APG: volgende stap in klantcontact met generatieve AI
Over APG
Als pensioenuitvoeringsorganisatie beheert APG het pensioen van maar liefst 4,5 miljoen Nederlanders die een pensioen hebben afgesloten bij een van de acht aangesloten pensioenfondsen.
Business issue
Met de meeste klanten heeft APG gedurende de fase van pensioenopbouw maar weinig contact. Totdat de pensioendatum nadert en het aantal vragen van klanten ineens groot en vaak ook best wel complex wordt. APG wil deze informatievoorziening efficiënter laten verlopen. De organisatie had al een conversatieplatform, dat klanten in staat stelt om via een chatbot vragen te stellen. Maar omdat de technologie achter chatbots zich razendsnel ontwikkelt vroeg APG zich af: welke rol kan ChatGPT hierbij spelen?
Eén van die problemen was namelijk dat veel vragen te complex waren voor de bestaande chatbot. In dat geval belden klanten naar het contactcenter en zochten agents het juiste antwoord op in een uitgebreide kennisbank. Klanten stonden dan vaak lang in de wacht.
Aanpak en oplossing
In plaats van één oplossing ontwikkelen voor één probleem, kozen APG en Future Facts Conclusion voor een bredere benadering. Daarbij hanteerden ze een iteratieve aanpak. De exploratiefase maakte duidelijk dat het basisidee de moeite van het uitwerken waard was. En dat het gezien de andere ideeën verstandig is om een framework op te zetten dat gebruikt kan worden om meerdere ideeën uit te werken op het gebied van verbetering van de klantbediening met inzet van generatieve AI.
Want ideeën zijn er genoeg. Zoals bijvoorbeeld de wens om aan de MijnPensioen-omgeving een knop toe te voegen met ‘uitleg bij je pensioen’. Als je nu inlogt zie je direct een best ingewikkelde grafiek. Dit kan wellicht eenvoudiger door klanten via spraak uitleg te geven bij hun grafiek, in hun eigen taal en op hun eigen niveau. Dit is dus als het ware een vertaal/hertaal-app. Het framework zorgt ervoor dat dergelijke vraagstukken die in elkaars verlengde liggen makkelijker kunnen worden opgepakt.
Bij het ontwikkelen van het framework is ChatGPT gebruikt als basis. Dit Large Language Model (LLM) kan goed leesbare teksten genereren op de zes taalniveaus die het Europese referentiekader CEFR onderscheidt. Je kunt bovendien precies aangeven welke documenten als input mogen worden gebruikt bij het formuleren van een antwoord. De meeste tijd gaat daarom zitten in de prompt engineering. Daarbij vertel je de chatbot hoe jij wilt dat hij de vragen beantwoordt (bijvoorbeeld welke toon), welke context daarbij moet worden meegenomen en hoe gedetailleerd het antwoord moet zijn.
Baten
APG bevindt zich in de pilotfase van deze chatbot-oplossing. Tien contactcenter agents doen in een pilot ervaring op met een prototype van de chatbot die de kennisbank raadpleegt. De verwachting is dat binnen afzienbare tijd meerdere producten zijn opgeleverd op basis van generatieve AI. Door de framework-aanpak worden de lessen opgedaan in het ene project automatisch meegenomen in het andere, waardoor je naar het eind toe steeds meer versnelling krijgt. De verwachting is dat generatieve AI niet alleen in het contactcenter, maar overal binnen APG wordt ingezet.
Meer informatie?
Wil je weten wat Future Facts Conclusion voor je organisatie kan betekenen op het gebied van generatieve AI? Neem vandaag nog contact met ons op voor een vrijblijvend adviesgesprek.
