Tekoälyn ennakkovastausehdotusten suorituskyvyn arviointi työeläkevakuutusalan asiakaspalvelussa
Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: Tässä opinnäytetyössä arvioitiin tekoälyn tuottamien ennakkovastausehdotusten suorituskykyä työeläkevakuutusalan asiakaspalvelussa. Työn toimeksiantajana toimi Työeläkeyhtiö X. Työn tavoitteena oli selvittää, kuinka käyttökelpoisia ennakkovastausehdotukset ovat eri YEL- ja TyEL-kysymysryhmissä sekä tunnistaa tilanteet, joissa tekoäly toimii oikein ja joissa sen suorituskyvyssä on edelleen puutteita. Tarkoituksena oli tuottaa organisaatiolle kokonaiskuva tekoälyn nykyisestä roolista asiakaspalvelussa sekä esittää työn tuloksiin perustuvia kehitysideoita sen hyödyntämiseen. Tutkimus toteutettiin kvantitatiivisena tapaustutkimuksena analysoimalla 2152 asiakasviestiä ja niihin muodostettuja tekoälyvastauksia. Vastausten laatua arvioitiin relevanssiarvioinnin avulla, jossa tarkasteltiin ennakkovastausehdotusten käyttöä, valintojen osuvuutta ja tilanteita, joissa tekoälyn oma generointi syrjäytti valmiin vaihtoehdon. Johtopäätöksenä voidaan todeta, että tekoäly voi tukea asiakaspalvelua tehokkaasti rutiininomaisissa yhteydenotoissa. Sen hyödyntämistä tulee kuitenkin kehittää erityisesti monimutkaisten viestien käsittelyssä. Keskeisiä kehittämiskohteita ovat vastauspohjatietokannan laajentaminen, järjestelmän kyky yhdistellä ja muokata vastauksia asiayhteyteen sopiviksi sekä tiiviimpi integraatio asiakastietoihin.
Source: Theseus (Ammattikorkeakoulujen)
Author: Helldan, Lassi
Institution: Tampere University of Applied Sciences
Language: Finnish
Topic: AI in Service Interactions
Subfield: Marketing
Domain: Social Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7115092967