Wie lernt ein Chatbot?

Intelligente Chatbots lernen. In der Praxis funktioniert das in der Regel allerdings nicht automatisch. Das sollte es auch nicht. Mit einem gezielten Basistraining vor dem Going-Life schaffen Sie die Grundlage für einen guten Chatbot. Die KI Komponente des Chatbots lernt dann selbständig, ihre Genauigkeit zu verbessern. Dennoch benötigt Ihr Chatbot auch im Betrieb Ihre kontinuierliche Unterstützung beim Lernen.

Lesen Sie hier, wie Chatbots lernen, wie Sie das optimal unterstützen und wie Sie damit die Grundlage für Ihren Chatbot-Erfolg legen.

Spracherkennung: Die Grundlage für lernfähige Chatbots

Die menschliche Sprache ist hoch komplex und nicht eindeutig wie die meisten spontan vermuten. Bereits ein einzelnes Wort, ein Satzzeichen oder der Kontext kann die Bedeutung einer Aussage stark verändern.

Damit ein Chatbot passend auf Benutzereingaben antworten kann, muss er erkennen, welche Absicht der Nutzer mit seiner Eingabe verfolgt. Diese Absicht wird im Umfeld von intelligenten Chatbots als Intent bezeichnet.

Intents bezeichnen die Absicht einer Nutzereingabe. Beispiele hierfür sind etwa

• Nach einem Ansprechpartner fragen
• Ein Dokument anfordern
• Die Öffnungszeiten einer Filiale erfragen

Je mehr Intents der Chatbot erkennt, desto mehr Fragen kann er zufriedenstellend beantworten.

Zur Erkennung des Intents nutzen moderne Chatbots wie Cobuddy Natural Language Processing (NLP). Diese Technologie ist ein Teilbereich des Machine Learning und kombiniert Computerlinguistik mit künstlicher Intelligenz. Sie erlaubt es Chatbots, komplexe Spracheingaben zu verstehen und entsprechende Antworten zu geben. Außerdem lernt der Chatbot aus den Anfragen und Eingaben der Nutzer, insbesondere aus dem menschlichen Feedback auf seine Antworten.

Chatbots lernen durch Training

Ein Chatbot kann menschliche Konversationen imitieren, indem er auf Fragen mit möglichst passenden Antworten reagiert. Er verfügt nicht per se über Wissen zu einem beliebigen Fachgebiet und kann auch nicht per se Fragen verstehen. Jeder Chatbot muss für seinen Einsatz in der Kundenbetreuung oder einem anderen Feld zunächst trainiert werden. Das Chatbot-Training besteht aus Datensätzen, welche für das Einsatzgebiet relevante Fragen und die dazugehörigen Antworten enthalten.

Beispiel: Ein Chatbot soll im Kundendienst eines Online-Shops die Funktion eines dynamischen FAQs übernehmen und Fragen zur Versandzeit nach Österreich beantworten können.

Der Intent ist in diesem Fall: “Versanddauer nach Österreich”

Im Training verwendet das Unternehmen daher unter anderem Beispielsätze wie:

• Wie lange dauert der Versand nach Wien?
• Wann ist meine Bestellung bei mir in Österreich?
• Wann bekomme ich meine Lieferung als Österreicher?

 Je mehr solcher Beispielsätze der Chatbot vor seiner Inbetriebnahme erhalten hat, desto besser beantwortet die Nutzerfragen zu diesem Themenbereich.

Lernfälle für Chatbots

Das Basistraining zielt darauf ab, dass der Chatbot im Echtbetrieb die erwartbaren Anfragen verarbeiten und passend beantworten kann. Im Einsatz am Kunden sammelt er Erfahrungen, das heißt Daten in Form von Benutzereingaben. Auch aus der Reaktion des Nutzers auf seine Antworten lernt der Chatbot.

Nach der Auslieferung lernt der Chatbot jeden Tag dazu, so dass er die Absichten (Intents) passgenauer erkennt. Dieses ist allerdings kein Selbstläufer. Nicht in allen Fällen kann der Chatbot selbständig lernen – und sollte das auch nicht.

In der Praxis kommunizieren Nutzer mit dem Chatbot nicht immer so wie zuvor angenommen. Dies betrifft sowohl die Formulierungen als auch die Absichten der Nutzer, die nicht nur positiv sind.

Wenn Fragen zu stark von den Trainingsdaten abweichen

Betrachten wir zunächst die Art und Weise, wie Chatbotnutzer Fragen stellen. Folgende Fälle sind zu beobachten:

• Formulierungen weichen stark von den trainierten Fragen ab
• Nutzer verknüpfen mehrere Fragen zu einer komplexen Frage
• Es werden sehr kurze und daher mehrdeutige Fragen gestellt.

 Der Chatbot kann in diesen Fällen in gewissem Grad selbständig lernen, die Intents der Fragen zu verstehen. Dies schafft er, indem er Rückfragen nach dem Muster „Meinten Sie eventuell X oder Y?“ stellt. Aus dem anschließenden Feedback lernt er, der Frage den richtigen Intent zuzuordnen.

Tipp: Sie können zu komplexe oder zu einfache Fragen bereits vor dem eigentlichen Dialog eingrenzen. Hilfreich sind Hinweise wie „Einfache Sätze kann ich am besten verstehen“ oder „Bitte formulieren Sie Ihre Eingabe möglichst konkret“.

Wenn Nutzer andere Absichten haben als vorgesehen

Beim Aufsetzen eines Chatbots ist die genaue Betrachtung des Kundenwunsches am Touchpoint ein entscheidender Erfolgsfaktor (siehe Blogbeitrag „Chatbot Flop? 4 Ursachen für enttäuschte Anwender und wie die Einführung trotzdem gelingt“). Die Wünsche Ihrer liefert die Basis, um die richtigen Intents für den Chatbot festzulegen. Trotzdem kommt es vor, dass Nutzer mit anderen Absichten an den Chatbot herantreten, als Sie vorgesehen haben.

Da ein Chatbot neue Intents nicht selbst anlegen kann, muss ein Chatbot Conversation Designer oder Redakteur tätig werden. Je nachdem wie intuitiv und einfach die eingesetzte Chatbot-Lösung ist, kann das unmittelbar und in wenigen Minuten erledigt werden, wie zum Beispiel bei Cobuddy über das Dashboard.

Es ist gut, dass Chatbots nicht automatisch und unkontrolliert lernen. Das wird schnell klar, wenn wir die Nutzer Absichten etwas genauer betrachten.

Wenn Nutzer unerwünschte Absichten haben (damit sich Ihr Chatbot nicht falsch trainiert)

Sicher, im ersten Augenblick klingt es verlockend, dass ein Chatbot selbstständig lernt und sich automatisch verbessert. Doch das sollten Sie Ihrer Chatbot-Lösung aus gutem Grund nicht erlauben.

Schauen wir nun auf die Absichten der Nutzer, die keinesfalls immer positiv sind. Bereits 2019 stellte eine Studie, fest, dass sich Verbraucher im Umgang mit Service Chatbots eher unhöflich und beleidigend verhalten. So enthielten mehr als 80 Prozent der Dialoge Kraftausdrücke oder tendenziell beleidigende Inhalte. Auch diskriminierende Nutzereingaben sind zu beobachten.

Solche Nutzereingaben fordern das Training des Chatbots besonders heraus. Wie soll Ihr Chatbot darauf reagieren? Ein Chatbot, der Nutzereingaben ungefiltert übernähme und in ähnlichen Kontexten wiedergäbe, würde sich vollständig Ihrer Kontrolle entziehen.

Es liegt jedoch in Ihrer Verantwortung, dass Ihr Chatbot den Compliance-Richtlinien Ihres Unternehmens entspricht. Daher müssen auch Chatbots im Einsatz regelmäßig von einem menschlichen Mitarbeiter gewartet werden. Mitarbeiter überprüfen dann die vom Chatbot erlernten Interaktionen, legen neue Intents an, löschen Unerwünschtes und optimieren die -Antworten des Chatbots.

Fazit: Mehr Erfolg durch fortlaufendes Chatbot-Training

Intelligente Chatbots sind mehr als nur statische Wissensdatenbanken. Je besser sie die menschliche Interaktion nachbilden, desto eher werden Sie als Markenbotschafter wahrgenommen (vgl. Blog-Beitrag „Warum Chatbots eine Persönlichkeit brauchen“ ).

Nur ein Chatbot mit passenden Antworten bietet Nutzern eine positive Erfahrung. Umgekehrt kann eine falsche Antwort sich negativ auf die Customer Experience oder Mitarbeiter auswirken. Chatbots sollten laufend evaluiert und optimiert werden. So entsteht Schritt für Schritt ein leistungsfähiger Chatbot, mit dem Nutzer schnell und reibungslos die gewünschte Information erhalten können. 

Zum Teil können sich Chatbots selbständig verbessern. In den vielen Lernfällen wäre dies allerdings kontraproduktiv. Anders als seine menschlichen Kollegen verfügt ein Chatbot nicht über ein moralisches Wertesystem. Er kann daher nicht zwischen gut und böse, passend oder unpassend unterscheiden.

Es liegt in der Verantwortung der Unternehmen, dass ihre Chatbots lernen, sowohl passende als auch ethisch-moralisch korrekte Antworten zu geben.

Wenn Sie wissen möchten, wie wir bei Cobuddy die Erfolgsfaktoren beim Chatbot Training umsetzen, sprechen Sie uns an!