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"Das Erkennen dieser Herausforderungen ist der Schlüssel", erklärt Jean-Thomas Célette, CEO von Coresystems. "Aus diesen Erkenntnissen heraus haben wir InsightLoop entwickelt, um die Integration, Effizienz und Kundenorientierung von Serviceprozessen zu verbessern."

Digitale Unterstützung und Funktionen im modernen Kundenservice

InsightLoop, unterstützt durch einen digitalen Assistenten, bietet einen GPT-ähnlichen manuellen Zugang und verbessert die Interaktion zwischen Kunden und Serviceanbieter. Es verbessert die Planung mit Aufgaben- und Teilevorhersagen und unterstützt Aussendienstmitarbeiter mit Echtzeitzugriff auf wichtige Informationen. Die Automatisierung der Plattform ersetzt herkömmliche manuelle Methoden, und ihre Integrationsfähigkeiten, metrischen Anzeigen und die Identifizierung von Engpässen unterstreichen ihre Bedeutung für die Branche.

"Die Identifizierung der Probleme war unser Ausgangspunkt. Mit InsightLoop wollen wir nicht nur diese Herausforderungen angehen, sondern auch die Industriestandards neu definieren", sagt Jean-Thomas Célette.

Integration fortschrittlicher ML-Modelle und serverloser Infrastruktur für vielseitige Datenverarbeitung

InsightLoop beinhaltet eine vielfältige Mischung aus offenen und geschlossenen ML-Modellen, die Bereiche wie generative KI, Klassifikation, Zeitreihenprognosen und Clustering abdecken. Um die KI-Leistung zu verbessern, werden die Kundendaten mithilfe automatisierter Pipelines für maschinelles Lernen gründlich bereinigt und erweitert. Die Mandantenfähigkeit wurde nahtlos in das Produkt integriert, um die Trennung der Kundendaten zu gewährleisten. Darüber hinaus hat die Verschlüsselung der Daten oberste Priorität, um die Sicherheit zu gewährleisten.

Das Rückgrat des Produkts basiert auf der robusten serverlosen Technologie von AWS. Diese Infrastruktur gewährleistet eine mühelose Skalierbarkeit und kann Kunden jeder Grössenordnung aufnehmen.

Eines der herausragenden Merkmale ist die Vielseitigkeit des Produkts bei der Dateneingabe. Es verarbeitet reibungslos Informationen aus jeder Quelle (CRM, ERP, Web-APIs usw.), unabhängig von ihrem Format. Um diese Vielseitigkeit zu unterstützen, wurden in InsightLoop sowohl relationale als auch nicht-relationale Datenspeicher eingesetzt. Diese abgerundete technische Grundlage gewährleistet effiziente und zuverlässige Ergebnisse für alle Benutzer.

Strategische Entwicklungen von Coresystems: Ein Blick auf das kommende Jahr

Coresystems steht ein dynamisches Jahr bevor, in dem Benutzerfreundlichkeit und betriebliche Effizienz im Vordergrund stehen werden. Die Plattform wird den Self-Service für Kunden durch kontextbezogene Erfahrungen, Erkenntnisse aus vergangenen Servicefällen, IoT-Datenverarbeitung sowie Chat- und Sprachinteraktionen verbessern. Das Segment der Serviceanfragen wird einen "Immersiven Assistenten" und kontextspezifische Vorschläge bieten, die durch IoT-Einsichten und Sprach- und Webkanäle ergänzt werden. Im Bereich der Planung wird Coresystems anpassbare Eingabeaufforderungen für Techniker, eine erweiterte Techniker-Zuteilung und ein umfassendes Tool zur Kostenvorhersage für Reparaturen einführen.

"Diese Weiterentwicklungen zeigen unser Engagement, InsightLoop an der Spitze der Servicetechnologielösungen zu halten", so Jean-Thomas Célette.

Von der digitalen Transformation zur KI-Integration

Coresystems wurde 2006 gegründet und begann als ein auf den Aussendienst fokussiertes Unternehmen. Das Unternehmen erkannte den Digitalisierungsbedarf von Unternehmen und führte 2011 Field Service Management (FSM) ein, um Serviceprozesse zu digitalisieren. 2018 wurde SAP auf die Innovation des Unternehmens aufmerksam und übernahm FSM im Rahmen einer Ausgliederung. Coresystems hat seine eigene Markenidentität beibehalten. Im Jahr 2022 nahm das Unternehmen unter CEO Jean-Thomas Célette strukturelle Veränderungen vor und förderte die Innovation. 2023 brachte Coresystems InsightLoop auf den Markt und unterstrich damit sein Engagement, den Kundenservice erneut zu verändern und das Potenzial von KI im Kundenservice zu erschliessen.