Es gibt viele Chatbot-Plattformen, auf denen es möglich ist, sich als Unternehmen einen eigenen Chatbot zu erstellen. Zu den am meisten genutzten Beispielen mit Chatbotanbindung zählen Facebook, WeChat, Slack, Telegram, Skype und Kik (Kemp 2018, S. 60). Um Unternehmen die Möglichkeit zu bieten, Dienste in Form von Chatbots auf solchen Plattformen anzubieten, werden sog. APIs gegeben. APIs sind Programmierschnittstellen, die es erlauben, dass ein externer Programmcode, wie ein Chatbot, in eine bereits bestehende Software, zum Beispiel eine Messenger-Plattform, integriert wird. Man sollte bedenken, dass nicht alle Unternehmen die Expertise für den Bau eines eigenen Bots und dessen Integration in eine Messenger-Plattform, wie Facebook, besitzen (Gentsch 2017, S. 88).
Konkrete Beispiele
Facebook gehört zu der am meisten genutzten Social-Media-Plattform und hat mit über 300.000 die höchste Anzahl an monatlich genutzten Chatbots (Kraus 2018). Facebook hat am 12. April 2016 während der F8-Konferenz die Messenger-Plattform mit Chatbots gestartet. Dazu gehört auch die Nutzung der Messenger Send/Receive-API. Diese ist für die Anbindung der Chatbots an den Facebook Messenger notwendig. Durch diese API werden mehrere Funktionen bereitgestellt. Wie auf Abbildung 11 erkennbar, kann der Chatbot beispielsweise Textnachrichten und Bilder versenden, Textnachrichten vom Nutzer empfangen oder dem Nutzer die Wahl zwischen verschiedenen Antwortmöglichkeiten geben. Diese können auch Bilder enthalten. Alle Nachrichten werden dem Nutzer visuell in Form von Sprechblasen angezeigt. Der Nutzer muss daraufhin eine der Antwortmöglichkeiten auswählen, damit die Konversation fortgesetzt wird. Dies kann Fehleingaben, die der Chatbot nicht verstehen würde, verhindern. Außerdem kann ein Begrüßungstext eingestellt werden und es gibt Plugins von Drittanbietern für die Nutzung von anderen Webseiten oder Benutzernamen. Mithilfe von Webseiten wie Wit.ai oder Dialogflow.com ist es zudem möglich, komplexe Bots zu erstellen, die in der Lage sind natürliche Sprachen zu erkennen und kontinuierlich diese Erkennung zu verbessern (Marcus 2016).
Abbildung 11: Facebook Messenger Beispielchatbot
Quelle: La (2016)
Durch die direkte Interaktion mit den Menschen können die Chatbots u.a. automatisierte Abonnement-Inhalte, wie beispielsweise dem Wetterbericht, Nachrichten, Informationen über die Verkehrslage oder Sportergebnisse dem Nutzer zur Verfügung stellen. Der Nutzer kann jedoch auch bestimmte Dokumente oder Informationen, wie beispielsweise Quittungen oder Versandbenachrichtigungen erhalten. Einige Chatbots sind sogar in der Lage, den Nutzer aktiv zu beraten. Laut Facebook stehen die Menschen an erster Stelle ihrer Philosophie. Deswegen hat der Nutzer jederzeit die Möglichkeit, die Kommunikation mit einem als unbrauchbar empfundenen Chatbot zu blockieren (Holotescu 2016, S. 91). Um das Versenden von Spam-Nachrichten zu verhindern, führt Facebook wichtige Regeln ein. Der Chatbot darf keinen Menschen beleidigen, er muss den Anweisungen des Menschen Folge leisten und seine eigene Existenz schützen, solange dieser Schutz nicht im Widerspruch zu den ersten beiden Regeln steht. Außerdem muss jeder Chatbot von Facebook genehmigt werden, bevor er veröffentlicht werden kann (Constine 2016).
Um einen solchen Chatbot zu implementieren stellt Facebook mehrere Hilfestellungen zur Verfügung. Als erste Anlaufstelle gilt die Einführungsdokumentation für die Messenger- Plattform, auf der man Information zu verschiedenen Komponenten finden kann. Die Messenger-Plattform bietet ein Bündel aus APIs, Web-Plugins und einer vollständigen Webansicht an, wodurch eine gute Integration möglich ist. Zudem bietet Facebook Best Practices für seine Chatbots an, um so den Entwicklern den Einstieg zu erleichtern (Facebook 2018g). In der Dokumentation werden viele, wichtige Funktionen erklärt. Es ist beispielsweise möglich, mittels Facebook Chatbot Zahlungen zu tätigen. Diese Funktion wird momentan nur in den USA in Kooperation mit dem Online-Bezahldienst PayPal unterstützt und befindet sich aktuell noch in der Betaphase (Facebook 2018i).
Facebook bietet den Entwicklern die Möglichkeit mittels Werbung, gesponsorten Nachrichten an den Kunden oder einem Kunden-Chat-Plugin auf der eigenen Unternehmenswebseite mehr Kunden zu erreichen. Zudem werden Chatbots auch im „Entdecken“-Teil des Facebook Messengers angezeigt. Mithilfe von sog. Messenger-Codes, welche wie QR-Codes funktionieren, jedoch visuell wie ein Roboter aufgebaut sind, können Entwickler oder Unternehmen ihre Chatbots teilen (Facebook 2018c).
Eine weitere Funktion ist das Einbinden von Webansichten im Facebook Messenger. Da einige Features der unternehmenseigenen Webseite nur schwer durch Sprechblasen realisierbar sind, wie beispielsweise das Auswählen von zu kaufenden Produkten, zu buchenden Plätzen oder zu reservierenden Terminen, hat Facebook eine Möglichkeit geschaffen, die Webansichten der eigenen Unternehmenswebseite in den Facebook-Messenger zu integrieren. Dadurch werden Unternehmen viele Türen geöffnet (Facebook 2018h).
Abbildung 12: Facebook Webansichten im Messenger
Quelle: Facebook (2018h)
Für einige Prozesse im Messenger ist es notwendig, die Identität des Nutzers festzustellen und ihn zu authentifizieren. Mithilfe verschiedener APIs ist es möglich, beispielsweise aktuelle Kunden der Unternehmenswebseite anhand der Telefonnummer und des Namens im Facebook Messenger zu finden und zu kontaktieren. Es ist außerdem auch möglich, mithilfe von APIs webbasierte Anmeldevorgängen durchzuführen, um so die Identität des Nutzers zu authentifizieren und sich mit seinem Messenger-Konto zu verknüpfen. Dadurch könnte der Nutzer im Messenger theoretisch Kontofunktionen ausführen, die normalerweise nur auf der Unternehmenswebseite verfügbar sind (Facebook 2018d).
Anhand demografischer Daten des Kunden sind Kundenanalysen möglich. Die Entwickler haben die Möglichkeit, Drittanbieteranalysesoftware in den Messenger Chatbot zu integrieren und diese weiter zu benutzen. Zudem können Nutzer auch Chatbots bewerten und so den Entwicklern oder anderen Kunden signalisieren, ob und wie ausgereift der Chatbot ist (Facebook 2018f).
Ein Feature, welches sich aktuell noch in der geschlossenen Betaphase befindet, ist die Nutzung von Augmented Reality (AR). Diese können einem Chatbot hinzugefügt werden, um Benutzer auf neue und interaktive Weise anzusprechen. Es ist möglich, in einer Konversation in die Kamera-App zu wechseln, AR-Effekte zu nutzen, um vorgeschlagene Produkte, wie beispielsweise Kleidung anzuprobieren oder Möbel im Raum zu positionieren (Facebook 2018b).
Mithilfe von APIs fürs Natural Language Processing (NLP) können die Chatbots wichtige Informationen aus natürlichsprachlichen Nachrichten des Nutzers automatisch erkennen und verstehen. Durch die vielen verschiedenen Sprachstile und Dialekte stellt das NLP die größte Hürde für einen Chatbots dar. Es können verschiedene Entitäten wie Begrüßung, Datum, Telefonnummern oder Standort in rund 20 verschiedenen Sprachen erkannt werden. An dieser Stelle ist es nun möglich, die NLP-Features auszuweiten, indem man den Chatbot mit weiteren Plattformen verknüpft, welche die Machine Learning- Algorithmen für das Interpretieren und Zuordnen der Nutzertexteingaben nutzen (Facebook 2018e).
Auch wenn Facebook international die am meisten genutzte Social-Media-Plattform ist, gibt es Länder, in denen andere Plattformen dominieren. In China sind Plattformen wie Facebook, Whatsapp, Youtube und Twitter beispielsweise verboten oder stark eingeschränkt nutzbar (Zeit.de 2017). Dadurch hat sich ein anderer Messenger namens WeChat durchgesetzt. WeChat ist in die China die meistgenutzte Social-Media- bzw. Messenger-Plattform. Im zweiten Quartal 2018 zählte WeChat über 1,082 Milliarden aktive Nutzer (Tencent 2018). WeChat ist ein Messenger-Dienst des Internetkonzerns Tencent fürs Smartphone, mit dem man, ähnlich wie bei WhatsApp, Nachrichten versenden und Sprach- und Videoanrufe tätigen kann. WeChat bietet jedoch seinen Nutzern viele weitere Optionen, da die Plattform schon seit mehreren Jahren Chatbots zur Verfügung stellt. Nutzer können im Messenger beispielsweise Taxis buchen, Eintrittskarten kaufen, Essen bestellen, Geld überweisen oder Dokumente mit anderen Nutzern teilen. In China ist es wegen der Zeitersparnis üblich anstelle von Texteingaben die Spracheingabe zu nutzen (Chan 2015, S. 2). Abbildung 13 zeigt Konversationen mit verschiedenen Chatbots im WeChat-Messenger. Der Nutzer fragt u.a. nach einem bestimmten Restaurant und einer bestimmten Route.
Abbildung 13: WeChat – Konversationen mit verschiedenen Chatbots
Quelle:(Graziani 2016)
WeChat unterscheidet dabei zwei Arten von Chatbots, die man als Unternehmen einrichten kann: Abonnementkonten oder Servicekonten. Abonnementkonten werden genutzt, um Inhalte zu veröffentlichen und mit ihren Nutzern bzw. Abonnenten zu teilen. Die Abonnenten stellen oft potentielle oder schon vorhandene Kunden dar. Sie erhalten meistens einmal täglich automatisch Updates zu neuen Informationen oder Artikeln. Diese Abos eignen sich gut für Nutzer, die stets auf dem neusten Stand bleiben möchten. Unternehmen wiederum können beispielsweise analysieren, wie viele Nutzer einen Artikel gesehen haben und können so Rückschlüssle darauf ziehen, welche Inhalte von welcher Zielgruppe gerne gesehen werden (Jerry 2017). Servicekonten hingegen eignen sich gut, um den Kundenservice über WeChat abzuwickeln und mit Kunden in Kontakt zu treten. Modemarken, Fluggesellschaften, Restaurants, Hotels und E-Commerce- Shops nutzen oft Chatbots zur Unterstützung des Kundenservice. So kann der Nutzer z.B. mithilfe eines solchen Chatbots Informationen über aktuelle Aktionen oder Veranstaltungen sowie über die Lage der nächstgelegenen Restaurants einholen. Dazu können sie auch komplexere Anfragen über den Chatbot abwickeln. Allerdings räumen an dieser Stelle die Entwickler ein, dass aktuell bei komplexeren Anfragen oft ein realer Mitarbeiter eingreifen muss, um sie beantworten zu können. Dies könnte sich mithilfe der KI in den nächsten Jahren verändern (Jerry 2017).
Der Nutzen, der sich dabei durch die Analysemöglichkeiten von WeChat für Unternehmen ergibt, ist nicht unerheblich. WeChat bietet Unternehmen mehrere Möglichkeiten an. Zum einen ist eine Follower-Analyse möglich, bei der analysiert wird, wie viele neue Follower in einem Zeitraum von 30 Tagen zugekommen und wie viele abgesprungen sind. Bei dieser Analyse werden auch Eigenschaften der Followe wie Geschlecht, Spra che, geografische Verteilung, benutztes Betriebssystem und das genutzte Gerät berücksichtigt. Eine andere Möglichkeit ist die Analyse der Reichweite von Rundsendungen. Bei dieser Methode wird angezeigt, wie viele Nutzer eine Rundsendung gesehen, wie viele davon die Rundsendung gelesen und wie viele Nutzer diese Rundsendung geteilt haben. Zusätzlich kann angezeigt werden, woher der Leser den Zugang zu Rundsendung erhielt. Quellen können u.a. direkte Rundsendung des öffentlichen WeChat-Kontos, Dialoge mit dem öffentlichen WeChat-Konto oder Dialoge mit Freunden auf WeChat sein. Eine weitere Möglichkeit ist die Analyse der Menü-Nutzung, bei der Zahlen, wie Anzahl der Klicks, Anzahl der WeChat-Nutzer, die die Menüs geklickt haben oder die durchschnittliche Anzahl der Klicks pro WeChat-Nutzer ermittelt werden. Unternehmen können außerdem auch ankommende Nachrichten analysieren, durchschnittliche Zeiten für bestimmte Aktivitäten in Millisekunden messen (Liu 2018, S. 81-84).
WeChat bietet außerdem Unternehmen die Möglichkeit, eine WeChat Webseite zu erstellen, die besser in die WeChat App integriert und von dort abgerufen werden kann. Sie soll Unternehmen einen idealen mobilen Internetplatz für die Unternehmenspräsentation bieten und das mobile Marketing unterstützen (Liu 2018, S. 183).
Einige Funktionen sind jedoch nur für die chinesische Version von WeChat verfügbar, die mittlerweile eine Registrierung mit dem echten Namen erfordert und somit die Anonymität im Internet erschwert (Liao 2017). Ein Chatbot kann beispielsweise mittels Phyton geschrieben werden. (Nosotti 2017). Außerdem bietet WeChat auch weitere Funktionalitäten. Nutzer können mithilfe von WeChat Personen oder Freunde in der Nähe entdecken. Sie können virtuelle Flaschenpost verschicken, die dann andere Nutzer rund um den Globus sammeln und lesen können. Diese Funktion soll Unternehmen dabei unterstützen, ihre Chatbots zu vermarkten (Liu 2018, S. 46-48). WeChat bietet seinen Nutzern auch ein Zahlungssystem namens WeChat Pay an, bei dem sie mit einem auf dem Handy generierten QR-Code an der Kasse bargeldlos zahlen können. Dazu muss das eigene Bankkonto mit dem WeChat-Account verbunden werden. Es besteht außerdem auch die Möglichkeit beim Online-Shopping auf dem Handy mit der WeChat-App Artikel zu bezahlen (WeChat 2018b).
Tencent verspricht seinen Nutzern, persönliche Informationen der Nutzer zu schützen und ohne Erlaubnis keine Nutzerdaten an Dritte zu verkaufen. So erhielt WeChat 2016 das Zertifikat ISO/IEC 27001:2013, eine internationale Norm für die IT-Sicherheit. Die Norm beinhaltet u.a. Anforderungen für die Einrichtung, Umsetzung, Aufrechterhaltung und fortlaufenden Verbesserungen eines dokumentierten Informationssicherheits-Managementsystems. Außerdem enthält sie Anforderungen für die Beurteilung und Behandlung von Informationssicherheitsrisiken. Allerdings ist die Datensicherheit dennoch eine große Markteintrittsbarriere für WeChat nach Europa, da Tecent als größter chinesischer Internetkonzern im Westen unter Generalverdacht steht Spionage für die chinesische Regierung zu betreiben (Liu 2018, S. 11). Der kommunikative Austausch über WeChat unterliegt außerdem einer gewissen Zensur. Nutzer müssen zustimmen u.a. Kritik gegenüber der chinesischen Regierung in WeChat zu unterlassen. WeChat unterstützt darüber hinaus momentan keine Ende-zu-Ende-Verschlüsslung (Appvisory 2018).
Einbindung von Machine Learning
Um die Erkennung der natürlichen Sprache zu verbessern, kann man verschiedene Plattformen, die sich auf ML Prozesse für Chatbots spezialisieren, in den Chatbot einbinden. Der Grund dafür ist, dass Spracheingaben sehr stark variieren können und unüberwachte Methoden des ML diese Eingaben clustern und zuordnen können, ohne dass sie vorher definiert werden müssen. Zu den bekanntesten Plattformen zählen u.a. Wit.ai, Dialogflow, Luis und IBM Watson. Alle Plattformen sind in der Lage, sich mit anderen chatbotfähigen Social-Media-Plattformen, wie Twitter, Slack oder Telegram zu verbinden (Jose 2017).
Wit.ai ist eine Software-as-a-Service-Plattform, die von Facebook aufgekauft wurde. Bei Wit.ai handelt es sich um eine Plattform ohne visuelle Entwicklungsumgebung, die u.a. mit Entitäten und Intents arbeitet. Intents stehen für die Absicht, die aus der Nutzereingabe gelesen wird (Figueroa 2017). Entitäten beschreiben Details und können z.B. bestimmte Typen von Produkten, wie eine bestimmte Pizzasorte sein. Man kann dabei auf bereits vordefinierte Entitäten zurückgreifen oder neue definieren. Um diese Entitäten und Intents zu erkennen nutzt Wit.ai bestimmte Lernmethoden des ML, die jedoch in der Dokumentation nicht genauer beschrieben werden (Wit.ai 2018).
Dialogflow wiederum ist eine Plattform, die seit 2016 Google gehört, jedoch auch Anbindungen für andere Social-Media-Plattformen zur Verfügung stellt. Im Gegensatz zu Wit.ai enthält Dialogflow viele vorgefertigte Modelle, die man nutzen kann, ohne aufwendige Codes selbstschreiben zu müssen (Figueroa 2017). Die Plattform wird u.a. von Unternehmen wie Domino’s, ticketmaster oder KLM Royal Durch Airlines genutzt. Dialogflow benutzt u.a. Entitäten, Parameter, Speech-to-Text, Text-to-Speech zusammen mit Machine Learning-Algorithmen, die im Hintergrund den Chatbot kontinuierlich trainieren (Jose 2017). Außerdem nutzt Dialogflow Ressourcen und die Infrastruktur von Google. Der Chatbot lernt sowohl von den Trainingsphasen, die vom Entwickler definiert werden, als auch von den in Dialogflow integrierten Sprachmodellen. Darauf basierend wird ein Algorithmus aufgebaut, der den Ausdruck des Nutzers einer bestimmten Absicht zuordnet. Bei Dialogflow kann man zwischen zwei verschiedenen Machine Learning-Modi auswählen. Es gibt einen reinen Machine Learning Modus ohne vordefinierte Regeln und einen Hybrid-Modus. Im Hybrid-Modus werden die Eingaben zunächst mit einer Datenbank verglichen und falls es keine Übereinstimmung gibt, ML angewendet (Dialogflow 2018a).
Eine weitere Möglichkeit ist die Plattform Luis, die von Microsoft bereitgestellt wird. Luis soll laut Microsoft in der Lage sein mit cloudbasierten ML-Modellen Chatbots zu unterstützen, ohne dass die Entwickler selbst Vorkenntnisse im Bereich ML benötigen. Es wird als Teil des Microsoft Azure Cognitive Language Pakets angeboten (Sirosh 2018).
IBM Watson ist eine der KI-Plattform, die alle Formen von Daten verstehen, mit Menschen interagieren kann und aus diesen Konversationen lernt. IBM Watson beschäftigt sich sehr viel mit Deep-Learning und bietet einen Deep-Learning-Service innerhalb von Watson Studio an, der es ermöglicht, neuronale Netzwerke visuell zu entwerfen und ihre Trainingsläufe zu skalieren. Es werden verschiedene Deep-Learning Frameworks wie Tensorflow, Keras, PyTorch oder Caffe unterstützt. Um die neuronalen Netzwerke parallel zu trainieren, werden leistungsstarke Grafikkarten der Marke NVIDIA genutzt (IBM 2018).
Bei PyTorch und Caffe handelt es sich um quelloffene Deep-Learning Frameworks von Facebook, die die Forschung und Produktion im Bereich der KI zusammenbringen soll. In diesem Framework wird auch das Open-Neural-Network-Exchange-Format, welches von Microsoft, Amazon und Facebook entwickelt wurde, unterstützt. Automatische Übersetzungen auf Facebook funktionieren beispielsweise mit solchen Frameworks (Bohn 2018). Facebook hat zwecks solcher Forschung die Facebook Artificial Intelligence Research eingeführt, die sich mit der Erforschung von Theorien, Algorithmen, Anwendungen, Infrastrukturen im Bereich Deep Learning und Spracherkennung befasst (Facebook 2018a). Es ist also eine sehr zielorientierte, quelloffene und unternehmensübergreifende Forschung zu beobachten, die lediglich den schnellen Fortschritt im Bereich der KI als Ziel hat.
Auch WeChat bietet die Möglichkeit eine KI zu implementieren. WeChat benutzt Machine Learning-Algorithmen für Natural Language Processing, Bild- und Spracherkennung und Übersetzungen (WeChat 2018a). Da die Dokumentationen jedoch auf chinesisch sind, ist eine detailliertere Beschreibung an dieser Stelle nicht möglich.
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