Fallstudie
Ein KI-Support-Agent in Zendesk für einen führenden deutschen Neobroker
S-PRO hat für einen führenden deutschen Neobroker ein Plugin direkt in Zendesk gebaut. Es klassifiziert jedes eingehende Ticket und bereitet einen personalisierten Antwortentwurf vor. Der Mitarbeitende prüft, bearbeitet und sendet ihn. Die Ticketbearbeitung wurde mehr als 40 % schneller, und die KI schreibt nie von sich aus an Kunden.
Welches Problem musste der Neobroker lösen?
Die Bearbeitung von Support-Tickets dauerte zu lange. Die Aufgabe war, die Bearbeitungszeit zu verkürzen, ohne das Werkzeug zu wechseln, in dem die Mitarbeitenden schon arbeiten, und ohne ihnen die Kontrolle zu nehmen. Ticketvolumen, Zeiträume und Tickettypen werden für diesen Kunden nicht veröffentlicht.
Warum ein Entwurf für den Mitarbeitenden und keine automatische Antwort?
Aus Sicht von S-PRO sollte derjenige, der einem Broker-Kunden antwortet, für das Gesendete verantwortlich bleiben. Wir haben das Plugin als Assistenten im bestehenden Ablauf gebaut, nicht als Chatbot, der dem Kunden gegenübersteht.
Drei Gestaltungsprinzipien leiteten die Arbeit. Das ist die Sicht von S-PRO, keine Projekttatsache:
- Ein Mensch verantwortet jede Nachricht. Die KI bereitet vor, der Mitarbeitende entscheidet.
- Dort arbeiten, wo die Mitarbeitenden schon arbeiten. Ein Agent in Zendesk braucht kein neues System.
- Mit der Klassifizierung beginnen. Sie ist der am besten messbare Teil und liefert das erste verlässliche Signal.
Zum breiteren Ansatz siehe Optimierung des Support-Centers.
Wie funktioniert die Lösung?
Das Plugin folgt einem Ablauf in fünf Schritten. Die Schritte 2 und 3 erledigt die KI, die Schritte 4 und 5 ein Mensch.
- Ein Ticket geht in Zendesk ein.
- Die KI klassifiziert das Ticket.
- Die KI bereitet einen personalisierten Antwortentwurf vor. Der Entwurf folgt den Tonalitätsvorgaben des Neobrokers, «BaFin-relevant disclaimers» und internen Compliance-Regeln und nutzt Kontoverwaltung, Transaktionshistorie, Compliance-Aufzeichnungen und Produktdatenbanken.
- Der Mitarbeitende prüft und bearbeitet den Entwurf.
- Der Mitarbeitende sendet die Antwort.
Das endgültige Senden übernimmt immer der Mitarbeitende.
Welche Technologie steckt dahinter?
Das Plugin ist eine Zendesk-App. Zwei Aufgaben gehen an das Modell: Tickets klassifizieren und Entwürfe erzeugen. Die Modelle stammen von Anthropic über Amazon Bedrock. Modellversion, Region und Hosting werden für diesen Kunden nicht veröffentlicht. S-PRO ist Certified Partner im Claude Partner Network. Wie wir mit Claude in Finanzinstituten arbeiten, zeigt die Seite Claude-Implementierung für Finanzdienstleister [EN-URL, keine DE-Seite bestätigt].
Was waren die Ergebnisse?
| Kennzahl | Ergebnis |
|---|---|
| Antwortentwurf des Agenten nicht falsch | 85 % der Fälle |
| Ticket-Klassifizierung | 90 % korrekt |
| Ticketbearbeitung | mehr als 40 % schneller |
Zahlen wie berichtet; die Bewertungsmethode wird nicht veröffentlicht. Die 85 % bedeuten: In 85 % der Fälle war der vom Agenten verfasste Antwortentwurf nicht falsch, wie berichtet. Wir veröffentlichen weder Ausgangswert noch Stichprobe oder Zeitraum, und auch für die 40 % wird kein Ausgangswert veröffentlicht.
Was kann ein Support-Team im Fintech daraus mitnehmen?
Die allgemeine Sicht von S-PRO, keine Projekttatsache:
- Mit der Klassifizierung beginnen. Sie lässt sich schnell messen und speist alles Weitere.
- Das Ziel vor dem Start festlegen. Klären Sie, was «besser» heisst, bevor das erste Ticket durchläuft.
- Mehrere Dinge messen. Eine einzelne Zahl verdeckt Zielkonflikte zwischen Tempo und Qualität.
- Die Verantwortung beim Menschen lassen. Nach der Sicht von S-PRO ist die Entscheidung des Mitarbeitenden die Kontrolle.
Wie geht es weiter?
Der übliche nächste Schritt ist der Übergang vom Pilot zum breiteren Produktivbetrieb: Quality Gates, Monitoring und ein Rollback-Pfad. Das ist die allgemeine Position von S-PRO, keine Aussage zu diesem Projekt. Siehe Production Gates für KI-Agenten in Banken [EN-URL, keine DE-Seite bestätigt]. Derselbe Ansatz lässt sich auf einen anderen Broker, eine Bank oder ein Fintech mit Zendesk und stetigem Ticketfluss übertragen. Siehe KI-Agenten-Entwicklung für Banken und Fintech-Softwareentwicklung.
FAQ
Fragen zu diesem Projekt
Was hat S-PRO für den Neobroker gebaut?
Ein Plugin direkt in Zendesk, das eingehende Support-Tickets klassifiziert und einen personalisierten Antwortentwurf vorbereitet. Der Mitarbeitende prüft, bearbeitet und sendet die Antwort. Die KI schreibt nicht von sich aus an Kunden, ein Mensch bleibt für jede Nachricht verantwortlich.
Welche Ergebnisse hat das Projekt berichtet?
In 85 % der Fälle war der vom Agenten verfasste Antwortentwurf nicht falsch; die Ticket-Klassifizierung war zu 90 % korrekt, die Ticketbearbeitung mehr als 40 % schneller. Das sind die Zahlen, wie berichtet. Die Bewertungsmethode wird nicht veröffentlicht, und wir fügen weder Ausgangswert noch Zeitraum hinzu.
Welche KI-Technologie nutzt die Lösung?
Das Plugin ist eine Zendesk-App und nutzt Anthropic-Modelle über Amazon Bedrock für zwei Aufgaben: Tickets klassifizieren und Antwortentwürfe erzeugen. S-PRO ist Certified Partner im Claude Partner Network. Modellversion, Region und Hosting werden für diesen Kunden nicht veröffentlicht.
Warum entwirft die KI die Antwort und sendet sie nicht?
Nach der Sicht von S-PRO soll ein Mensch für das einstehen, was ein Kunde erhält: Die KI bereitet die Arbeit vor, und ein Mensch entscheidet und sendet. So behalten die Mitarbeitenden auch das vertraute Werkzeug, ohne neues System.
Kann eine Bank oder ein Fintech einen ähnlichen KI-Support-Agenten bekommen?
Ja, wenn ein Support-Werkzeug wie Zendesk und ein stetiger Ticketfluss vorhanden sind. Der Design-Thinking-Pilot von S-PRO beginnt bei CHF 20k und dauert 2 bis 4 Wochen. Das ist das allgemeine Einstiegsangebot, nicht der Preis dieses Projekts.
Tickets stauen sich? Lassen Sie einen Agenten entwerfen, und Ihre Leute behalten das Steuer.
Sagen Sie uns, in welchem Werkzeug Ihr Support-Team arbeitet und wie Tickets heute eingehen. Wir schlagen einen ersten Agenten-Umfang in genau diesem Werkzeug vor.
© S-PRO. Der Kunde wird nicht genannt. Zahlen wie berichtet.
