschränkungen, diskutiert. Es folgt ein strukturierter Marktüberblick ausgewählter RPA-Produkte. Anhand von drei konkreten Anwendungsbeispielen wird die Nutzung von RPA in der Praxis verdeutlicht.