THINK Blog DACH

By Nathalie Baracaldo and Dian Balta

Mit Künstlicher Intelligenz (KI) ist jeder von uns schon einmal in Berührung gekommen, in den meisten Fällen in Form von digitalen Assistenten – auch bekannt als Chatbots. Wie erfolgreich ein solcher Kontakt ist, hängt dabei unter anderem von der „Eloquenz“ der eingesetzten Lösung ab. Mit einer Unterhaltung in natürlicher Sprache – über Stimme oder Text – ist schon einmal viel gewonnen. Für ein positives Kundenerlebnis fehlt dann nur noch fachliches Wissen und ein Gespür für konkrete und verständliche Informationsvermittlung. Und deren Qualität können am besten die Kunden beurteilen, die eine solche Chatbot-Lösung nutzen sollen. Ein gutes Ergebnis setzt somit den richtigen Mix aus Technologie, Branchenwissen und der Sicht der Kunden voraus. Gemeinsam mit Unternehmenspartnern und Schweizer Hochschulen hat IBM genau das umgesetzt.

User Experience Design – die Watson Chatbot Challenge von IBM

Kunden in die Entwicklung von digitalen Assistenz-Lösungen einzubinden, ist einfacher gesagt als getan. Denn es reicht nicht, sie lediglich nach ihren Bedürfnissen und ihrer Meinungen zu fragen. Man muss eine KI auch nutzergerecht programmieren. Davon verstehen Kunden oft zu wenig. Mit der „Watson Chatbot Challenge“ hat IBM Schweiz aber einen Weg gefunden, um technologieaffine User in die Entwicklung von digitalen Assistenz-Lösungen einzubeziehen. Dafür wurde im Frühlingssemester 2021 ein neues interuniversitäres Kursformat für die Studierenden der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW), der Hochschule Luzern (HSLU), der Universität St. Gallen (HSG) und der Hochschule für angewandte Wissenschaften Zürich (ZHAW) entwickelt.

Ziel des Kurses ist es, branchenspezifische Anwendungsfälle zu bearbeiten und mit Hilfe von State-of-the-Art Frameworks zu implementieren. Der Kurs bietet den Studierenden die Chance, Gelerntes praktisch umzusetzen und eigene Erfahrungen in die Entwicklung von Chatbot-Lösungen einzubringen. Die technische Basis dafür bildet der IBM Watson Assistant, eine cloudbasierte Assistenzlösung mit entwickler- und unternehmensfreundlichen Tools, über die Softwareentwickler KI-basierte virtuelle Assistenten in bestehende Unternehmenssysteme einbetten und individualisieren können. Die Individualisierung erfolgt zum Beispiel durch angepasste Sprachintegration oder unterschiedlich skalierbare Integration von KI. Unternehmen können so die für sie optimale KI-Lösung aufbauen und trainieren, um eine breite Palette von Anwendungsfällen, Geräten und Kanälen zu bedienen.

Die Studierenden aus den Fachbereichen Data Science, Wirtschaftsinformatik und Business Innovation erhielten unter anderem Trainings in Konversationsdesign, Natural Language Processing (NLP), Natural Language Understanding (NLU) und Generation (NLG) sowie Dialogdesign. Darüber hinaus erhielten sie Einblicke in maschinelles Lernen und Knowledge Engineering. Auf dieser Basis und mit Unterstützung der Experten von IBM und den beteiligten Industriepartnern entwickelten sie Chatbot-Prototypen. Partner waren die Aargauische Kantonalbank, das Schweizer Bundesamt für Gesundheit, Crealogix, ein Lösungsanbieter der Finanzdienstleitungsbranche, Sika, ein Unternehmen aus dem Bereich Spezialitätenchemie sowie ein Air-Traffic-Control-Dienstleister für die Luftfahrtbranche. Für jedes der Projekte fanden sich mehrere Teams zusammen, 14 Teams mit insgesamt 69 Studierenden.

Digitaler Service für Bankkunden

Ein Team von Studierenden der Hochschule Zürich (ZHAW) nahm sich der Aufgabe von Crealogix an, einen digitalen Assistenten für Banktransaktionen zu entwickeln. In der ersten Entwurfsphase untersuchten sie die verschiedenen Anfragestränge, wie zum Beispiel: “Kostenanfrage für eine internationale Überweisung”, und definierten die entsprechenden Absichten und Entitäten, sprich: die Wörter und Synonyme, die für die Identifizierung einer bestimmten Absicht entscheidend sind. Dann erstellten sie entsprechende Dialogmodelle, die den optimalen Ablauf einzelner Gespräche definieren und zur jeweils besten Antwort führen. Eine der Herausforderungen in dieser Phase der Entwicklung war es, die einzelnen Bankprodukte und Kundenfragen in der Kommunikation auch wirklich abzubilden. Die Lösung hierfür ist IBM Watson Discovery – eine Such-Technologie, die Datensilos aufbricht und präzise Antworten auf Fragen abruft sowie verborgene Trends und Zusammenhänge in Unternehmensdaten erkennt und analysiert. Watson Discovery nutzt die neuesten Fortschritte in maschinellem Lernen, darunter Funktionen für die Verarbeitung natürlicher Sprache und lässt sich einfach in der Sprache eines Fachbereichs trainieren. Ein zentrales Element der Entwicklung waren zudem umfangreiche User-Tests und Trainings der Assistenzlösung.

Das ZHAW-Team entwickelte damit einen Chatbot-Prototyp auf dessen Basis die Experten von IBM und Crealogix ein Service-Grundgerüst erarbeiteten, das auf die Bedürfnisse der einzelnen Banken angepasst werden kann. Die Lösung deckt eine Reihe von Anwendungsfällen ab. So können zum Beispiel Dienstleistungen wie Privatkredite oder Aktienmanagement individualisiert angeboten werden. Kunden können Informationen zu Produkten, Konditionen oder Gebühren selbst einfach und bequem online über den virtuellen Assistenten abfragen. Durch entsprechend angepasste Sprachintegration und unterschiedlich skalierbare Integration von Künstlicher Intelligenz gewinnt die Lösung an zusätzlicher Flexibilität und ermöglicht es den Banken, ihren Kunden zusätzliche Voice-, Text- und Discovery-Services anzubieten.

Alle Teams entwickelten in kurzer Zeit und mit vergleichsweise geringen Vorkenntnissen einzigartige Prototypen digitaler Assistenten. Sie leisteten einen wichtigen Beitrag, um die Fähigkeiten der Watson Assistant Lösung für die Entwicklung von digitalen Assistenten zu validieren und Einblicke in die Implementierung von Watson Assistant sowie Know-how zu verschiedenen Anwendungsfällen zu generieren. Sie selbst haben wertvolle Erfahrungen mit der Entwicklung einer KI-gesteuerten Servicelösung gewonnen. Und für alle Beteiligten ist klar: Die Watson Chatbot Challenge wird weitergeführt.