A jövő önkormányzati szolgáltatója a Voice AI Associate-tel: Nincs több várakozás a telefonon! A telefonon lévő MI megváltoztatja az energiaszolgáltatók által nyújtott szolgáltatást

Nincs több várakozás a telefonban: MI a telefonon – Egy Siegburgból származó kísérleti projekt modellként szolgál az iparág számára

Az energetikai átállás számos önkormányzati közműszolgáltatót a határaira feszít: az új jogszabályok, a napelemes rendszerek és a dinamikus tarifák miatti növekvő kereslet ütközik a szakképzett munkaerő kritikus hiányával. Ennek a nyomásnak az ellensúlyozása és a kiszolgáló személyzet terheinek jelentős tehermentesítése érdekében a Rheinische Energie AG (rhenag) úttörő lépést tesz. A legmodernebb hangalapú mesterséges intelligencia ágensek bevezetésével a szabványos kéréseket, például a mérőleolvasást vagy a fizetési módosításokat, teljesen automatikusan, telefonon keresztül kezelik – természetes hanggal és nehézkes billentyűzetmenük nélkül. Ez az ambiciózus kísérleti projekt a siegburgi telephelyen nemcsak a saját hatékonyságának növelését célozza, hanem a teljes német önkormányzati közműszolgáltatási környezet modelljéül is szolgál. De hogyan lehet megtalálni a kényes egyensúlyt a maximális technológiai automatizálás és az emberi ügyfélközpontúság között, amely oly elengedhetetlen a regionális energiaszolgáltatók számára?

Ehhez kapcsolódóan:

• Vállalati hangalapú mesterséges intelligencia: Majdnem százszor olcsóbb, mint a call centerek – Hogyan forradalmasítja a hangalapú mesterséges intelligencia az üzleti világot

Hangasszisztensek várakozó hurkok helyett – a városi közművek csendes forradalma

A Rheinische Energie AG (rhenag) hangalapú mesterséges intelligencia alapú ügynökök bevezetését szorgalmazza az ügyfélszolgálatban, hogy a jövőben automatizálhassa az olyan szabványos kéréseket, mint a mérőleolvasás és a fizetési módok módosítása, ezáltal felszabadítva a kapacitást az egyéni konzultációhoz.

Egy kísérleti projekt szimbolikus jelentőséggel bír egy egész iparág számára

A siegburgi telephelyén, ahol energiaszolgáltatási, valamint áram- és gázelosztási üzletága található, a rhenag jelenleg egy hangalapú megoldást tesztel, amelyet a jövőben más önkormányzati közművek számára is elérhetővé tesznek. A projekt háttere korántsem triviális: a folyamatban lévő energetikai átállás miatt az önkormányzati közművek és a bevált energiaszolgáltatók felé irányuló ügyfélmegkeresések száma jelentősen megnőtt. A klasszikus kérések, például a havi fizetések vagy a mérőállások módosítása mellett egyre összetettebb kérdések merülnek fel az intelligens mérőrendszerekkel, a fotovoltaikus rendszerekkel, az erkélyerőművekkel, valamint a politikai változásokkal, a helyi építkezésekkel és az aktuális ajánlatokkal kapcsolatban. Ez az összetett helyzet egy olyan iparágra is hatással van, amely már így is jelentős strukturális nyomás alatt áll. A BDEW és az EY 2025-ös önkormányzati közműszolgáltatási tanulmánya szerint a megkérdezett önkormányzati közművek 86 százaléka inkább vagy nagyon negatívnak értékelte a meglévő jogi és szabályozási követelmények működését befolyásoló hatását, míg az energiaszektor bürokráciaköltség-indexe 2021 és 2023 között mintegy 30 százalékkal elszakadt a teljes gazdaságtól.

Különösen a nagy bizonytalanság idején válnak fontossá a régóta fennálló, regionális gyökerekkel rendelkező közműszolgáltatók a fogyasztók számára, mivel a bizalom szűkös erőforrássá válik a változások idején. Ez a bizalmi pozíció azonban önmagában nem elegendő, ha az operatív feldolgozási kapacitás már nem tud lépést tartani a megkeresések mennyiségével. A szolgáltatási üzletág bővítése a rhenag egyik legfontosabb stratégiai prioritása, és egy hangalapú mesterséges intelligencia ágens bevezetése logikusan illeszkedik ebbe az irányba.

Hogyan választja el egy hangbot a rutinmunkát a valódi konzultációktól?

Az új megoldás mögött álló elv figyelemre méltóan pragmatikus: Egy mesterséges intelligenciával vezérelt hangasszisztens úgy van kialakítva, hogy kompetensen és önállóan válaszoljon és feldolgozza az ismétlődő, szabványosított kéréseket, például a mérőleolvasást. Ez felszabadítja a jól képzett szervizszemélyzetet, hogy több időt fordíthasson az egyes szerződésekkel kapcsolatos kérdések tisztázására, amelyeket nem lehet merev kérdés-felelet formátumba kényszeríteni. A csoporton belüli feladatmegosztás egyértelmű logikát követ: Míg a szabványosított informatikai alkalmazások fejlesztése központilag Kölnben történik, a siegburgi rhenag Energie gyakorlati és kísérleti felhasználóként működik a különféle megoldásoknál. A terepi teszt nem korlátozódik egyetlen vállalatra, hanem egyidejűleg fut a rhenag hálózati leányvállalatainál, a Rhein-Sieg Netznél és a Westerwald-Netznél, így szélesebb adatbázist és megbízhatóbb betekintést nyújt a technológia átvihetőségébe.

E megközelítés motivációja számos önkormányzati közműszolgáltató tapasztalatából fakad: A szakképzett munkaerő növekvő hiánya, az észrevehető költségnyomás és a gyors feldolgozás iránti növekvő ügyféligény olyan iparági jelenségek, amelyek minden közműszolgáltatót érintenek. Ez az értékelés összhangban van a Hays HR tanácsadó cég független elemzéseivel, amelyek azt mutatják, hogy az energiaszektor 2030-ra több mint 400 000 munkavállaló hiányával nézhet szembe, miközben a közműszolgáltatók jelenlegi alapvető munkaerő-állományának több mint 70 százaléka várhatóan addigra nyugdíjba vonul. A belső kísérleti fázis előnye egyértelmű: A megvalósítás során felmerülő bizonytalanságok és technikai kihívások gyorsabban azonosíthatók és megoldhatók egy ellenőrzött környezetben, mielőtt a megoldás továbbfejlesztett verziója elérhetővé válna más önkormányzati közművek számára.

Siegburg, mint a teljes önkormányzati közműszolgáltatási környezet tervrajza

Ebben az összefüggésben a rhenag Energie kifejezetten modellértékű önkormányzati közműszolgáltatónak tekinti magát, amely új megoldásokat vezet be, teszteli azokat a folyamatos működés során, majd a validált verziót terjeszti más önkormányzati közművek számára. Ez a teljes iparág tesztkörnyezeteként betöltött szerep gazdaságilag is megtérülő: A kísérleti projektben részt vevő vállalatok gyakorlatilag beszerzési csoportként működnek az alapul szolgáló IT-szolgáltatások tekintetében, lehetővé téve az érdeklődő önkormányzati közművek számára, hogy vonzó feltételekből profitáljanak, és a gyakorlatban már bevált alkalmazásokhoz férjenek hozzá, ahelyett, hogy a nulláról kellene kezdeniük. Ezt a modellt szabványos használati esetek egészítik ki, amelyek közvetlenül újra felhasználhatók költséges egyedi fejlesztés nélkül.

A stratégia által orvosolni kívánt valódi szűk keresztmetszet nem az általános személyzethiány, hanem inkább a személyzet rossz elosztása. A magasan képzett szervizszemélyzet, aki az ügyfelek otthonai számára testreszabott megoldásokat kíván kidolgozni, munkaidejének jelentős részét olyan ismétlődő, szabványos kérésekre fordítja, mint a havi fizetések módosítása. Ez a rossz elosztás konkrét számokkal illusztrálható: a rhenag Energie önmagában évente körülbelül 100 000 megkeresést kap mérőállásokkal és havi fizetésekkel kapcsolatban. A vállalat 2026-ra körülbelül 400 000 feldolgozási tranzakcióra és körülbelül 200 000 telefonhívásra számít. Ezek a számok jól mutatják a látszólag triviális rutinfolyamatokban rejlő automatizálási potenciált, ha az ügyfél-interakciók teljes számához viszonyítjuk.

Figyelemre méltó az a viszonyítási alap is, amelyhez az ügyfelek elvárásait mostantól mérik. A szolgáltatási színvonalat már nem a saját iparág vagy a helyi versenytársak határozzák meg, hanem inkább az, ahogyan a nagy e-kereskedelmi kiskereskedők bánnak az ügyfeleikkel, ami jelentősen befolyásolja a 24 órás rendelkezésre állással kapcsolatos elvárásokat. Az ehhez a viszonyítási alaphoz mért energiaszolgáltatók aligha engedhetik meg maguknak, hogy hétköznapokon 9:00 és 17:00 óra között szolgáltatást nyújtsanak anélkül, hogy kockáztatnák az ügyfelek elégedetlenségét. A TMT Labs elemzése alátámasztja ezt a megállapítást, amely szerint a német energiaszolgáltatók évente több mint 120 millió ügyfélkapcsolatot kezelnek, és az ügyfelek 41 százaléka elégedetlen az elérhetőséggel.

Emberi kapcsolat a mesterséges intelligencia ellenére – a vékony határvonal

A technológiai megvalósításhoz a rhenag már sikeresen használja a Parloa és a logen.ai szolgáltatók megoldását hálózati leányvállalatainál, a Rhein-Sieg Netznél és a Westerwald-Netznél, amelyet mostantól a rhenag Energie is használni fog. A klasszikus szövegalapú chatbotokkal szembeni döntő különbség a hangminőségben rejlik: A hangalapú mesterséges intelligencia ügynök emberi hangzású hangot kínál, amely valódi beszélgetés benyomását kelti, ahelyett, hogy felismerhetően szintetikus robotnyelvvel szembesítené az ügyfeleket. A beépített biztonsági mechanizmus elengedhetetlen: Amint a rendszer észleli, hogy egy kérés eltér az előre meghatározott szabványtól, azonnal továbbítja a beszélgetést egy emberi ügyfélszolgálati munkatársnak.

Ez az útvonalválasztási logika nem egy technikai lábjegyzet, hanem a teljes stratégia magja. Az alapvető meggyőződés az, hogy a mesterséges intelligenciának támogatnia, nem pedig helyettesítenie kell az embereket. Az ügyfeleknek azt kell érezniük, hogy egy olyan vállalattal van dolguk, ahol valódi emberek vannak ott számukra, és van rájuk idejük, mert az egyéni és összetett kérdések terén nagyon kevesen akarnak egy olyan rendszerrel beszélni, amely robotnak tűnik. Ez az értékelés összhangban van más energiaszolgáltatók tapasztalataival: Az EnBW zászlóshajó-projektjében például kimutatták, hogy a hangalapú robotok jelenleg az esetek mintegy 20 százalékát képesek teljesen automatikusan megoldani, míg a 80 százalékot továbbra is emberi tanácsadókhoz irányítják. Ez azt szemlélteti, hogy az energiaszektorban a hangalapú mesterséges intelligencia jelenleg kevésbé teljes helyettesítőként, és inkább intelligens előszűrőként és hatékonyságnövelő vezérlőként működik a háttérben.

A rhenagnál a tényleges bevezetés tudatosan szakaszos lépésekben halad, hogy minimalizálják a kockázatokat és szisztematikusan tapasztalatot szerezzenek. Kezdetben a hangalapú botot a legtöbb alkalmazáshoz, például a mérőleolvasáshoz fogják használni, ami különösen gyakori az éves számlázás előtti időszakban. A második lépésben a hangalapú mesterséges intelligencia ügynöke a havi fizetések változásait fogja kezelni. A rhenag Energie harmadik bővítési fázisa egy concierge szolgáltatást aktivál, amely intelligensen előválogatja az ügyfelek kérdéseit: a hívóknak egyszerűen le kell írniuk a problémájukat a saját szavaikkal, és automatikusan továbbítják őket a megfelelő osztályhoz. A nehézkes, merev hangmenük olyan utasításokkal, mint például a meghatározott számgombok megnyomása, teljesen ki vannak zárva. A különösen érzékeny témákat, például a hibajelentéseket, kifejezetten kizárják a rendszerből, és azonnal továbbítják az emberi alkalmazottaknak vagy közvetlenül a felelős irányítóközpontnak, ami azt mutatja, hogy a rendszer tervezésében a biztonsági szempontok egyértelműen elsőbbséget élveznek a tiszta automatizálási logikával szemben.

A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform az Ön átfogó, gondtalan megoldása a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kész megoldást – gyakran mindössze néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök egy pillantásra:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a használatra kész alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal hozzáadott értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentrálj a fő üzleti tevékenységedre: Koncentrálj arra, amiben a legjobb vagy. Mi gondoskodunk a mesterséges intelligencia megoldásod teljes technikai megvalósításáról, üzemeltetéséről és karbantartásáról.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot biztosítunk, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

További információ itt:

• A menedzselt MI-megoldás - Ipari MI-szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatási, ipari és gépészeti szektorokban

A csoportok közötti együttműködés mögött meghúzódó gazdasági számítás

A rhenag a fejlesztés folyamatban lévő szakaszában is szoros kapcsolatot tart fenn az érdeklődő önkormányzati közműszolgáltató partnerekkel, hogy a megoldást már a kezdetektől fogva az ő egyedi igényeikre szabhassa. A szolgáltatáskínálat túlmutat a puszta szoftverfejlesztésen, és magában foglalja a telepítést, a tárhelyet és a műszaki integrációt az egyes partnercégek meglévő informatikai rendszereivel, így különösen fontos a helyi körülményekről szóló korai kommunikáció. Ezzel egyidejűleg folyamatban van a különböző alkalmazási követelményekhez igazodó különféle modulok belső fejlesztése, ami egy olyan moduláris platformstratégiát jelez, amely rugalmasan adaptálható az egyes önkormányzati közművek méretéhez és informatikai környezetéhez.

Gazdasági szempontból ez a megközelítés egy olyan mintát követ, amely régóta bevett a platformgazdaságban, de még viszonylag új az energiaszektorban, annak hagyományosan széttagolt önkormányzati közműstruktúrájával. Ahelyett, hogy minden egyes közműszolgáltató önállóan, saját költségvetéssel és kockázatvállalással fejlesztené ki a saját MI-megoldását, a kereslet összevonása egy olyan beszerzési csoportot hoz létre, amely méretgazdaságosságot tud realizálni a licencköltségek, a megvalósítási erőfeszítések és a folyamatos támogatás terén. A kisebb önkormányzati közművek számára, amelyek gyakran nem rendelkeznek mind a szükséges informatikai személyzettel, mind a független MI-stratégia fejlesztési költségvetésével, ez a modell pragmatikus hozzáférést kínál olyan technológiákhoz, amelyek egyébként a nagyobb vállalatok számára lennének fenntartva. Ugyanakkor a rhenag azzal, hogy a piacon korán pozicionálja magát, mint egy bevált megoldás szolgáltatója, stratégiailag előnyös szerepet biztosít az iparág változó versenykörnyezetében, ahol a szolgáltató vállalkozások egyre nagyobb jelentőségre tesznek szert.

Iparágközi szempontból a hangalapú mesterséges intelligenciába történő befektetés a strukturális költségnyomásra adott válaszként is értelmezhető, amely messze túlmutat az egyes vállalatokon. A mesterséges intelligenciával támogatott ügyfélszolgálati alkalmazások piacelemzései azt mutatják, hogy az automatizált rendszerek egy emberi ügynök költségének töredékéért képesek megoldani a támogatási kérelmeket, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy jelentős költségmegtakarítást érjenek el, és érezhetően csökkentsék a rutinszerű megkeresésekkel járó munkaterhelést. Ha az ilyen hatékonyságnövekedés, akár részben is, átvihető az energiaszektorba, az jelentős gazdasági előnyt jelentene, különösen figyelembe véve a fent említett, évi több százezer esetet kitevő megkeresési volument egy közepes méretű regionális közmű esetében.

Ehhez kapcsolódóan:

• Felügyelt AI platform

A hatékonyságnövekedés és a kulturális hallgatagság között – kritikai értékelés

A hatékonyságnövelési potenciál iránti jogos lelkesedés ellenére ez a fejlesztés is megérdemli a józan, kritikus vizsgálatot. Történelmileg az energiaszektor egy konzervatív, szigorúan szabályozott és megbízhatóság-orientált iparág, ahol a bizalom hagyományosan személyes, hosszú távú ügyfélkapcsolatokon keresztül épült ki. A hangalapú mesterséges intelligencia bevezetése ebben az érzékeny környezetben ezért bizonyos reputációs kockázattal jár, amennyiben a technológia a gyakorlatban nem nyújtja az ígért felhasználói élményt, vagy bonyolultabb problémák esetén frusztrációhoz vezet. A bot kizárólag egyértelműen meghatározott standard esetekben történő használatának tudatos döntése, és az eltérések azonnali továbbítása egy emberi operátornak tehát kevésbé technikai korlátozás, mint inkább egy stratégiai kockázatcsökkentési stratégia, amely szándékosan a hosszú távú bizalmat helyezi előtérbe a rövid távú automatizálási előnyökkel szemben.

Ugyanakkor a többi piaci szereplő vizsgálata azt mutatja, hogy a rhenag korántsem egyedül folytatja ezt a stratégiát. Az elmúlt években számos, az energiaszektor számára specializálódott hang- és csevegésalapú mesterséges intelligencia szolgáltató jelent meg, például a mérőleolvasás, a tarifainformációk és a hibakezelés területén, ami széleskörű, iparági szintű konvergenciát jelez a beszélgetésalapú mesterséges intelligencia felé. Az olyan nagyvállalatok, mint az EnBW, szintén mérhető eredményeket értek el saját hangrobotjaikkal és ügynöksegítő megoldásaikkal, például automatizált hívásösszefoglalókkal, amelyek hívásonként körülbelül 45 másodpercnyi feldolgozási időt takarítanak meg, és évi több százezer hívás esetén jelentős kumulatív hatékonyságnövekedést eredményeznek. Ezek a példák arra utalnak, hogy a hangalapú mesterséges intelligencia ügyfélszolgálatban való alkalmazásának kérdése az energiaszektoron belül már nem az, hogy a technológiát bevezetik-e, hanem inkább az, hogy hogyan és mikor valósítják meg.

Egy másik kritikus szempont a munkahelyek biztonsága és az elfogadottság kérdése a meglévő szolgáltató személyzet körében. A hivatalos kommunikáció következetesen hangsúlyozza, hogy a lépés nem a létszámleépítésről szól, hanem a személyzeti erőforrások átcsoportosításáról a magasabb értékű, személyre szabottabb tanácsadási feladatok felé. Tekintettel az energiaszektorban dokumentáltan hiányzó képzett munkaerőre, amelyet számos független tanulmány is megerősít, ez az érvelés meglehetősen hihetőnek tűnik, mivel az iparágban jelenleg nem annyira a képzett személyzetet igénylő feladatok, mint inkább maga a megfelelő számú képzett személyzet hiányzik. Mindazonáltal még nem világos, hogy ez az újraelosztási logika a gyakorlatban is megvalósítható-e az évek során, vagy a gazdasági nyomás végül tényleges létszámleépítéshez vezet az érintett szolgáltató osztályokon, amint a technológia kellően fejlett lesz ahhoz, hogy a bonyolultabb megkereséseket önállóan kezelje.

Vajon a hangalapú chatbot lesz az új szabvánnyá az önkormányzati közműveknél?

A hangalapú mesterséges intelligencia megoldások gyors elterjedése a német energiaszektorban arra utal, hogy az automatizált hangasszisztensek valószínűleg az elkövetkező években az önkormányzati közművek ügyfélszolgálatának szerves részévé válnak. A szakképzett munkaerő strukturális hiánya, a növekvő szabályozási követelmények, az energetikai átállás miatti növekvő érdeklődési mennyiségek és az akadálymentesítéssel kapcsolatos változó ügyfélelvárások kombinációja olyan gazdasági nyomást gyakorol, amelyet kevés közmű tud tartósan elkerülni. A rhenag modell, a belső kísérleti programozás, a csoportszintű skálázás és a szándékosan konzervatív, bizalomalapú automatizálási filozófia kombinációjával, figyelemre méltó tervet kínál, amely jelentősen eltér a tisztán technológiavezérelt megközelítésektől.

Az ilyen projektek hosszú távú sikere szempontjából kulcsfontosságú lesz, hogy meg lehet-e őrizni az egyensúlyt a hatékonyságnövekedés és a személyes interakció között, ahelyett, hogy a költségnyomás miatt fokozatosan a tiszta automatizálás felé tolnánk el a folyamatot. Az elkövetkező évek megmutatják, hogy a modellértékű önkormányzati közműstratégia valóban átvihető-e más önkormányzati közművekre, vagy az egyes informatikai környezetek, az eltérő ügyfélstruktúrák és a regionális sajátosságok végső soron szigorúbb korlátokat szabnak-e ennek a skálázási ambíciónak, mint azt jelenleg feltételezik.

☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német

☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!

Konrad Wolfenstein

Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.

Kapcsolatba léphetsz velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt [email protected]:, vagy egyszerűen hívj a +49 7348 4088 965 telefonszámon. Az e-mail címem

Alig várom a közös projektünket.

☑️ KKV-támogatás a stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia létrehozása vagy átalakítása és digitalizáció

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése és optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Pioneer Üzletfejlesztés / Marketing / PR / Vásárok

A láthatóságtól a bizalomig: A skálázható út az Xpert.Digital segítségével - Kép: Xpert.Digital

Az ipari B2B szektorban a fenntartható üzleti kapcsolatok ritkán alakulnak ki egyik napról a másikra. Lépésről lépésre fejlődnek – a láthatóság, a szakmai relevancia, az ismétlődő kapcsolódási pontok és a növekvő bizalom révén. Az Xpert.Digital 4 szakaszos modellje pontosan ezt célozza meg: egy strukturált utat kínál, amely egy kezelhető belépési ponttal kezdődik, és szükség esetén mélyebb üzletfejlesztési együttműködéssé fejlődhet.

A hangzatos marketingígéretek helyett ez a modell a kapcsolatot helyezi előtérbe. A vállalatok világosan meghatározott, könnyen kiszámítható intézkedésekkel kezdik, majd saját tapasztalataik alapján döntik el, hogy meddig kívánják kiterjeszteni az együttműködést. A zavartalan bizalomépítési folyamat egyik kulcsfontosságú tényezője: A platform teljesen elkerüli a bosszantó reklámokat, így a szerkesztői fókusz kizárólag a vállalatok szakértelmére összpontosít.

További információ itt:

• A láthatóságtól a bizalomig: A skálázható út az Xpert.Digital segítségével