Pega: Neuer Chat-Bot auf KI, NLP und BPM-Basis für die Kunden-Kommunikation per Alexa, SMS, Facebook & Co.

Kürzlich hat Facebook zugegeben, dass 70% der Chatbot-Kontakte auf Facebook Messenger scheitern, und auch die Umfrage von Pegasystems zum Thema Künstliche Intelligenz zeigt, dass die Kundenzufriedenheit bezüglich Chatbots derzeit – vorsichtig formuliert – noch sehr zu wünschen übrig lässt.

Nun stellt Pega den “Intelligent Virtual Assistant” vor. Die neue Software solle mittels künstlicher Intelligenz (KI) aus herkömmlichen CRM-Anwendungen intelligente Chat-Assistenten machen. Einsetzen ließe sie sich für SMS, E-Mail, Facebook oder Amazon Alexa.

Trotz aller Versprechungen wirken heutige Chatbots und virtuellen Assistenten nicht wie Menschen – nicht mal annähernd. Üblicherweise werden Kunden und Mitarbeiter mit eindimensionalen Interaktionen in vordefinierter Sprache konfrontiert – und das meist nur für die einfachsten Aufgaben. Mehrwerte sind Mangelware. So hart bringt es die KI-Studie von Pega auf den Punkt. Nur 20 Prozent der Verbraucher akzeptieren einen automatisierten Chat-basierten Kundenservice, während 80 Prozent eine Kommunikation mit realen Menschen bevorzugen. Das ist die Schattenseite.

Neue Chat-Logik auf KI-, NLP- und BPM-Basis

Nun habe sich Pega die Ergebnisse sehr genau angesehen und stelle den “Pega Intelligent Virtual Assistant” vor. Der Bestandteil der Pega-Plattform soll diese Defizite durch die elegante Erweiterung der Pega Enterprise Applikation überwinden. Dahinter stecke eine neuartige KI, die mit natürlicher Sprache personalisierten Kundenservice und echten Mehrwert ermöglichen sollen. Dies mache Robots für Kunden und Mitarbeiter in einer Vielzahl von Szenarien intelligenter, nützlicher und komfortabler.

Early Adopter mussten bei Bots häufig feststellen, dass Anspruch und Wirklichkeit weit auseinander lagen. Mit den Mitteln der Künstlichen Intelligenz können wir Bots bei der Kommunikation mit Kunden auf eine neue Stufe heben und Verfahren entwickeln, die die Anforderungen von Kunden, aber auch von Mitarbeitern, erheblich besser erfüllen.”

Axel Kock, Geschäftsführer bei Pegasystems

So könne in Zukunft beispielsweise ein Banken-Bot die Kunden via Amazon Alexa warnen, wenn das Konto verdächtige Buchungen zeigt. Gleichzeitig starte das System eine Reklamation wegen der betreffenden Buchung und bestellt außerdem eine neue Kreditkarte – alles in derselben Sitzung mit natürlicher Sprache.

Möglich werden soll es durch die Kombination verschiedenster Technologien:
1. Künstlicher Intelligenz mit prädiktiven Analysen und Entscheidungen, die die Bedürfnisse der Benutzer erkennen und die richtige Lösung im richtigen Moment anbieten;
2. Natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Textanalyse, die es erlaubt, dass Menschen ganz normal sprechen oder schreiben;
3. Case Management und Business Process Management (BPM), die hinter den Kulissen die Kommunikation mit Kunden praktikabler, nutzbringender und funktioneller machen.

Eine einheitliche Architektur ermögliche es zudem, sich nahtlos von einem Kanal zum nächsten zu bewegen – wenn nötig auch von einem Bot zu einem echten Mitarbeiter. Besonders geschickt sei, dass die Entwicklungsumgebung die Konfiguration des Bots ohne Programmierung erlaube. Genauso wie diesen auszuprobieren und zu verwalten.

In der Grundkonfiguration würde der “Pega Intelligent Virtual Assistant” soweit vorkonfiguriert, dass es auf Facebook Messenger, Amazon Alexa und Google Home genutzt werden kann. Business User können eigene Erweiterungen für andere Messaging-Anwendungen wie WeChat und Skype sowie Business-Collaborations-Anwendungen wie Slack und Yammer vornehmen. Unternehmen können ihre Bots mit einem integrierten Simulator an einer nativen Schnittstelle testen, um sicherzustellen, dass der virtuelle Assistent wie beabsichtigt reagiert.

Chatbots auch für die deutsche Sprache trainierbar

Die Chatbots nutzen die Text Analytics Fähigkeiten der Pega Plattform. Das Modul unterstütze verschiedene Sprachen, unter anderem auch Deutsch. Somit steht einer Nutzung im deutschsprachigen Raum, laut Pega, nichts entgegen. Allerdings wäre in dem zusammenahng wichtig, dass Kunden in der Regel die Text Analytics Module (und auch die Chatbots) erst trainieren müssten.aj