Künstliche Intelligenz im Dienstleistungsmanagement : Band 2: Einsatzfelder – Akzeptanz – Kundeninteraktionen

In diesem Buch setzen sich profilierte Wissenschaftler und Vertreter der Praxis mit dem Einsatz und den Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz im Dienstleistungsmanagement auseinander. Die KI löst im Dienstleistungskontext vielfältige interne Veränderungsprozesse aus und schafft neue Formen der Marktbearbeitung. Die zahlreichen technischen Ausprägungsformen der KI ermöglichen es, durch eine breite Wissensbasis eigenständig Lernprozesse zu initiieren, die in der Lage sind, selbstständig komplexe Lösungen zu erarbeiten. Aus Sicht des Dienstleistungsmanagements schafft dies neue Möglichkeiten der Markt- und Kundenbearbeitung. Vor diesem Hintergrund widmet sich das Forum Dienstleistungsmanagement den in Wissenschaft und Praxis intensiv diskutierten Fragestellungen der Künstlichen Intelligenz. Der Inhalt Band 2 des Sammelbandes behandelt • Einsatzfelder der KI im Dienstleistungsmanagement • Vertrauen und Akzeptanz von KI-basierten Dienstleistungen • Gestaltung von Kundeninteraktion im KI-Kontext Vorwort Inhaltsverzeichnis Teil A: Wissenschaftliche Beiträge 1 Künstliche Intelligenz im Dienstleistungsmanagement – Anwendungen, Einsatzbereiche und Herangehensweisen 1. Bedeutung und Relevanz der Künstlichen Intelligenz im Dienstleistungsmanagement 2. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz 2.1 Begriffsverständnis der Künstlichen Intelligenz 2.2 Klassifizierungsmerkmale der Künstlichen Intelligenz 2.3 Künstliche Intelligenz als interdisziplinäres Forschungsfeld 3. Technische Voraussetzungen der Künstlichen Intelligenz 3.1 Datenverarbeitung als Grundlage für die Künstliche Intelligenz 3.2 Techniken und Methoden der Künstlichen Intelligenz 4. Einsatzbereiche der Künstlichen Intelligenz im Dienstleistungsmanagement 4.1 Besonderheiten der Künstlichen Intelligenz im Dienstleistungsmanagement 4.2 Künstliche Intelligenz als Innovationstreiber im Dienstleistungsmanagement 4.2.1 Neue Geschäftsmodellstrukturen 4.2.2 Neue Dienstleistungskonzepte 4.2.3 Neue Dienstleistungssysteme 4.2.4 Neue Kundenschnittstellen 4.3 Chancen und Risiken im Einsatz der Künstlichen Intelligenz 4.4 Branchenspezifische Einsatzpotenziale der Künstlichen Intelligenz im Dienstleistungsmanagement 5. Methodische Herangehensweise beim Einsatz der Künstlichen Intelligenz im Dienstleistungsmanagement 6. Kritische Würdigung der Künstlichen Intelligenz in Forschung und Praxis Literaturverzeichnis 1. Einsatzfelder der KI im Dienstleistungsmanagement 2 Artificial Intelligence in the B2C Service Sector – A Literature Review 1. Introduction 2. Conceptual Background 3. Literature Review 3.1 Search Strategy 3.2 Inclusion and Exclusion Criteria 4. Results and Discussion 4.1 Research Question 1: The Role of AI in Service Research 4.2 Research Question 2: Specific AI Algorithms and Technologies and Their Service Contexts 4.2.1 Studies on AI Algorithms 4.2.2 Studies on AI Technologies 4.3 Research Question 3: Contributions 5. Conclusion References 3 Autonomous Consumer Analysis 1. Der aktuelle KI-Hype und die Vision eines Autonomous Business 2. Wissensgenerierung durch Künstliche Intelligenz 2.1 Zentrale Charakteristika und Lernformen von KI 2.2 Datafizierung als Basis einer lernenden KI 2.3 Big Data als Voraussetzungen für KI 3. Elemente einer Autonomous Consumer Analysis (ACA) 3.1 Begriff der ACA und konstituierende Merkmale 3.2 Konstruktion der ACA 3.2.1 Predictive und Prescriptive Analytics als Nukleus der ACA 3.2.2 Konstruktionslogik der ACA 3.3 Unterschiede ACA und klassische Konsumentenanalyse 4. Änderungen in der Marketing-Konzeption durch ACA 4.1 Änderungen in der Logik der Marktanalyse 4.2 Änderungen in der Logik der Marktbearbeitung 5. Kritische Reflexion und Ausblick auf zukünftige Forschungsfelder zur ACA Literaturverzeichnis 4 This Is A Lemon and This Is Not – Was uns Künstliche Intelligenz über unsere Nutzer sagen kann 1. Einleitung 2. Theoretische Grundlagen 2.1 Digitale Plattformen 2.2 Reziprozität 2.3 Informationsasymmetrie 3. Methodisches Vorgehen 3.1 Datenaufbereitung 3.2 Extraktion von Eigenschaften 3.3 Erstellung eines Prognosemodells 4. Maßnahmen 5. Zusammenfassung und Ausblick Literaturverzeichnis 5 Hyperpersonalisierung – Hochpersonalisierte Kundenansprache durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz 1. Einleitung und Zielsetzung 2. Theoretische Grundlagen 2.1 Klassifizierung existierender Ansätze der Kundenansprache 2.2 Aktuelle Entwicklungen des Einsatzes digitaler Technologien 2.3 Künstliche Intelligenz 3. Hyperpersonalisierung als derzeit höchste Evolutionsstufe im Echtzeit-Marketing 3.1 Zielsetzung und Ausrichtung der Hyperpersonalisierung 3.2 Zusammenspiel von Hyperpersonalisierung und Künstlicher Intelligenz 4. Umsetzung einer hyperpersonalisierten Kundenansprache 4.1 Basismodell eines digitalen Personalisierungsansatzes 4.2 Erfolgsfaktoren der Hyperpersonalisierung 5. Fazit und Ausblick Literaturverzeichnis 6 Einsatzszenarien digitaler Sprachassistenz systeme im Dienstleistungsmanagement 1. Zeitalter der intelligenten Systeme 2. Digitale Sprachassistenzsysteme im betrieblichen Kontext 3. Explorativ qualitative Interviewstudie 4. Ergebnisse 5. Diskussion Literaturverzeichnis 7 Einsatz Künstlicher Intelligenz in Einkaufsverhandlungen – Status quo und Anwendungsfälle 1. Einleitung 2. Begriffsverständnis und Arten Künstlicher Intelligenz 3. Anwendungsfälle Künstlicher Intelligenz für das Verhandlungsmanagement im Einkauf 4. Herausforderungen und Voraussetzungen des Einsatzes Künstlicher Intelligenz in Einkaufsverhandlungen 5. Fazit Literaturverzeichnis 8 Supporting Complaint Management with Artificial Intelligence 1. Introduction 2. Complaint Management 2.1 Overview 2.2 Direct Complaint Management Process 2.3 Indirect Complaint Management Process 3. Artificial Intelligence 3.1 Introduction 3.2 Central Concept – The Agent 3.3 Machine Learning as Major Approach to AI 4. Intelligent Agents and Complaint Management 4.1 Supporting Role of Intelligent Agents for Complaint Management 4.2 Intelligent Agents and the Direct Complaint Management Process 4.3 Intelligent Agents and the Indirect Complaint Management Process 5. Conclusion References 9 Nachhaltiger Konsum im digitalen Zeitalter 1. Einleitung 2. Sustainable Marketing 3. Digital Marketing 3.1 Digitale Marketing-Instrumente des Unternehmens 3.2 Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Marketing 3.3 Unternehmerische Digitalverantwortung 3.4 Internet of Things im Marketing 3.5 Einsatz von digitaler Retailing/In-Store-Technologie 3.6 Einsatz von Social Media im Marketing 3.7 Digitale Dienstleistungen 4. Potenziale für Unternehmen und zukünftige Forschung im Schnittstellenbereich zwischen nachhaltigem und digitalem Marketing 4.1 Einsatz Künstlicher Intelligenz für nachhaltige Produktempfehlungen 4.2 Verflechtung von digitaler und gesellschaftlicher Unternehmensverantwortung 4.3 Nachhaltigkeit im Internet of Things 4.4 Nachhaltigkeit bei In-Store-Technologie 5. Fazit Literaturverzeichnis 2. Vertrauen und Akzeptanz in KI-basierte Dienstleistungen 10 Künstliche Intelligenz in der Finanzdienstleistungsbranche – Welche Bedeutung hat das Kundenvertrauen? 1. Digitale Vermögensverwaltung – Dienstleistungen können digitalisiert werden, Kundenbeziehungen auch? 2. Theoretischer Rahmen und Hypothesen 3. Daten und Methodik 3.1 Datenerhebung und Stichprobe 3.2 Operationalisierung der Konstrukte 4. Empirische Ergebnisse 5. Diskussion und Implikationen für Theorie und Praxis 6. Limitationen und zukünftige Studien 7. Fazit − Vertrauen als Schlüsselfaktor Literaturverzeichnis 11 Wahrnehmungen und Vertrauen gegenüber Conversational Agents im Kundenservice von Finanzdienstleistern – Eine vergleichende Analyse 1. Einleitung 2. Theoretische Grundlagen 2.1 Chatbots als Anwendungsform Künstlicher Intelligenz 2.2 Hypothesenherleitung 3. Methodik 3.1 Fragebogendesign 3.2 Konstruktbeschreibung 3.3 Datenerhebung und Stichprobe 3.4 Datenanalyse 4. Ergebnisse 5. Diskussion Literaturverzeichnis 12 Vertrauen in KI-basierte Radiologie – Erste Erkenntnisse durch eine explorative Stakeholder-Konsultation 1. Einleitung 2. Konzeptionelle Grundlagen 2.1 Kollaborative Leistungserbringung und Vertrauen 2.2 KI-basierte Radiologie – „Bionic Radiology“ als IT-basierte Dienstleistung 3. Methodik 3.1 Fallbeispiel Radiologie – Modellierung der Value Co-Creation 3.2 Eine explorative Stakeholder-Konsultation 4. Ergebnisse − Vertrauen als (Stakeholder- differenzierte) Herausforderung 4.1 Patientinnen-bezogene Vertrauensaspekte 4.2 Überweisende und weiterbehandelnde Ärztinnen und Vertrauen 4.3 MTRA-bezogene Vertrauensaspekte 4.4 Radiologinnen und Vertrauen 4.5 Entwicklerinnen sowie weitere Expertinnen und Vertrauen 5. Erste Rückschlüsse zur Bedeutung und Gestaltung von Vertrauen bei KI-basierter Radiologie 5.1 KI-unterstützte Medizin als vertrauensbasierte Co-Kreation im Feedback Loop und neue Aufgaben der „Bionic Radiologists“ 5.2 Bedeutung von Vertrauenssignalen und -surrogaten 5.3 Explainable AI (XAI) – aber Stakeholder-differenziert! 5.4 Vertrauen by Design – Implikationen für das Service (Systems) Engineering 6. Fazit und weiterer Forschungsbedarf Danksagung Förderhinweis Literaturverzeichnis 13 Partizipative Dienstleistungsentwicklung im Gesundheitswesen – Barrieren der Nutzerintegration bei KI-basierten Dienstleistungen 1. Nutzer als Innovatoren für neue Dienstleistungen 2. Das Fallbeispiel der Tele-Audiologie 3. Dienstleistungsinnovationen in der Tele-Audiologie 3.1 Identifizierte Marktanforderungen der Nutzer 3.2 Identifizierte Marktentwicklungen der Hersteller 3.3 Auswirkungen auf zukünftige Dienstleistungen 4. Herausforderungen der partizipativen Dienstleistungsentwicklung 4.1 Gründe eingeschränkter Bereitschaft der Nutzer zur Partizipation 4.2 Gründe eingeschränkter Fähigkeiten der Nutzer zur Partizipation 4.3 Gründe eingeschränkter Möglichkeiten der Nutzer zur Partizipation 5. Zusammenfassung und Implikationen Förderhinweis Literaturverzeichnis 14 Akzeptanz und Nutzung von Chat-/Voicebots 1. Einleitung 2. Chat-/Voicebots 3. Akzeptanz von Technologien 4. Akzeptanz von Chat-/Voicebots 4.1 Individuelle Unterschiede 4.2 Systemcharakteristika 4.3 Sozialer Einfluss 4.4 Erleichternde Bedingungen 4.5 Perspektive der Praxis 5. Fazit und Ausblick Literaturverzeichnis 15 What Drives the Acceptance of Urban Air Mobility – A Qualitative Analysis 1. Mobility in Transition 2. Theoretical Foundation – Technology Acceptance Research 2.1 Technology Acceptance Models 2.2 Current State of Research 2.2.1 State of Research on AV Acceptance 2.2.2 State of Research on the Acceptance of Unmanned Aerial Vehicles 3. A Qualitative Analysis of Factors Influencing UAM Acceptance 3.1 Methodology 3.2 Sample and Data Collection 3.3 Coding Procedure 4. Results and Discussion 4.1 Factors Influencing UAM Adoption 4.1.1 Individual Factors 4.1.2 Particularities of the Technology 4.1.3 Safety-Related Aspects 4.1.4 Quality and Convenience Aspects of the Service 4.1.5 Service Accessibility 4.2 Disentangling Drivers and Barriers of UAV Adoption 5. Management Implications 6. Limitations and Research Outlook References 3. Gestaltung von Kundeninteraktion im KI-Kontext 16 Integration von Künstlicher Intelligenz in Dienstleistungen aus Kundenperspektive 1. Einleitung 2. Konzeptionelle Grundlagen 2.1 Künstliche Intelligenz 2.2 Dienstleistungsangebote aus Kundenperspektive 3. Künstliche Intelligenz in Dienstleistungsangeboten 3.1 Klassifikationen 3.2 Möglichkeiten der Gestaltung von Dienstleistungsangeboten 4. Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz durch Kunden 5. Ethische Beurteilung von Künstlicher Intelligenz in Dienstleistungsangeboten 6. Fazit und Ausblick Literaturverzeichnis 17 Similarity between Human Beings and Chatbots – The Effect of Self-Congruence on Consumer Satisfaction while considering the Mediating Role of Authenticity 1. Introduction 2. Conceptual and Theoretical Background 2.1 Direct Effect of Self-Congruence 2.2 Indirect Effect of Self-Congruence through Authenticity 3. Research Methodology 3.1 Research Design and Data Collection 3.2 Measures 4. Results 4.1 Reliability, Validity, and Model Fit 4.2 Hypotheses Testing 5. Discussion and Implications 6. Further Research References 18 Do You Care What Robots Think? – Embarrassing Encounters with Service Robots 1. Introduction 2. Conceptual Background 2.1 Artificial Intelligence in Service Contexts 2.2 Consumer Embarrassment 3. Research Design and Method 3.1 The Use of Interviews for Data Collection 3.2 Analysis of the Data Material 4. Results of the Exploratory Study 4.1 Triggers of Embarrassment 4.2 Coping Strategies 4.3 Artificial Intelligence and Embarrassment 4.4 Different Types of AI 5. Discussion 6. Conclusion, Limitation and Future Research References 19 The Dark Side of the Halo – Implications of the Horn Effect for the Management of Business-to-Customer Relationships in the Context of Artificial Intelligence 1. Introduction 2. Theoretical Background 3. Systematic Literature Review 3.1 Methodology 3.2 Findings 4. Relationship Marketing Perspective 4.1 Customer Lens 4.2 Company Lens 5. Role of Artificial Intelligence 6. Conclusion References Teil B: Serviceteil Ausgewählte Literatur zum Themengebiet „Künstliche Intelligenz im Dienstleistungsmanagement“ 1. Einsatzfelder der KI im Dienstleistungsmanagement 2. Vertrauen und Akzeptanz in KI-basierte Dienstleistungen 3. Gestaltung von Kundeninteraktion im KI-Kontext Stichwortverzeichnis