Was ist der Unterschied zwischen einem Bot, einem Chatbot, einem NLP-Chatbot und all den anderen?

Chatbots sind ein wirksames Instrument, um Unternehmen bei der Optimierung ihrer Kunden- und Mitarbeiterinteraktionen zu unterstützen. Die besten chatbots kommunizieren mit den Nutzern auf eine natürliche Art und Weise, die das Gefühl eines menschlichen Gesprächs nachahmt. Wenn ein Chatbot dies erfolgreich tun kann, handelt es sich wahrscheinlich um einen Chatbot mit künstlicher Intelligenz und nicht um einen einfachen regelbasierten Bot.

Aber was ist ein Chatbot mit künstlicher Intelligenz? Im Wesentlichen handelt es sich um einen Chatbot, der für die Interaktion mit den Nutzern KI verwendet. Da die künstliche Intelligenz chatbots rund um die Uhr verfügbar ist und mit mehreren Kunden gleichzeitig interagieren kann, sind sie eine großartige Möglichkeit, den Kundenservice zu verbessern und die Markentreue zu stärken.

Was ist ein NLP-Chatbot?

Ein NLP-Chatbot ist eine präzisere Art, einen Chatbot mit künstlicher Intelligenz zu beschreiben, aber er kann uns helfen zu verstehen, warum chatbots mit KI wichtig ist und wie sie funktionieren. Im Wesentlichen ist NLP die spezielle Art von künstlicher Intelligenz, die in chatbots verwendet wird.

NLP steht für natürliche Sprachverarbeitung. Es ist die Technologie, die es chatbots ermöglicht, mit Menschen in ihrer eigenen Sprache zu kommunizieren. Mit anderen Worten: Sie sorgt dafür, dass sich ein Chatbot menschlich anfühlt. NLP hilft chatbots dabei, die menschliche Sprache so zu interpretieren, wie es ein Mensch tun würde, und wichtige Nuancen wie den Kontext eines Satzes zu erfassen.

Technisch gesehen wandelt NLP Text in strukturierte Daten um, die der Computer verstehen kann. Dazu muss er große Mengen an sprachlichen Daten verarbeiten. Das Verfolgen und Interpretieren dieser Daten ermöglicht es chatbots , die Anfragen eines Kunden zu verstehen und auf eine flüssige, umfassende Art und Weise zu beantworten, so wie es ein Mensch tun würde.

Wie unterscheidet sich ein NLP-Chatbot von einem Bot?

Wie wir gerade gesehen haben, verwendet NLP chatbots künstliche Intelligenz, um eine menschliche Konversation zu imitieren. Standard-Bots verwenden keine KI, was bedeutet, dass ihre Interaktionen in der Regel weniger natürlich und menschlich wirken.

Die meisten Standard-Bots sind so genannte "regelbasierte" Bots. Sie sind so konzipiert, dass sie strikt den von ihrem Schöpfer aufgestellten Konversationsregeln folgen. Wenn ein Benutzer einen bestimmten Befehl eingibt, gibt ein regelbasierter Bot eine vorgefertigte Antwort aus. Außerhalb dieser Regeln kann ein Standard-Bot jedoch Schwierigkeiten haben, dem Benutzer nützliche Informationen zu liefern. Was fehlt, ist die Flexibilität, die ein so wichtiger Bestandteil menschlicher Unterhaltungen ist.

Was also zeichnet NLP chatbots aus? Hier sind einige der Merkmale von NLP chatbots, die ihnen einen Vorteil gegenüber herkömmlichen Bots verschaffen:

• Er kann natürliche Sprache verstehen. Ein Chatbot, der natürliche Sprache verarbeitet (NLP), kann natürliche Sprache verstehen und interpretieren. Aber was genau bedeutet das? NLP ermöglicht es chatbots , mit Benutzereingaben zu interagieren, die z. B. Rechtschreib- und Grammatikfehler enthalten. Es kann sogar feststellen, ob es sich bei einer Eingabe um eine Absicht oder eine Frage handelt, was einen großen Beitrag dazu leisten kann, die Bedürfnisse des Benutzers genau und rechtzeitig zu erfüllen. Weitere Aspekte der natürlichen Sprache sind der emotionale Inhalt und die Betonung - Dinge, die Sie natürlich aufgreifen würden, wenn Sie mit einer anderen Person von Angesicht zu Angesicht sprechen würden.

• Es fühlt sich eher wie ein Gespräch als ein Fragebogen an. Eine der größten Herausforderungen für chatbots besteht darin, dass ein Chatbot-Nutzer buchstäblich alles eingeben kann. Wenn der Benutzer mit einem regelbasierten Bot interagiert, kann jede Eingabe, die nicht erwartet wird, zu einer Gesprächssackgasse führen. Aus diesem Grund fühlen sich Unterhaltungen mit Standard-Bots oft wie Fragebögen an, was entmutigend sein kann. Schließlich könnte man an diesem Punkt auch einfach durch eine FAQ blättern, um zu finden, was man sucht. Ein NLP-Chatbot ist genau deshalb anders, weil er sich an Gesprächsanweisungen anpassen kann und so eine Umgebung schafft, die sich eher wie ein natürliches Gespräch anfühlt.

• Er verbessert sich ständig. Die einzige Möglichkeit für einen regelbasierten Bot, sich zu verbessern, besteht darin, weitere Regeln hinzuzufügen. Ein NLP-Chatbot verbessert sich anhand der von den Endbenutzern bereitgestellten Daten. Dadurch wird er besser darin, verschiedene Arten der Formulierung von Fragen oder Absichten zu verstehen, aber es ermöglicht Ihnen auch, die Fähigkeiten zu erweitern, indem Sie ermitteln, was der Chatbot nicht beantworten konnte.

Die Vorteile, die NLP chatbots bietet, werden nicht nur zu besseren Ergebnissen für Ihre Kunden führen. Sie sorgen auch dafür, dass sie sich wohler und wertgeschätzter fühlen.

Warum Sie einen NLP-Chatbot oder AI-Chatbot brauchen

Wie wir bereits erwähnt haben, können einfache Bots Sie nur begrenzt weiterbringen. Ein einfacher Bot kann einfache Befehle verarbeiten, aber Unterhaltungen sind bekanntlich komplex und fließend. Wenn ein Nutzer nicht ganz sicher ist, was sein Problem ist oder wonach er sucht, ist ein einfacher Bot der Aufgabe wahrscheinlich nicht gewachsen.

Ein Chatbot, der natürliche Sprache verarbeitet, kann Ihre Kunden auf die gleiche Weise bedienen wie ein Agent. Die Verarbeitung natürlicher Sprache chatbots bietet Ihren Nutzern ein besseres Erlebnis, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt. Das ist zwar oft schon ein gutes Ziel, aber wenn Sie sich für die Entwicklung eines NLP-Chatbots für Ihr Unternehmen entschieden haben, gibt es noch viele weitere Vorteile, die er bieten kann.

NLP chatbots kann oft als effektiver Ersatz für teurere Anwendungen dienen, wodurch Ihr Unternehmen Zeit und Geld für die Entwicklung sparen kann. Neben dem Kundensupport kann NPL chatbots auch für Conversational Marketing eingesetzt werden, um die Absicht eines Kunden zu erkennen und eine nahtlose und sofortige Transaktion zu ermöglichen. Sie können sogar in Analyseplattformen integriert werden, um die Datenerfassung und -verdichtung in Ihrem Unternehmen zu vereinfachen.

Aber Sie müssen sich nicht auf unser Wort verlassen. Tech-Giganten wie Amazon und Google investieren seit einigen Jahren stark in Assistenten für das Zuhause wie Alexa und Google Home. Auch wenn es Ihnen vielleicht nicht bewusst ist, setzen diese Assistenten auf Konversations-KI, um mit ihren Besitzern zu interagieren und bieten ihren Nutzern Gespräche, die sich dynamisch und vor allem menschlich anfühlen.

Unternehmen können es sich nicht leisten, chatbots nicht zu nutzen.

Wie funktioniert die künstliche Intelligenz chatbots ?

Besondere Fähigkeiten

Verschiedene Arten von chatbots haben unterschiedliche Anwendungsfälle. Chatbots wird in der Regel nach den Bedürfnissen und Vorlieben eines Unternehmens personalisiert, sodass Sie wirklich entscheiden, welche Fähigkeiten Ihr Chatbot haben soll. Unternehmen, die diese Technologie nutzen, müssen sich die folgenden Fragen stellen, um die Schlüsselkompetenzen ihres Chatbots zu definieren:

• Was ist der Zweck des Chatbots?
• Welche Benutzerprobleme sollen damit gelöst werden? (dies wird Ihnen letztendlich helfen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern)
• Was sind seine Funktionen?
• Was will oder muss der Chatbot nicht lösen? (dies wird Ihnen helfen, Frustration bei den Nutzern zu vermeiden)

Kognitive Fähigkeiten

Ein KI-Chatbot nutzt seine Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz, um zu verstehen, ob der Text, den der Benutzer eingibt, einer der Kompetenzen des Chatbots entspricht. Es gibt eine Reihe von Faktoren, die es NLP chatbots ermöglichen, zu verstehen:

• Semantische Variationen: Chatbots analysiert die Beziehung zwischen Wörtern, um ihnen eine Bedeutung zu entlocken. Auf wie viele verschiedene Arten können Nutzer dieselbe Frage stellen?
• Schlüsselwörter: Welche Schlüsselwörter enthält die Phrase? Unternehmen müssen eine umfassende Schlüsselwortanalyse durchführen, um festzustellen, welche Schlüsselwörter integriert werden sollten, damit der Chatbot erkennen kann, welche Art von Frage ihm gestellt wird und ob er über die Ressourcen zur Lösung der Anfrage verfügt.
• Sprachen: Welche vorgegebene Liste von Wörtern haben wir für eine bestimmte Fähigkeit? Fragen können auf unterschiedliche Weise und in verschiedenen Sprachen (und Sprachvarianten) formuliert werden. Der Chatbot verfügt nicht nur über kognitive Fähigkeiten, die sich auf geschriebenen Text beziehen. Er kann auch Zahlen, Text aus einem Bild, Informationen in einem Video verstehen, das Geschlecht und Alter einer Person erkennen, die emotionale Ebene einer Nachricht verstehen und Schlüsselwörter aus einem Text extrahieren.

Gesprächsfähigkeit

Um ein Gespräch mit einem Nutzer zu beginnen, müssen Unternehmen die effizienteste Methode entwickeln, um Nutzer zu führen. Sie müssen sicherstellen, dass ihr Chatbot den Kontext des Gesprächs versteht, um die passende Antwort zu geben. Um dies zu erreichen, müssen die Unternehmen definieren:

• Wie viele Schritte sind erforderlich, um den Nutzer zur Antwort zu führen?
• Welche Kontexte sollen erhalten bleiben, um die nächste Interaktion voranzutreiben?
• Welche Möglichkeiten des Dialogs wir für unsere Marketingaktivitäten erkennen.

Kanal

Dies ist ein wichtiger Teil der Entwicklung eines Chatbots. Unternehmen müssen den Kanal festlegen, über den der Bot mit den Nutzern interagieren soll. Ein Nutzer, der über eine Anwendung wie Facebook spricht, ist nicht in der gleichen Situation wie ein Desktop-Nutzer, der über einen Bot auf einer Website interagiert. Es gibt verschiedene Kanäle, daher ist es wichtig zu wissen, wie sich die Nutzer Ihres Kanals verhalten.

Ausbildung und maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der darauf abzielt, Methoden und Techniken zu entwickeln, die es Maschinen ermöglichen, zu lernen. Das Lernen erfolgt durch Algorithmen und Heuristiken, die Daten analysieren, indem sie sie mit menschlichen Erfahrungen gleichsetzen. Auf diese Weise lassen sich Programme entwickeln, die in der Lage sind, Muster in Daten zu erkennen.

Dank des maschinellen Lernens kann die künstliche Intelligenz chatbots zukünftige Verhaltensweisen vorhersagen, und diese Vorhersagen sind von hohem Wert. Eines der wichtigsten Elemente des maschinellen Lernens ist die Automatisierung, d. h. die Maschine verbessert ihre Vorhersagen im Laufe der Zeit und ohne Eingreifen der Programmierer.

Auch wenn sich die intelligente Website chatbots auf maschinelles Lernen stützt, müssen Unternehmen auch ihre chatbots trainieren. Mit Hilfe von Demos und Nutzertests können Unternehmen herausfinden, was verbessert werden muss. Hier sind einige Schlüsselfragen, die sich Unternehmen stellen sollten, um ihre virtuellen Assistenten zu verbessern:

• Auf welche Fragen erhalten wir eine richtige Antwort?
• Welche neuen Fragen stellen die Nutzer?
• Auf welche neuen Integrationen sollten wir uns konzentrieren?

Was ist der Unterschied zwischen NLP, NLG, NLU und NLI?

In der Welt der künstlichen Intelligenz werden vier Hauptakronyme verwendet, die Ihnen helfen werden, chatbots besser zu verstehen:

• Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP): ist ein Bereich innerhalb der künstlichen Intelligenz und der angewandten Linguistik, der die Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen durch die Verwendung natürlicher Sprache untersucht. Genauer gesagt geht es um die Verarbeitung menschlicher Kommunikation, ihre Unterteilung in Teile und die Identifizierung der wichtigsten Nachrichtenelemente, um menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren.
• Natural Language Understanding (NLU): ist ein Zweig der Verarbeitung natürlicher Sprache, der sich auf einen Klassifizierungsalgorithmus für maschinelles Lernen, die statistische Analyse der Reihenfolge und Häufigkeit von Wörtern und eine Fülle von Trainingsdaten stützt, um die Absicht hinter der Nachricht eines Nutzers zu verstehen. NLU konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass die Maschine die Bedeutung hinter einem Text versteht.
• Natural Language Generation (NLG): ist ebenfalls ein Teilbereich der Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie bezieht sich auf KI-Prozesse, die strukturierte Daten in natürliche Sprachen, wie Text oder Sprache, umwandeln, damit Menschen sie leicht verstehen können. Es ist die Chatbot-Technologie, die für die Generierung einer Antwort auf die Anfrage eines Nutzers verantwortlich ist.
• Natural Language Interaction (NLI): ist ein weiterer Zweig des NLP. Wie der Name schon sagt, bezieht sie sich auf die Interaktion und Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen. NLI ist eine Reihe von Prozessen, die eine Programmiersprache in menschliche Sprache übersetzen können und umgekehrt.

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