Mercury.ai macht das Training von KI Chatbots einfach
Stefan Trockel
Die Zeit, die Sie mit Conversational AI einsparen, sollten Sie nicht gleich wieder für ihre Pflege aufwenden müssen
Wir erwarten von Chatbots und Voice-Assistenten wie z.B. Google Now, Alexa und Amazon Echo, dass sie uns in allen Situationen korrekt verstehen und dass sie unsere Absichten und Bedürfnisse erkennen. Diese Assistenten basieren auf Methoden des Sprachverstehens (engl. Natural Language Understanding), die aus unseren Eingaben die Bedeutung herausfinden, um entsprechend darauf reagieren zu können. Auf eine Eingabe “Ich möchte einen spanischen Wein kaufen” erwarten wir z.B. Vorschläge des Bots zur weiteren Eingrenzung: “Möchten Sie lieber Rotwein, Rosé oder Weißwein?”. Auf die Frage “Wann kommt meine Lieferung an?” antwortet der Bot idealerweise mit Details zum Liefertermin: “Am Montag sollte das Päckchen da sein. Die Tracking Nummer ist JJD1410302937991”.
Die Chatbots werden darauf hin entwickelt, eine Anzahl von relevanten Nutzerabsichten, sogenannte Intents, zu erkennen. Die Intents in unseren Beispielen oben sind z.B. “Produkt suchen” oder “Sendung nachverfolgen”. Diese Intents können auf sehr unterschiedliche Weise ausgedrückt werden, z.B. “Wann kommt mein Paket an?”, “Wann wird meine Sendung geliefert?” und “Kommt meine Sendung rechtzeitig an?”. Es ist wichtig, dass Chatbots robust sind in dem Sinne, dass sie all diese Äußerungen erkennen und dem richtigen Intent zuordnen. Um diese Robustheit zu erreichen, müssen Bots durch maschinelle Lernverfahren trainiert werden. Das geschieht dadurch, dass der Bot Beispiele von Äußerungen mit dem entsprechenden Intent als Lerneingabe bekommt; dafür sind in der Regel 8 bis 10 Beispiele ausreichend. Der Bot lernt anhand dieser Beispiele, weitere ähnliche Äußerungen zu verstehen. Das Verständnis ist dann nicht nur beschränkt auf die vorgegebenen Beispiele, sondern der Bot erkennt im Hintergrund Regelmäßigkeiten und wiederkehrende Muster und kann diese auf komplett neue Äußerungen übertragen. So versteht der Bot auch “Wann kommt meine Sendung?”, obwohl dieser Satz vielleicht im Training nicht enthalten war, aufgrund einer Verallgemeinerung der Sätze “Wann kommt mein Paket an?” und “Wann wird meine Sendung geliefert?”. Die Mercury.ai-Plattform inkorporiert verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens und kann sich somit automatisch an den Umfang der vorhandenen Trainingssätze anpassen. Alle Ansätze sind vorkonfiguriert, so dass sie den optimalen Lernerfolg erzielen, ohne dass Sie selber Parameter konfigurieren müssen.
Darüber hinaus bietet Mercuy.ai bereits vorkonfigurierte E-Commerce-Bots an, die direkt für die Sales- und After-Sales-Automation eingesetzt werden können, auf WhatsApp, Facebook oder anderen Kanälen. Die E-Commerce-Bots sind sozusagen vortrainiert, dadurch sinkt der Aufwand für den Release eines ersten Bots praktisch auf Null. Die vorkonfigurierten E-Commerce-Bots unterstützen die Produktsuche, Anfragen zum Status einer Bestellung, die Abwicklung von Rücksendungen und eine ganze Reihe von FAQs.
Kein Bot, der live geht, ist jedoch schon so perfekt, dass er bereits alles versteht. Für Anbieter von E-Commerce Shops, die durch den Einsatz von Bots die Reaktionszeit reduzieren und damit die Kundenzufriedenheit erhöhen wollen, ist es essentiell, dass die Bots ein robustes Sprachverständnis haben, um Kunden nicht zu frustrieren. Eine hohe Robustheit kann dadurch erzielt werden, dass ein Bot im Live-Betrieb immer wieder nachtrainiert wird und so immer besser wird.
Die Kunst ist, den Prozess des Trainings im Live-Modus so zu optimieren, dass Beispiele dort geliefert werden, wo sie am meisten helfen, das heisst wo der Lerneffekt am Höchsten ist. So werden Ressourcen optimal genutzt und es wird keine Zeit damit verschwendet, Beispiele zu liefern, die der Bot bereits versteht. Die Schlüsseltechnologie für ein effizientes Training heißt “Active Learning”. Active Learning ist per Default in allen Bots von Mercury.ai implementiert. Die Bots sind in der Lage, den Grad des eigenen Verstehens durch Berechnung einer sogenannten Konfidenz abzuschätzen. Ist diese Konfidenz zu niedrig, so wird das Beispiel in die “Hausaufgaben-Liste” des Bot-Projekts in der Mercury.ai-Plattform überführt. Bei der nächsten Trainingsinteraktion kann der Bot dann einen Menschen proaktiv nach der korrekten Interpretation fragen. Das führt zu einem effektiven Training und funktioniert komplett ohne technisches Wissen. Die Bots erklären selber, was sie nicht verstanden haben, und man kann sie durch wenige Klicks kontinuierlich verbessern.
Durch das Training im Live-Betrieb lassen sich somit hochqualitative Bots erstellen, die eine hohe Erkennungsrate beim Verstehen von Äußerungen der Nutzer haben. Mit der Plattform von Mercury.ai lässt sich jederzeit die Qualität der Interaktion monitoren. So kann sichergestellt werden, dass Kunden die Interaktion nicht vorzeitig abbrechen. Das erhöht die Konversionsraten und führt zu zufriedeneren Kunden, da ihre Anliegen schnell und kompetent adressiert werden können. So kann der Kunde z.B., wenn er den Wunsch geäußert hat einen Artikel zurückzugeben, vom Bot sofort das Etikett für die Retoure zugeschickt bekommen - schnell und bequem. Dadurch gewinnen alle: E-Commerce-Shop-Betreiber können ihren Shop effizienter und kostengünstiger betreiben und Kunden fühlen sich rund um die Uhr und zügig bedient.
