Bei der Technologie, die dem Chatbot zugrunde liegt, unterscheidet man in der Regel zwischen Machine-Learning und NLU. Für Chatbots ist NLU die weitaus geeignetere Technologie, diese wird aber bisher nur selten eingesetzt. Hier erfahren Sie, warum sich der Einsatz eines NLU-Chatbots lohnt.
NLU erkennt Bedeutung
Die Hauptfunktion eines Chatbots besteht darin, den menschlichen Nutzer vor dem Eingabegerät zu verstehen. Dabei ist es in erster Linie unerheblich, ob die Eingabe per Sprache oder per Schrift erfolgt. Wichtig ist die eingesetzte Technologie. Wie der Begriff Natural Language Understanding (NLU) schon suggeriert, geht es bei einem auf NLU basierenden Chatbot darum, den Nutzer tatsächlich zu verstehen.
Damit Ihr Chatbot von Kauz Sie versteht, greift er im Hintergrund auf NLU zurück. Im Gegensatz zu Machine-Learning und Natural Language Processing (NLP) werden bei NLU nicht nur einzelne Schlüsselbegriffe analysiert. Stattdessen wird bei NLU der gesamte Satz analysiert.
Im Beispiel sehen Sie einen Chatbot mit NLU, der zwischen der Aussage “eine Kreditkarte” und “meine Kreditkarte” unterscheiden kann. Ohne NLU wäre bei beiden Aussagen die Antwort des Chatbots: “Ich berate Sie gerne zu unseren verschiedenen Kreditkartenmodellen.” Dank NLU wird aber verstanden, dass der Kunde im zweiten Fall schon eine Kreditkarte der Bank besaß, diese aber anscheinend verloren hat. So kann der Chatbot entsprechend passend reagieren.
Chatbot erkennt Variabilität dank NLU
Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von NLU ist die Variabilität. Da Ihr NLU-Chatbot nicht nur nach einzelnen Begriffen sucht, kann er auch unterschiedliche Formulierungen verstehen. Um das zu erreichen, muss zwingend der gesamte Satz in einen Zusammenhang gesetzt werden, da nur der Fokus auf ein Schlüsselwort nicht zu einem befriedigenden Ergebnis führen würde. Dabei wird klar, wie wichtig das Erkennen von Bezugswörtern wie “mein” und “dein” im Kontext sein kann.
Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel, in dem der Chatbot richtigerweise die gleiche Antwort ausgibt. Konkret hat Ihr Chatbot hier erkannt:
- Es handelt sich um eine Frage nach der Geheimzahl für einen Account
- Es geht um das Benutzerkonto des Fragestellers, Indikation “meine”, “Mir”
- Die Aussagen vergessen, nicht einfallen und nicht finden suggerieren einen Verlust
Hierbei führen also drei sehr verschiedene Formulierungen zum gleichen Ziel und zeigen dem Kunden, dass sein Anliegen verstanden wurde und Ihr Chatbot bereit für weitere Hilfestellungen ist.
NLU erkennt Kontext
Für das Verständnis der Intention und des Zusammenhangs einer Konversation ist eine gewisse Kontextsensitivität wichtig. Wenn Sie mit einem Menschen kommunizieren, können Sie auf eine Aussage Ihres Gegenübers reagieren und die Konversation dadurch weiterführen. Bei einem Chatbot, der nur an Hand von einzelnen Suchbegriffen antwortet, müssen Sie die Konversation oft erneut starten und dies ist sehr ermüdend.
Stattdessen können Sie bei Ihrem Chatbot mit NLU eine bereits begonnene Konversation weiterführen, da Ihr Chatbot die neue Anfrage in den Kontext des vorherigen setzt. Das Folgende Beispiel mag Ihnen aus menschlicher Perspektive absolut logisch erscheinen, setzt jedoch voraus, dass der Chatbot die Konversation durch Kontextverständnis analysiert.
Ohne NLU wäre der Chatbot vermutlich nicht in der Lage, die Aussage “Und mein Moped?” in den Kontext zu setzen und würde diese auf “Ist mein Fahrrad mitversichert?” beziehen. Dank NLU versteht er aber sofort, dass sich die Frage auf die Hausratversicherung bezieht und empfiehlt Ihrem Kunden die Rollerversicherung.
Die Kauz-NLU Engine für Ihr Chatbot-Projekt
Wenn Sie einen Chatbot einsetzen möchten, der Ihre Kunden oder Mitarbeiter versteht, sollten Sie daher auf NLU setzen. Die Firma Kauz ist überzeugt von dem Mehrwert durch NLU und verwendet daher eine eigens entwickelte NLU-Technologie anstelle von Machine-Learning. Dabei ist ein zusätzlicher Vorteil, dass Ihr Chatbot nicht aufwendig trainiert werden muss und direkt einsatzbereit ausgeliefert wird.
Ihr Chatbot von Kauz hat eine eigene Persönlichkeit, die speziell für Ihre Branche angepasst ist. Daher kann Ihr Chatbot auf Situationen eingehen, die typisch für Ihre Branche sind. So reagiert ein Chatbot für Kommunen anders als ein Chatbot für den E-Commerce und beantwortet andere Fragen als Ihr Chatbot für Energieversorger. Das Kontextverständnis ist selbstverständlich Branchenunabhängig Teil Ihres NLU-Chatbots.