Von der Datenflut zu nutzbaren Insights: Über Aquant Service-Insights

Tommer Vardi
Von der Datenflut zu nutzbaren Insights: Über Aquant Service-Insights

Eine der größten Herausforderungen bei der effektiven Nutzung von Daten besteht darin, die richtigen Erkenntnisse auf effiziente Weise an die richtigen Personen weiterzugeben.

In den meisten Branchen haben die Entscheidungsträger nicht direkt mit Daten zu tun. Es werden Briefe verteilt, Besprechungen abgehalten und E-Mails verschickt - und das geschieht vielleicht bevor wichtige Informationen die Personen erreichen, die darauf reagieren müssen.

Aquant entworfen Service-Pilot entwickelt, um Serviceleitern uneingeschränkten Datenzugriff und umsetzbare Erkenntnisse zu bieten. In den vergangenen drei Jahren entwickelte Aquant Service-Einblicke entwickelt, das Entscheidungsträgern hilft, ihr Geschäft zu verstehen - von der Leistung der Techniker und den Anlagenbeständen bis hin zu Kundeneinblicken und unternehmensweiten Metriken - und das mit Hilfe von Serviceleitern.

Unsere jüngste Arbeit stützt sich auf etwas anderes als LLMs, um die Daten besser zu verstehen. Stattdessen macht sie den Nutzern die Erkenntnisse besser zugänglich.

Die Präsentation von Datenanalyseergebnissen ist eine Herausforderung, da sie eine Geschichte erzählen muss, die die Unternehmensleitung zum Handeln motiviert. Das ist einfacher, wenn sich die Ergebnisse auf eine einzige Analyse beziehen und überschaubar sind. Je nach Komplexität der Analyse kann es jedoch mehrere Stunden oder sogar Tage dauern, bis umsetzbare Erkenntnisse vorliegen.

Wir haben an unserer Service Insights-Plattform gearbeitet, um die Fähigkeit von Serviceleitern zu verbessern, auf der Grundlage unbekannter Ergebnisse eine kohärente Geschichte zu erzählen. Diese Aufgabe ist eine Herausforderung, aber wir haben unseren Prozess erforscht, entwickelt und verfeinert, um ihn besser zu verallgemeinern. Im Rahmen dieser Arbeit haben wir begonnen, große Sprachmodelle (LLMs) zu verwenden.
 

Wie es anfing: Einbindung von LLMs zur Beschleunigung der Produktentwicklung

Wie viele andere Datenwissenschaftler war auch ich von den Durchbrüchen der generativen KI begeistert und begann darüber nachzudenken, wie sie sich auf bestehende Modelle und die Produktentwicklung auswirken könnte.

Die Anfänge des Projekts waren neben dem Aufkommen von ChatGPT, LLama und Bard von Unsicherheit und Aufregung geprägt. Es war nicht ganz klar wie wie sich dies auf unseren Alltag auswirken würde, aber eines war sicher: Es würde bedeutend sein..

Ich habe immer noch Screenshots von den Reaktionen meiner Mitarbeiter aus den Zoom-Meetings, in denen ich die Ergebnisse des Proof of Concept zeigte. Seitdem hat das Aquant-Team die vielen bekannten - und unvorhergesehenen - Herausforderungen gemeistert, die mit der Anpassung an eine neue Technologie einhergingen: Token-Limits, Ladezeiten und die Mehrdeutigkeit der menschlichen Sprache, um nur einige zu nennen. Wir haben die Hürde zwischen einem LLM-Produkt, das konnte einem Produkt, das einen Wert schafft, zu einem Produkt, das beständig funktioniert.

Von Einblicken zum Wert: KI in die Praxis umsetzen 

Obwohl wir noch am Anfang stehen, beobachten wir bereits großartige Ergebnisse bei der Art und Weise, wie unsere Kunden mit ihren Daten umgehen. Unsere Plattform hilft den Nutzern nicht nur, auf ihre Daten zuzugreifen - sie liefert auch relevante Einblicke und Hintergrundinformationen, um aussagekräftige Berichte zu erstellen. Wir gehen über einfache Antworten hinaus und erstellen Erzählungen, die eine maßgeschneiderte, zentralisierte Ansicht für jede Benutzerfrage bieten. 

Ich bin sehr stolz auf unsere Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu synthetisieren, um ein zusammenhängendes Verständnis komplexer Datensätze zu schaffen, und wir arbeiten ständig daran, diese Fähigkeit zu verbessern und zu verfeinern.
 

Was Sie mit Aquant's Co-Pilot für Service Insights tun können

Nehmen wir an, ein Benutzer möchte herausfinden, welcher Kunde im letzten Quartal die meisten Kosten für Service und Wartung verursacht hat. 

Diese Frage kann durch ein Dashboard oder eine SQL-Abfrage beantwortet werden, aber der Ausgabe fehlen Details. Mit Co-Pilot für Service Insightskönnen wir noch detailliertere Antworten erhalten, einschließlich:

  • Der Name des betreffenden Kunden und seine Gesamtkosten.
  • Diagramme, die zeigen, wie der Kunde im Vergleich zu anderen Hochkostenkonten abschneidet. 
  • Zusätzliche kontextbezogene Informationen über die Kosten des Kunden, wie z. B. der Durchschnittswert über diesen Zeitraum. 
  • Informationen über das Risikoprofil des Kunden - einschließlich etwaiger Änderungen, die uns in letzter Zeit bekannt geworden sind - wenn der Kunde als Unternehmen mit hohen Kosten eingestuft wird.
  • Spezifische problematische Vermögenswerte, falls zutreffend. 

Am wichtigsten ist jedoch, dass Sie Antworten erhalten, ohne Daten übersetzen oder den Kontext recherchieren zu müssen. Service Co-Pilot ist intuitiv, spricht die Service-Sprache und entspricht Ihren täglichen Geschäftsfragen. So erhalten die Nutzer die Informationen, die sie benötigen. Außerdem hilft es ihnen, den breiteren Kontext der Ergebnisse zu verstehen, so dass sie sich mit den festgestellten Problemen befassen können.
 


Klicken Sie für die volle Größe. Mit Co-Pilot für Service Insights von Aquant erhalten Sie wichtige Details auf einen Blick. In diesem Szenario kann Co-Pilot for Service Insights ermitteln, welche Techniker im Vergleich zu ihren Kollegen unterdurchschnittliche Leistungen erbringen und auf welche Produkte sie geschult werden sollten.

 

Co-Pilot's Insights auf die nächste Stufe heben

Co-Pilot für Service Insights deckt teilweise alles ab, was das ursprüngliche Produkt, Service Co-Pilot, bietet. Durch die Eingrenzung des Umfangs konnten wir uns auf die Basismethodik und das logische Backend konzentrieren. 

Dank der jüngsten Entwicklungen können wir konsistente Ergebnisse zu verschiedenen Fragen anbieten. In Zukunft werden wir das Toolkit von Service Co-Pilot erweitern, um eine bessere Anpassung sowie relevantere und umsetzbare Antworten zu ermöglichen. Wir arbeiten auch ständig an der Optimierung, um die Wartezeiten zu verkürzen und die Genauigkeit zu verbessern.
 

Andere Teams mit Servicedatenressourcen versorgen

Die Nutzung von KI-Systemen und die Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse sind nur die Spitze des Eisbergs! KI kann verschiedene Datentypen und Ressourcen für andere Serviceteams freischalten, z. B. Produkthandbücher, Video-Tutorials und mehr.

Wir bei Aquant arbeiten eng mit führenden Dienstleistungsunternehmen zusammen, um ihre größten Herausforderungen in einem sich schnell verändernden Umfeld zu verstehen und um herauszufinden, wie wir diese Lücken durch den Einsatz von Technologie und unserem Dienstleistungs-Know-how schließen können.
 

Mehr erfahren

Wenn Sie sich für KI-Technologie genauso begeistern wie ich, sollten Sie Aquant in Aktion sehen.

Ich freue mich darauf, in künftigen Blogs mehr Details und Wahrheiten zu enthüllen, aber zögern Sie nicht das Team zu kontaktieren mit Fragen zu kontaktieren!
 

Über den Autor

Tommer VardiDatenwissenschaftler & Teamleiter, Aquant 

Ich bin Data Team Lead bei Aquant und widme mich der Nutzung von Large Language Models (LLMs), um die Art und Weise zu verändern, wie wir mit Daten umgehen. Das Team und ich werden von der Leidenschaft angetrieben, Daten zugänglich und aufschlussreich zu machen. Seit fast drei Jahren bin ich an der Spitze der Data Science-Innovation bei Aquant und erforsche, wie LLMs komplexe Informationen in umsetzbares Wissen verwandeln können.