5 Gründe, warum Chatbots eine Wissensdatenbank benötigen

Die meisten Chatbot-Konversationen beginnen mit einem einfachen „Hallo“. Im weiteren Verlauf fangen Benutzer jedoch oft an, komplexe Fragen zu stellen, die von Jargon befallen sind und die einen Chatbot vor Verwirrung schwindelig machen können (wenn es ein Mensch wäre!).

Von der Frage nach Produktinfos, Auskunft über das Unternehmen, Reparatur Anfragen bis hin zu Buchungen und mehr – es können unterschiedliche Arten von Fragen an einen Chatbot gerichtet werden. Durch ihre Fähigkeit diese Anfragen zu verstehen und vordefinierte Antworten bereitzustellen, können intelligente Chatbots den Bedürfnisse der Benutzer mit Finesse gerecht werden.

Um jedoch imstande zu sein, diese Anfragen zu verstehen und vordefinierte Antworten bereitzustellen, benötigt der Chatbot eine umfangreiche Wissensdatenbank. In einer Wissensdatenbank werden Informationen strukturiert und aufbewahrt. Die am häufigsten verwendete Form hierfür sind häufig gestellte Fragen (FAQs) und Helpdesk-Artikel, in denen Fragen ausführlich beantwortet und oft mit Screenshots und Videos ergänzt werden. Vor den Zeiten von Chatbots, Live-Chat-Software und dergleichen, waren dies die Anlaufstellen für jede Form der Kundenunterstützung.

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Nun stellt sich die Frage, weshalb und wie können Wissensdatenbanken Chatbots unterstützen? Wissensdatenbanken sind grundlegend für effektive Chatbots. Sie horten Daten auf strukturierte Weise, sodass Benutzer problemlos Informationen über den Chatbot abrufen können und eine passende Antwort erhalten.

Falls Sie mehr über den Aufbau von Wissensdatenbanken für Chatbots und den Einsatz von Knowledge Graphen erfahren möchten, könnte Sie dieser Artikel interessieren: Von Wissensdatenbanken zu Knowledge Graphen und Conversational AI

Schauen wir uns nun die fünf wichtigsten Gründe, warum Chatbots eine Wissensdatenbank benötigen, genauer an. 

 

Die Vorteile einer Wissensdatenbank für Chatbots

 

1. Chatbots benötigen verschiedene Datenquellen

Chatbots sollen ein menschenähnliches Konversationslevel bestmöglich nachahmen. Dazu benötigen sie verschiedene Datenquellen, aus denen sie Wissen generieren und lernen können. Durch das auf verschiedenen Datenquellen basierte Training können Chatbots typische und häufig vorkommende Fragen korrekt beantworten und Nutzer bei jeglichen Anliegen unterstützen. 

 

2. Sie erfordern kontinuierliches Lernen

Nutzer stellen Chatbots zwar oft Anfragen mit derselben Absicht dahinter, stellen diese jedoch auf eine komplett andere Art und Weise. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die die Grundlage für intelligente Chatbots bilden, ermöglichen es, Muster und Ähnlichkeiten aus diesen unterschiedlichen, aber gleichen Art von Fragen herauszuarbeiten. Mit jeder Anfrage lernen Chatbots ihre Nutzer auf diese Weise besser zu verstehen. 

Beispielsweise ermöglicht die Textanalyse, bei der es sich um einen keinen Teilbereich des maschinellen Lernens handelt, die Umwandlung einer riesigen Wissensbasis in einen kleineren Themencluster. Jedem dieser Cluster kann ein Tag oder eine Bezeichnung zugewiesen werden. Der Chatbot kann auf diese Labels oder Tags verweisen, um den richtigen Inhalt aus der Wissensdatenbank zu finden, der die Benutzeranfrage löst.

 

3. Chatbots benötigen strukturierte Daten

Eine der Fähigkeiten von Chatbots besteht darin, unstrukturierte Dateneingaben zu verstehen, sie richtig zu interpretieren und strukturierte Ausgaben bereitzustellen. Beispielsweise könnte die Benutzereingabe in Form einer Frage mit eigener Satzstruktur und grammatikalischen Nuancen erfolgen. Durch seine Natural Language Understanding-Fähigkeiten kann der Chatbot die Abfrage verstehen, sie mit den strukturierten Daten in der Wissensdatenbank abgleichen und die Ausgabe bereitstellen. Um die strukturierten Daten abzurufen, ist eine Wissensdatenbank von entscheidender Bedeutung.

 

4. Eine Wissensdatenbank reduziert Unstimmigkeiten in Gesprächen

Einer der Gründe, warum einige Support-Mitarbeiter Live-Chats fürchten, ist folgender: Die Konversationen scheinen oft endlos zu sein. Es gibt immer Kunden, die nicht in der Lage sind, Dinge selbst zu umzusetzen. Jedenfalls nicht ohne eine detaillierte Schritt-für-Schritt Anleitung, welche Chatbots mit Hilfe einer Wissensdatenbank problemlos liefern können.

 

5. Chatbots werden hauptsächlich für das Wissensmanagement verwendet

Die Anwendungen für Chatbots sind endlos. Dahinter steht jedoch fast immer ein Art von Wissensmanagement, da Chatbots viele Vorteile dafür bieten:

• Chatbots können Informationen besser organisieren
• Sie können kontextbezogene Antworten liefern
• Chatbots erleichtern Benutzern das Auffinden von Informationen
• Sie lernen aus Benutzerinteraktionen (semiautomatisch) dazu und passen sich an
• Sie erfordern keine umfangreichen Updates

 

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All dies zusammen macht Chatbots sehr effektiv für internes Wissensmanagement. Eine Wissensbasis, die in erster Linie aus einer Sammlung von Hilfe-Artikeln besteht, ist eine ideale Form organisierter Informationen. Sie helfen Chatbots, Informationen schneller und im richtigen Kontext zu finden und sie Kunden zur Verfügung zu stellen. Da KI-basierte Chatbots aus den Benutzerinteraktionen lernen, können sie Kunden besser verstehen und ihnen das bieten, was sie wollen. Onlim unterstützt Sie gerne beim Aufbau Ihrer Wissensdatenbank oder der Strukturierung Ihrer Daten für Conversational AI. Einfach hier anfragen. 

 

Fazit

Als Chatbots zum Mainstream wurden, wurde schon gefürchtet, dass sie ein Ersatz für jedes Kunden-Support-Medium werden. Die Wahrheit ist, dass Chatbots den Kundensupport erleichtern, aber keinesfalls alle Medien ersetzen.

Für einen erfolgreichen Chatbot ist eine strukturierte Wissensbasis erforderlich, um die Kundenfreundlichkeit zu verbessern. Nur wenn ein Chatbot von einer Wissensdatenbank unterstützt wird, kann er sein volles Potenzial entfalten.