DRV Hessen/TelekomKompetent am Telefon

[08.08.2025] Für die Kundenkommunikation nutzt die DRV Hessen eine KI-gestützte Voicebot-Lösung der Deutschen Telekom. Die cloudbasierte Plattform strukturiert Anliegen, leitet Anrufe gezielt weiter, ermöglicht individuelle Dialoggestaltung und bearbeitet einfache Fälle vollständig automatisiert.

Entnervt in der Warteschleife? Ein KI-gestützter Voicebot soll Anrufende bei der DRV Hessen schneller ans Ziel bringen.

(Bildquelle: psphotography/123rf.com)

Die Deutsche Telekom hat für die Deutsche Rentenversicherung Hessen (DRV Hessen) eine KI-gestützte Voicebot-Lösung für die Kundenkommunikation bereitgestellt. Die Conversational AI Suite ist cloudbasiert und soll die Servicequalität für die Versicherten, aber auch interne Serviceprozesse verbessern. Zum Einsatz kommt die Lösung im Kundenservice sowie bei Rentenbearbeitung und Rehabilitation zur Vorqualifizierung eingehender Anrufe. Wie die Telekom berichtet, nimmt der Bot die Anliegen der Anrufenden automatisiert auf und strukturiert sie durch gezielte Abfragen zu Anrufgrund, Versicherungs- oder Bearbeitungsnummer oder weiteren Identifikationsmerkmalen. Eine intelligente Weiterleitung (Automatic Call Distribution) leitet den Anruf an zuständige Mitarbeitende oder Teams weiter. Diese erhalten die Informationen aus dem vorherigen Bot-Dialog und sollen so gezielter in die Klärung des Anliegens einsteigen können. Damit sollen interne Arbeitsabläufe beschleunigt und Beschäftigte entlastet werden. Derzeit werden monatlich etwa 85.000 Anrufe automatisiert vorqualifiziert – laut Telekom selbst in Spitzenzeiten nahezu ohne Wartezeiten. Weniger komplexe Anliegen kann der KI-gestützte Voicebot sogar vollständig automatisiert und durchgängig bis zum Ende bearbeiten.

Maßgeschneiderte Dialoge

Die Lösung kombiniert Natural Language Processing, maschinelles Lernen und generative KI. Mithilfe einer Low-Code-Oberfläche können Mitarbeitende der DRV Hessen selbst festlegen, wie die Schritte zur Lösung der jeweiligen Anliegen aussehen. Dazu stehen konfigurierbare Bausteine und ein intuitiv bedienbarer grafischer Dialogdesigner mit Echtzeitvorschau zur Verfügung. So lassen sich Dialogverläufe visuell nachvollziehen, schon während der Erstellung testen und anpassen. „Mit ihrer großen Expertise wissen unsere Beraterinnen und Berater genau, wie sie Anrufende bei ihren Anliegen unterstützen können. Die Sprachassistenz ist besonders effektiv, wenn Mitarbeitende die Dialoge direkt mitgestalten“, sagt Volker Probst, Leiter der Abteilung Kundenservice der DRV Hessen. Dazu kommt ein sogenannter Intent-Trainer (intent: englisch für Anliegen). Dieser hilft beim Erkennen und Zuordnen der Anrufgründe und liefert eine strukturierte Übersicht der noch nicht erkannten Anliegen. So können mögliche Lücken in der bestehenden Intent-Struktur erkannt und auf einfache Weise gefüllt werden. Die Beschäftigten können bisher unerkannte Anliegen mit wenigen Klicks bestehenden Intents zuweisen oder neue Intents anlegen. So werden die Erkennungsgenauigkeit und Antwortqualität des Bots kontinuierlich verbessert – basierend auf realen Nutzereingaben aus dem laufenden Betrieb.

Kennzahlen zu Anrufern und Antwortqualität

Dashboard- und Statistikfunktionen bieten Echtzeiteinblicke in den Systemzustand und erlauben per Zugriff auf historische Daten auch eine Bewertung von Nutzungsmustern und Leistungskennzahlen. Bei den Auswertungen kann die DRV Hessen Filter setzen, beispielsweise zu Interaktionen zwischen Nutzenden und dem System ebenso wie zu Sprachen, der Interaktionsdauer und erkannten Anliegen. Auch Kennzahlen zu Antwortqualität, Nutzungsfrequenz und die Übergaben an menschliche Beraterinnen und Berater lassen sich kontinuierlich einsehen.

Die modular aufgebaute Plattform Conversational AI Suite wurde in Deutschland mit Telekom-Partnern entwickelt und läuft auf der Open Telekom Cloud in zertifizierten Rechenzentren. Sie erfüllt laut Telekom höchste Standards für Datenschutz, IT-Sicherheit, Verfügbarkeit und Compliance gemäß gesetzlichen und branchenspezifischen Vorgaben. Sie kann in bestehende Umgebungen integriert, an Drittsysteme im Back End angebunden und einfach skaliert werden





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