Datenabfragen in natürlicher Sprache

Mit Hansei können Sie Fragen in einfacher Sprache stellen und erhalten direkt eine Antwort aus den verknüpften Unternehmensdaten, anstatt eine Abfrage manuell schreiben zu müssen. Ein Beam-Agent kann eine Frage erfassen, die einem bereits vom Team genehmigten Muster entspricht – wie z. B. wöchentliche Gesamtumsätze oder Personalbestand nach Abteilung –, und die Antwort von Hansei mit den Quelldaten abgleichen, bevor er sie weiterleitet. Er dokumentiert die Antwort im entsprechenden Bericht oder Chat-Verlauf. Sobald eine Frage ein nicht vorab genehmigtes Thema betrifft, wie etwa Finanzprognosen oder Personaldetails, antwortet der Agent nicht, sondern leitet sie an einen Datenanalysten weiter.

KI-Datenassistenten

Die Assistenten von Hansei werden für einen bestimmten Datensatz eingerichtet, wie z. B. Support-Tickets oder Produktnutzung, sodass die Antworten stets auf den tatsächlichen Inhalten dieses Datensatzes basieren. Ein Beam-Agent, der mit einem Assistenten arbeitet, kann eine Routinefrage erfassen, den für den Assistenten konfigurierten Bereich anwenden und die Antwort an die fragende Person zurücksenden – zusammen mit einem Hinweis auf den verwendeten Datensatz. Er erweitert den Bereich des Assistenten nicht selbstständig. Falls eine Frage außerhalb des konfigurierten Datensatzes liegt oder die Antwort unvollständig oder inkonsistent mit einer bekannten Zahl erscheint, markiert der Agent diese zur Überprüfung durch einen Mitarbeiter.

Abfrageverlauf und Audit-Trail

Jede über Hansei gestellte Frage und die entsprechende Antwort können nachträglich überprüft werden. Das ist besonders wichtig, wenn eine Zahl aus einem Chat in einem Bericht oder einer Entscheidung landet. Ein Beam-Agent kann diesen Verlauf regelmäßig analysieren und dokumentieren, welche Fragen am häufigsten gestellt oder welche Antworten nachträglich korrigiert wurden, und dies in einem gemeinsamen Teamprotokoll festhalten. Er schreibt ausschließlich in dieses Protokoll und nimmt keine Änderungen an den zugrunde liegenden Daten vor. Wenn ein Muster darauf hindeutet, dass ein Assistent auf dieselbe Frage inkonsistente Antworten liefert, weist der Agent ein Teammitglied auf diese Abweichung hin, anstatt zu versuchen, sie selbst zu lösen.