Datengetriebene KI-Chatbots am Beispiel des Kundenservice
Effizienz durch intelligente Automatisierung
Die Digitalisierung schreitet in Unternehmen stetig voran und schafft damit die Grundlage für innovative Lösungen im Bereich der Automatisierung. Eine der Schlüsseltechnologien, die Unternehmen dabei hilft, ihre Prozesse effizienter zu gestalten und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu steigern, ist die generative künstliche Intelligenz (KI). Generative KI ermöglicht es, basierend auf vorhandenen Daten, neue Inhalte zu erstellen und Antworten dynamisch zu generieren, was sie besonders nützlich für den Einsatz in automatisierten Systemen wie Chatbots macht.
Die Rolle der Daten in der Automatisierung
Qualitativ hochwertige Daten sind entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von Automatisierungslösungen wie KI-Chatbots. Ohne eine solide Datenbasis können diese Lösungen ihr volles Potenzial nicht entfalten. Die Einführung von KI-Chatbots fördert zudem aktiv die Digitalisierung von Geschäftsprozessen, da Unternehmen digitale Inhalte und Funktionen bereitstellen müssen, um die Chatbots effektiv nutzen zu können. Unternehmen, die bereits über gut strukturierte Daten verfügen, können durch den Einsatz von KI-Lösungen wie Chatbots nicht nur ihre Prozesse optimieren, sondern sich auch einen erheblichen Wettbewerbsvorteil sichern.
So funktioniert der datengetriebene KI-Chatbot
System Prompt
Der System Prompt ist die anfängliche Anweisung, die dem KI-Modell den Kontext und das erwartete Verhalten vorgibt. Diese Anweisung bildet das Rückgrat der Kommunikation des Chatbots und stellt sicher, dass dieser auf spezifische Kundenanfragen konsistent und präzise reagiert. Der System Prompt definiert die Rolle des Chatbots und gibt ihm klare Anweisungen, wie er sich in bestimmten Situationen verhalten soll. Dies ermöglicht es dem Modell, den gewünschten Ton und die notwendige Professionalität in der Kommunikation mit dem Kunden zu wahren.
Beispiel: Ein möglicher System Prompt für einen Support-Chatbot könnte folgendermaßen formuliert werden:
„Du bist ein Support-Assistent für ein E-Commerce-Unternehmen. Wenn der Kunde eine Anfrage zu einer Bestellung stellt, frage nach der Bestellnummer und prüfe den Status der Bestellung.“
Fine Tuning
Beim Fine Tuning wird das bereits vortrainierte KI-Modell mit spezifischen Unternehmensdaten weiterentwickelt, um es noch genauer an die Anforderungen des Unternehmens anzupassen. Dieser Prozess verbessert die Fähigkeit des Modells, präzise und kontextbezogene Antworten zu liefern, indem es auf die Besonderheiten des Unternehmens eingeht. Fine Tuning ist besonders geeignet, wenn das Modell bereits auf einem großen Datenbestand trainiert wurde, der regelmäßig aktualisiert wird.
In vielen Fällen entscheiden sich Unternehmen aus Kostengründen für den Einsatz von Wissensdatenbanken (RAG), da diese Methode effizienter ist, wenn dynamisch auf veränderliche Datenquellen zugegriffen werden muss. Fine Tuning hingegen eignet sich besser für große, statische Datenmengen, bei denen das Modell optimiert werden kann, um spezifische Antworten zu liefern.
Wissensdatenbank (RAG)
RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert die Leistung der KI mit der Fähigkeit, relevante Informationen aus Wissensdatenbanken in Echtzeit abzurufen. Dies ermöglicht es dem Chatbot, präzise und detaillierte Antworten zu generieren, die auf den aktuellsten Informationen basieren. Besonders nützlich ist diese Methode, wenn der Chatbot auf dynamische Daten zugreifen muss, wie etwa auf Produktverfügbarkeiten oder Lieferzeiten. RAG sorgt dafür, dass Antworten sowohl aktuell als auch kontextbezogen sind, ohne dass kontinuierlich Fine Tuning erforderlich ist.
Aktionen
Durch Aktionen wird der Chatbot in die Lage versetzt, mit externen Systemen wie CRM- oder Bestellsystemen zu kommunizieren. Dies geschieht über API-Aufrufe, die es dem Chatbot ermöglichen, in Echtzeit auf Bestell- oder Kundendaten zuzugreifen. Diese Integration in bestehende Systeme macht den Chatbot zu einem leistungsfähigen Werkzeug, das Unternehmen bei der Automatisierung von Routineaufgaben unterstützt und gleichzeitig eine höhere Effizienz und Flexibilität im Tagesgeschäft bietet.
Beispiel: Anfrage zum Bestellstatus
Kundenanfrage: „Ich habe gestern eine Bestellung aufgegeben, wann wird sie voraussichtlich ankommen?“
Dank der RAG Wissensdatenbank und API-Aufrufen kann der Chatbot präzise und aktuelle Informationen bereitstellen. Er führt folgende Schritte durch:
- Der Chatbot greift zunächst auf allgemeine Informationen über den Bestellvorgang und typische Lieferzeiten aus der Wissensdatenbank zu.
- Anschließend wird ein API-Aufruf an das Bestellmanagementsystem des Unternehmens durchgeführt, um den aktuellen Bestellstatus abzurufen.
- Ein weiterer API-Aufruf an den Versanddienstleister liefert die voraussichtliche Lieferzeit.
Chatbot-Antwort: „Ihre Bestellung vom 26. Juli wurde am 27. Juli versendet und wird voraussichtlich am 30. Juli bei Ihnen eintreffen.“
Vorteile der Automatisierung durch Chatbots
- Effizienzsteigerung: Automatisierte Antworten entlasten das Team von Routineaufgaben und ermöglichen es den Mitarbeitern, sich auf strategische und wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.
- Kundenzufriedenheit: Kunden erhalten rund um die Uhr schnelle und präzise Antworten auf ihre Fragen, was die Kundenerfahrung erheblich verbessert.
- Datensicherheit: Die Möglichkeit, Chatbots auf privaten Instanzen zu hosten, gewährleistet maximale Sicherheit bei der Verarbeitung sensibler Kundendaten und stellt sicher, dass alle Daten unter der Kontrolle des Unternehmens bleiben.
Der Weg zu mehr Effizienz und Kundenzufriedenheit
Die Integration von KI-Chatbots in den Kundenservice bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile. Sie optimieren interne Prozesse, steigern die Effizienz und verbessern die Kundenzufriedenheit. Mit maßgeschneiderten Lösungen, die flexibel und sicher sind, können Unternehmen Wettbewerbsvorteile sichern und gleichzeitig ihre Ressourcen effizienter nutzen.
