Kontext ist mehr als Wort für Wort: wir wollen den Kunden verstehen

Tinkas Vater im Gespräch

Paul Stuefer ist Produkt-Manager und hauptverantwortlich für das Projekt rund um Tinka. Der gelernte Koch, Kellner und Medieninformatiker stellte nach seinem Grafikdesign-Studium irgendwann fest, dass er mehr mit Technologie zu tun haben möchte. Da kam ihm die Vaterschaft bei der T-Mobile Austria gerade recht.

Ich habe eben Tinka gefragt: Wer ist Paul Stuefer? Sie hat geantwortet: "Sollte man den allwissenden Paul einmal ohne Headset und nicht am E-Business-Skooter antreffen, stößt man innerlich dreimal ein Halleluja aus und schnappt sich den Jungspund für jeglichen schlauen Rat zur Schandtat. #frag Paul." Wie fühlt sich das an, dass Tinka über Sie Bescheid weiß?

Das ist eine nette Aufmerksamkeit, damals haben unsere Praktikantinnen Tinka mit diesen Informationen gefüttert. Ich glaube, in Zukunft soll es auch auf so eine Ebene hingehen. Auf diese Weise können wir unsere Kunden persönlicher ansprechen.

Was genau sind Ihre Aufgaben bei T-Mobile Austria?

Ich bin quasi der Vater von Tinka und hauptverantwortlich für das ganze Projekt um sie herum. Denn es gibt ein ganzes Eco-System. Das ist mehr oder weniger wie eine Bibliothek, auf die Tinka zugreifen kann, um sich das richtig Buch herauszuziehen.
Dieses Eco-System umfasst einerseits die FAQs, die wir neu aufgesetzt haben. Wir haben das T-Mobile Kundenforum von Grund auf neu gestaltet und mit einer Vielzahl an Funktionalitäten versehen. Wir haben einen Wissenscluster aufgesetzt. Tinka kann ihn nutzen und erhält so eine Vielzahl an Informationen, die ihr beim Beantworten von Kundenfragen helfen. Auf sensible Kundendaten hat Tinka keinen Zugriff.

Wie genau sieht denn Ihre Vaterschaft aus?

Es ist tatsächlich, als ob ich ein Kind hätte. Ich habe den ganzen Tag zu tun. Immer gibt es irgendwo kleine Wehwehchen, um die ich mich kümmern muss. Es gibt eine Menge Dinge, die ich unserer kleinen Tinka beibringen kann. Das ginge alles nicht ohne unser tolles Team – auch die Kollegen in Deutschland. Ohne deren Hilfe wäre Tinka, so wie wir sie vor über zwei Jahren gestartet haben, nicht so weit gekommen. Seitdem haben wir Tinka aus dem Kindergarten geholt und sie darf in die Schule gehen. Das ist ein gutes Gefühl und es ist echt toll mitzuerleben, wie sich so ein System, eben unsere kleine Tinka, weiterentwickelt.

Ihre Aufgabe ist das Thema Natural Language Processing. Also wie spricht sie, wie versteht sie?

Tinka hat so ein, zwei österreichische Angewohnheiten und ein bisschen österreichischer Schmäh ist immer mit dabei. Wir versuchen dies auch aus rein technischer Sicht im Hintergrund hinzubekommen. Daher trainieren wir die Natural-Language-Understanding-Komponente mit Österreichern und basierend auf österreichischen Konversationsdaten. Nur so versteht Tinka den Kunden, selbst wenn Wortlaut und Grammatik etwas abseits des Hochdeutschen sind, weil ein Vorarlberger, Tiroler oder ein Wiener mit ihr chattet.

Welche Methode, bzw. welches Modell nutzen Sie, um Sprache zu verstehen?

Wir benutzen eine NLU-Komponente, die absichtbasiert ist. Das heißt, wir versuchen die Intention des Kunden zu verstehen und diese dann aufgrund von Gegenfragen zu präzisieren, um dann eine optimale Antwort auszuspielen. Die Antworten sind aktuell noch händisch anklickbar, wir werden sie aber in Zukunft immer mehr tonalisieren und trainieren sie mit Annotationen in der NLU-Komponente.

Was bedeutet händisch eingeben? Wird für jede mögliche Frage eine mögliche Antwort eingegeben?

Eben nicht. Bisher haben wir Keywords definiert. Wenn eines dieser Keywords gefallen ist, wurde eine vordefinierte Antwort ausgespielt. Das stellen wir derzeit um. Wir wollen künftig das ganze Wissen nutzen. Tinkas Gehirn wird in eine Künstliche-Intelligenz-Komponente übertragen, um Absichten des Kunden zu klassifizieren. Ein Beispiel: Der Kunde schreibt, seine Rechnung sei zu hoch. Dafür haben wir einen Dialog händisch definiert: fällt das Keyword "Rechnung", stellt Tinka eine Gegenfrage zur Präzisierung und geht dann in den Dialog. Das nutzen wir als Startphase und klassifizieren es neu. Kann der Kunde auch sagen: "Warum habe ich zu viel bezahlt?" Also dasselbe meint, aber nicht "Rechnung" sagt. In Zukunft werden wir das basierend auf Webseiteninhalt, auf Forenbeiträge oder ähnliches dynamisieren und automatisch ausspielen. Das heißt, wenn wir etwas nicht wissen, kann Tinka zum Beispiel in das T-Mobile-Kundenforum gehen und dort suchen, um eine Antwort zu finden, und diese dem Kunden zur Verfügung stellen. Unser größtes Ziel wird sein, nicht mehr alles händisch einzugeben und genau zu definieren, wie die Antwort im Wortlaut sein soll. Deswegen haben wir uns für künstliche Intelligenz entschieden, um den gesamten Satz zu verstehen und nicht nur einzelne Wörter.

Sie soll auch aus weiteren Informationen, die ihr zur Verfügung stehen, Wissen ziehen. Beispielsweise, wie die Customer Journey des Kunden aussieht. Vielleicht hat er sich zuvor im T-Mobile Shop über ein Handy informiert und wechselte mehrmals zwischen iPhone und Android. Wenn er Tinka anschließend fragt, welches Handy sie ihm empfiehlt, sollte sie diese Info haben und ihm die Vorteile der Geräte erläutern. Mit dem Wissen seines Telefon- und Surfverhaltens sollte sie dann noch den richtigen Tarif empfehlen. Das heißt, Tinka wird in Zukunft eine wirkliche Assistenzrolle einnehmen. Als digitaler Concierge steht sie den Kunden zur Seite und hilft ihnen in jedem Augenblick.

Das heißt, Tinka versteht nicht Wort für Wort, sondern sie versteht den Kontext?

Sie versteht meine Fragestellung, aber sie versteht nicht jedes Wort im Satz. Das reicht, um zu verstehen, was der Kunde genau will. Darauf basieren die Antworten oder die Lösungen. Wenn es doch nicht funktioniert, holt sich Tinka menschliche Unterstützung. Wir geben den Dialog dann an unsere menschlichen Kollegen im Callcenter oder im Live Chat weiter. Die Konversation mit Tinka geht bei so einer Übergabe nicht verloren, damit die Beratung nicht wieder bei Null anfängt.

Welche Rolle wird dabei die Emotionserkennung spielen?

Emotionsanalyse wird eines der Themen sein, dem wir uns in Zukunft annehmen werden. Fragen Kunden nach der Rechnung, entscheidet die Tonalität, wie die Frage gemeint ist. Vielleicht möchte der Kunde wissen, wie die Rechnungssumme lautet, dann kann Tinka helfen, oder eine Beschwerde äußern. Darauf basierend werden wir zum Beispiel schneller zum menschlichen Kollegen übergeben, um besser betreuen zu können.

Wie lernt Tinka so zu sprechen, dass es ihrem Charakter entspricht?

Wir trainieren das System und schauen genau hin, welche Informationen wir ihm geben. Das findet am Anfang in einem ganz kleinen Rahmen statt. Wir schauen uns Konversationsprotokolle an und definieren die Intension dahinter und bringen dem System bei, was dies bedeutet und wie es reagieren soll. Das kann man hochskalieren. Es gibt dann noch ein Dialogmodul, das die Sprachmodulierung steuert. Darin ist Tinkas Charakter eingefangen. Das heißt, sie wird immer diesen gewissen Tinka-Grundtenor haben.

Das heißt, sie lernt auch durch die verschiedenen Dialoge?

Genau. Vor allem lernt sie durch das, was wir ihr geben. Wenn ich einem Kind mittelalterliche Schriftstücke zum Lesen gäbe, wird es mich auch wahrscheinlich mit „Durchlaucht“ begrüßen. Gebe ich ihm aber zeitgenössische Literatur, lernt es auch ein modernes Deutsch.

Wie hoch sind denn die Zugriffszahlen?

Tinka chattet derzeit 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche, die Kunden stellen mehr als eine Frage, sie gehen also in den Dialog. Wir haben auch sehr viele Kunden, die sich einfach durchklicken wollen und keine Unterstützung benötigen. Wir schauen, dass wir mehr in die Qualität investieren anstatt in die Quantität. Wir möchten den Kunden vor allem besser verstehen.

Wie wichtig denken Sie ist bei dem ganzen Thema die Tatsache, dass Deutsche Telekom und T-Mobile Austria sehr schnell, fast als First Mover agieren?

Wir waren vor über zwei Jahren schon mit Tinka am Markt, noch bevor überhaupt Chatbots im Gespräch waren. Das letzte Halbjahr war überschwemmt von Chatbots, Bot Messenger und ähnlichen. Alle gängigen Messaging-Plattformen haben mittlerweile einen Bot herausgebracht. Wir konnten selbstbewusst in diese Phase mitgehen. Schließlich hatten wir bereits eineinhalb Jahre Erfahrung und konnten das Bot-Framework auf verschiedenen Kanälen ausspielen, sodass Tinka seit kurzem auch im Facebook-Messenger Kunden hilft.

Am Markt muss man extrem schnell und flexibel reagieren. Ohne das hätte kein Unternehmen eine Chance, überhaupt marktfähig zu bleiben. Die Deutsche Telekom hat sehr schnell gemerkt, dass wir in Österreich ein Potenzial haben. Sie hat deswegen das Projekt aufgesetzt, um schnell voranzukommen und Mehrwert zu schaffen. Das ist die richtige Herangehensweise und auch, dass man auf künstliche Intelligenz setzt. Wir haben früh die Entscheidung getroffen, dass wir in AI gehen, lange bevor es zum Hype wurde. Wir werden sehr schnell Lösungen an den Markt bringen, die aufhorchen lassen, weil sie state of the art sind oder sogar einen Schritt weiter gehen.

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