Technologische Grundlagen für intelligente Chatbots

Die Integration von Chatbots in den Kundenservice ermöglicht es schnell und automatisch für eine höhere Kundenzufriedenheit zu sorgen. Was zählt sind jedoch nicht nur irgendwelche regelbasierte Chatbots, sondern KI-basierte intelligente Chatbots.

Basierend auf künstlicher Intelligenz nehmen virtuelle Assistenten die Kunden in Empfang, beraten und leiten sie zu wichtigen Informationen oder passenden Produkten weiter. Das Ganze läuft problemlos 24h am Tag und bietet Kunden somit einen Service, der mit menschlichen Servicemitarbeitern nur mit hohen Kosten und Aufwand zu realisieren wäre.

Lange galt die natürliche Kommunikation mit menschlichen Ansprechpartnern als eine unüberwindbare Schwelle für künstliche Intelligenz. Allerdings bleibt die technologische Entwicklung nicht stehen und was vor einigen Jahren noch als unmöglich galt, wird immer mehr zur Realität. Künstlich intelligente Systeme, wie Chatbots sind durch Natural Language Understanding (NLU) und die Verknüpfung mit Knowledge Graphen in der Lage natürliche Sprache zu verstehen und Daten so aufzubereiten, dass auch Interaktionen verbessert werden.

Durch immer ausgereiftere Datenanbindungen, -verarbeitung und -analyse als technologische Grundlage werden Chatbots immer smarter und besser in der Bearbeitung von Kundenanliegen.

Sehen wir uns einige Grundlagen für intelligente Chatbots nun genauer an.

 

Was genau ist Natural Language Understanding (NLU)?

Der Fokus auf das Natural Language Understanding begann in den 1960iger Jahren basierend auf einem grundlegenden Verlangen der Menschheit: Kommunikation – wir lieben es einfach mit jedem und allem zu reden. Wer hat sich nicht schon im Selbstgespräch, im Austausch mit Tieren oder sogar beim wohlwollenden Zureden mit technischen Geräten ertappt. Das solche Gespräche bislang eher einseitig ablaufen, wird sich in Zukunft ändern.

Denn vor allem die natürliche Kommunikation mit Maschinen hat einen besonderen Reiz für uns. Damit das funktionieren kann, müssen Prozesse entwickelt werden, die es Computern erlauben komplexe Spracheingaben zu verstehen. Beim NLU geht es insbesondere darum, dass Maschinen lernen zu verstehen was ein geschriebener oder gesprochener Text eigentlich bedeutet.

Die Basis ist also eine Analyse von Sprachdaten. Für diese werden Algorithmen verwendet, die menschliche Sprache in für Computer verständliche Strukturen übersetzen. Das findet z.B. bei der Kategorisierung von Texten, dem Sammeln von Nachrichten oder der Archievierung einzelner Textpassagen Anwendung. Grundlegend geht es immer darum Inhalte zu analysieren, damit diese im weiteren Verlauf verarbeitet und in Aktionen übersetzt werden können.

Für einen Chatbot bedeutet das, dass er Text- oder Spracheingaben verarbeitet und analysiert, um deren Bedeutung zu verstehen und die passenden Antworten oder Hilfestellungen zu geben.

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Welche Rolle spielen Knowledge Graphen für KI?

Was genau eigentlich ein Knowledge Graph ist, wird unterschiedlich beschrieben. Der Begriff „Knowledge Graph“ (KG) wurde jedoch erstmals von Google im Jahr 2012 eingeführt.  Letztendlich hilft ein KG dabei, bestimmtes Wissen darzustellen und  ist eine Art von Verknüpfung von Daten, die einem Themenbereich zugeordnet werden können. Man kann sich eine hierarchische Gliederung von Themen vorstellen, die sinnvoll miteinander in Verbindung gesetzt werden.

Für die Chatbots zugrunde liegende KI bieten diese Knowledge Graphen also eine Möglichkeit, Themen in der Tiefe aufzuschlüsseln und die unterschiedlichen Aspekte in Verbindung zu bringen. Das hilft ihnen dabei zu verstehen was die vielschichtigen Aussagen menschlicher Sprache bedeuten können.

Basierend auf Daten geht es darum das menschliche Gehirn und sein Sprachverständnis nachzuahmen. Viele Feinheiten und Verbindungen von Sprache werden über Jahrzehnte von uns Menschen erlernt. Selbst leichte Unterschiede in der Tonalität können auf einmal ganz andere Dinge bedeuten (z.B. Ironie).

Damit Chatbots diese feinen Unterschiede verstehen können, müssen sie mittels NLU und dem Zugriff auf Knowledge Graphen eine weitgefächerte semantische Verknüpfung aufbauen. Woraufhin eine sinnvollere Interpretation von menschlichen Aussagen möglich wird.

 

So machen Knowledge Graphen Chatbots intelligenter 

Damit die Interaktionen mit Chatbots sinnvoll und interaktiv ist, ist ein tiefes Verständnis der menschlichen Sprache erforderlich. Knowledge Graphen helfen dabei, KI-basierte Chatbots auf die nächste Ebene zu bringen. Erstens tragen sie zur Verbesserung der Datenintegration bei, und zweitens ermöglichen sie bessere Konversationen.

Zusätzliche Datenquellen sind einfacher zu integrieren, da sie nur an ein einziges Format und Schema angepasst werden müssen. Darüber hinaus helfen Knowledge Graphen dabei, das Wissen des Chatbot zu verbessern, indem sie auf öffentlich verfügbare Knowledge Graphen zugreifen. Durch neu integrierte, strukturierte Daten wird der Chatbot intelligenter.

 

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Letztendlich geht es darum, die vielschichtig vorhandenen Daten zu erfassen, zu ordnen und zu verknüpfen, so dass sie sinnvoll weiterverwendet werden können. Das gespeicherte Wissen im Knowledge Graph – z.B. Namen und Synonyme von Entitäten (Personen, Produkte, Tarife, Orte, Services…) – wird verwendet um das Sprachverständnis des Bots (NLU) zu verbessern und zu erweitern. Dadurch kann der Chatbot sehr konkrete und gleichzeitig komplexe Fragen beantworten. 

Neben den Vorteilen, die Knowledge Graphen für die Verbesserung des Verständnisses des Chatbots bieten, vereinfachen sie auch das allgemeine Management. Aufgrund der Möglichkeit, Intents (Absichten hinter Fragen) in den Graphen darzustellen, sind im Endeffekt weniger Intents erforderlich, um dasselbe oder ein noch besseres Verständnis zu erzielen.

 

Frühes Einsteigen lohnt sich

Die Entwicklungspotentiale sind natürlich unglaublich spannend und je früher Unternehmen ihre eigenen Chatbots aufbauen, desto besser können diese wachsen. Denn je mehr Daten ihnen zur Verfügung stehen, desto besser wird auch ihr Sprachverständnis.

Auf lange Sicht sind dann reale Gespräche zu erwarten und wir werden den Zeitpunkt erleben, an dem wir nicht mehr zwischen Mensch und Maschine unterscheiden können, wenn wir ein Unternehmen anschreiben.

Diesen revolutionären Trend gilt es natürlich nicht zu verpassen, denn er wird unausweichlich zum neuen Status Quo werden. Zu viele Vorteile sind mit den künstlich intelligenten „Servicemitarbeitern“, wie Chatbots gegeben.

 

Onlim ist auf die Anbindung, Verarbeitung und Analyse von Daten über NLU und Knowledge Graphen spezialisiert und unterstützt Sie gerne bei der Entwicklung eines intelligenten Chatbots für Ihr Unternehmen. Hier erfahren Sie mehr.