Stefan TrockelonApr 25, 2019

“Next Level Dialogue Experience“ für Chatbots und KI Assistenten

Wenn wir Menschen eine Unterhaltung führen, dann nutzen wir nicht vorgefertigte Sätze oder Antworten, die wir nach einem bestimmten Muster in die Konversation einbringen. Im Gegenteil, wir kennen den Kontext und die Situation, in der die Unterhaltung stattfindet, wir verstehen die Ziele der einzelnen Gesprächspersonen und wir haben meistens Wissen über die Personen, mit denen wir sprechen.

Genau diese Art der menschlichen Gesprächsführung versucht die Plattform von Mercury.ai durch Methoden der Künstlichen Intelligenz nachzuahmen. Mit der Plattform von Mercury.ai können Firmen eigene konversational intelligente Agenten entwickeln, mit welchen Kunden dann so interagieren können als würden sie mit einem Bekannten sprechen, der allerdings rund um die Uhr verfügbar ist. So werden Distanzen abgebaut und Kunden können langfristig gebunden werden.

Die Technologie kann dazu eingesetzt werden, den Kundensupport zu verbessern, für Marketing-Kampagnen, zur Verbesserung der Wahrnehmung der Brand Value oder einfach dafür, Auskünfte rund um Produkte oder Service-Angebote interaktiv zu erteilen. Die Use Cases, die mit der Plattformen und mit derartigen konversationalen Agenten umgesetzt werden können, sind vielfältig.

Die konversationalen Bots, die mit der Plattform entwickelt werden können, unterscheiden sich von denen anderer Anbieten durch die Fähigkeit, einen relativ natürlichen Dialog zu führen. Das wird dadurch erreicht, dass sich die Algorithmen, die in den Bots stecken, für jede Eingabe eines Nutzers überlegen, welches der passendste nächste Schritt in der Interaktion ist, und zwar in dem sie den Kontext, die Ziel der Interaktion sowie Wissen über den Gesprächspartner berücksichtigen. So wie es ein Mensch eben auch tun würde.

Was den Kontext anbelangt, so merken sich die konversationalen Bots von Mercury.ai was bisher in einer Konversation gesagt wurde. Dadurch können nicht nur einfache Muster von Fragen und Antworten umgesetzt werden, sondern die gesamte Konversation kann berücksichtigt werden bei der Entscheidung eines Bots, was der passendste nächste Beitrag für den Dialog ist: Eine Frage zur weiteren Einschränkung von Produkten oder Services? Eine Frage nach den Präferenzen des Nutzers? Ein erster konkreter Vorschlag für ein Produkt? Oder ein Witz, der die Situation auflockert, wenn sie mal festgefahren ist? Auf diese Weise können die Bots auch mit unspezifischen Eingaben umgehen, z.B. „was anderes bitte“, die sie durch Betrachtung des bisher Gesagten korrekt interpretieren können.

Darüber hinaus verfügen die Bots von mercury.ai über ein Repertoire unterschiedlicher Dialogstrategien (sogenannten Dialog Behaviour Types), die an bestimmte Arten der zielorientierten Dialogführung und gegebenen KPIs angepasst sind. Mercury.ai unterscheidet zwischen generischem Dialog, Suchdialog, Informationsdialog und Dialog zur Abfrage bestimmter Daten oder Parameter. Letzterer kann z.B. das aufwendige Ausfüllen von Formularen ersetzen. Die Interaktion und Dialogführung wird durch die Dialogstrategie definiert und arbeitet optimal auf die Ziele des Bots hin. Dabei können verschiedene Dialogstrategien innerhalb eines Bots kombiniert werden — ein Alleinstellungsmerkmal der Plattform von mercury.ai.

Die Bots von Mercury.ai sammeln auch Informationen über den Nutzer und machen das auf eine Art und Weise, die 100% transparent ist und die Einwilligung der Anwender voraussetzt. Ein Anwender kann jederzeit den Bot darüber befragen, was er sich an Informationen gemerkt hat, oder diese Daten löschen lassen. Die Nutzer-Informationen werden von den Bots genutzt, um sich mit ihrem Verhalten an den Anwender anzupassen. Das führt zu einem Bot-Verhalten, das als individualisiert wahrgenommen wird.

Im Gegensatz zu Mercury.ai legen andere Anbieter von konversationalen Interfaces die Reihenfolge und Inhalte des Dialoges vorab fest; die Bots arbeiten dann die „Schablone“ ab und haben keine Möglichkeit, von dieser vorgegebenen Struktur abzuweichen. Somit wirken die Interaktionen mit diesen Bots sperrig und der Dialog unnatürlich. Einige Anbieter verwenden Baumstrukturen, die durch Verzweigungsmöglichkeiten bestimmte Variationsmöglichkeiten vorsehen, aber auch diese Möglichkeiten sind beim Design der Bots fest vorgegeben. Selbst bei Anbietern bei denen die Baumstrukturen daten-getrieben mit Methoden des Maschinellen Lernens gelernt werden, ändert das qualitativ nichts daran, dass die Konversation „vorstrukturiert“ und wenig natürlich erscheint.

Die Plattform von Mercury.ai ist durch die oben genannten Features so entwickelt worden, dass eine flüssige, natürliche und kontextuell angepasste und sogar individualisierte Dialogführung mit einem Nutzer möglich ist und liefert im Vergleich zu anderen Anbietern eine grundlegend neue „Next Level Experience“ für konversationale Interfaces.

Stefan Trockel

CEO, former Strategy Director working for DAX30 clients in transformation projects. Regular speaker on chatbot events in North America and Europe, Linguist by education.