Human in the Loop für Unternehmen Chatbots

In der Welt der chatbots bedeutet "human in the loop" die Fähigkeit von menschlichen Agenten, einen Chatbot zu überwachen und manuell zu steuern.

Wenn ein Chatbot nicht versteht, was zu ihm gesagt wird, kann die Unterbrechung des Gesprächs für den Kunden sehr schnell frustrierend werden. Um diese Frustration zu vermeiden, muss ein Mensch eingreifen und das Gespräch übernehmen, sobald die Störung auftritt.

Bei der Implementierung von "Human in the Loop" gibt es viele Aspekte zu berücksichtigen. Hier gehen wir auf einige davon ein.

Der offensichtlichste Anwendungsfall für den Einsatz von Menschen in der Schleife ist der Kundendienst. Jedes Unternehmen muss für die Beantwortung von Fragen Mitarbeiter an der Front oder menschliche Agenten beschäftigen. Viele der Fragen sind einfach und wiederholen sich und können daher leicht von Bots beantwortet werden, wodurch der Bedarf an teuren menschlichen Mitarbeitern verringert wird.

Zunächst einmal ist zu erwähnen, dass die Maschinen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, auf denen die Bots basieren, den Grad des Vertrauens zurückgeben können, den sie haben, dass sie die jeweilige Frage beantworten können. Ein sehr hohes Maß an Vertrauen bedeutet, dass sie fast sicher sind, dass sie die Frage richtig beantworten können. Ein niedriger Vertrauensgrad bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit gering ist, dass sie die Frage richtig beantworten werden.

Anhand dieser Vertrauenswerte wird entschieden, ob ein Gespräch an einen Mitarbeiter weitergeleitet wird oder nicht.

Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie Bots im Gespräch behandelt werden können.

Das Unternehmen kann den Kunden mit einem menschlichen Agenten verbinden lassen. Der Kunde kann dann seine Anfrage an einen menschlichen Agenten richten, aber wenn die Frage einfach ist, kann der Bot direkt antworten. Wenn die Wahrscheinlichkeit, dass der Bot die Frage richtig beantwortet, relativ hoch, aber nicht extrem hoch ist, kann er dem menschlichen Agenten vorgefertigte Antworten geben, die er verwenden kann. Durch die Verwendung dieser vorgefertigten Antworten ist der menschliche Agent nicht nur in der Lage, viel schneller zu antworten, als die Antworten abzutippen, sondern er trainiert den Bot auch für künftige Unterhaltungen.

Im obigen Fall ist es wahrscheinlich am besten, wenn der Mensch und der Bot als getrennte Gesprächsteilnehmer auftreten, da dies für den Kunden am wenigsten verwirrend ist.

Es ist allgemein anerkannt, dass es keine gute Praxis ist, den Bot im Namen des menschlichen Agenten antworten zu lassen, da es für den Endkunden in der Regel recht einfach zu erkennen ist, wenn er mit einem Bot spricht, und dies sein Vertrauen in den menschlichen Agenten und den Prozess untergräbt.

Der Kunde kann anfangs auch mit einem Bot verbunden werden. In diesem Fall wird der Kunde darauf aufmerksam gemacht, dass er mit einem Bot spricht und daher mit eingeschränkten Möglichkeiten rechnen sollte. Auch in diesem Fall kann der Mensch bei Bedarf als separater Benutzer in den Chat aufgenommen werden.

Es ist weniger schädlich für das Kundenerlebnis, wenn der Mensch den Bot übernimmt (ohne als eigenständige Person erkennbar zu sein), denn dadurch wird der Bot für den Endkunden (vom Standpunkt des Verständnisses aus) besser als erwartet funktionieren. Es gibt tatsächlich viele Fälle von Bots, die der Öffentlichkeit als KI-gesteuert präsentiert werden, aber in Wirklichkeit menschliche Mitarbeiter als Backend haben. Es gibt jedoch Probleme, wenn dies für den Menschen in der Schleife geschieht.

Das erste Problem ist das Timing. Menschliche Reaktionszeiten sind viel langsamer als Bot-Antwortzeiten. Wenn die Konversation also an einen Menschen eskaliert, kann sich die Zeit bis zur Antwort plötzlich erheblich verlängern, was das Kundenerlebnis beeinträchtigen kann.

Es gibt auch ein subtiles Problem mit dem Datenschutz, das auftritt, wenn die Informationen sensibel sind und ein Mensch den Bot entweder direkt oder als separater Teilnehmer an dem Fall ablöst.

In manchen Fällen ist ein Kunde eher bereit, persönliche Informationen mit einem Bot (einer nicht wertenden Anwendung) zu teilen als mit einem Menschen. Wenn der Mensch plötzlich im Chat auftaucht und Zugriff auf den Chatverlauf hat, kann dies als Verletzung der Privatsphäre angesehen werden.

Eine sehr einfache und klare Möglichkeit, die menschliche Komponente in der Schleife zu verwalten, besteht darin, dem Kunden die ausdrückliche Wahl zu lassen, ob er mit einem Menschen sprechen möchte oder nicht. Diese Option, mit einem Menschen zu sprechen, könnte dem Kunden jederzeit zur Verfügung stehen. Er könnte z. B. jederzeit das Wort "Hilfe" eingeben, um sofort einen menschlichen Agenten einzuschalten.

Ebenso könnte der Bot nach der Beantwortung jeder Frage den Kunden fragen, ob er zur weiteren Klärung mit einem Menschen sprechen möchte.

In beiden Fällen ist es wichtig, dass der Mensch Zugriff auf den vorherigen Chatverlauf hat, damit er dort weitermachen kann, wo der Bot aufgehört hat.

Noch besser wäre es, wenn der Kunde bei Bedarf vom Chat aus einen Anruf initiieren könnte, entweder über VOIP oder per Telefon mit einem menschlichen Agenten.

Bots in den Support-Prozessen verbessern effektiv die Fähigkeiten der menschlichen Agenten, indem sie einfache Fragen beantworten und ihnen vorgefertigte Antworten auf komplexere Fragen geben.

Wir können aber noch weiter gehen.

Bots könnten den an der Konversation beteiligten menschlichen Agenten relevantere Informationen liefern und denjenigen, die die Konversationen überwachen, zusätzliche Werkzeuge an die Hand geben.

Bots können Kontextinformationen über den Kunden und frühere Interaktionen liefern, und sie können den menschlichen Agenten Informationen über verwandte Produkte und Cross-Selling-Möglichkeiten zur Verfügung stellen.

Wir glauben auch, dass Bots die Kommunikation zwischen menschlichen Agenten und Kunden über Text und Sprache hinaus verändern können.

Grafische Elemente können ausgetauscht werden, einschließlich Widgets, die es dem Kunden ermöglichen, einen Kauf zu tätigen oder verschiedene Alternativen auszuprobieren. Ein Versicherungskunde könnte sich zum Beispiel nach einem Angebot erkundigen. Der menschliche Agent könnte ihm über den Chat ein Berechnungs-Widget geben, mit dem er verschiedene Parameter eingeben und verschiedene Optionen für seine Versicherung ausprobieren kann.

Es ist auch möglich, dass die Chat-Konversation gleichzeitig mit einem Sprachgespräch stattfindet, um den angebotenen Service noch weiter zu verbessern.

Es ist auch möglich, dass der Chatbot nicht nur dem menschlichen Agenten auf der Geschäftsseite hilft, sondern auch dem Kunden, indem er ihm relevante Informationen gibt, während er das Gespräch mit dem menschlichen Agenten oder Bot fortsetzt.

Hier haben wir den offensichtlichsten Anwendungsfall für Human in the Loop erörtert, nämlich den textgesteuerten Kundendienst. Wenn "Human in the Loop" zu einem gängigen Anwendungsfall in diesem Bereich wird, ist es möglich, dass es auch für allgemeinere Anwendungsfälle verwendet wird.

Zum Beispiel könnte ein Kunde einen Chatbot für Hotels nutzen, der eine Hotelbuchungsfunktion bietet. Es ist möglich, dass er sich bei Problemen direkt an den menschlichen Agenten als Teil des Chatbots wendet und dieser ihm im Chat hilft (vielleicht für eine Mikrozahlung). Der menschliche Agent könnte ein Teil des Unternehmens oder eine dritte Partei sein.

Das ist ein großer Unterschied zu dem Szenario, in dem Sie bei einem Problem mit einer Anwendung den Kundendienst anrufen und beschreiben müssen, was passiert ist. Dieser kann keine Historie Ihrer Vorgänge einsehen, was es für ihn schwieriger macht, Ihnen zu helfen.

Es gibt viele interessante Probleme bei der Implementierung von Menschen in der Schleife. Es gibt auch viele Möglichkeiten, wie sich diese Funktion von Bots weiterentwickeln könnte. Es wird interessant sein zu sehen, was passiert.