Chatbot Studie 2020: Sparkassen und Volksbanken schlagen Fintech: Chatbots mit NLU-Technologie schneiden am besten ab

Die Chatbot Studie in der Finanzbranche von Prof. Dr. Peter Gentsch, Experte für Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Big Data und Institut-Leiter für Conversational Business an der Hochschule Aalen, zeigt überraschende Ergebnisse. Die Ergebnisse zeigen, dass Sparkassen und Volksbanken mit durchschnittlich 70 Prozent Trefferquote deutlich vor den Direktbanken und Fintechs mit durchschnittlich 41 Prozent und den Versicherungen mit durchschnittlich nur 35 Prozent Trefferquote rangieren. Erstaunlich ist, dass große Player wie Ergo oder Arag mit unter 5 Prozent Trefferquote abschneiden. Ebenso erstaunlich ist, dass teilweise die Off-Topic- und die persönlichen Fragen besser als die fachlichen Fragen beantwortet wurden. Die Chatbot Studie steht kostenfrei zum Download bereit: https://chatbots.conversationalbusiness.de

Chatbots nutzen künstliche Intelligenz zur Kundenzentrierung

Vor dem Hintergrund der aktuellen Diskussion um Kundenzentrierung (Customer Centricity) und Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) überrascht die teilweise schlechte Performance der untersuchten Chatbots. Es zeigt sich, dass Chatbots keine Plug & Play-Lösung sind, sondern vom Kunden her gedachte und trainierte Dialogstrecken erfordern.

Differenzierung der Branchen-Vergleiche

Der Vergleich zwischen den Branchen muss jedoch relativiert werden. So ist das relativ schlechte Abschneiden der Versicherungen teilweise dadurch zu erklären, dass sie oft auf wenige Produkte spezialisiert sind, in den Fragen aber eine durchaus breite Produktpalette zugrunde gelegt wurde, um alle Produkte abdecken zu können.

Chatbots mit NLU-Technologie schneiden am besten ab

Wenn Unternehmen moderne Conversational AI-Technologien wie NLP, NLU und Deep Learning nutzen, dann können Chatbots durch ihre Skalierbarkeit und Zeit- und Kosten-Effizienz hohen wirtschaftlichen Nutzen und damit Wettbewerbsvorteile wie Positionierung und Reputation bringen. Es zeigt sich, dass die Unternehmen, die NLU (Natural Language Understanding) Ansätze anwenden, insgesamt deutlich besser abschneiden.

Forschungsdesign

In der Studie wurden im Institut for Conversational Business an der Hochschule Aalen für Technik und Wirtschaft 13 ausgewählte Chatbots aus der Versicherungs- und Finanzbranche analysiert. Anhand von qualitativen und quantitativen Fragestellungen wurden aus Konsumentensicht die jeweiligen Chatbots in Hinblick auf ihre Fähigkeit (Intents), also die Anfragen und Bedürfnisse und Anfragen von Kunden richtig zu erkennen und die entsprechend richtige Antwort zu liefern, untersucht.

Bewertungskriterien

Um die Konversationsfähigkeit der Chatbots entsprechend zu bewerten, wurden neben fachlichen Fragen zu Produkten und Konditionen auch „Off-Topic“- sowie persönliche Fragen gestellt. Fünf Kriterien wurden zur Operationalisierung der Konversations- und Antwortqualität angewandt:

1. Genauigkeit der Antworten auf die jeweilige Fragestellung 2. Antwortgeschwindigkeit 3. Einfachheit der Bedienung / Nutzerfreundlichkeit 4. Informativer Charakter der Antworten 5. Unterhaltsamer Charakter der Antworten.

Bestätigte Studien-Erkenntnisse „Conversational Business 2020“

In der vorigen Chatbot Studie „Conversational Business 2020 – Status Quo und Trends“ wurden 600 Konsumenten zur Akzeptanz von Chatbots befragt. Die Erkenntnisse zeigen, dass Chatbots häufig noch zu sehr aus der Perspektive der Kostenersparnis und Prozessautomatisierung und nicht der Kundenperspektive entwickelt werden. Kunden begrüßen Chatbots prinzipiell, wenn die Antwortqualität akzeptabel ist. Doch viele Konsumenten sind frustriert in ihren Chatbot-Erfahrungen und meiden sie deshalb. Ein schlechter Chatbot ist somit kontraproduktiv für die Customer Experience. Das legt die Empfehlung nahe: Lieber keinen Chatbot als einen schlechten Chatbot. Auf der anderen Seite berichten Unternehmen, die Chatbots mit einer hohen Antwortquote einsetzen, von sehr positiven Erfahrungen.

Wann werden Chatbots intelligent?

Jüngste Erfolgsmeldungen von Google–s Meena, Facebook–s Blender oder OpenAI–s GPT-3 proklamieren den nächsten großen AI-Meilenstein nach dem Hype um Deep Learning. In der Tat sind die auf AI-basierten Dialoge faszinierend menschenähnlich und unterhaltsam. Basis aller drei AI-System sind riesige Trainingsmengen im Internet. Allerdings gibt es hier keine überwachte Qualitätskontrolle, auch der im Internet vorhandene Bias wird mitgelernt. Die Frage ist, welchen Nutzen neben dem Entertainment-Effekt diese neue Stufe der Conversational AI für Unternehmen bedeutet.

Verlässliches Kontextverständnis nur mit NLU Ansatz

Für allgemeine Dialoge und größere Branchenthemen könnten Unternehmen durchaus davon profitieren. Für unternehmens- und produktspezifische Antworten ist die Trainingsmenge jedoch vom Volumen nicht vergleichbar. Ebenso lassen sich Kunden- und Unternehmensspezifische Kontexte verlässlich nur mit NLU- (Natural Language Understanding) Ansätzen gewährleisten, die entsprechende Lexika sowie umfangreiche Kontextmodellierung benötigen.

Königsweg der Zukunft ist ein hybrider Ansatz

Der Königsweg in der Zukunft ist nach Auffassung von Prof. Dr. Gentsch ein hybrider Ansatz, der Wissenskonzepte und Kontrolllogiken mit dem generativen Ansatz verknüpft. Damit lässt sich die Mächtigkeit des impliziten Lernens durch Deep Learning qualitätsgesichert nutzen und zugleich unternehmens- und produktspezifisches Wissen einbringen.

Potentiale von Chatbots durch Kundenzentrierung

Das zeigt, dass Chatbots in Deutschland erst allmählich intelligenter werden. Die große Streuung der Ergebnisse zeigt jedoch auch, dass es von großer Bedeutung ist, auf welche Technologie man setzt. Wenn Unternehmen die Potentiale von Chatbots im Sinne ihrer Skalierbarkeit sowie Zeit- und Kosten-Effizienz nutzen wollen, müssen sie zum einen Dialogstrecken vom Kunden her denken und verstehen, zum anderen sich mit den in den letzten Jahren massiv besser gewordenen Conversational AI-Technologien wie NLP, NLU und Deep Learning beschäftigen.

Über Prof. Dr. Peter Gentsch

Prof. Dr. Peter Gentsch ist Speaker, Unternehmer und Wissenschaftler in einer Person und zählt seit den 90er Jahren zu den Pionieren und Top-Experten im Bereich Digitale Transformation, Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data. Während andere nur über Digitalisierung und Technologie-Trends referieren, lebt er sie. Mit zahlreichen Unternehmensgründungen und -beteiligungen und fünf erfolgreichen Exits gehört er zu den erfolgreichsten Internet-Unternehmern in Deutschland.

Pressekontakt:

Hochschule Aalen – Technik und Wirtschaft – Institut für Conversational
Business – Prof. Dr. Peter Gentsch. Beethovenstraße 1. 73430 Aalen. Tel.: +49
7361 576-0 peter.gentsch@hs-aalen.de https://chatbots.conversationalbusiness.de

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OTS: HTW Aalen

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