Chatbot ist nicht gleich Chatbot. Neben einfach strukturierten, regelbasierten Frage-Antwort Chatbots gibt es diverse spannende Funktionen, die auf künstlicher Intelligenz basieren und den Bot so aufwerten.
Chatbots trifft man mittlerweile auf fast jeder Website an. Einige empfinden sie als praktische Assistenten, andere als nervige und aufdringliche Pop-ups. Doch Chatbot ist nicht gleich Chatbot. Es gibt grosse Unterschiede hinsichtlich Funktionen, Integrationsmöglichkeiten und Intelligenz. Grundsätzlich teilt man Chatbots in zwei Kategorien: Regelbasierte und KI basierte Chatbots.
Regelbasierte Chatbots
Ein regelbasierter Chatbot kann lediglich zu vordefinierten Fragen die entsprechenden Antworten liefern. Damit ist der Chatbot sozusagen ein Baumdiagramm, das in einen Chat verpackt wurde. Dies kann durchaus bei einigen Cases bereits genügen, beispielsweise zum Ausfüllen von Formularen oder Beantworten von einfachen Fragen. Jedoch stösst dieser Chatbot schnell an seine Grenzen und kann in der Regel auch nicht weiter entwickelt werden. Zusätzlich ist auch die Datenaufbereitung oft mit viel Aufwand verbunden, da der Chatbot nicht selbständig dazulernen kann und die Daten deshalb manuell aufbereitet werden müssen.
KI basierte Chatbots
Der Begriff künstliche Intelligenz wird heutzutage sehr oft verwendet, obwohl gewisse Funktionen relativ wenig mit künstlicher Intelligenz zu tun haben. Deshalb spreche ich persönlich lieber von intelligenten Chatbots mit KI-Komponenten. Diese Funktionen unterscheiden schlussendlich einen dummen von einem intelligenten Chatbot.
Hier stelle ich euch einige Funktionen eines KI-basierten Chatbots vor:
1. Natural Language Understanding (NLU)
Dank NLU versteht der Chatbot die natürliche Sprache. Er beherrscht diese noch nicht perfekt, kann aber zusammenhängende Fragen verstehen und so die gewünschten Informationen liefern. Der User kann somit in seiner gewohnten Sprache mit dem Chatbot kommunizieren und hat nicht nur vorgegebene Fragen zur Auswahl.
2. Website Indexer
Der Website Indexer durchkämmt automatisch die Website und generiert passende Antworten. Dabei werden zusammenhängende Blöcke erkannt, generische Inhalte ausgefiltert und der Kontext anhand der Seitenstruktur aufgezeichnet. So lernt der Chatbot laufend selbständig dazu und kann dem User qualifizierte Antworten geben.
3. Mehrsprachigkeit
Der Chatbot erkennt, ob die Frage in Deutsch oder Französisch gestellt wurde und gibt in der entsprechenden Sprache Antwort. Somit kann im Chat die Sprache ohne Unterbruch gewechselt werden.
4. Hands-off
Der Chatbot erkennt selber, wenn er dem Kunden nicht mehr weiterhelfen kann und leitet diesen an den Mitarbeiter weiter. Dieser kann dann zum Beispiel über Microsoft Teams den Chat nahtlos übernehmen.
5. Auswertungen möglich
Mit Microsoft Power BI kann man die Interaktionen des Chatbots laufend analysieren und verbessern. Welche Fragen werden gestellt? Wie zufrieden sind die Kunden und Mitarbeitenden mit dem Chatbot? Wie lange braucht der Chatbot durchschnittlich, um ein Problem zu lösen? Wo konnte der Chatbot dem Kunden nicht weiterhelfen?
6. Integriert im Ökosystem
Der Chatbot wird nicht als losgelöstes Tool betrachtet, sondern wird komplett in das bereits bestehende Ökosystem integriert. Egal ob Teams, Sharepoint, Onlineshop oder ERP - der Chatbot kann problemlos integriert werden.
7. Prozesse
Unzählige Prozesse können direkt im Chatbot erledigt werden. Mit dem Chatbot tätigt man beispielsweise Adressänderungen oder Spesenerfassungen, aber auch komplexere Prozesse, die mit Umsystemen interagieren.
8. Selbständig lernen
Während man bei einem regelbasierten Chatbot das ganze Wissen manuell aufbereiten muss, kann sich ein KI basierter Chatbot selbständig Informationen aus Datenbanken suchen, aufbereiten und zur Verfügung stellen. Dadurch wird der Chatbot immer intelligenter und kann adäquate Antworten geben.
Diese Anwendungsmöglichkeiten zeigen, wie individuell ein Chatbot auf die jeweilige Situation angewendet werden kann. Es gibt also keinen guten oder schlechten Chatbot, sondern vielmehr einen konkreten Case, der mit dem geeigneten Chatbot realisiert werden sollte. Es gilt also, den perfekt passenden Bot für den eigenen Anwendungsfall zu finden und umzusetzen.
