Fragen und Antworten
Regelbasierte Chatbots und KI-Chatbots stellen zwei unterschiedliche Ansätze im Bereich der Chatbot-Technologie dar. Regelbasierte Chatbots arbeiten auf der Grundlage fest definierter Regeln und einer vordefinierten Struktur, um auf Nutzeranfragen zu antworten. Ihre Arbeitsweise ist im Wesentlichen deterministisch, das heißt, sie können nur auf bestimmte Eingaben mit bestimmten Ausgaben reagieren und benötigen klare Anweisungen, um effektiv zu funktionieren.
Im Gegensatz dazu nutzen KI-Chatbots, insbesondere solche mit ChatGPT-Unterstützung, maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um ein Verständnis der menschlichen Sprache zu erlangen. Sie lernen kontinuierlich aus den Daten, mit denen sie interagieren, und verbessern so ihre Fähigkeit, natürliche Unterhaltungen zu führen und auf eine breite Palette von Anfragen zu antworten.
Der Hauptvorteil von KI-Chatbots liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe Anfragen zu verstehen und flexibel auf eine Vielzahl von Benutzeranfragen zu reagieren, was sie in dynamischen und unvorhersehbaren Gesprächskontexten effektiver macht. Sie können die Absicht hinter den Benutzeranfragen besser verstehen und personalisierte und kontextbezogene Antworten geben, was zu einer verbesserten Benutzererfahrung führt.
Andererseits sind regelbasierte Chatbots in Umgebungen mit festgelegten Parametern und klar definierten Prozessen effektiver, wo ihre vorhersehbare und konsistente Leistung geschätzt wird. Die Wahl zwischen einem regelbasierten Chatbot und einem KI-Chatbot hängt letztlich von den spezifischen Anforderungen und Zielen eines Projekts ab, wobei die fortschrittlicheren KI-Chatbots eine höhere Anfangsinvestition, aber auch ein größeres Potenzial für eine natürlichere und effektivere Benutzerinteraktion bieten.
Die Entscheidung zwischen einem regelbasierten Chatbot und einem KI-Chatbot hängt von mehreren Faktoren ab, und es ist wichtig, eine gründliche Analyse durchzuführen, um die beste Wahl zu treffen. Hier sind einige wichtige Fragen, die Sie sich stellen sollten:
Komplexität der Anfragen:
- Welche Art von Anfragen erwarten Sie? Sind sie einfach und direkt oder komplex und zweideutig?
- Sind die Benutzeranfragen oft unstrukturiert und müssen interpretiert werden?
Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit:
- Möchten Sie, dass Ihr Chatbot aus den Interaktionen lernt und sich im Laufe der Zeit verbessert?
- Wie oft erwarten Sie Änderungen bei Daten oder Anfragen, und wie flexibel muss Ihr Chatbot sein, um darauf zu reagieren?
Intelligente Antworten aus einer Wissensdatenbank:
- Möchten Sie, dass Ihr Chatbot aus einer Wissensdatenbank antwortet, mit der der Chatbot trainiert wurde?
- Wie oft erwarten Sie Änderungen an diesen Daten?
- Ist chatgpt als Fallback notwendig, wenn keine Antwort in der Wissensdatenbank gefunden wird?
Budget und Ressourcen:
- Welche finanziellen und personellen Ressourcen haben Sie zur Verfügung, sowohl für die anfängliche Entwicklung als auch für die langfristige Wartung?
- Sind Sie bereit, in fortschrittlichere KI-Technologie zu investieren, um ein besseres Nutzererlebnis zu bieten?
Datenschutz und Compliance:
- Manchmal gibt es strenge Datenschutz- und Compliance-Anforderungen, die berücksichtigt werden müssen. KI-Chatbots sind aufgrund der Integration von KI und damit z. B. von Sprachmodellen externer Anbieter (aus dem Ausland) schwieriger datenschutzkonform einzusetzen als regelbasierte Chatbots.
- Verfügen Sie über genügend Daten, um einen KI-Chatbot zu trainieren, und sind diese Daten sicher und datenschutzkonform?
Technische Infrastruktur:
- Welche Art von technischer Infrastruktur und Expertise steht Ihnen zur Verfügung?
- Ist Ihre Organisation bereit, die notwendige Infrastruktur für einen KI-Chatbot zu unterstützen?
Ziel der Benutzerinteraktion:
- Suchen Sie ein Tool für einfache Informationsabfragen oder einen ausgefeilten Assistenten für tiefergehende Benutzerinteraktionen?
- Was sind die Erwartungen Ihrer Nutzer an die Interaktion mit dem Chatbot?
Integrationsfähigkeit:
- Muss der Chatbot in bestehende Systeme und Prozesse integriert werden?
- Wie komplex sind die erforderlichen Integrationen?
Ein hybrider Chatbot kombiniert die Fähigkeiten von regelbasierten und KI-getriebenen Chatbots (typischerweise basierend auf maschinellem Lernen oder Natural Language Processing). Dieser Ansatz zielt darauf ab, eine umfassendere Lösung zu bieten, indem er die Stärken beider Methoden nutzt.
Komponenten eines hybriden Chatbots:
- Regelbasierter Chatbot: Funktioniert anhand eines Satzes von vordefinierten Regeln. Er kann Fragen beantworten, die innerhalb dieser Regeln liegen, wodurch seine Antworten vorhersehbar sind.
- KI-getriebener Chatbot: Nutzt maschinelles Lernen und Natural Language Processing, um Benutzereingaben zu verstehen und relevante Antworten bereitzustellen. Er kann von Interaktionen lernen und komplexere Anfragen bearbeiten.
Gründe für die Wahl eines hybriden Chatbots:
- Ausgewogene Interaktion: Kombiniert vorhersehbare Antworten von regelbasierten Systemen mit der adaptiven Antwortfähigkeit von KI-Systemen.
- Zuverlässigkeit: Regelbasierte Systeme bieten konsistente und zuverlässige Antworten auf bekannte Anfragen.
- Lernfähigkeit und Anpassungsfähigkeit: Die KI-Komponente ermöglicht dem Bot, von Benutzerinteraktionen zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern.
- Flexibilität: Unternehmen können das Gleichgewicht zwischen regelbasierten und KI-getriebenen Komponenten an ihre Bedürfnisse anpassen.
- Integrierte Wissensdatenbank mit KI-Fallback: Bei Anfragen, die direkt in der Wissensdatenbank abgeglichen werden können, liefert der Chatbot sofortige und genaue Antworten. Wenn keine direkte Übereinstimmung gefunden wird, tritt die KI-Komponente in Aktion, um eine dynamische Antwort zu generieren.
Ein hybrider Chatbot bietet also sowohl die Vorhersehbarkeit regelbasierter Systeme als auch die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität KI-getriebener Systeme, was ihn für eine Vielzahl von Anwendungen attraktiv macht.
Der datenschutzkonforme Einsatz von regelbasierten und KI-Chatbots auf europäischen Websites ist ein kritischer Aspekt, der sorgfältig geprüft werden muss, da die Länder der Europäischen Union strenge Datenschutzgesetze haben. Hier sind einige Überlegungen und Unterschiede zwischen den beiden Arten von Chatbots in Bezug auf den Datenschutz:
- Datenerfassung und -verarbeitung: Regelbasierte Chatbots sammeln und verarbeiten im Vergleich zu KI-Chatbots in der Regel weniger Daten, da sie auf festen Regeln und nicht auf maschinellem Lernen beruhen. KI-Chatbots hingegen können große Datenmengen benötigen, um effektiv zu funktionieren und zu lernen.
- Transparenz: Bei regelbasierten Chatbots ist die Datenverarbeitung oft transparenter und vorhersehbarer, da sie auf festen Regeln beruhen. Bei KI-Chatbots kann die Datenverarbeitung aufgrund der Komplexität der Algorithmen weniger transparent sein, was die Einhaltung von Datenschutzanforderungen erschweren kann.
- Zustimmungs- und Informationspflichten: Unabhängig vom Chatbot-Typ müssen Website-Betreiber sicherstellen, dass sie die Zustimmung der Nutzer einholen, bevor sie personenbezogene Daten sammeln und verarbeiten. Außerdem müssen sie klar und deutlich darüber informieren, wie die Daten verwendet werden.
- Datenminimierung: Die Grundsätze der Datenminimierung und der Zweckbindung sind von zentraler Bedeutung für die europäischen Datenschutzgesetze. Regelbasierte Chatbots können hier einen Vorteil haben, da sie weniger Daten benötigen und die Datenverarbeitung leichter kontrolliert werden kann.
- Löschung und Berichtigung von Daten: Es muss Mechanismen geben, die es Nutzern ermöglichen, die Löschung oder Korrektur ihrer Daten zu verlangen. Die Implementierung solcher Mechanismen könnte für regelbasierte Chatbots einfacher sein.
- Datensicherheit: Beide Chatbot-Typen benötigen robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz der gesammelten und verarbeiteten Daten.
- Trainingsdaten für KI-Chatbots: Beim Einsatz von KI-Chatbots muss darauf geachtet werden, dass die Trainingsdaten datenschutzkonform sind und keine sensiblen oder personenbezogenen Daten enthalten, es sei denn, es liegt eine eindeutige Zustimmung vor.
- Vereinbarungen zur Datenverarbeitung (DPAs): Artikel 28 der Datenschutz-Grundverordnung legt fest, dass für die Verarbeitung Verantwortliche nur Auftragsverarbeiter einsetzen dürfen, die angemessene Garantien für die Umsetzung geeigneter technischer und organisatorischer Maßnahmen bieten. Dadurch wird sichergestellt, dass die Verarbeitung den Anforderungen der DSGVO entspricht und die Rechte der betroffenen Personen geschützt werden. Folglich schließen die für die Verarbeitung Verantwortlichen häufig DPAs mit den Auftragsverarbeitern ab, d. h. spezifische Verträge, in denen festgelegt wird, wie die Daten zu behandeln, zu schützen und zu verarbeiten sind.
- Unterverarbeitungen: Einige Chatbot-Anbieter nutzen möglicherweise Dritte, um bestimmte Aspekte ihres Dienstes zu verarbeiten. Die DSGVO schreibt vor, dass alle Unterauftragsverarbeiter die Verordnung ebenfalls einhalten müssen. Daher sollten in den Verträgen mit Chatbot-Anbietern die Bedingungen für die Beauftragung von Unterauftragsverarbeitern festgelegt werden, einschließlich der Einholung der Zustimmung des für die Datenverarbeitung Verantwortlichen und der Sicherstellung, dass die Vereinbarungen zur Unterauftragsverarbeitung die GDPR-Standards einhalten.
- Datenübermittlung: Wenn ein Chatbot-Anbieter personenbezogene Daten außerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums (EWR) übermittelt, muss er sicherstellen, dass die Daten geschützt bleiben und das Empfängerland ein angemessenes Datenschutzniveau bietet. Die Verträge können Standardvertragsklauseln oder andere Mechanismen enthalten, um diese Einhaltung zu gewährleisten.
- Benachrichtigung bei Datenverstößen: In den Verträgen sollten die Verfahren und Fristen für die Benachrichtigung des für die Datenverarbeitung Verantwortlichen im Falle einer Datenschutzverletzung festgelegt werden. Schnelle und angemessene Benachrichtigungen sind von entscheidender Bedeutung, da die DSGVO strenge Fristen (innerhalb von 72 Stunden) für die Benachrichtigung der Behörden über Verstöße vorschreibt.
- Audits und Inspektionen: Um die ständige Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten, möchten die für die Verarbeitung Verantwortlichen möglicherweise die Datenverarbeitungspraktiken ihrer Chatbot-Anbieter regelmäßig überprüfen oder kontrollieren. In Verträgen können die Rechte der für die Verarbeitung Verantwortlichen zur Durchführung solcher Audits und die Pflichten der Auftragsverarbeiter zur Zusammenarbeit festgelegt werden.
- Aufbewahrung und Löschung von Daten: Die DSGVO betont die Datenminimierung und das Recht auf Löschung. In Verträgen mit Chatbot-Anbietern sollte festgelegt werden, wie lange Daten aufbewahrt werden und wie sie sicher gelöscht werden können, wenn sie nicht mehr benötigt werden.
- Haftung und Entschädigung: Im Falle von Verstößen gegen die DSGVO können die Strafen hoch sein. In Verträgen wird häufig die Haftung festgelegt, wer für potenzielle Geldbußen oder rechtliche Schritte verantwortlich ist.
Es ist ratsam, sich rechtlich zum Thema Datenschutz und Compliance beraten zu lassen, insbesondere wenn Sie planen, einen Chatbot auf Ihrer Website einzusetzen. Datenschutzbeauftragte und Rechtsexperten können wertvolle Einblicke in die spezifischen Anforderungen und Best Practices für den datenschutzkonformen Einsatz von Chatbots in Deutschland geben.
Im Rahmen unseres Chatbot-Full-Service stellen wir Ihnen nach bestem Wissen und Gewissen alle denkbaren Dokumente (DPAs) und Textvorlagen für die datenschutzkonforme Nutzung unserer Chatbots zur Verfügung. Dabei ist zu beachten, dass die Datenschutzkonformität dieser Formulierungen und auch der technischen Lösung noch nicht datenschutzrechtlich geprüft worden ist. Wir haben die Vorlagen jedoch mit Datenschutzanwälten für Sie erarbeiten lassen und können hier auch Kontakte vermitteln.
Die Bereitstellung eines Full-Service-Chatbot-Service für deutsche oder europäische Unternehmen ist aufgrund der strengen Datenschutz- und Compliance-Anforderungen teurer als in Ländern mit weniger regulierten Datenschutzumgebungen. Hier sind einige spezifische Faktoren, die zu den höheren Kosten führen:
- Rechtsbeistand und Compliance-Management: Um die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der General Data Protection Regulation (GDPR) zu gewährleisten, müssen Chatbot-Dienstleister wie wir mit Chatbot-Service.com in Rechtsberatung und Compliance-Management investieren. Dazu gehören die Überprüfung und Anpassung von Datenschutzrichtlinien und -verfahren sowie die Berichterstattung an Aufsichtsbehörden.
- Technische und organisatorische Maßnahmen: Um die Datenschutzanforderungen zu erfüllen, müssen Dienstanbieter robuste technische und organisatorische Maßnahmen ergreifen. Dazu können die Entwicklung spezieller Datenschutzkapazitäten, sichere Lösungen für die Datenverarbeitung und -speicherung sowie fortschrittliche Verschlüsselungs- und Anonymisierungstechniken gehören.
- Datenspeicherung in der EU: Die Anforderungen an die lokale Datenspeicherung erhöhen die Kosten für die Bereitstellung von Chatbot-Diensten, da die Daten innerhalb der EU gespeichert werden müssen. Dies bedeutet, dass in eine lokale Serverinfrastruktur investiert oder teurere, aber konforme Cloud-Dienste genutzt werden müssen.
- Audits und Zertifizierungen: Regelmäßige Datenschutzaudits und Datenschutzzertifizierungen sind oft notwendig, um die Einhaltung der Datenschutzanforderungen nachzuweisen. Diese Prozesse sind zeit- und kostenaufwändig.
- Schulung und Ausbildung: Dienstanbieter müssen in Schulungs- und Aufklärungskampagnen investieren, um sicherzustellen, dass ihre Mitarbeiter und Kunden die Datenschutzanforderungen verstehen und einhalten.
- Anpassungen und Support: Die Anpassung an die individuellen Datenschutzbedürfnisse der verschiedenen Organisationen sowie der laufende datenschutzspezifische Support erhöhen die Betriebskosten erheblich.
- Haftung und Versicherung: Die erhöhte Haftung aufgrund der strengeren Datenschutzgesetze in der EU führt zu höheren Versicherungskosten.
- Entwicklungs- und Wartungskosten: Die kontinuierliche Aktualisierung von Chatbot-Diensten, um mit den sich ändernden Datenschutzgesetzen Schritt zu halten, kann zu höheren Entwicklungs- und Wartungskosten führen.
All diese Faktoren erfordern von uns einen erheblichen Aufwand an Ressourcen, Zeit und Kapital, der sich in höheren Kosten für unsere Dienstleistungen für deutsche und europäische Unternehmen niederschlägt.
Das Training des KI-Chatbots ist die wichtigste Aufgabe, um den Chatbot mit Hilfe eines großen Sprachmodells wie chatgpt mit Wissen zu versorgen. KI-Chatbots verarbeiten Informationen anders als Menschen und müssen Daten anders aufbereiten, damit sie Sinn ergeben.
Zum Beispiel müssen Tabellen als zeilenweise Datenpunkte gelehrt werden, inhaltlich zusammenhängende Abschnitte müssen markiert werden und mehr. Die Definition der Daten, die Bereinigung (redundante Daten), die Aufbereitung und die Feinabstimmung für den KI-Chatbot nehmen die meiste Zeit in Anspruch.
Bei der Feinabstimmung werden kleine Blöcke getestet, um festzustellen, ob der Inhalt verstanden wurde. Wurde er nicht verstanden, werden Befehle und Anweisungen verwendet, um den Bot anzuweisen, die Informationen richtig zu verstehen. Generell gilt es auch, die Quelldaten richtig zu strukturieren, damit die Daten zu einem späteren Zeitpunkt mit möglichst geringem Aufwand ausgetauscht oder aktualisiert werden können.
Etwas einfacher gestaltet sich das Training bei Informationen auf Webseiten oder anderen online verfügbaren Daten, da hier auch Live-Updates durch seitenweise Anweisungen in der Programmierung vorgenommen werden können. Hier geht es vor allem um das Finetuning, bei dem auch getestet wird, welche Informationen richtig interpretiert wurden und welche nicht. In den meisten Fällen können Fehler trotz Live-Abruf mit entsprechenden Anweisungen korrigiert werden.
Derzeit kann der KI-Chatbot das tun, was chatgpt 4.0 tun kann, aber mit Ihren Daten im Kopf, mit denen er trainiert wurde. Da chatgpt ein Sprachmodell ist, können Sie Texteingaben – und bald auch Sprach- und Bildeingaben – verwenden, um den Chatbot schriftlich oder mündlich antworten zu lassen.
Wir haben eine Trainingsumgebung geschaffen, die bis zu 5.000.000 Wörter an Trainingsdaten verarbeiten kann (bei Bedarf auch mehr). Dies entspricht einem Volumen von mehr als 4.000 DIN A4 Seiten mit jeweils etwa 550 Wörtern geschriebenen Textes für Word- oder Textdateien (für Webseiten ist es etwa 1/3 mehr, da alle Elemente der Seite als Buchstaben/Wörter zählen). Unser Chatbot ist also in der Lage, aus einem sehr umfangreichen Wissen kompetente Antworten zu generieren.
Die sprachliche Verarbeitung von Daten ist äußerst flexibel und wir können derzeit die folgenden Arten von Daten verarbeiten:
- Webseiten (einzelne Seiten oder alle Seiten über Sitemap)
- pdf-Dateien
- txt-, csv-Dateien
- word, excel, powerpoint
- Google Docs, Tabellen, etc.
- Bilder
- vidos
- andere Datentypen auf Anfrage
Datensicherheit und die Einhaltung der GDPR sind für uns von großer Bedeutung. Ja, Ihre Daten sind bei uns sicher. Wir setzen branchenführende Sicherheitsmaßnahmen ein, darunter SSL-Verschlüsselung bei der Übertragung und 256-Bit-AES-Verschlüsselung bei der Speicherung. Außerdem arbeiten wir aktiv an der Umsetzung der SOC-2-Standards, um zusätzliche Sicherheitskontrollen zu gewährleisten. Die Datenverarbeitung findet in einer sicheren Umgebung statt, und es gibt strenge Zugangskontrollen, die sicherstellen, dass nur befugte Benutzer Zugang haben. Unsere Systeme und Prozesse sind so konzipiert, dass Ihre Daten jederzeit geschützt sind.
Die Verknüpfung mit chatgpt, dem Sprachmodell von OpenAI, stellt ebenfalls kein Datenrisiko dar, da wir die Daten nicht bei OpenAI speichern, sondern die Sprachtechnologie nur über die API-Nutzung verwenden: https://openai.com/policies/api-data-usage-policies. OpenAI verwendet auch keine Daten, um das Lernen von ChatGPT zu verbessern. Ihre Trainingsdaten sind auf Ihren spezifischen Bot beschränkt, so dass Ihre Inhalte lokal und privat bleiben.
Sprachmodelle (derzeit chatgpt) werden über eine API-Schnittstelle direkt in unsere Trainingsumgebung integriert. Anfragen des Chatbots werden so mit der A.I. von chatgpt unter Berücksichtigung des komprimierten (vektorisierten) Wissens der Trainingsumgebung verarbeitet.
So ist es möglich, mit dem Chatbot flüssige Konversationen zu führen und (durch Prompt-Engineering) komplexe Antworten in verschiedenen Ausgabeformaten zu erhalten – so wie es mit chatgpt auch ohne Ihre Trainingsdaten möglich ist. Derzeit verwenden wir nur das leistungsfähigere chatgpt 4.0, da die Antworten in der Regel präzise sind und Halluzinationen selten sind.
Das neueste chatgpt-Sprachmodell in Version 4.0 basiert auf weitaus mehr Trainingsdaten als chat gpt 3.5, wodurch das neuere Sprachmodell weitaus genauer ist. Aus diesem Grund verwenden wir derzeit nur chatgpt4. In naher Zukunft können Kunden auch andere Sprachmodelle wie Llama 2 und Falcon wählen.
Regelbasierte Chatbots arbeiten nach einem vorgegebenen Satz von Regeln und Mustern, die in der Regel für eine bestimmte Sprache konzipiert sind. Dadurch sind sie von Natur aus darauf beschränkt, die Sprache, für die sie programmiert wurden, zu verstehen und in ihr zu antworten. Jegliche Eingabe in einer anderen Sprache oder Abweichung von den festgelegten Mustern würde dazu führen, dass der Chatbot nicht mehr richtig reagieren kann. Diese Einschränkung ergibt sich aus der Tatsache, dass die Regeln feststehen und nicht in der Lage sind, sich an neue Sprachen anzupassen, es sei denn, für jede zusätzliche Sprache wird ein neuer Satz von Regeln erstellt. Dieser Prozess kann arbeitsintensiv und zeitaufwändig sein, weshalb sich regelbasierte Chatbots weniger für mehrsprachige Operationen eignen.
KI-gesteuerte Chatbots hingegen haben eine grundlegend andere Architektur, die es ihnen ermöglicht, aus Daten zu lernen. Sie können auf Datensätzen trainiert werden, die mehrere Sprachen umfassen, sodass sie in der Lage sind, viele Sprachen zu verstehen und darauf zu reagieren. Die zugrundeliegende Technologie umfasst oft fortschrittliche Sprachmodelle wie GPT-4, die auf einer riesigen Menge von Textdaten aus verschiedenen Quellen trainiert wurden, die eine Vielzahl von Sprachen umfassen.
Diese breite Trainingsbasis verleiht KI-Chatbots ein Maß an Sprachverständnis und Flexibilität, das regelbasierten Chatbots nicht zur Verfügung steht. Außerdem können KI-Chatbots Übersetzungsfunktionen in ihre Systeme integrieren. Diese Funktionen ermöglichen es ihnen, Benutzereingaben in eine Sprache zu übersetzen, in der sie trainiert wurden, und die Antwort dann wieder in die Sprache des Benutzers zu übersetzen. Auf diese Weise können sie, auch wenn sie hauptsächlich in einer Sprache ausgebildet wurden, in vielen anderen Sprachen interagieren. Die Fähigkeit von KI-Chatbots, Sprachen on-the-fly zu übersetzen, macht sie äußerst anpassungsfähig und geeignet für mehrsprachige Interaktionen.
Die Kosten für Chatbot-Dienste setzen sich im Allgemeinen aus mehreren Faktoren zusammen:
- Entwicklung: Dies umfasst die anfängliche Konstruktion des Chatbots, die Integration von regelbasierten und KI-Trainingsmechanismen und die Sicherstellung einer kohärenten Funktionsweise innerhalb bestehender Systeme.
- Nutzungskosten: Dies sind Kosten für API-Aufrufe, Verarbeitung und andere plattformbezogene Nutzungsgebühren.
- Optimierung und Re-Trainings: Dies umfasst die laufende Arbeit mit Überprüfungen, Problembehebungen usw., um sicherzustellen, dass sowohl der regelbasierte als auch der KI-Chatbot optimal funktionieren, alle Probleme behoben werden und der Chatbot so angepasst wird, dass er neue oder weiterentwickelte Benutzeranfragen und Konversationskontexte effektiv bearbeiten kann.
- Sicherheit und Compliance: Implementierung und Aufrechterhaltung strenger Sicherheitsprotokolle zum Schutz von Nutzerdaten und zur Vermeidung von Verstößen bei gleichzeitiger Einhaltung von Datenschutzstandards und branchenspezifischen Vorschriften (z. B. GDPR-Compliance).
- Upgrades und Erweiterungen: Kosten im Zusammenhang mit der Erweiterung der Fähigkeiten des Chatbots, der Hinzufügung neuer Funktionen oder der Verfeinerung bestehender Funktionalitäten, um die Erwartungen der Nutzer und die Unternehmensziele besser zu erfüllen.
- Überwachung: Einsatz von Analysetools zur Bewertung der Chatbot-Leistung und der Interaktionsdaten, um eine fundierte Weiterentwicklung und Verfeinerung zu gewährleisten.
Darüber hinaus gibt es spezifische Faktoren, die zu erhöhten Kosten führen, wie Rechtsberatung und Compliance-Management, technische und organisatorische Maßnahmen, Datenspeicherung in der EU sowie Audits und Zertifizierungen. Diese sind notwendig, um die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der General Data Protection Regulation (GDPR) zu gewährleisten.
Das Preismodell von Chatbot-Service.com besteht aus einmaligen Entwicklungskosten und monatlichen Nutzungskosten, die sämtliche Kostenfaktoren von oben abdecken. Es gibt drei Arten von Bots: Bot Simple, Bot Smart und Bot Max. Jeder Bot hat unterschiedliche Startkosten und monatliche Gebühren, basierend auf den enthaltenen Funktionen wie Regelanzahl, Wissensbasisgröße, GDPR-Paket und Software-Integrationen. Zusätzliche Kosten entstehen für zusätzliche Verzweigungen oder Wörter in der Wissensbasis sowie für mehr Nutzer oder Interaktionen pro Monat. Unter Anzahl der Nutzer sind die Anzahl vollständiger Chats zu verstehen. Dabei ist es irrelevant ob derselbe Nutzer ein paar Tage später erneut anfragt oder es immer unterschiedliche Nutzer sind. Bei Beendigung des Chats wird eine Interaktion also ein Nutzer gezählt. Für weitere Details, besuchen Sie bitte chatbot-service.com/de/preise.
Sehen Sie sich unseren Chatbot-Typen mit Kostenrechner an, um genau zu sehen, wie viel Kosten mit einer Chatbot-Lösung verbunden sind. Vergessen Sie nicht, dass die potenziellen Kosteneinsparungen, Lead-Boosts usw. diese Kosten deutlich überwiegen.
Regelbasierte Chatbots leiten den Benutzer durch verschiedene Optionen, ähnlich wie ein Entscheidungsbaum. Wenn der Nutzer eine Option wählt, erscheinen daraufhin spezifische weitere Optionen. Jede Auswahl an Schaltflächen ist also ein Knotenpunkt, von dem aus Verzweigungen abgehen. Hat der Kunde 4 Wahlmöglichkeiten, gibt es 4 Verzweigungen. Je umfangreicher z.B. das Angebot einer Webseite ist, desto mehr Verzweigungen muss man zur Konstruktion einkalkulieren.
Die Trainingsdaten werden immer aus dem Scan der übertragenen Daten ermittelt. Die Anzahl der auf einer Webseite verwendeten Zeichen ist etwa 1/3-1/2 höher als in einer Word-Datei. Allerdings haben Sie bei einer Webseite eine einfache Aktualisierungsmöglichkeit, da Online-Ressourcen regelmäßig mit entsprechenden Regeln aktualisiert werden können.
Außerdem müssen Sie ca. 1/4 aller Textzeichen für das Prompt-Engineering (Regeln, Anpassungen, Nachbearbeitung etc.) hinzurechnen. Erst nach der Extraktion aller Daten haben wir eine Vorstellung von der Menge der Trainingsdaten (in Zeichen) und können eine ungefähre Schätzung mit einem entsprechenden Aufschlag für Anpassungen vornehmen. Mit unserem kostenlosen und unverbindlichen Chatbot-Testdummy bekommen Sie ein Gefühl für die Menge der zu verarbeitenden Daten, wobei einige Anpassungen bereits enthalten sind.
Regelbasierte Chatbots eignen sich am besten für einfache, strukturierte Abfragen und Aufgaben mit klaren, vordefinierten Prozessen. Sie sind weniger geeignet für komplexe oder mehrdeutige Anfragen, die eine natürliche Sprachverarbeitung oder ein Verständnis des Kontexts erfordern.
Hier sind einige Beispiele für Anfragen, die regelbasierte Chatbots effektiv bearbeiten können:
- Simple FAQs:
- Regelbasierte Chatbots können auf häufig gestellte Fragen antworten, indem sie Benutzeranfragen (Auslösewörter) mit vordefinierten Antworten abgleichen.
- Beispiel: Ein Nutzer fragt: „Wie sind Ihre Öffnungszeiten?“ Der Chatbot erkennt „Öffnungszeiten“ als Auslösewort und antwortet: „Wir haben von Montag bis Freitag von 9 bis 17 Uhr geöffnet.“
- Strukturierte Datenerhebung::
- Sie eignen sich besonders für Situationen, in denen Daten durch strukturierte Dialoge erhoben werden können.
- Beispiel: Ein Nutzer möchte einen Flug buchen. Der Chatbot, der wiederum durch die Wörter „buchen“ und „Flug“ ausgelöst wird, fragt: „Wie lautet Ihr Abflugort?“, gefolgt von „Wie lautet Ihr Zielort?“ und „An welchem Datum möchten Sie abreisen?“
- Basic Troubleshooting:
- Sie können auf der Grundlage vordefinierter Regeln schrittweise Unterstützung bei der Fehlerbehebung bieten.
- Beispiel: Ein Nutzer meldet, dass sein Internet nicht funktioniert. Der Chatbot, wiederum ausgelöst durch Wörter wie „Internet“ und „funktionieren“, könnte fragen: „Haben Sie versucht, Ihren Router aus- und wieder einzuschalten?“
- Navigations-Hilfe:
- Beispiel: Ein Nutzer meldet, dass sein Internet nicht funktioniert. Der Chatbot, wiederum ausgelöst durch Wörter wie „Internet“ und „funktionieren“, könnte fragen: „Haben Sie versucht, Ihren Router aus- und wieder einzuschalten?“
- Beispiel: Ein Nutzer fragt: „Wo kann ich Ihre Kontaktinformationen finden?“ Der Chatbot, ausgelöst durch Wörter wie „finden“ und „Kontakt“, liefert einen Link zur Kontaktseite.
- Formular Ausfüllen:
- Regelbasierte Chatbots können beim Ausfüllen von Formularen helfen, indem sie die Nutzer strukturiert nach den notwendigen Informationen fragen.
- Beispiel: Ein Nutzer möchte sich für ein Konto anmelden. Der Chatbot, der durch Wörter wie „Anmelden“ ausgelöst wird, fragt nacheinander nach dem Namen, der E-Mail-Adresse und dem bevorzugten Passwort. Diese Informationen können dann mit Plugins von Drittanbietern verbunden werden, die die Passwortwiederherstellung verwalten.
- Terminplanung:
- Sie können auch die Terminplanung übernehmen, indem sie die Nutzer nach ihren Wunschdaten und -zeiten fragen.
- Beispiel: Ein Nutzer möchte einen Servicetermin vereinbaren. Der Chatbot fragt: „Welches Datum und welche Uhrzeit passen zu Ihnen?“. Diese Information wird dann mit einer Buchungsmaschine eines Drittanbieters verbunden, um zu prüfen, ob diese Termine verfügbar sind. Wenn nicht, wird der Nutzer nach anderen Terminen gefragt.
Für die Aktualisierung oder Änderung eines regelbasierten Chatbots müssen unsere Entwickler die Regelsätze und Endpunkte anpassen. Wir bieten fortlaufende Support- und Wartungsdienste, um sicherzustellen, dass Ihr Chatbot mit den sich ändernden Anforderungen oder Geschäftsprozessen Schritt hält. Kleine Änderungen werden im Rahmen der regulären Nutzungsgebühren vorgenommen, größere Aktualisierungen sind separate Projekte.
Die Beauftragung eines Dienstleisters wie uns mit der Einrichtung, Installation und Wartung von Chatbots kann für viele Unternehmen aus mehreren Gründen entscheidend sein:
- Fachwissen und Erfahrung: Professionelle Dienstleister verfügen über umfassendes Fachwissen und Erfahrung in der Chatbot-Entwicklung, -Implementierung und -Wartung. Sie können bewährte Verfahren anwenden und häufige Fallstricke vermeiden, was die Qualität und Effizienz des Projekts erheblich verbessert.
- Zeit- und Kostenersparnis: Durch die Auslagerung dieser Aufgaben an Spezialisten können Unternehmen Zeit und Ressourcen sparen, die andernfalls für das Lernen, die Entwicklung und die Fehlerbehebung aufgewendet werden müssten. Dies kann auch dazu beitragen, die Gesamtkosten des Projekts zu senken und den ROI zu verbessern.
- Konzentration auf Kernkompetenzen: Unternehmen können sich auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren, während sich der Dienstleister um die technischen Aspekte des Chatbot-Projekts kümmert. So kann sich das Unternehmen auf die strategischen Ziele und das Kerngeschäft konzentrieren, ohne durch technische Herausforderungen abgelenkt zu werden.
- Maßgeschneiderte Lösungen: Dienstleister können maßgeschneiderte Chatbot-Lösungen anbieten, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Ziele eines Unternehmens zugeschnitten sind. Sie können auch sicherstellen, dass der Chatbot effektiv in bestehende Systeme und Prozesse integriert wird.
- Kontinuierliche Wartung und Unterstützung: Bei einem Dienstleister erhalten Unternehmen laufende Wartung und Unterstützung, um sicherzustellen, dass der Chatbot immer optimal funktioniert und auf dem neuesten Stand bleibt. Dazu gehören die schnelle Behebung von Problemen, das Training mit neuen Daten (KI-Chatbots) und die Anpassung an veränderte Anforderungen.
- Datenschutz und Compliance: Datenschutz und Compliance sind in vielen Regionen, insbesondere in Europa, kritische Aspekte. Wir verfügen über das Fachwissen von auf Datenschutz spezialisierten Rechtspartnern, um sicherzustellen, dass Chatbot-Lösungen die rechtlichen und regulatorischen Anforderungen erfüllen.
- Messung und Optimierung: Dienstleister können wertvolle Analysen und Einblicke liefern, um die Chatbot-Leistung zu messen und kontinuierliche Verbesserungen vorzunehmen. Dies trägt dazu bei, das Nutzererlebnis zu optimieren und Geschäftsziele zu erreichen.
- Zukunftssichere Technologie: Mit einem Dienstleistungsanbieter können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Chatbot-Technologie zukunftssicher ist und sie von den neuesten Entwicklungen und Innovationen in diesem Bereich profitieren.
Durch die Zusammenarbeit mit einem Dienstleister wie Chatbot-Service.com erhalten Unternehmen eine hochwertige, zuverlässige und datenschutzkonforme Chatbot-Lösung, die ihre Kundenbeziehungen und Geschäftsprozesse deutlich verbessern kann. Der Service eines professionellen Dienstleisters ist daher nicht nur vorteilhaft, sondern für viele Unternehmen unerlässlich.
Selbstverständlich können Sie jederzeit kündigen. Erfolgt die Kündigung bis einschließlich zum 15. Tag des laufenden Monats, endet das Abonnement zum Ende des Folgemonats. Wird die Kündigung nach dem 15. Tag des laufenden Monats eingereicht, endet das Abonnement zum Ende des übernächsten Monats.
Als Anbieter von Chatbot-Diensten ist die Abrechnung von Nutzungsgebühren zu Beginn des Monats ein pragmatischer Ansatz, der mehrere geschäftliche und finanzielle Erfordernisse erfüllt. Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung der Gründe für diesen Abrechnungszyklus:
- Sicherstellung des Cash Flows:
- Die Erhebung der Nutzungsgebühren im Voraus erleichtert einen stetigen Cashflow, der für die Deckung unserer Betriebskosten unerlässlich ist. Dazu gehört auch die Zahlung von Nutzungsgebühren an alle zugrunde liegenden Dienst- oder Infrastrukturanbieter, auf die unser Chatbot-Service angewiesen ist. Ein solider Cashflow ist für die Aufrechterhaltung der finanziellen Gesundheit und Stabilität unserer Geschäftstätigkeit von zentraler Bedeutung.
- Abmilderung finanzieller Risiken:
- Durch die Erhebung der Gebühren zu Beginn des Monats wird das Risiko eines Zahlungsausfalls erheblich gemindert. Wenn die Gebühren am Ende des Monats eingezogen würden und ein Kunde nicht zahlt, müssten wir die in diesem Monat entstandenen Kosten für ihn übernehmen. Dieses Szenario könnte zu finanziellen Verlusten führen, insbesondere wenn es um die Deckung der Nutzungsgebühren geht.
- Effiziente Zuweisung von Ressourcen:
- Mit den im Voraus eingenommenen Geldern sind wir besser in der Lage, Ressourcen effizient zuzuweisen, um eine nahtlose Leistungserbringung während des gesamten Monats zu gewährleisten. Dazu gehören die Sicherstellung ausreichender Serverkapazitäten, eine angemessene Personalausstattung unserer Support-Teams und andere betriebliche Anforderungen, die dazu beitragen, die versprochenen Leistungen zu erbringen.
- Aufrechterhaltung der Service Kontinuität:
- Das Modell der Vorauszahlung gewährleistet eine ununterbrochene Bereitstellung der Dienste. So können wir vermeiden, dass der Dienst aufgrund von Zahlungsausfällen eingestellt wird, was nicht nur den Betrieb unserer Kunden stört, sondern auch das Nutzererlebnis und unseren Ruf beeinträchtigen könnte.
- Erleichterung von Budgetierung und Planung:
- Vorauszahlungen geben uns einen klaren Überblick über die zu erwartenden Einnahmen für den Monat, was zu einer besseren Budgetierung und Finanzplanung beiträgt. Dies entspricht auch den Erwartungen unserer Kunden, da sie genau wissen, welcher Betrag für die Aufrechterhaltung des Dienstes fällig ist.
- Einhaltung der vertraglichen Verpflichtungen:
- In unseren Allgemeinen Geschäftsbedingungen oder vertraglichen Vereinbarungen ist häufig eine Vorauszahlung für die Inanspruchnahme der Dienste vorgesehen. Dies ist eine in der Branche übliche und akzeptierte Praxis, an die wir uns halten, um ein standardisiertes Modell der Leistungserbringung zu erhalten.
- Angleichung an die Standards der Wettbewerber:
- Die Praxis, im Voraus abzurechnen, entspricht den Wettbewerbsstandards in der SaaS- und Cloud-Service-Branche. Dieser Standard-Abrechnungszyklus ist etwas, an das unsere Kunden gewöhnt sind, und stellt sicher, dass wir uns an die Branchennormen anpassen.
Durch die Einhaltung eines im Voraus festgelegten Abrechnungszyklus wollen wir einen finanziell soliden und betrieblich effizienten Rahmen aufrechterhalten, der nicht nur unseren Geschäftsinteressen dient, sondern auch eine positive und einheitliche Serviceerfahrung für unsere Kunden gewährleistet.
Ja! Wir bieten den wirklich einzigartigen Service, einen kostenlosen Demo-Chatbot für Sie zu erstellen und ihn speziell für Ihr Unternehmen zu trainieren (begrenzte Regeln und begrenzte KI). Sie erhalten dann Zugang zu dem Chatbot und können ihn 1 Woche lang so oft testen, wie Sie möchten. Außerdem erhalten Sie ein kurzes Video zur Begrüßung und einen Mini-Leitfaden zu dem, was wir für Sie vorbereitet haben (und natürlich auch zu dem, was wir nicht vorbereitet haben).
Wir sind von der Nützlichkeit des Chatbots so überzeugt, dass wir hier gerne das Risiko eingehen, dass Sie vielleicht nicht von den Vorteilen eines solchen Chatbots überzeugt sind 😉 Worauf warten Sie also noch? Lass dich von uns überzeugen!