Über das Projekt
Intelligente Chatbots

Intelligente Chatbots sind textbasierte Dialogsysteme, welche das Chatten mit einem technischen System erlauben. Durch einen Bereich zur Textein- und –ausgabe lässt sich in natürlicher Sprache mit dem dahinterstehenden System kommunizieren. Chatbots können, müssen aber nicht in Verbindung mit einem Avatar benutzt werden. Mit der steigenden Computerleistung können Chatbot-Systeme immer schneller auf immer umfangreichere Datenbestände zugreifen und daher auch intelligente Dialoge für den Nutzer bieten. Solche Systeme werden auch als virtuelle persönliche Assistenten bezeichnet.
Es gibt auch Chatbots, die gar nicht erst versuchen, wie ein menschlicher Chatter zu wirken, sondern nur auf spezielle Befehle reagieren. Sie können als Schnittstelle zu Diensten außerhalb des Chats dienen, oder auch Funktionen nur innerhalb ihres Chatraums anbieten, z. B. neu hinzugekommene Chatter mit dem Witz des Tages begrüßen.
Heute wird meistens durch digitale Assistenten wie Google Assistant und Amazon Alexa, über Messenger-Apps wie Facebook Messenger oder WhatsApp oder aber über Organisationstools und Webseiten auf Chatbots zugegriffen.

Schnittstelle zur CAS: Chatbots dienen unseren Kunden zur Unterstützung bei den CAS-Produkten. Die Avatare interagieren behilflich bei der Mensch-Maschine-Kommunikation. Die Chatbots nehmen den Kunden proaktiv Arbeit ab, führen Datenanalysen durch, präsentieren dem Kunden ohne lästiges Suchen wichtige Informationen, sprechen Empfehlungen aus und sind Helden bei der Prozessunterstützung.

Ziel der CAS: Durch die Unterstützung im Decision Making und der alternativen Eingabe in natürlicher Sprache soll das Kundenerlebnis gesteigert werden und der Kunde auf seiner Customer Journey begleitet und begeistert werden!

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Bisherige
Abschlussarbeiten

MA-Thesis:
Voice User Interfaces im Unternehmenskontext – Gestaltung eines Sprachassistenten für Produktkonfigurationen

Abstract

Sprachassistenten sind in privaten Haushalten in Gebrauch und etablieren sich zunehmend im Alltag der Nutzer. Durch den Sprachgebrauch erhalten Nutzer einen einfacheren Zugang zu Technologien, da diese sich an die natürliche Interaktionsweise der Menschen anpasst. Das bietet im Unternehmenskontext – insbesondereim Bereich der Produktkonfiguration – Chancen, eine neue User Experience (UX) bei der Systeminteraktion zu kreieren. Die vorliegende Masterthesis stellt ein Konzept für einen Sprachassistenten vor, der seinen Einsatz im Rahmen eines Produktkonfigurators findet. Der Produktkonfigurator ermöglicht Kunden, ihrem Bedürfnis nach Individualität ihrer Produkte nachzukommen, aber damit steigt auch die Komplexität der Produkte. Das Ziel liegt darin zu untersuchen, welchen Einfluss der Einsatz von Sprachassistenten auf die UX hat und bis zu welchem Grad sich ein Sprachassistent für eine Produktkonfiguration eignet. Die Herausforderungen bestehen darin, die Komplexität der Produktkonfiguration mit dem Anspruch der Vereinfachung durch Sprachassistenten in Einklang zu bringen. Der Konzeptansatz beschreibt die Abstrahierung des Produktwissens in ein Basisprodukt mit einer überschaubaren Anzahl an Merkmalen, die die restliche Konfiguration automatisch vervollständigt. Auf Basis von Designprinzipien und Anforderungen ist dem Sprachassistent ein Interaktionsmodell zugrundegelegt, das die Dialogphasen und einzelnen Dialogschritte beschreibt. Die prototypische Umsetzung erfolgt – nach einem Vergleich der Technologieanbieter für Spracherkennung- und verarbeitung – mit Amazon Alexa Skills Kit. Mithilfe des UX-Bewertungsbogen AttrakDiff stellt ein A/B Vergleich die klassische Konfiguration mit der Konfiguration mit dem Sprachassistenten gegenüber. Die Auswertung ergibt eine Verbesserung der hedonischen Aspekte der UX, aber – geschuldet den funktionalen Grenzen des Prototypen – eine Verschlechterung der pragmatischen Qualität. Zum aktuellen Technologiestand eignet sich ein Sprachassistent nur bei Use Cases mit geringem Fehlerpotenzial. Die Ergebnisse aus der Arbeit dienen als Grundlage für weitere erforderliche Forschungen in den Bereichen Robustheit bezüglich Spracherkennung und -verarbeitung und Bewahrung des Dialogkontextes.

— Dac Mai Chau

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Die übergeordneten
Forschungsbereiche

 


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Artificial Intelligence Lab

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