Architekturübersicht
Die Lösung wurde als sprachzentrierter Conversational Agent entwickelt, der in der Lage ist, Kundeninteraktionen in Echtzeit zu verarbeiten. Im Kern hört er Kundenanliegen zu, interpretiert die Absicht mithilfe von Natural Language Understanding (NLU) und wandelt diese Eingaben in strukturierte Support-Tickets um. Der Workflow ist nahtlos mit dem bestehenden Helpdesk-System des Kunden verbunden, sodass bei Eskalationen ein reibungsloser Übergang zu menschlichem Support möglich ist.
End-to-End Interaktionsfluss
Um ein natürliches, reibungsloses Gespräch in Echtzeit zu ermöglichen, folgt das System einer sorgfältig orchestrierten Pipeline:
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Spracherfassung & Übertragung Kunden verbinden sich über den Web-Client oder per Telefon. Die Echtzeit-Audioübertragung wird durch WebRTC und VoIP ermöglicht.
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Sprach-zu-Text-Umwandlung Die gesprochene Eingabe wird transkribiert und so für eine präzise Interpretation vorbereitet.
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Sprachverständnis Der transkribierte Text wird von einem Large Language Model (LLM) verarbeitet, das Absichten und Bedeutungen extrahiert.
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Antwortgenerierung Das LLM formuliert eine Antwort, die auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten ist -- klar, präzise und im Kontext passend.
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Sprachsynthese & Auslieferung Die generierte Antwort wird wieder in natürliche Sprache umgewandelt und in Echtzeit an den Kunden übertragen -- für ein flüssiges, menschlich wirkendes Gespräch.
Dieser modulare Ablauf stellt geringe Latenz, Skalierbarkeit und ein nahtloses Erlebnis sicher -- sowohl über internetbasierte Kanäle als auch über klassische Telefonanrufe.
Feature-Highlights
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Mehrsprachige Gespräche: Kommuniziert mit Kunden in verschiedenen Sprachen und behält den Kontext über den gesamten Dialog hinweg.
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KI-gestütztes Verständnis: Erkennt und strukturiert Kundenprobleme präzise.
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Automatisierte Ticket-Erstellung: Wandelt Sprachgespräche in umsetzbare, strukturierte Tickets um.
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Eskalationsbereit: Übergibt komplexe oder sensible Fälle reibungslos an menschlichen Support.
Herausforderungen & Learnings
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Sprachvariabilität: Unterschiedliche Akzente, Tonlagen und Ausdrucksweisen mussten berücksichtigt werden, um Genauigkeit sicherzustellen.
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Gesprächsfluss: Über das reine Verstehen hinaus musste der Agent Antworten liefern, die flüssig und menschlich wirken -- statt starr oder skriptartig.
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Das richtige Gleichgewicht finden: Automatisierung bringt Geschwindigkeit und Effizienz, doch eine nahtlose Übergabe an menschliche Agenten war entscheidend, um Vertrauen und Zuverlässigkeit aufzubauen.
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Verzögerungen minimieren durch Orchestrierung: Da das Erlebnis auf mehreren Subsystemen beruht -- Transkription, Sprachverständnis, Synthese und Integration mit externen Plattformen -- konnte sich Latenz schnell summieren. Eine sorgfältige Orchestrierung war daher entscheidend, um das Gespräch in Echtzeit flüssig zu halten.
Umgang mit Dialekt-Sonderfällen
Einer der herausforderndsten Sonderfälle war der Umgang mit Schweizerdeutsch im Vergleich zum Hochdeutschen. Obwohl beide verwandt sind, unterscheidet sich das Schweizerdeutsch erheblich in Wortschatz, Aussprache und Formulierungen. Diese Unterschiede verwirren herkömmliche Sprachmodelle oft und führen zu Fehlinterpretationen oder unnatürlichen Antworten.
Um dieses Problem zu lösen, haben wir das Sprachverständnis des Agents so feinjustiert, dass er regionale Varianten erkennen und sich daran anpassen kann. Dadurch konnten Schweizerdeutsch sprechende Kunden ganz natürlich interagieren, ohne gezwungen zu sein, auf standardisierte Formulierungen zurückzugreifen. Das Ergebnis war ein inklusiverer und zuverlässigerer Voice-Agent, der sich anfühlt, als sei er wirklich auf die tatsächliche Sprachweise der Menschen zugeschnitten.
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