Large Language Models und Datenökosysteme zur Automatisierung des technischen Kundendienstes

Jochen Wulf () and Jürg Meierhofer ()
Additional contact information
Jochen Wulf: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Jürg Meierhofer: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Chapter Kapitel 11 in Data Sharing für KMU, 2025, pp 189-203 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Die Nutzung von Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 von OpenAI im technischen Kundendienst (TKD) hat das Potenzial, diesen Bereich zu revolutionieren. Diese Studie untersucht die automatisierte Textkorrektur, Zusammenfassung von Kundenanfragen und Fragenbeantwortung mittels LLMs. Durch Prototypen und Datenanalysen werden das Potenzial und die Herausforderungen der Integration von LLMs in den TKD aufgezeigt. Unsere Ergebnisse zeigen vielversprechende Ansätze für die Verbesserung der Effizienz und Qualität des Kundenservice durch LLMs, betonen jedoch auch die Notwendigkeit einer qualitätsgesicherten Implementierung und organisatorischen Anpassungen im Datenökosystem.

Date: 2025
References: Add references at CitEc
Citations:

There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-662-71209-2_11

Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783662712092

DOI: 10.1007/978-3-662-71209-2_11

Access Statistics for this chapter

More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().