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Chatbots und digitale Assistenten für Enterprise

Chatbots und digitale Assistenten sind durch ihre starke Verbreitung bei Privatanwendern schon längst Alltag: Von Amazon Alexa über Apple Siri und Google Assistant bis zu Facebook-Messenger-Chatbots und Telegram-Bots. Doch im Enterprise Kontext, in dem das Thema Datenschutz nicht umsonst besonders groß geschrieben wird, können die bekannten B2C-Plattformen eigentlich nicht eingesetzt werden, wenn es um die eigene Datenhoheit beziehungsweise Datensouveränität geht.

Mit Neo eine eigene App für alle Plattformen

Daher haben wir uns entschieden, eine eigene Anwendung, die den Anforderungen des Enterprise-Umfelds gerecht wird, zu schaffen: Unsere Neo-Anwendung kann auf allen bereits im Einsatz befindlichen Systemen installiert werden: Mobilgeräte und Tablets werden auf iOS und Android unterstützt, Desktopgeräte und Notebooks mit Microsoft Windows, macOS und Linux. So ist keine zusätzliche Hardware notwendig, es fließen aber auch keine Daten über Kanäle von Drittanbietern. Dennoch setzen wir stark auf bestehende Industriestandards und können flexible und standardisierte Darstellungsformate wie Microsofts Adaptive Cards in den Bot integrieren. So kann höchstmögliche Sicherheit und Kontrolle bei hoher Flexibilität und Standardisierung gewährt werden.

Natural Language Understanding per Oberfläche konfigurieren

Bei Chatbots und sprach- bzw. textbasierten Agenten ist das Sprachmodell der Knackpunkt für einen sinnvollen und produktivtauglichen Einsatz des Bots. Mit unserer Neo Conversation Engine können sogenannte “Intents” (also Befehle) über Beispiel-Utterances (mögliche Aussagen der Nutzer) in einem Sprachmodell abgebildet werden, das nicht auf Keywords basiert sondern kontextuell die Eingaben der Anwender in ihre eigentliche Intentionen übersetzt. Das Trainieren und Pflegen der Sprachmodelle kann hierbei über eine Oberfläche erfolgen, für die keine Programmierkenntnisse notwendig sind. Alternativ zu den eigenen Sprachmodellen, die On-Premises geschult und verwendet werden können, können auch Natural Language Understanding-Module der bekannten Cloud-Anbieter wie AWS oder Google angebunden werden. Allerdings erlaubt dies keinen On-Premises Betrieb, dafür könnten so aber mehr Sprachen unterstützt werden.

Spracheingabe und Sprachausgabe durch den digitalen Assistenten

Interaktion kann nicht nur textbasiert, sondern auch per gesprochener Sprache mit unserem KI-Assistenten Neo stattfinden. Hierzu wird die gesprochene Sprache über bekannte Cloudprovider (beispielsweise die Bing Speech API) in Text transkribiert und dann über die Neo Conversation Engine in den eigentlichen Intent übersetzt. Auch eine Sprachausgabe kann zusätzlich zur oberflächengestützten Interaktion erfolgen.

Integrationen zu Enterprise-Systemen

Im B2B-Kontext geht es bei Chatbots und Agenten weniger um die Abfrage von FAQ-Systemen, sondern häufig um die Abwicklung von ganzen Prozessen – beispielsweise Raumbuchungen, Terminplanung, Budget-Abfrage oder Reisekostenerfassung. Oft sind diese Prozesse stark individualisiert und involvieren gegebenenfalls eine Vielzahl an Dritt- und Fremdsystemen für Teilaspekte des Prozesses. Über die Neo Flow Engine und unser Integrational Framework können daher Fremdsysteme in 18 Programmiersprachen angebunden werden: So wird der Implementierungsaufwand minimiert, da bestehende Libraries und Frameworks eingesetzt werden können, oder aber zumindest auf einen machbaren Rahmen reduziert werden, sodass keine neuen Kompetenzen in unbekannten Programmiersprachen und Entwicklungsumgebungen aufgebaut werden müssen.

Neo Flow Engine als Drag&Drop Workflow Plattform

Die Modellierung der Workflows kann zum schnellen Prototyping per Drag&Drop Oberfläche erfolgen. So können Workflows und Prozesse in Echtzeit modelliert und direkt mit Anwendern getestet werden. Dies ermöglicht eine logische und effiziente Abbildung der Business Logik bei gleichzeitig geringerem Implementierungsaufwand. Sobald ein Workflow dann auch von Endanwendern getestet und für sinnvoll befunden wurde, kann die Implementierung optional auch in einer performanten und schlanken Programmiersprache – wie beispielsweise Go – abgebildet werden, wobei die Business Logik aus der Flow Engine übernommen werden kann.