AI basierter Kundensupport Chatbot für Unternehmen
Hinweis: Wir verwenden KI-Chatbot und AI-Chatbot analog, (AI: Artifical Intelligence = KI: Künstliche Intelligenz)
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Ihre Fragen jederzeit sofort beantwortet werden. Dieser Realität kommen wir seit der Einführung von ChatGPT und Co. immer näher. Sie sind nicht nur programmierte Skripte, sondern „intelligente“ Entitäten, die in der Lage sind, unsere Bedürfnisse präzise zu verstehen und darauf zu reagieren. In dieser Welt können wir uns vorstellen, wie viel effizienter und reibungsloser unser Alltag wäre. Wir müssen nie wieder stundenlang im Internet recherchieren oder stundenlang auf eine Antwort von einem Menschen warten. Die Chatbots könnten uns sofort mit relevanten Informationen versorgen und uns bei der Bewältigung unserer Aufgaben unterstützen.
Inhalt
Kundenservice neu gedacht
Für Unternehmen eröffnen KI-Chatbots im Kundenservice eine Welt voller Möglichkeiten zur Optimierung der Kundenbetreuung. Von verbesserter Kundenbindung bis hin zu gesteigerten Umsätzen revolutionieren diese digitalen Assistenten die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden interagieren. Chatbots bieten 24/7 Verfügbarkeit im Kundenservice, was zu verbesserter Kundenzufriedenheit und globalen Servicefähigkeiten führt.
1. Verbesserte Kundenbindung
Mythen: Das ist ein AI basierter Kundensupport Chatbot NICHT
ChatGPT und andere LLMs (Large Language Models) sind auf Millionen von Datensätzen trainiert und geben Ihnen Antworten basierend auf diesen Informationen. Diese Chatbots sind darauf trainiert breit gefächertes Wissen wiederzugeben. Es ist ein weit verbreiteter Mythos, dass ein AI Chatbot, den wir für unser spezifisches Wissen verwenden, „trainieren“ oder „feintunen“ müssen und er dann einfach die passenden Antworten ausspuckt. Das würde enorm viele Ressourcen verschlingen (das Trainieren von OpenAIs ChatGPT-3 Models kostete mindestens fünf Millionen € pro Training) und überhaupt einen entsprechenden Open Source Code oder eine Eigenentwicklung benötigen.
Das Model wird NICHT trainiert.
Das Model wird auch NICHT fein abgestimmt („finetuned“).
Dem Model wird NICHTS beigebracht.
Was genau machen wir dann?
Chatbot-Evolution: Von der alten Schule zur KI-betriebenen
Um Ihnen zu erläutern, was moderne AI-basierte Kundensupport Chatbots sind oder können, schauen wir gemeinsam in die Vergangenheit von Chatbots und deren Limitationen.
Binäre Chatbots („Old School“ Chatbots)
Im Jahr 1966 enthüllte Joseph Weizenbaum, ein Computerwissenschaftler am Artificial Intelligence Laboratory des MIT, eine bahnbrechende Kreation: Eliza, den ersten weithin bekannten Chatbot. Eliza war ein regelbasiertes System, das auf einer Reihe vordefinierter Muster und Antworten beruhte, um mit Benutzern in Gespräche zu treten. Während ihre Fähigkeiten nach heutigen Maßstäben rudimentär waren, löste Elizas Fähigkeit, menschlichen Dialog nachzuahmen, ein Aufsehen über das Potenzial von Chatbots aus.
Im Herzen der Old School Chatbots lag ein Netzwerk miteinander verbundener „Wenn-Dann“-Entscheidungsbäume. Diese komplexen Pfade leiteten die Antworten des Chatbots basierend auf der Eingabe des Benutzers. Wenn ein Benutzer beispielsweise Traurigkeit ausdrückte, könnte der Chatbot mit einer tröstlichen Aussage oder einer Frage antworten, die weitere Informationen hervorrufen soll.
Old School Chatbots lebten von der strengen Mustererkennung, die Benutzer dazu zwang, sich an bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen zu halten, um bestimmte Antworten auszulösen. Dies erschwerte den Gesprächsfluss und führte oft zu frustrierenden Missverständnissen. Außerdem wurden Benutzer häufig mit binären Entscheidungen konfrontiert, was die natürliche Flüssigkeit des menschlichen Dialogs einschränkte.
Trotz ihrer Einschränkungen spielten Old School Chatbots eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Entwicklung der konversationalen KI. Sie ebnen den Weg für komplexere Chatbots, die in differenzierteren und sinnvolleren Interaktionen eingreifen konnten. Darüber hinaus hoben sie die Bedeutung der Benutzererfahrung hervor und die Notwendigkeit, Chatbots zu entwerfen, die sowohl intuitiv als auch ansprechend sind.
Fazit
Obwohl Old School Chatbots von ihren fortgeschritteneren Gegenstücken übertroffen werden mögen, lebt ihr Erbe in der sich ständig weiterentwickelnden Welt der konversationalen AI weiter.
Konversations-AI: Eine neue Ära der konversationalen AI
Im Bereich der künstlichen Intelligenz haben Chatbots sich von rudimentären regelbasierten Systemen zu raffinierten Gesprächspartnern entwickelt. Die Entstehung von Konversations-AI markiert einen bedeutenden Sprung nach vorne in dieser Entwicklung und läutet eine neue Ära natürlicher, frei fließender und ansprechender Mensch-Maschine-Interaktionen ein.
Die Macht von großen Sprachmodellen
Konversations-AI werden von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben, einer revolutionären Technologie, die die Landschaft der natürlichen Sprachverarbeitung verändert hat. LLMs werden auf riesigen Datensätzen aus Text und Code trainiert, wodurch sie qualitativ hochwertigen Text generieren, Sprachen übersetzen, verschiedene Arten kreativer Inhalte schreiben und Ihre Fragen informativ beantworten können.
Freie Form-Konversation
Im Gegensatz zu ihren regelbasierten Vorgängern verfügen Konversations-AI nicht über vordefinierte Skripte oder Entscheidungsbäume. Stattdessen verlassen sie sich auf die Kraft von LLMs, um in offenen, freien Form-Konversationen zu kommunizieren. Dies ermöglicht es Benutzern, sich in ihren eigenen Worten auszudrücken und Antworten zu erhalten, die relevant, kohärent und ansprechend sind.
Ein endloser Lernkreislauf
Konversations-AI lernen und entwickeln sich ständig weiter. Wenn sie mit Benutzern interagieren, sammeln sie neue Informationen und verfeinern ihr Verständnis der menschlichen Sprache. Dieser dynamische Prozess stellt sicher, dass die Chatbots anpassungsfähig und auf dem neuesten Stand bleiben und zunehmend raffinierte und personalisierte Interaktionen bieten.
Kontrast zu Old-School Chatbots
Konversations-AI stehen in scharfem Kontrast zu ihren Old-School-Gegenstücken. Während Old-School-Chatbots auf binäre Entscheidungen und strenge Mustererkennung beschränkt waren, greifen Konversations-AI die Nuancen und Komplexitäten der natürlichen Sprache auf. Sie können offene Fragen beantworten, komplexe Anweisungen befolgen und sogar Humor und Kreativität einsetzen.
Limitationen
Fehlender Character: Konversations-AI sind nicht in der Lage, die gleiche Art von menschlicher Interaktion und Empathie zu bieten wie ein menschlicher Kundendienstmitarbeiter. Sie können nicht auf die gleiche Weise Emotionen verstehen oder darauf reagieren und es kann schwierig sein, eine persönliche Verbindung zu ihnen aufzubauen.
Fehlendes Detailwissen: Konversations-AI werden auf riesigen Datensätzen aus Text und Code trainiert. Diese Datensätze können jedoch nicht alle möglichen Fragen und Anliegen abdecken. In einigen Fällen kann es daher sein, dass ein Konversations-AI nicht in der Lage ist, eine vollständige oder zufriedenstellende Antwort zu geben. Gerade unternehmensspezifische Informationen kann ein LLM nicht abdecken.
Fehlender Zugriff auf Kundenspezifische Informationen: Konversations-AI haben in der Regel keinen Zugriff auf Kundenspezifische Informationen, wie z. B. Kontodaten oder Bestellhistorie. Dies kann es ihnen erschweren, komplexe Anliegen zu lösen oder maßgeschneiderte Lösungen anzubieten.
Die Lösung: Konversations-AI mit personalisierter Wissensbasis
Eine Möglichkeit, die Vorteile von Konversations-AI im Kundensupport zu nutzen, ist die Verwendung von Konversations-AI mit personalisierter Wissensbasis. Diese Konversations-AI sind auf eine bestimmte Wissensdatenbank und einen Gesprächsleitfaden zugeschnitten. Dies ermöglicht es ihnen, Kundenfragen und Anliegen auf eine detaillierte und informative Weise zu beantworten.
Konversations-AI mit personalisierter Wissensbasis besteht aus drei Hauptkomponenten:
- Eine LLM API (Konversations-AI): Eine LLM API ist eine Schnittstelle, die es einem Chatbot ermöglicht, auf eine große Sprachmodell (= Konversations-AI) zuzugreifen. Sie können qualitativ hochwertigen Text generieren, Sprachen übersetzen, verschiedene Arten kreativer Inhalte schreiben und Ihre Fragen informativ beantworten. Ihnen fehlt aber der spezifische Kontext und die Gesprächsführung ist komplett frei.
- Ein Prompt: Ein Prompt ist eine kurze Anweisung, die einem Chatbot gegeben wird, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen. In diesem Fall ist der Prompt, eine Frage oder ein Anliegen des Kunden zu verstehen und zu beantworten.
- Eine Wissensdatenbank: Eine Wissensdatenbank ist eine Sammlung von Informationen, die für einen bestimmten Zweck strukturiert sind. In diesem Fall ist die Wissensdatenbank eine Sammlung von Informationen über das Produkt oder die Dienstleistung, die das Unternehmen anbietet.
Stellen Sie sich einen Ihrer langjährigen Mitarbeiter vor, dem Sie Ihr internes Wiki an die Hand geben und einen Gesprächsleitfaden mit denen er Kunden betreut – nur dass dieser Mitarbeiter nun unser Chatbot ist, der rund um die Uhr verfügbar ist und jederzeit ohne lange Verzögerung gezielt auf diese Wissensdatenbank zugreifen kann.
Außerdem stellt dieser Ansatz sicher, dass Sie in der Zukunft jederzeit auf neue Entwicklungen vorbereitet sind, indem Sie die LLM-API austauschen. So brauchen Sie keine Angst vor weiterem Fortschritt von ChatGPT und Co. machen.
Technik-Hintergrund
Die Macht der Wissensdatenbanken
Im Herzen der KI-Chatbots liegt die Wissensdatenbank – eine Datenbank, aus der Chatbots ihre Informationen beziehen.
Sie ist eine Sammlung von Informationen, die für einen bestimmten Zweck strukturiert sind. Im Fall einer Konversations-AI mit personalisierter Wissensbasis enthält die Wissensdatenbank Informationen über das Produkte oder Dienstleistungen, die das Unternehmen anbietet.
Die Wissensdatenbank ist wichtig, weil sie es der Konversations-AI ermöglicht, Kundenfragen und Anliegen auf eine genaue und vollständige Weise zu beantworten. Wenn ein Kunde eine Frage stellt, kann die Konversations-AI die Wissensdatenbank nach relevanten Informationen durchsuchen und diese dem Kunden zur Verfügung stellen.
Die Wissensdatenbank sollte sorgfältig zusammengestellt werden, um sicherzustellen, dass sie alle relevanten Informationen enthält. Sie sollte auch regelmäßig aktualisiert werden, um sicherzustellen, dass die Informationen aktuell sind.
Absichten entschlüsseln: Die Rolle der Intent-Klassifizierung
Intent-Klassifizierung ist eine Schlüsselkomponente in modernen Chatbots.
Die Intent-Klassifizierung ist ein Prozess, bei dem die Absicht einer Frage oder eines Anliegens identifiziert wird. Die Intent-Klassifizierung ist wichtig, weil sie es der Konversations-AI ermöglicht, die richtige Antwort zu generieren.
Beispielsweise kann eine Frage wie „Wie kann ich mein Konto erstellen?“ die Absicht haben, Informationen über den Kontoerstellungsprozess zu erhalten.
Die Konversations-AI muss in der Lage sein, diese Absicht zu erkennen, um eine relevante Antwort zu generieren.
Die Intent-Klassifizierung kann mithilfe von verschiedenen Methoden durchgeführt werden, z. B. mithilfe von natürlichen Sprachverarbeitungstechniken oder mithilfe von Machine Learning.
Die Kunst des Promptings bei Chatbots
Prompting ist eine Kunst in der Welt der KI-Chatbots. Der Prompt ist eine kurze Anweisung, die einem Chatbot gegeben wird, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen. Im Fall einer Konversations-AI mit personalisierter Wissensbasis ist der Prompt, eine Frage oder ein Anliegen des Kunden zu verstehen und zu beantworten.
Die Kunst des Promptings besteht darin, einen Prompt zu erstellen, der für den Chatbot leicht zu verstehen ist und der alle relevanten Informationen enthält. Der Prompt sollte auch so formuliert sein, dass er die Konversations-AI dazu anregt, eine informative und hilfreiche Antwort zu geben.
Bei der Erstellung eines Prompts sollten folgende Punkte berücksichtigt werden:
- Die Sprache des Prompts sollte klar und verständlich sein.
- Der Prompt sollte alle relevanten Informationen enthalten.
- Der Prompt sollte die Konversations-AI dazu anregen, eine informative und hilfreiche Antwort zu geben.
Die Vergangenheit erinnern: Die Bedeutung der Chat-Historie
Die Chat-Historie ist eine Aufzeichnung der bisherigen Konversation zwischen dem Kunden und der Konversations-AI. Die Chat-Historie kann für die Konversations-AI hilfreich sein, um die Absicht des Kunden besser zu verstehen und eine relevantere Antwort zu generieren.
Beispielsweise kann ein Kunde eine Frage wie „Wie kann ich mein Konto erstellen?“ stellen. Wenn die Konversations-AI die Chat-Historie kennt, kann sie erkennen, dass der Kunde zuvor versucht hat, ein Konto zu erstellen. Dies kann der Konversations-AI helfen, eine hilfreichere Antwort zu generieren, z. B. indem sie dem Kunden eine Liste der Schritte zur Kontoerstellung zur Verfügung stellt.
Die Chat-Historie kann in der Konversations-AI gespeichert werden oder in einer externen Datenbank.
Die Revolution des Kundenservice: Wie AI-Chatbots zukunftsorientierte Unternehmen transformieren
Fazit: Die Ära der Innovation hat begonnen – AI-Chatbots als Schlüssel zum Erfolg für zukunftsorientierte Unternehmen. Die intelligente Integration von KI in den Kundenservice verspricht nicht nur Effizienzsteigerungen, sondern definiert auch den Standard für eine personalisierte und reibungslose Interaktion. Diejenigen, die diese Technologie nutzen, setzen nicht nur auf Effektivität, sondern gestalten aktiv die Zukunft ihrer Branche.
Seien Sie Vorreiter: Bringen Sie KI-Chatbots in Ihr Unternehmen
In der heutigen digitalen Ära ist es wichtiger denn je, mit den neuesten Technologien Schritt zu halten. KI-Chatbots bieten eine revolutionäre Möglichkeit, Ihre Kundenbeziehungen zu verbessern und Ihre Geschäftsabläufe zu optimieren. Wenn Sie bereit sind, diesen Schritt in die Zukunft zu machen, sind wir hier, um Ihnen dabei zu helfen.
Unser erfahrenes Team steht bereit, um Sie bei der Einführung eines maßgeschneiderten KI-Chatbots für Ihr Unternehmen zu unterstützen. Von der ersten Beratung bis zur erfolgreichen Implementierung und darüber hinaus – wir begleiten Sie bei jedem Schritt. Unsere Lösungen sind darauf ausgerichtet, Ihren spezifischen Bedürfnissen gerecht zu werden, und wir gewährleisten eine nahtlose Integration in Ihre bestehenden Systeme.