Unsere Chatbots kombinieren Regeln und KIkönnen mit Wissen trainiert werdensind technisch ausgereift!
branchenführenden Chatbot-Lösungen für jedes Unternehmen.
Wir sind eine Full-Service-Agentur, die sich auf gewinnbringende Chatbot-Lösungen für Unternehmen spezialisiert hat – zur Steigerung der Kundenzufriedenheit, Lead- und Verkaufsgenerierung sowie internen Prozessoptimierung.
Wir verwenden die neueste Technologie, um alle Arten von Chatbots zu liefern, je nach Ihrem Unternehmen und den Zielen für den Bot:
Wozu sind Chatbots gut?
Chatbots, die als digitale Begleiter fungieren, sind stets bereit, sich mit den Nutzern zu beschäftigen und ihnen zu jeder Tageszeit eine nahtlose Schnittstelle für die Interaktion zu bieten. Sie sind für Unternehmen von unschätzbarem Wert, da sie den Kundenservice durch die sofortige Beantwortung von Kundenanfragen erheblich verbessern und durch die Automatisierung von Routineaufgaben zur Senkung der Betriebskosten beitragen, so dass sich menschliche Mitarbeiter auf strategischere Aspekte des Unternehmens konzentrieren können. Darüber hinaus gewährleistet ihre Fähigkeit, mehrere Interaktionen gleichzeitig zu bearbeiten, ein gleichbleibendes Serviceniveau auch in Spitzenzeiten, was sie zu einer zuverlässigen und kostengünstigen Lösung für moderne Unternehmen macht.
Haupttypen von Chatbots: Regelbasiert, KI-basiert und Hybrid
Es gibt drei Arten: regelbasierte, KI-basierte und hybride. Regelbasierte Chatbots folgen festen Regeln, um Fragen zu beantworten. Sie eignen sich daher gut für einfache Anfragen, sind aber weniger geschickt bei der Bearbeitung komplexer Fragen. KI-basierte Chatbots nutzen fortschrittliche Technologien, um Fragen zu verstehen und natürlicher zu beantworten, wobei sie sich mit jeder Interaktion verbessern und eigene Wissensdatenbanken nutzen. Hybride Chatbots kombinieren beide Ansätze: Sie verwenden Regeln für einfache Anfragen und fortschrittliche Technologien für komplexere Diskussionen, die auf eigenen Wissensdatenbanken und großen Sprachmodellen (wie chatgpt) als Backup basieren. Diese Kombination ermöglicht es ihnen, zuverlässige Antworten zu geben, die Benutzer besser zu verstehen und kontinuierlich zu lernen, um sich zu verbessern, was sie zu einer vielseitigen Wahl für verschiedene Konversationsanforderungen macht.
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Regelbasierter ChatbotFühren Sie den Benutzer mit einfachen Klicks und Regeln je nach Eingabe
Kurz gesagt: Regelbasierte Chatbots reagieren auf Benutzeranfragen, indem sie vordefinierten (strengen) Regeln und Entscheidungsbäumen folgen, was sie für die Bearbeitung von einfachen und strukturierten Interaktionen geeignet macht.
Technische Konstruktion: feste Textregeln nach einem vordefinierten Entscheidungsbaum mit einigen intelligenten Bot-Reaktionen.
Beispiele
Nachfolgend nur ein paar Beispiele, es gibt sehr viele mehr.
Eingabe: „Wie hoch ist der Mindestlohn?“
- Output: „Der Mindestlohn variiert je nach Bundesland. Bitte geben Sie den Namen Ihres Bundeslandes an, um genaue Informationen zu erhalten.“
Eingabe: „Wie kontaktiere ich einen Anwalt?“
- Output: „Sie können einen Anwalt kontaktieren, indem Sie unser Büro unter [Telefonnummer] anrufen oder das Kontaktformular auf unserer Website ausfüllen.“
Eingabe: „Kann ich einen Beratungstermin vereinbaren?“
- Output: „Ja, um einen Beratungstermin zu vereinbaren, rufen Sie uns bitte unter [Telefonnummer] an oder füllen Sie unser Online-Formular [Link] aus.“
Eingabe: „Was tun Sie gegen Diskriminierung am Arbeitsplatz?“
- Output: „Wir bieten rechtliche Beratung und Vertretung in Fällen von Diskriminierung am Arbeitsplatz. Sie können einen Beratungstermin vereinbaren, um persönliche Unterstützung zu erhalten.“
Eingabe: „Wo sind Sie ansässig?“
- Output: „Wir befinden uns in [Adresse]. Wir haben von [Öffnungszeit] bis [Schließzeit], Montag bis Freitag, geöffnet.
Anwendungsfälle
Nachfolgend nur ein paar Anwendungsfälle, es gibt sehr viele mehr.
- Menü-Navigation: Unterstützung der Nutzer bei der Navigation durch digitale Menüs, um die gewünschten Informationen oder Dienstleistungen zu finden.
- FAQ-Unterstützung: Unmittelbare Antworten auf häufig gestellte Fragen auf der Website eines Unternehmens.
- Formular-Einreichung: Unterstützung der Benutzer beim Buchen, Ändern oder Stornieren von Terminen.
- Produkt-Finder: Unterstützung der Benutzer bei der Suche nach Produkten anhand bestimmter Kriterien wie Größe, Farbe oder Marke.
- Grundlegende Fehlerbehebung: Führt Benutzer durch grundlegende Schritte zur Fehlerbehebung bei häufigen Problemen.
- Ressourcen-Suche: Hilft Nutzern bei der Suche nach Ressourcen oder Standorten, z. B. dem nächstgelegenen Geschäft oder Geldautomaten.
- Informationen zu den Geschäftszeiten: Informationen über Geschäftszeiten, Feiertage und andere zeitbezogene Anfragen.
Vorteile
- Vorhersagbarkeit: Regelbasierte Chatbots folgen vordefinierten Regeln und gewährleisten so konsistente und vorhersehbare Antworten.
- Leichte Implementierung: Im Vergleich zu KI-basierten Chatbots sind sie im Allgemeinen einfacher und schneller zu implementieren.
- Kosteneffizienz: Geringere Entwicklungs- und Wartungskosten im Vergleich zu komplexeren KI-gesteuerten Chatbots.
- Transparente Logik: Die Entscheidungslogik ist transparent und leicht zu verstehen, was die Fehlerbehebung vereinfacht.
- Einhaltung und Kontrolle: Die Einhaltung rechtlicher und geschäftlicher Standards lässt sich aufgrund des vorhersehbaren Verhaltens leichter sicherstellen.
- Niedrige Fehlerquote: Für die Aufgaben, für die sie konzipiert sind, haben sie eine niedrige Fehlerquote, da sie einem festgelegten Skript folgen.
- Strukturierte Interaktion: Sie bieten einen strukturierten Interaktionsablauf, der für die Führung der Benutzer durch bestimmte Prozesse oder Formulare von Vorteil sein kann.
- Datenerfassung: Effektiv in Szenarien, in denen eine strukturierte Datenerfassung von Benutzern erforderlich ist.
- Leichte Integration: Sie lassen sich aufgrund ihrer einfachen Funktionalität leicht in bestehende Systeme integrieren.
- Definierte Grenzen: Sie arbeiten innerhalb klar definierter Grenzen und gewährleisten kontrollierte Interaktionen mit den Benutzern.
Nachteile
- Begrenztes Verstehen: Regelbasierten Chatbots fehlt die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen, was zu Missverständnissen oder ineffektiven Interaktionen führen kann.
- Starrer Interaktionsablauf: Sie folgen einem starren, vorbestimmten Interaktionsablauf, der für Nutzer, die mehr Konversation oder komplexe Interaktionen wünschen, frustrierend sein kann.
- Keine Lernfähigkeit: Im Gegensatz zu KI-basierten Chatbots sind sie nicht in der Lage, aus Benutzerinteraktionen zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern.
- Schwierigkeit mit komplexen Anfragen: Sie haben Schwierigkeiten, komplexe oder nuancierte Anfragen zu bearbeiten, die außerhalb ihrer vordefinierten Regeln liegen.
- Manuelle Aktualisierung erforderlich: Alle Änderungen an Informationen oder Prozessen erfordern manuelle Aktualisierungen des Regelsatzes.
- Begrenzte Skalierbarkeit: Ihre Funktionalität lässt sich nur schwer skalieren oder an die sich ändernden Geschäftsanforderungen anpassen.
- Abhängigkeit von klaren Anweisungen: Sie erfordern klare und präzise Benutzereingaben, um korrekt zu funktionieren, was die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen kann.
- Fehlende Personalisierung: Regelbasierte Chatbots sind in der Regel nicht in der Lage, personalisierte Interaktionen oder Antworten anzubieten.
- Potenzial für sich wiederholende Antworten: Sie können wiederholende oder übermäßig mechanische Antworten geben, was für die Benutzer abschreckend sein kann.
- Unfähigkeit, mit Mehrdeutigkeiten umzugehen: Sie sind nicht in der Lage, mit mehrdeutigen oder unklaren Eingaben effektiv umzugehen, so dass die Nutzer ihre Anfragen oft umformulieren oder präzisieren müssen.
Schritte zur technischen Konstruktion
1. Anforderungsanalyse:
- Verstehen Sie die Ziele und den Umfang des Chatbots.
- Identifizieren Sie die Branche, das Zielpublikum und dessen Bedürfnisse.
2. Design and Regeldefinitionen:
- Entwickeln Sie einen Dialogablauf mit Begrüßungen, Antworten und Verabschiedungen.
- Legen Sie stichwortbasierte Regeln fest und verwenden Sie reguläre Ausdrücke für die Erkennung von Benutzereingaben.
- Nutzen Sie vordefinierte Auswahlmöglichkeiten / Schaltflächen für Schnellantworten oder externe Links.
- Planen Sie Ausweichstrategien für nicht erkannte Eingaben.
3. Testing und Deployment:
- Funktionstests, um sicherzustellen, dass der Chatbot wie vorgesehen funktioniert.
- Verbindung mit allen erforderlichen Diensten von Drittanbietern für den Datenaustausch (APIs).
- Gestaltung des Chatbots in der CI des Unternehmens mit Avatar, Farben und Begrüßungen
- Bereitstellung des Chatbots auf den vorgesehenen Plattformen, sobald er alle Testphasen durchlaufen hat.
4. Monitoring und Maintenance:
- Überwachen Sie die Leistung des Chatbots und analysieren Sie das Nutzerfeedback.
- Nehmen Sie auf der Grundlage des Feedbacks und der Leistungsanalyse notwendige Aktualisierungen vor.
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KI-basierter ChatbotLassen Sie den Chatbot intelligent antworten auf Basis einer eigenen Wissensdatenbank und mit chatgpt4.0 als Fallback
Kurz gesagt: KI-gesteuerte Chatbots interpretieren und beantworten Benutzeranfragen, indem sie Technologien für maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzen, wodurch sie in der Lage sind, unstrukturierte, nuancierte und komplexe Interaktionen auf individuellen Wissensdatenbanken zu verarbeiten.
Technischer Aufbau: KI-Antworten auf Basis einer individuell trainierten Wissensdatenbank für anspruchsvolle Antworten und (optional) gpt4.0 als Fallback
Beispiele
Nachfolgend nur ein paar Beispiele, es gibt sehr viele mehr.
Eingabe: „Wie hoch ist der Mindestlohn?“
- Ausgabe: „Der Mindestlohn kann je nach Ihrem Standort unterschiedlich sein. Könnten Sie mir sagen, nach welchem Bundesland Sie sich erkundigen, damit ich Ihnen genaue Informationen geben kann?“
- Hinweis: Der Chatbot zieht die Daten zum Mindestlohn aus der Wissensdatenbank, sobald der Nutzer das Bundesland angibt.
Eingabe: „Wie kontaktiere ich einen Anwalt?“
- Output: „Sie können sich mit einem Anwalt in Verbindung setzen, indem Sie uns entweder unter [Telefonnummer] anrufen oder das Kontaktformular auf unserer Website ausfüllen. Welche Option ist für Sie am besten geeignet?“
- Hinweis: Die Telefonnummer und der Link zum Kontaktformular werden mit Hilfe von Daten von der Website aus der Wissensdatenbank abgerufen.
Eingabe: „Was tun Sie gegen Diskriminierung am Arbeitsplatz?“
- Output: „Wir bieten Rechtsberatung und Vertretung in Fällen von Diskriminierung am Arbeitsplatz. Möchten Sie einen Beratungstermin vereinbaren, um Ihre Situation im Detail zu besprechen?“
- Hinweis: Die Informationen über Rechtsberatung und -vertretung bei Diskriminierung am Arbeitsplatz werden aus der Wissensdatenbank durch Daten aus einer pdf-Datei abgerufen.
Eingabe: „Erzählen Sie mir von den jüngsten Änderungen im Arbeitsrecht?“
- Output: „Es tut mir leid, ich habe nicht die neuesten Aktualisierungen in meinen Schulungsdaten. Möchten Sie, dass ich eine Web-Suche über die jüngsten Änderungen im Arbeitsrecht durchführe?“
- Hinweis: Da die Wissensdatenbank nicht über diese Informationen verfügt, wird GPT-4.0 mit Websearch verwendet, um eine Ausweichantwort anzubieten.
Anwendungsfälle
Nachfolgend nur ein paar Beispiele, es gibt sehr viele mehr.
- Kontextbezogene Website-Navigation: Unterstützung von Nutzern bei der Navigation durch Websites durch das Verstehen ihrer natürlichsprachlichen Anfragen und die Bereitstellung von Details zu Produkten oder Dienstleistungen auf der Website, auch auf der Grundlage früherer Interaktionen oder Nutzerpräferenzen, wodurch die Nutzererfahrung verbessert wird.
- Dynamische FAQ-Unterstützung: Unmittelbare und personalisierte Antworten auf häufig gestellte Fragen auf der Website eines Unternehmens, wobei gleichzeitig aus den Benutzerinteraktionen gelernt wird, um die Wissensdatenbank für genauere Antworten kontinuierlich zu aktualisieren.
- Zusammenfassen und Extrahieren: Zusammenfassung oder Extraktion spezifischer Aspekte eines umfangreichen Service- oder Produktportfolios und Anpassung an Kundenbedürfnisse und -anfragen.
- Intelligente Formularübermittlung: Unterstützung von Benutzern bei der Buchung, Änderung oder Stornierung von Terminen, indem komplexe oder vage Anfragen verstanden und klärende Fragen gestellt werden, um eine korrekte Dienstleistung zu gewährleisten. (Verbindungen zu Diensten von Drittanbietern sind erforderlich)
- Erweiterte Produktsuche: Unterstützung der Nutzer bei der Suche nach Produkten auf der Grundlage spezifischer Kriterien durch das Verstehen komplexer Anfragen und das Vorschlagen alternativer oder zusätzlicher Produkte auf der Grundlage einer Wissensdatenbank aller Produkte, der Nutzerpräferenzen und der Kaufhistorie.
- Proaktive Fehlersuche: Benutzer werden durch die Schritte zur Fehlerbehebung geführt, indem sie die in natürlicher Sprache beschriebenen Probleme verstehen und Lösungen aus der Wissensdatenbank anbieten oder Ressourcen für weitere Unterstützung vorschlagen, wenn ein Problem nicht gelöst werden kann.
- Update zu aktuellen Änderungen oder Ereignissen: Erkundigt sich ein Nutzer nach aktuellen Änderungen von Richtlinien oder bevorstehenden Ereignissen, die nicht in die Wissensdatenbank integriert sind, kann der Chatbot GPT-4.0 einschließlich Websuche nutzen, um eine informative Antwort zu geben oder vorzuschlagen, einen menschlichen Vertreter für die neuesten Updates zu kontaktieren.
Vorteile
- Adaptives Lernen: KI-Chatbots lernen aus den Interaktionen der Nutzer, um ihre Antworten zu verbessern und im Laufe der Zeit genauere Informationen zu liefern, die durch eine umfangreiche Wissensdatenbank weiter verbessert werden.
- Verstehen natürlicher Sprache: Versteht und verarbeitet natürliche Spracheingaben und sorgt so für ein menschenähnliches und interaktives Gesprächserlebnis.
- Dynamische Interaktion: Sie bieten dynamische und personalisierte Interaktionen, verstehen nuancierte Anfragen und liefern maßgeschneiderte Antworten.
- Umfassende Wissensabfrage: Mit einer gut strukturierten Wissensdatenbank können KI-Chatbots detaillierte und präzise Informationen zu einer breiten Palette von Themen bereitstellen und so eine Komplettlösung für Benutzeranfragen zu einem Unternehmen, seiner Website usw. bieten.
- Fallback zu ChatGPT: In Fällen, in denen die Wissensdatenbank bestimmte Informationen nicht enthält, stellt ChatGPT sicher, dass der Benutzer trotzdem eine sinnvolle Antwort erhält.
- Kosteneffizienz: Die anfängliche Einrichtung mag zwar kostspielig sein, doch im Laufe der Zeit führen der geringere Bedarf an menschlichen Eingriffen und die Fähigkeit, ein hohes Abfragevolumen zu bewältigen, zu immensen Kosteneinsparungen, vor allem im großen Maßstab.
- Erhöhte Benutzerzufriedenheit: Durch die Bereitstellung präziser, personalisierter und sofortiger Antworten wird die Benutzerzufriedenheit erheblich gesteigert.
- Weitere Automatisierung durch Integration von Drittanbietern: Wenn ein KI-Chatbot z. B. in ein CRM-System integriert ist, kann er Kundendaten abrufen und aktualisieren und so Unternehmen dabei helfen, ihren Kunden personalisierte Dienstleistungen oder Antworten in Echtzeit zu liefern.
- Umgang mit unstrukturierten Daten: Im Gegensatz zu regelbasierten Chatbots können KI-Chatbots mit unstrukturierten Daten umgehen und bieten so mehr Flexibilität bei der Benutzerinteraktion.
- Kontinuierliche Verbesserung: Kontinuierliches Lernen aus Benutzerinteraktionen und -feedback ermöglicht eine ständige Verbesserung und stellt sicher, dass der Chatbot im Laufe der Zeit ein wertvolles Gut bleibt.
- Integrationsfähigkeiten: Obwohl sie komplexer sind, können sie in bestehende Systeme integriert werden, indem APIs und andere Integrationstools genutzt werden, um eine nahtlose Benutzererfahrung zu ermöglichen.
Nachteile
- Hohe Kosten: Die anfängliche Einrichtung, einschließlich der Entwicklung einer soliden Wissensbasis und der Integration von KI- und GPT-4.0-Technologien, kann sowohl in Bezug auf die Anschaffungs- als auch auf die Nutzungskosten kostspielig sein.
- Komplexe Implementierung: Die Implementierung eines KI-basierten Chatbots kann komplex und zeitaufwändig sein
- Wartung: Kontinuierliche Wartung und Aktualisierung der Wissensbasis sind erforderlich, um sicherzustellen, dass der Chatbot korrekt und relevant bleibt
- Abhängigkeit von Daten: Die Wirksamkeit von KI-basierten Chatbots hängt weitgehend von der Qualität und Quantität der Daten ab, die für das Training und die Aktualisierung der Wissensdatenbank zur Verfügung stehen.
- Potenzielle Datenschutzbedenken: Der Umgang mit sensiblen oder persönlichen Daten kann Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwerfen, insbesondere wenn externe KI-Dienste wie GPT-4.0 genutzt werden.
- Begrenztes Verständnis: Trotz Fortschritten können KI-Chatbots immer noch Schwierigkeiten mit komplexen oder differenzierten Benutzeranfragen haben und erfordern möglicherweise einen Rückgriff auf menschlichen Support.
- Fehlerbehandlung: Fehler, die von KI-Chatbots gemacht werden, können aufgrund der Komplexität der KI-Algorithmen manchmal schwer zu beheben sein.
- Compliance-Herausforderungen: Die Einhaltung rechtlicher und geschäftlicher Standards kann eine Herausforderung sein, insbesondere wenn der Chatbot aus den Nutzerinteraktionen lernt und sich weiterentwickelt.
- Ressourcenintensiv: KI-Chatbots können ressourcenintensiv sein und benötigen viel Rechenleistung und Speicherplatz, insbesondere wenn sie fortschrittliche KI-Dienste wie GPT-4.0 nutzen.
- Einschränkungen beim Wissenstraining: Ohne eine gut kuratierte Wissensbasis kann es Einschränkungen bei der Schulung des Chatbots geben, damit er spezifischen Branchenjargon oder hochspezialisierte Themen versteht.
Schritte zur Implementierung
1. Anforderungsanalyse:
- Verstehen Sie die Ziele und den Umfang des Chatbots.
- Identifizieren Sie die Branche, das Zielpublikum und dessen Bedürfnisse.
- Entwickeln Sie eine Chatbot-Persönlichkeit (kurze oder ausführliche Antworten, Tonfall, Ziele der Interaktion mit dem Nutzer usw.)
2. Design and Regeldefinition:
- Entwickeln Sie einen Dialogablauf mit Begrüßungen, Antworten und Verabschiedungen.
- Nutzen Sie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) zur Erkennung von Benutzereingaben mit Hilfe von LLMs wie gpt4.0
- Integrieren Sie eine geschäftsspezifische Wissensbasis mit dem Hochladen von Informationen aus Webseiten, Dokumenten, PDFs usw., um genaue Informationen bereitzustellen.
- Planen Sie Fallback-Strategien für nicht erkannte Eingaben oder nicht mögliche Antworten aus der Wissensdatenbank und lassen Sie – optional – gpt4.0 mit dem Wissen des gesamten Internets antworten.
- Entwerfen und implementieren Sie Dateninteraktionen mit Diensten von Drittanbietern wie CRM, Event- oder Buchungsanbietern
Testing und Deployment:
- Durchführung von Funktionstests, um sicherzustellen, dass der Chatbot wie vorgesehen funktioniert.
- Gestaltung des Chatbots in der CI des Unternehmens mit Avatar, Farben und Begrüßungen.
- Stellen Sie den Chatbot auf den vorgesehenen Plattformen bereit, sobald er alle Testphasen bestanden hat.
Monitoring und Maintenance:
- Überwachen Sie die Leistung des Chatbots und analysieren Sie das Nutzerfeedback.
- Nehmen Sie notwendige Aktualisierungen der Chatbot-Persönlichkeit und der Wissensbasis auf der Grundlage von Feedback und Leistungsanalyse vor.
- Nutzen Sie die Lernfähigkeiten der KI, um die Chatbot-Antworten im Laufe der Zeit zu verbessern.
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Hybrider Chatbot (Regelbasiert + KI)Regelbasierte Reaktionen mit KI-gesteuerten Antworten für komplexe Anfragen mit eigener Wissensdatenbank und gpt4.0 Fallback
Kurz gesagt: Hybride Chatbots verbinden regelbasierte Ein- und Ausgaben mit der Interpretation und Beantwortung von Benutzeranfragen, indem sie Technologien für maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzen, wodurch sie in der Lage sind, unstrukturierte, nuancierte und komplexe Interaktionen zu verarbeiten.
Mit der Möglichkeit, individuelle Wissensdatenbanken zu integrieren, auf denen die Bot-Reaktionen zunächst mit Chatgpt und Websearch-Fallback basieren, sind diese Bots unglaublich gut in der Lage, mit anspruchsvollen Antworten auf Nutzer einzugehen.
Technischer Aufbau: Feste Regeln für einfache Kundeninteraktion, kombiniert mit KI-Antworten auf Basis einer individuell trainierten Wissensdatenbank mit (optionalem) Chatgpt mit Websearch als Fallback
Beispiele
Nachfolgend nur ein paar Beispiele, es gibt sehr viele mehr.
Input: “Wie kontaktiere ich einen Anwalt?”
- Regelbasierter Output: Der Nutzer erhält eine vordefinierte Antwort „Sie können uns auf verschiedenen Wegen kontaktieren“. Dann werden dem Nutzer zwei Buttons präsentiert, 1) Telefonnummer (mit Tel-Link) und 2) das Kontaktformular (Link zum Webformular)
- KI-Output (alternativ): „Sie können sich mit einem Anwalt in Verbindung setzen, indem Sie uns entweder unter [Telefonnummer] anrufen oder das Kontaktformular auf unserer Website ausfüllen. Welche Option ist für Sie am besten geeignet?“ Je nach den Eingaben des Nutzers wird der Link zum Kontaktformular oder zur Telefonnummer angegeben.
- Hinweis: In diesem Fall ist ein regelbasierter Ansatz kompakter und genauer, und die Ausgabe kann durch das Wort „Kontakt“ ausgelöst werden. Eine Konversationsform (nur mit KI) bietet jedoch manchmal mehr Kundenzufriedenheit.
Eingabe: „Was tun Sie gegen Diskriminierung am Arbeitsplatz?“
- KI-Output: „Wir bieten Rechtsberatung und Vertretung in Fällen von Diskriminierung am Arbeitsplatz. Möchten Sie einen Beratungstermin vereinbaren, um Ihre Situation im Detail zu besprechen?“
- Hinweis: Die Informationen über Rechtsberatung und -vertretung bei Diskriminierung am Arbeitsplatz werden von der KI aus der Wissensdatenbank anhand von Daten aus einer PDF-Datei abgerufen. Es ist nicht sinnvoll, Regeln und Textausgaben für alle möglichen Schlüsselwörter wie „Diskriminierung am Arbeitsplatz“ zu definieren.
Input: “Können Sie mir etwas über die jüngsten Änderungen im Arbeitsrecht erzählen?”
- KI-Output: „Es tut mir leid, ich habe nicht die neuesten Updates in meinen Trainingsdaten. Möchten Sie, dass ich eine Websuche über die jüngsten Änderungen im Arbeitsrecht durchführe?“
- Hinweis: Da die Wissensdatenbank nicht über diese Informationen verfügt, wird GPT-4.0 mit Websearch verwendet, um eine Ausweichantwort anzubieten. Wie im vorangegangenen Beispiel sind Regeln auch in diesem Fall nicht sinnvoll.
Anwendungsfälle
Nachfolgend nur ein paar Beispiele, es gibt sehr viele mehr.
- Mehrstufiger Kundenservice: Bei einfachen Anfragen kann der Chatbot sofort eine regelbasierte Antwort geben und so schnelle Reaktionszeiten gewährleisten. Wenn die Anfrage komplexer ist oder ein differenziertes Verständnis erfordert, kann die KI-Komponente eingreifen und die Anfrage bearbeiten.
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: In Branchen wie dem Bankwesen oder dem Gesundheitswesen müssen bestimmte Antworten konsistent sein und die Vorschriften einhalten. Der regelbasierte Teil des Chatbots kann solche Anfragen bearbeiten und die Einhaltung der Vorschriften sicherstellen, während der KI-gesteuerte Teil allgemeinere Anfragen bearbeiten kann.
- Semistrukturierte Umfragen: Bei der Erfassung von Feedback oder der Durchführung von Umfragen kann ein hybrider Chatbot mit regelbasierten Fragen beginnen und je nach den Antworten seine KI-Fähigkeiten nutzen, um bestimmte Themen auf der Grundlage der Benutzereingaben zu vertiefen.
- Geführtes Einkaufserlebnis: Zu Beginn können die Nutzer durch eine Reihe regelbasierter Fragen zu ihren Präferenzen geführt werden. Abhängig von den Antworten kann die KI eingreifen und personalisierte Produktempfehlungen geben.
- Eskalationsmanagement: Wenn ein Nutzer frustriert ist oder der Chatbot eine negative Stimmung feststellt, kann er nahtlos von seinem KI-Modus zu einer strukturierteren, regelbasierten Interaktion übergehen oder sogar eine Eskalation zu einem menschlichen Mitarbeiter vorschlagen.
- Schulungen und Onboardings: Bei der Schulung neuer Mitarbeiter kann der Chatbot regelbasierte Informationen über Unternehmensrichtlinien oder Standardverfahren bereitstellen. Wenn der Schulungsteilnehmer spezifische, differenzierte Fragen hat, kann die KI-Komponente detaillierte Erklärungen oder Beispiele liefern.
- Blended Content Bereitstellung: Zu Bildungs- oder Informationszwecken können hybride Chatbots strukturierte Lektionen oder Inhaltsstücke anbieten. Wenn ein Nutzer spezielle Fragen hat oder ein Thema vertiefen möchte, kann die KI einspringen und das Thema vertiefen.
Vorteile
- Konsistenz und Konformität: Gewährleistet regelbasierte Antworten und erfüllt branchenspezifische Vorschriften.
- Flexibilität und Nutzerbindung: Passt sich mithilfe von KI an unterschiedliche Anfragen an und behält gleichzeitig strukturierte Interaktionen bei.
- Geschwindigkeit und Effizienz: Liefert schnelle Antworten aus der Wissensdatenbank und optimiert die Kosten mit strukturierten/dynamischen Mischungen.
- Adaptives Lernen & Personalisierung: Verbessert kontinuierlich die Interaktionen auf der Grundlage des Nutzerverhaltens und passt sie an.
- Reduzierte Fehler: Verbindet regelbasierte Genauigkeit mit KI-Anpassungsfähigkeit.
- Integriertes Wissen: Nutzt eine umfassende Wissensbasis für sofortige Informationen zu einem bestimmten Thema.
- Intelligenter Fallback: Nutzt GPT, um Wissenslücken zu schließen und dem Nutzer kompetente Antworten auf nicht verwandte Fragen zu geben.
Nachteile
- Komplexität: Die Entwicklung und Pflege eines hybriden Chatbots kann aufgrund der Integration von regelbasierten und KI-Systemen komplexer sein.
- Kosten: Höhere anfängliche Entwicklungs- und Wartungskosten im Vergleich zu einfacheren regelbasierten oder eigenständigen KI-Chatbots.
- Risiko der Inkonsistenz: Es besteht die Möglichkeit, dass Benutzer für ähnliche Anfragen unterschiedliche Antworten erhalten, wenn der Übergang zwischen regelbasiertem System und KI nicht reibungslos verläuft.
- Übermäßiges Vertrauen in Fallback: Wenn der Chatbot nicht richtig konfiguriert ist, könnte er den KI-Fallback-Mechanismus übermäßig nutzen, was zu Ineffizienzen führt.
- Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: Die Verwendung von KI-Komponenten wie GPT kann Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwerfen, insbesondere wenn Nutzerdaten für das Modelltraining verwendet werden oder wenn Tools von Drittanbietern beteiligt sind.
- Reaktionszeit: Manchmal kann die Entscheidung, ob eine regelbasierte Antwort verwendet oder die KI genutzt werden soll, zu leichten Verzögerungen bei den Reaktionszeiten führen.
- Potenzial für Fehlinformationen: Wenn die KI-Komponente Informationen liefert, die vom regelbasierten System nicht abgedeckt werden, besteht die Gefahr von Fehlinformationen, wenn die KI nicht über die neuesten oder genauesten Daten verfügt.
- Herausforderungen bei der Integration: Die nahtlose Integration von regelbasierten und KI-Komponenten kann eine Herausforderung darstellen und zu Problemen bei der Benutzererfahrung führen, wenn sie nicht ordnungsgemäß ausgeführt wird.
- Bedenken hinsichtlich der Skalierbarkeit: Wenn das Unternehmen wächst und die Wissensbasis erweitert wird, kann es problematisch werden, die Effizienz und Aktualität des Chatbots zu gewährleisten.
- Risiko der Überautomatisierung: Unternehmen könnten sich zu sehr auf den Chatbot verlassen und dabei die Bedeutung des menschlichen Kontakts in bestimmten Szenarien vernachlässigen, was zu Kundenunzufriedenheit führen könnte.
Schritte der Implementierung
1. Anforderungsanalyse:
- Verstehen Sie die Ziele und den Umfang des Chatbots.
- Identifizieren Sie die Branche, die Zielgruppe und ihre Bedürfnisse und stellen Sie sicher, dass der hybride Chatbot sowohl allgemeine als auch branchenspezifische Anfragen bedient.
- Entwickeln Sie eine Chatbot-Persönlichkeit, die mit der Marke und der Zielgruppe übereinstimmt, und definieren Sie Ton und Ziele.
Design und Regeldefinition:
- Entwickeln Sie einen umfassenden Dialogablauf, einschließlich Begrüßungen, Antworten und Verabschiedungen.
- Legen Sie stichwortbasierte Regeln fest und verwenden Sie reguläre Ausdrücke sowie vordefinierte Auswahlmöglichkeiten/Buttons zur Benutzerführung.
- Erstellen Sie eine unternehmensspezifische Wissensdatenbank mit hochgeladenen Web-, Dokumenten- und PDF-Daten und vielem mehr
- Integrieren Sie ML, NLP und LLMs wie GPT-4.0 für nuancierte Eingaben, die nicht von der Wissensdatenbank beantwortet werden können
- Implementieren Sie Dateninteraktionen mit CRM-, Event- oder Buchungsdiensten (optional)
Testing und Deployment:
- Durchführung von Funktionstests, um sicherzustellen, dass der Chatbot wie vorgesehen funktioniert.
- Gestaltung des Chatbots in der CI des Unternehmens mit Avatar, Farben und Begrüßungen.
- Stellen Sie den Chatbot auf den vorgesehenen Plattformen bereit, sobald er alle Testphasen bestanden hat.
Monitoring und Maintenance:
- Überwachen Sie die Leistung des Chatbots und analysieren Sie das Nutzerfeedback.
- Nehmen Sie notwendige Aktualisierungen auf der Grundlage von Feedback und Leistungsanalyse vor.
- Nutzen Sie die Lernfähigkeiten der KI, um die Antworten des Chatbots mit der Zeit zu verbessern.