Einstieg in die Conversational AI
Der Begriff Conversational Artificial Intelligence (AI), oder auch Konversationelle künstliche Intelligenz (KI), verweist im Wesentlichen auf Technologien wie Voice- oder Chatbots, virtuelle Agent:innen für den Kund:innenservice, Callcenter, HR-Prozesse und Unternehmenssoftware. Die gängigsten Beispiele für solche Bots sind Siri oder auch Alexa, doch was genau macht die künstliche Intelligenzen aus? Die entscheidende Gemeinsamkeit der Bots ist, dass die Nutzer:innen mit ihnen kommunizieren können. Um diese eigentlich den Menschen vorbehaltene Interaktion bestmöglich imitieren zu können, greifen Conversational AI‘s auf erhebliche Datenmengen zurück.
Mithilfe der zwei Komponenten, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen, können die KI’s nicht nur Sprache imitieren, sondern genauso gut Sprach- und Texteingaben erkennen und diese – sofern gewünscht – sogar in verschiedene Sprachen übersetzen.
Dass Conversational AI’s mit ihrem Können die Möglichkeit bieten, verschiedensten Branchen und Bereiche zu unterstützen liegt somit auf der Hand und ist auch der Grund, warum wir uns in den nächsten Blog-Beiträgen mit den Einsatzmöglichkeiten und Vorzügen von Conversational AI´s beschäftigen. Wir beginnen heute mit einer allgemeinen Einführung, um einen Überblick über die Thematik zu verschaffen und auch einen kleinen Einblick in unsere Arbeit zu geben.
Maschinelles Lernen, eher unter dem englischen Begriff „machine learning“ bekannt, beschreibt den Teilbereich der KI, der neben den Datensätzen auch Algorithmen und Funktionen enthält, die sich durch die neue Eingabe von Daten stetig verbessern. Conversational AI nutzt maschinelles Lernen zur Verarbeitung von natürlicher Sprache, ein Kernelement aller Bots, die Sprache erkennen und verstehen sollen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache, oder auch einfach NLP (natural language processing), startet mit der Eingabe der Nutzer:innen auf der Plattform (welche je nachdem in Sprache oder Textform erfolgt). Dann folgt die Analyse der Eingabe und die Generierung der Ausgabe, also die Formulierung einer Antwort der KI. Zuletzt folgt das bestärkende Lernen, hier werden Algorithmen des bereits erwähnten maschinellen Lernens genutzt, um die generierten Antworten über die Zeit zu verfeinern.
Das atip ConciergeBot Framework
Und unser ConciergeBot Framework funktioniert genau so. Mithilfe der offen gestalteten Dialoge ermöglicht das ConciergeBot Framework ein individuell zugeschnittenes und nahezu natürliches Kommunikationserlebnis für Kund:innen in den jeweiligen Customer-Service-Centern– und dass über alle Kommunikationskanäle (Voice oder Chat) hinweg. Die künstliche Intelligenz des ConciergeBots erkennt zuverlässig die Eingabe per Sprache oder Schrift und ermittelt das Anliegen der Kund:innen präzise, sodass es intelligent darauf reagieren kann. Die Kund:innen werden ohne Umwege direkt an die richtige Stelle weitergeleitet: z.B. an ein Teammitglied, ein FAQ, fallabschließend in einen MissionBot (zum Beispiel einen Selfservice) oder einen anderen Kanal.
Dabei erfüllt der ConciergeBot grundlegend andere Aufgaben, als ein MissionBot. Er hat ein umfassendes Wissen, das genau auf die Bedürfnisse des Anwendungsbereichs (der sogenannten Domäne) zugeschnitten ist und genau für diese trainiert wurde. Wir sprechen hier von kuratiertem maschinellen Lernen. Im Gegensatz zu generischen Bots, wie beispielsweise ChatGPT, kennt ein ConciergeBot die Anliegenwelt der Anrufer:innen unserer Kund:innen sehr genau und bezieht sein Wissen dabei aus fachlich kuratiertem Trainingsmaterial. Dabei kann er mühelos 500-1000 verschiedene Anliegen sehr gut differenzieren und klassifizieren. Ein kleines KI-Monster also. Dem MissionBot reicht weitaus weniger Intelligenz und Wissen, um seine klare – oft linear erfüllbare – Mission zu erledigen.
Die Hauptfunktion der Conversational AI ist es, natürliche Gespräche zu ermöglichen, also ein Dialog als Instrument. Den Nutzer:innen bleibt die komplexe Logik hinter einem einfachen Dialog verborgen, schließlich reichen oft 1-2 Fragen und Antworten aus, um das Anliegen ausreichend genau zu klassifizieren. Was für uns Menschen ganz selbstverständlich und natürlich ist, ist für einen Bot ein hartes Stück Arbeit. Die Kunst besteht darin, es dennoch einfach wirken zu lassen!
Dieses Instrument kann verschiedenen Zwecken dienen und auch in verschiedenen Bereichen des Lebens angewendet werden – ob im Finanz-, Versicherungssektor, in der Medizin und vielen mehr.
Im nächsten Artikel werden wir darauf eingehen, wie Conversational AI’s von atip die Kund:innenzufriedenheit erheblich steigern kann.
Wir freuen uns, gemeinsam mit Ihnen in der nächsten Zeit in die spannende Thematik der Bots und konversationellen KI einzutauchen. Weitere Informationen zum Thema finden Sie in den entsprechenden Posts in unseren Social Media Kanälen.
