Der Begriff „Kontextualisierte Antworten“ bezeichnet Systemausgaben (z. B. in Chat, E-Mail, Voice, UI), die ihre Inhalte und Formulierung dynamisch an den jeweiligen Nutzungskontext anpassen - etwa an Nutzerintention, bisherigen Gesprächsverlauf, Rollen/Berechtigungen, Stammdaten aus CRM/ERP, aktuelle Geschäftsdaten, Kanal und Sprache. Ziel ist es, präzise, nachvollziehbare und handlungsrelevante Antworten zu liefern, die auf der jeweils gültigen Wissensbasis und den Unternehmensrichtlinien beruhen.
Intent- & Entitätserkennung: Ermitteln, was der Nutzer will, und extrahieren relevanter Begriffe (Produkte, Auftragsnummern, Standorte).
Sitzungs- & Kontextmanagement: Persistenz des Gesprächsverlaufs, Übergabe von Parametern (z. B. Kunde, Fall-ID), Ablauf- und Gültigkeitslogik (TTL).
Wissensgrundierung / Retrieval-Augmented Generation (RAG): Einbindung geprüfter Wissensquellen (Handbücher, Richtlinien, KB, Intranet) via Suche/Vector-Index mit Zitaten.
Datenanbindung & Orchestrierung: Live-Zugriffe auf CRM/ERP/Ticketing/BI per API, Abgleich und Anreicherung (z. B. Bestellstatus, SLA, Lagerbestand).
Personalisierung & Segmentlogik: Antworten gemäß Rolle, Mandant, Region, Sprache, Kundensegment oder Vertragsstatus anpassen.
Berechtigungs- & Compliance-Prüfung: RBAC/ABAC-Regeln, Datenschutz (PII-Redaktion), Richtlinien- und Auditkonformität.
Klärungsfragen & Disambiguierung: Strukturierte Rückfragen bei fehlenden/mehrdeutigen Angaben; Slot-Filling.
Antwortformatierung & Strukturierter Output: Ausgabe als Text, Tabellen, JSON oder Vorlagen (E-Mail, Ticketkommentar), inkl. Einheiten/Datumsformate.
Kanal- & Tonalitätsadaption: Abstimmung von Länge, Stil und Formalität auf Chat, E-Mail, Self-Service-Portal oder Voice.
Mehrsprachigkeit & Lokalisierung: Terminologie, Maßeinheiten und rechtliche Hinweise je Markt korrekt ausgeben.
Qualitätssicherung & Monitoring: Relevanz- und Konfidenzscores, Feedbackschleifen, A/B-Tests, Telemetrie (Antwortzeit, Lösungsrate).
Fallback & Eskalation: Regelwerke für sichere Standardantworten, Handover an Agenten inklusive Kontexthistorie.
Der Support-Chatbot erkennt eine Rücksendungsanfrage, prüft Identität und Bestellstatus im ERP und gibt die korrekten RMA-Schritte für den jeweiligen Markt aus - inklusive Etikett und Fristen.
Ein Vertriebsassistent beantwortet Preisfragen auf Basis des Kundensegments und der im CRM hinterlegten Vertragskonditionen und verweist transparent auf die Quelle.
Ein IT-Helpdesk-Bot schlägt Lösungswege abgestimmt auf das erkannte Betriebssystem, Gerätemodell und die gemeldete Fehlermeldung vor; bei Unsicherheit stellt er gezielte Rückfragen.
Ein HR-Assistent erklärt Urlaubsansprüche unter Berücksichtigung von Standort, Betriebszugehörigkeit und Tarifvertrag und liefert die passende Formularvorlage.
Ein Field-Service-Copilot kombiniert Gerätemetriken (IoT) mit Servicehandbuch und schlägt eine geprüfte Schrittfolge inkl. Sicherheitscheckliste vor.
Ein Einkaufsassistent empfiehlt konforme Lieferanten basierend auf Warengruppe, Budget, bevorzugten Rahmenverträgen und ESG-Richtlinien.
Ein Management-Copilot generiert eine kurze BI-Zusammenfassung zur aktuellen Pipeline und bezieht Filter aus dem vorherigen Gesprächskontext ein.
