Wie Machine Learning den Gelben Engeln zu Höhenflügen verhilft

Machine Learning (ML) ist als Teilbereich der Künstlichen Intelligenz eine Disziplin, die Computer entwickelt, wie Menschen zu lernen und selbständig Wissen zu generieren. Dabei werden Datenbestände durch Algorithmen auf komplexe Zusammenhänge und außergewöhnliche Abweichungen untersucht. Mit den dabei gewonnenen Erkenntnissen wird es dann möglich, bestehende Prozesse zu verbessern oder neue Lösungen zu entwickeln. Obwohl die meisten Unternehmen bereits über ausreichend Datenmaterial verfügen, sind sich erst wenige des Potentials und der lohnenden Anwendungsmöglichkeiten von ML bewusst.

Wenn Helfer Hilfe benötigen

Auch der österreichische Automobil, Motorrad- und Touringclub ÖAMTC war mit einer Herausforderung konfrontiert, die durch statische, eindimensionale Excel-Modelle nicht überwunden werden konnte: Die Personaleinsatzplanung im Callcenter ist komplex, da das Anrufvolumen und der damit verbundene Personalbedarf durch externe, dynamische Faktoren wie Wetter stark variieren. Die Konsequenz daraus war, dass zu Stoßzeiten regelmäßig personelle Engpässe auftraten, während in ruhigeren Phasen die Überbelegung und Ressourcenverschwendung ein Problem darstellten. Die Lösung schien nur mit einem dynamischen System möglich, dass Schwankungen berücksichtigen und zukünftige Szenarien prognostizieren konnte. Schließlich beauftragte der Mobilitätsexperte A1 Digital mit der Bewältigung des Problems.

Komplexe Personalplanung durch Machine Learning erleichtern

Am Beginn der Kooperation stand ein Workshop, bei dem anhand eines Use-Cases und einer ML-Plattform verschiedene Algorithmen und Modelle getestet wurden. Aus den dabei gesammelten Erfahrungen entsprang ein Modell, das mehrere Parameter wie Anrufe der letzten Woche, Wetter der Vorjahresperiode und Urlaubszeiten heranzieht, um das zukünftig wahrscheinliche Anrufvolumen zu errechnen und den Personalbedarf zu prognostizieren. Außerdem ist es möglich, den Planungshorizont, je nach Bedarf, zwischen „Intraday-Forecasting“ und mehreren Monaten zu variieren.

Beim abschließenden „Proof-of-Concept“ konnte A1 Digital unter Beweis stellen, dass die auf historischen Daten basierten Prognosen verlässlich das reale Anrufaufkommen vorhersagen können. Durch diese Entwicklung hat es der Digitalisierungsexperte geschafft, „die Arbeit von ÖAMTC nachhaltig, im positiven Sinn zu verändern“ wie Susanne Tischmann, CTO bei ÖAMTC zufrieden befand. In einem nächsten Schritt soll es möglich werden, Inhalte von Gesprächen vorherzusagen und damit nachgelagerte Aktionen, wie Abschleppdienst besser zu koordinieren.

Das Know-How von A1 Digital nutzen

Datenrohmaterial alleine reicht jedoch noch nicht aus, um Kapital schlagen zu können. Erst durch das Erkennen komplexer Zusammenhänge innerhalb eines Datenpaketes ergeben sich Lösungen, die zur Verbesserung bestehender und Schaffung neuer Geschäftsmodelle führen. Deshalb bietet A1 Digital zusammen mit BigML eine state-of-the-art Machine Learning Plattform an, die es Einsteigern wie Profi-Anwendern gleichermaßen erlaubt, Daten zu analysieren, individuelle Lösungen zu finden und Unternehmen zu digitalisieren.