Wie ein Chatbot funktioniert: Die Stimme des Unternehmens rund um die Uhr

Wir alle haben schon Gespräche mit digitalen Geräten geführt, am häufigsten über jene kleinen Fenster, die auf Webseiten erscheinen und uns Hilfe anbieten. Wir alle haben, und das immer häufiger, mit Chatbots gesprochen.

Was ist ein Chatbot?

Chatbots sind mit künstlicher Intelligenz entwickelte Softwares, die Gespräche mit digitalen Geräten ermöglichen und dabei die Interaktion zwischen Menschen simulieren. Diese Computerprogramme geben uns die Möglichkeit, in Echtzeit mit Text- und Sprachassistenten zu interagieren, die unsere Fragen beantworten oder uns bei der Durchführung bestimmter Prozesse unterstützen.

Die textbasierten Kundenservice-Chatbots finden wir auf zahlreichen Webseiten in Form eines Pop-up-Fensters, in dem Unterstützung bei der Klärung von Fragen angeboten wird. Es gibt sie in unterschiedlicher Komplexität, und in vielen Fällen verfügen sie über das Bild einer Person, sogar über einen Namen, um dem System ein nahbares und menschliches Erscheinungsbild zu verleihen. Sehr bekannt war aufgrund der Neuartigkeit seiner Implementierung Anna von IKEA, die wir alle kennenlernen wollten, und viele testeten ihre Geduld mit Kommentaren, die rein gar nichts mit den Produkten des schwedischen multinationalen Konzerns zu tun hatten. Obwohl dieses Format des Pop-up-Fensters auf einer Webseite das bekannteste ist, wurden sie auch in sozialen Netzwerken wie Facebook Messenger oder Telegram eingerichtet.

Die virtuellen Sprachassistenten, die immer beliebter und verbreiteter werden, sind wiederum Bots, die versuchen, auf unsere Bedürfnisse mit einer dialogorientierten mündlichen Interaktion zu antworten. Die bekanntesten und in letzter Zeit sehr gefragten sind Alexa, Siri oder Cortana, von denen wir alles Mögliche abrufen: von Wetterinformationen über den Zustand der Straßen und die Biografie einer bekannten Persönlichkeit bis hin zum aktuell meistgespielten Song in den Charts.

Wie funktioniert ein Chatbot?

Der Dialog zwischen Mensch und Maschine ist komplex; wir verwenden unterschiedliche Sprachen, die konvertiert werden müssen, damit beide Seiten einander verstehen können. Die Funktionsweise der Bots basiert auf Systemen der Künstlichen Intelligenz und deren abgeleiteten Technologien, die es, wie der Name schon sagt, ermöglichen, Maschinen mit menschlichen Fähigkeiten auszustatten – in diesem Fall Sprache und Lernen. Dabei spielen folgende Faktoren eine Rolle:

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Sie unterteilt die Kommunikation in Teile (Sätze und Wörter) und identifiziert jedes der relevanten Elemente, aus denen die Nachricht besteht, damit Computer die Gespräche verstehen und eine angemessene Antwort geben können. Sie berücksichtigt die Emotionen des Nutzers und erkennt sowie korrigiert Rechtschreibfehler, um das Verständnis zu gewährleisten.
• Natürliches Sprachverständnis (NLU): Einmal dekodiert, muss die Sprache von den Maschinen verstanden werden, und hier kommt das natürliche Sprachverständnis (NLU) ins Spiel. Mithilfe von Klassifizierungsalgorithmen des maschinellen Lernens wird die Absicht des Nutzers geschätzt. Dieser Teil der NLP arbeitet folglich mit Syntax und Semantik, um die Nachricht und das Ziel des Senders bei der Übermittlung zu entschlüsseln. Um dies zu erreichen, nutzt er auch Ressourcen, die aus früheren Gesprächen gelernt wurden.
• Natürliche Sprachgenerierung (NLG): Nun ist es an der Zeit, dem Nutzer eine Antwort zu geben, eine Aktion, die durch die natürliche Sprachgenerierung (NLG) ermöglicht wird. Chatbots mit dieser Technologie bestimmen die exakte Antwort, die basierend auf der erhaltenen Frage oder dem Kommentar und dem Kontext des geführten Gesprächs angeboten werden soll. Dies erfordert ein Training des Vorhersagemodells, das die Kausalität menschlicher Kommentare, die oft mehrdeutig sind, bewältigt.

Chatbot-Typen

Chatbots weisen unterschiedliche Komplexitätsstufen je nach Nutzen und Auftrag auf, von standardisierten Kurzantworten bis hin zu personalisierten und hochgradig an den konkreten Dialog angepassten Gesprächen, die das Ergebnis maschinellen Lernens sind. Alle basieren auf künstlicher Intelligenz, die sie durch abgeleitete Technologien ergänzen, um bestimmte Dienste zu erleichtern, und sie stützen ihre Tätigkeit auf die Erkennung menschlicher Sprache, sei es durch Text oder Stimme.

Die weniger komplexen Bots, die auf die Lösung einfacher Anfragen ausgerichtet sind, nutzen natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und grundlegendes maschinelles Lernen, um die Anfragen der Nutzer zu erkennen und eine Antwort auf diese Interaktionen zu geben. In diesen Fällen basiert das Gespräch auf den häufigsten Fragen, die zu dem Produkt oder der Dienstleistung gestellt werden, auf die sie ausgerichtet sind. Das heißt, die Bots geben dem Nutzer sehr spezifische automatisierte Antworten zurück, die auf den markierten Schlüsselwörtern basieren. Auf diese Weise können wir Kontakttelefonnummern, allgemeine Lieferfristen für Bestellungen, Versandarten, Basisinformationen zum Produkt, Öffnungszeiten usw. erfahren.

Virtuelle Assistenten sind wesentlich fortschrittlichere Systeme, die dank natürlichem Sprachverständnis (NLU), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), natürlicher Sprachgenerierung (NLG) und maschinellem Lernen den Kontext des Gesprächs interpretieren und aus jedem Dialog lernen können, um ausgearbeitete und an jeden Nutzer angepasste Antworten anzubieten.

Mit diesen Assistenten sind die Interaktionen realistischer, da sie basierend auf früherem Verhalten personalisiert werden; sie können sogar Vorschläge machen und den Bedürfnissen des Nutzers mit prädiktiver Analytik zuvorkommen, was eine bessere Benutzererfahrung ermöglicht. Wie bereits erwähnt, sind die bekanntesten Vertreter dieser Assistenz-Bots Siri von Apple, Alexa von Amazon und Cortana von Microsoft, obwohl diese Technologie auch von textbasierten Chatbots eingesetzt wird.

Vorteile von Chatbots

• Verbesserung des Kundenservice.
• Permanente und sofortige Betreuung (24/7).
• Einfache Implementierung.
• Kostengünstige Ressource.
• Filtert Kontakte für das Vertriebsteam.
• Sammelt Kontaktdaten von Nutzern, die eher bereit sind, diese in der Interaktion mit dem Bot zu hinterlassen.
• Verbesserung des Markenimages.