Automatisierung von Kundenservice-Tickets mit dem S-PRO AI Agent Plugin
Unser AI Agent Plugin transformiert Ihren Kundensupport mit intelligenten KI-Agenten, die Tickets klassifizieren, Daten aus mehreren Backend-Systemen abrufen und regelkonforme Antworten erstellen — direkt in Ihrem bestehenden Ticketsystem.
Branchen: Banking & Neobroker | Asset Management | Versicherungen | E-Commerce | Telekommunikation | SaaS-Plattformen
Lösung anfragen
Wichtigste Kennzahlen
Messbare Wirkung in den ersten 8 Monaten nach vollständiger Einführung.
So funktioniert es
Ticket-Eingang & Klassifizierung
Jedes eingehende Support-Ticket wird automatisch aus dem Ticketsystem übernommen. Der KI-Agent klassifiziert es mehrdimensional nach Anliegen, Themenkategorie, Dringlichkeit und regulatorischer Sensibilität — so entsteht ein strukturiertes Verständnis jeder Anfrage, bevor eine Antwort entworfen wird.
Datenabruf aus mehreren Backend-Systemen
Nach der Klassifizierung fragt der Agent mehrere interne Backend-Systeme ab — darunter Kontoverwaltung, Transaktionshistorie, Compliance-Daten und Produktdatenbanken —, um den gesamten relevanten Kundenkontext zu sammeln. Manuelle Recherchen durch den Support-Mitarbeiter entfallen.
Regelkonforme Antwortentwürfe
Auf Basis der abgerufenen Daten und der Klassifizierung erstellt die KI einen vollständig kontextbezogenen, regulierungskonformen Antwortentwurf — gemäß den Tone-of-Voice-Richtlinien des Neobrokers, BaFin-relevanten Hinweisen und internen Compliance-Regeln — direkt in der Ticket-Oberfläche.
Human-in-the-Loop: Prüfen & Senden
Der Support-Mitarbeiter prüft den KI-Entwurf mit dem vollständigen Kontext daneben. Er kann ihn mit einem Klick freigeben, leicht anpassen oder komplett ersetzen. Dieses hybride Modell erreicht eine Akzeptanzrate von 95% — die Compliance-Kontrolle bleibt dabei fest beim Team.
Geschäftsansatz & Ticket-Taxonomie
Grundlage der Lösung ist eine sorgfältig entwickelte Taxonomie der Support-Anfragen — erarbeitet in Discovery-Workshops mit den Operations- und Compliance-Teams des Kunden. Jeder Lösungstyp steuert ein eigenes KI-Verhalten, vom vollautomatischen Entwurf bis zur Eskalation an einen Menschen.
Taxonomie zuerst: Wir haben über 40 Ticket-Anliegen in 8 Kategorien erfasst, bevor wir eine einzige Zeile KI-Logik geschrieben haben — so ist die reale Verteilung der eingehenden Anfragen abgedeckt.
Regulatorische Leitplanken: Jeder automatisch erstellte Entwurf durchläuft einen Compliance-Filter, der auf BaFin-Anforderungen und MiFID-II-Pflichten abgestimmt ist; Pflichthinweise werden bei Bedarf automatisch eingefügt.
Eskalationslogik: Als sensibel markierte Tickets (Beschwerden, Betrugsverdacht, Kontoschließung) gehen sofort mit einem vollständigen Kontext-Briefing an einen erfahrenen Mitarbeiter — ohne KI-Entwurf.
Kontinuierliche Feedback-Schleife: Änderungen und Ablehnungen der Mitarbeiter werden protokolliert und in die Modellbewertung zurückgeführt — für monatliche Genauigkeitsverbesserungen ohne Neutraining von Grund auf.
| Lösungstyp | Rolle der KI | Anteil am Volumen |
|---|---|---|
| Kontoinformationen | Vollständiger KI-Entwurf | ~35% |
| Transaktionsstatus | Vollständiger KI-Entwurf | ~25% |
| Produkterklärung | KI-Entwurf + Prüfung | ~15% |
| Regulatorische Anfrage | KI-Kontext + Mensch | ~12% |
| Beschwerde / Eskalation | Nur Mensch | ~8% |
| Betrugsverdacht | Sofortige Eskalation | ~5% |
Technische Architektur & Integration
Nativ in der bestehenden Zendesk-Umgebung des Kunden umgesetzt, mit modularer agentenbasierter Architektur. Bestehende Tools werden nicht ersetzt, sondern intelligent erweitert. Das System läuft als Zendesk-App mit einer eigenen KI-Middleware-Schicht.
Native Zendesk-Integration: Eigene Zendesk-App auf Basis des Apps Framework v2. Das KI-Panel erscheint direkt in der bestehenden Ticket-Ansicht — ohne Unterbrechung der Arbeitsabläufe.
Agentenbasierte Middleware: Python-basierte Orchestrierungsschicht mit strukturierter Tool-Calling-Schleife, die interne APIs abfragt, Geschäftsregeln anwendet und die finale Antwort zusammenstellt.
Sicheres API-Gateway: Alle Backend-Aufrufe (Kontodaten, Handelshistorie, Portfolio) laufen über ein internes API-Gateway mit Zugriffskontrolle auf Feldebene — das KI-Modell greift nie direkt auf Produktionsdatenbanken zu.
Observability & Audit-Logging: Lückenloser Audit-Trail für jeden KI-Entwurf — Modellversion, Snapshot der abgerufenen Daten, Aktion des Mitarbeiters — 10 Jahre gespeichert, um regulatorische Aufbewahrungspflichten zu erfüllen.
| Anforderung | Lösung |
|---|---|
| KI-Modell | Gehostetes LLM (private Bereitstellung, Datenhaltung in der EU) |
| Backend-Integrationen | REST-APIs: Core Banking, Portfolio, CRM, Compliance-DB |
| Ziel-Latenz | < 4 Sekunden pro Entwurf (p95) |
| Datenhaltung | Nur EU, DSGVO-konform, keine Daten verlassen deutsche Server |
| Authentifizierung | OAuth 2.0 + rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) |
| Audit-Logging | Unveränderliches Protokoll pro Ticket, 10 Jahre Aufbewahrung |
| Verfügbarkeit | 99,9% SLA, automatischer Fallback auf reinen Mensch-Modus |
Umsetzungs-Roadmap
KI-Agent für den Kundensupport:
Führender deutscher Neobroker
Die Herausforderung
- Über 1 Million Support-Tickets pro Jahr — 100% manuell bearbeitet, keine Automatisierung
- Schnelles Nutzerwachstum erforderte eine skalierbare, regelkonforme Lösung — und zwar sofort
- Regulatorischer Druck: jede Interaktion muss DSGVO und EU AI Act erfüllen
- Wachstumsengpass: Support-Team voll ausgelastet, keine Kapazität für neue Servicekanäle
Die Lösung
- KI-Agent eingesetzt direkt in der bestehenden Ticketing-Umgebung — ohne Unterbrechung bestehender Abläufe
- 150 Ticketkategorien erfasst in Trading, Konten, Abrechnung und Steuern
- Fachspezifische KI-Antworten mit Echtzeitdaten aus dem Data Warehouse
- Human-in-the-Loop-Freigabe erforderlich, bevor eine KI-Antwort den Kunden erreicht
- Vollständige Konformität mit EU AI Act und DSGVO mit Audit-Trail und nachvollziehbarer Begründung
Geschäftlicher Nutzen
- Phase 1 abgeschlossen Automatisierung von 0 auf 10% innerhalb weniger Monate nach Go-live
- Phase 2 läuft Ausbau auf 30% Automatisierung im nächsten Rollout-Zyklus
- Neuer Kanal erschlossen Freigewordene Kapazität ermöglicht Premium-Telefonsupport für höhere Kundenzufriedenheit
- Skalierbar gebaut Das System wächst mit der Nutzerbasis — ohne proportional mehr Personal
Die Ergebnisse
Messbare Ergebnisse aus dem Live-Betrieb
Bereit, Ihren Kundensupport zu transformieren?
- Analyse der aktuellen Verteilung und Menge Ihrer Support-Tickets
- Identifikation der Automatisierungskandidaten mit dem höchsten ROI in Ihrem Backlog
- Bewertung der Bereitschaft Ihrer Backend-Systeme für die KI-Integration
- Prüfung der Compliance- und regulatorischen Anforderungen Ihrer Branche
- Maßgeschneiderter Roadmap-Vorschlag mit realistischen ROI-Prognosen für Ihre Situation