Das Start-up verspricht, mit Hilfe künstlicher Intelligenz die Bearbeitungszeit von Anfragen im Kundenservice um bis zu 80 Prozent zu senken.

Wo bleibt meine Bestellung? Können Sie mir meine Rechnung noch einmal zusenden? An wen muss ich mich im Garantiefall wenden? Anfragen wie diese schlagen immer wieder im Kundenservice von Unternehmen auf – und nehmen die Mitarbeiter dort voll in Beschlag. Den Arbeitsaufwand reduzieren will E-Bot7. Das Münchener Start-up setzt auf künstliche Intelligenz, um Standardanfragen in Unternehmen zu automatisieren.

Als Referenzkunden nennt E-Bot7 neben anderen Miele, die Commerzbank und die Deutsche Bank. Auch namhafte Investoren haben die Gründer Fabian Behringer, Xaver Lehmann und Maximilian Gerer für sich gewinnen können: Bereits im vergangenen August sind die Commerzbank-Tochter Main Incubator und der Telefónica-Ableger Wayra eingestiegen.

Nun haben die Bestandsinvestoren frisches Kapital nachgeschossen. Angeführt wird die insgesamt zwei Millionen Euro schwere Finanzierungsrunde indes von 42CAP. Hinter der VC-Firma stecken die Gründer des Softwareunternehmens eCircle, das 2012 an Teradata verkauft worden war. Das frische Kapital will E-Bot7 nutzen, um das Vertriebs- und Entwicklerteam auszubauen. Geplant sei auch, die internationale Expansion voranzutreiben, teilte das Start-up heute mit. Darüber hinaus wollen die Gründer ihre Beratungseinheit Chatbot Consulting ausbauen.

Zusammenarbeit von Mensch und Maschine

Gegründet worden war das Start-up 2016 – einem Jahr, in dem Chatbots in Fachkreisen große Aufmerksamkeit erhielten. Inzwischen ist der Hype wieder etwas abgeflacht. Viele Unternehmen waren ernüchtert davon, dass virtuelle Helfer etwa im Facebook Messenger in ihren Möglichkeiten noch stark beschränkt sind.

Der Ansatz von E-Bot7 sieht vor, dass Unternehmen die Software vor allem unterstützend einsetzend: Angedockt an E-Mail-Programme und Dienste wie Salesforce, generiert der Computer Antwortvorschläge, die Kundenservicemitarbeiter bei Bedarf noch anpassen können. Damit, so das Versprechen, lasse sich die durchschnittliche Bearbeitungszeit um bis zu 80 Prozent senken. Dank Deep-Learning-Technologien sollen die Vorschläge mit der Zeit immer passgenauer werden. Einen ähnlichen Ansatz verfolgt auch das 2015 in Berlin gegründete Start-up Parlamind.