Een innovatief gebruik van AI binnen het domein Overig in Data & AI dat nog niet breed is toegepast, is het ontwikkelen van een proactieve, contextbewuste AI-gestuurde klantinteractie-assistent. Deze assistent zou niet alleen reageren op binnenkomende klantvragen, maar ook anticiperen op mogelijke vragen op basis van contactgeschiedenis, gedragsanalyse en realtime gegevens. Specifieke uitdaging: Het verbeteren van responstijden en klanttevredenheid door het verminderen van wachttijden en het bieden van meer gepersonaliseerde, accurate antwoorden. Door proactief relevante informatie en oplossingen aan te bieden, kunnen klanten sneller geholpen worden zonder dat ze expliciet om hulp hoeven te vragen. Gewenste uitkomsten of resultaten: - Versnelling van het antwoordproces door automatische en contextuele suggesties voor agenten of directe beantwoording bij eenvoudige vragen. - Verhoogde klanttevredenheid door persoonlijke en snelle service. - Vermindering van de werkdruk voor callcenter-medewerkers door routinematige vragen automatisch af te handelen. - Verbeterde nauwkeurigheid van antwoorden door gebruik te maken van continue leermodellen die zich aanpassen aan nieuwe klantgegevens en vragen. Deze aanpak combineert AI, gedragsanalyse en voorspellende modellen om callcenters efficiënter en klantgerichter te maken, wat nog niet op grote schaal wordt toegepast.

Een innovatief en nog niet breed toegepast gebruik van AI binnen het domein van Overig in Data & AI is het implementeren van een **Real-time Emotie- en Intentieherkenningssysteem** in combinatie met **Adaptieve Response Generatie** voor callcenters. ### Specifieke uitdaging die wordt aangepakt: Het huidige gebruik van AI in callcenters richt zich vooral op chatbots of basis-voicebots, maar mist vaak de nuance van menselijke emoties en complexe intenties. Hierdoor ontstaan vertragingen wanneer gesprekken alsnog moeten worden doorverbonden naar menselijke agenten, of erger: klanten krijgen generieke antwoorden die niet aansluiten bij hun emotionele staat of onderliggende behoefte. Dit leidt tot frustratie, langere gesprekken en ontevredenheid. ### Hoe werkt deze innovatie? 1. **Real-time Emotieherkenning**: Middels geavanceerde spraakanalyse (toonhoogte, spreeksnelheid, woordkeuze) detecteert de AI de emotionele staat van de beller (bijv. gefrustreerd, ongeduldig, verward). 2. **Intentie-extractie**: Natural Language Processing (NLP) modellen analyseren niet alleen de letterlijke vraag, maar ook de context en impliciete behoefte (bijv. "Mijn internet valt steeds uit" → behoefte aan stabiliteit, niet alleen een technische fix). 3. **Adaptieve Response Generatie**: De AI past haar antwoorden dynamisch aan op basis van emotie en intentie. Bij een boze klant kiest het bijvoorbeeld voor een kalmerende toon en directe erkenning, gevolgd door een concreet oplossingsvoorstel. 4. **Seamless Human Handoff**: Moet een menselijke agent toch overnemen? Dan krijgt diegene meteen een samenvatting met de emotionele staat en kernintentie van de klant, zodat er geen tijd verloren gaat met herhalen. ### Gewenste uitkomsten: - **Snellere responstijden**: Door betere eerste-aanpak en minder doorverbindingen. - **Accuratere antwoorden**: Oplossingen die aansluiten bij de werkelijke behoefte. - **Hogere klanttevredenheid**: Klanten voelen zich gehoord en begrepen. - **Minder druk op menselijke agenten**: Alleen complexe zaken komen door, met context. Deze aanpak gaat verder dan standaard automatisering – het benut AI om empathie en efficiëntie te combineren, iets wat nu nog grotendeels ontbreekt in callcenter-AI.