Das Feature AI-Powered Answers ist für Kunden als App verfügbar. Für den Zugriff auf AI-Powered Answers benötigen Sie die entsprechende Version der Conversations-App. Kontaktieren Sie Ihre*n Account Manager*in, um mehr zu erfahren.

In diesem Artikel erhalten Sie einen Überblick über das AI-Powered Answers-Feature in Conversations.

Wofür kann ich das AI-Powered Answers-Feature nutzen?

Sie können das AI-Powered Answers-Feature nutzen, um Fragen, die Ihre Mitarbeitenden häufig stellen, anhand vorhandener Artikel aus Ihrer Wissensdatenbank automatisch zu beantworten. Hierfür brauchen Sie eine vorhandene interne Wissensdatenbank in Conversations, in der Sie Artikel erstellt und importiert haben. Weitere Informationen zum Aufbau einer Wissensdatenbank in Conversations finden Sie in unserem Artikel Artikel zur Wissensdatenbank hinzufügen. 

So können Sie:

• die Anzahl der Fragen reduzieren, die Sie manuell beantworten müssen.
• sowohl spezialisierten Personen als auch Anfragenden Zeit sparen, indem Antworten sofort bereitgestellt werden.
• den Algorithmus so schulen, dass er die relevantesten Antworten vorschlägt, und damit die Zufriedenheit Ihrer Mitarbeitenden verbessern.
• häufig gestellte Fragen identifizieren und zusätzliche Wissensartikel erstellen, um wichtige Themen abzudecken, deren Sie sich bisher vielleicht noch nicht bewusst waren.

Wie funktioniert das?

1. Wissensanalyse

Jeder Artikel, den Sie Ihrer Wissensdatenbank hinzufügen, wird vom Algorithmus analysiert und in das Modell integriert. Der Vorschlagsalgorithmus arbeitet mit Natural Language Processing, um jeden Artikel in Ihrer Wissensdatenbank zu prüfen und die wichtigsten Themen herauszuziehen.

Jedes Mal, wenn Sie einen neuen Artikel hinzufügen, unterteilt Conversations den Text (Titel und Inhalt) unmittelbar in syntaktische Einheiten und verwandelt ihn in einen nummerischen Vektor. Anders ausgedrückt, für den Chatbot wird der Artikel nicht als Text dargestellt, sondern als eine Liste von Ziffern, die als „Trefferwert“ des Artikels zu verschiedenen Themen interpretiert werden kann.

Im Abschnitt Best Practices des Artikels Artikel zur Wissensdatenbank hinzufügen finden Sie Tipps, wie Sie den Algorithmus optimal nutzen können.

2. Eingehende Anfragen werden mit dem Modell verglichen

Wenn ein Mitarbeitender über Slack oder Microsoft Teams eine Anfrage an Conversations sendet, wird seine Frage ebenfalls automatisch in einen nummerischen Vektor umgewandelt. Alle Artikel in Ihrer Wissensdatenbank werden dann auf der Basis bewertet, wie eng ihre Vektoren mit dem Vektor der Frage übereinstimmen.

Hinweis
Das System übersetzt Anfragen nicht automatisch in die Sprache des Artikels. Achten Sie darauf, in welcher Sprache ein Artikel verfasst ist und wie bestimmte Standorte oder Mitarbeitende davon betroffen sein könnten.

3. Wird eine ausreichend gute Übereinstimmung erkannt, werden passende Antworten vorgeschlagen

Wenn mehrere Artikel der Frage entsprechen, zeigt der Conversations-Chatbot diese dem Mitarbeitenden als Vorschläge an (es werden maximal drei Artikel vorgeschlagen). 

Wenn das System eng verwandte Artikel mit geringfügigen Abweichungen erkennt, werden mehrere Vorschläge bereitgestellt. So werden Artikel angezeigt, die je nach Bedarf der anfragenden Person(en) unterschiedliche Relevanz haben können. 

Mitarbeitende können Folgendes tun:

• den Vorschlag akzeptieren, indem sie den Button Problem gelöst! anklicken
• den Vorschlag ablehnen, indem sie den Button Keine passende Lösung dabei oder den Button Ich brauche Unterstützung durch eine spezialisierte Person anklicken.

Bei internen Artikeln wird der vollständige Inhalt in Slack oder Microsoft Teams angezeigt. Bei externen Artikeln, die beispielsweise aus Confluence, Notion oder SharePoint importiert wurden, wird nur der Titel mit einem Link zur entsprechenden Ressource angezeigt.

Tipp
Sehen Sie sich das Protokoll der automatischen Antworten und die Spielwiese für automatische Antworten an, um zu analysieren, welche Wissensartikel die besten oder genauesten Antworten liefern. Dies kann Sie darin unterstützen, Artikel zu identifizieren, die zusammengeführt oder gelöscht werden sollten oder mehr Klarheit erfordern.

4. Das Modell lernt aus Feedback

Mit der Zeit lernt das Modell aus dem Feedback der Mitarbeitenden und stellt bessere Vorschläge bereit. Es lernt auf die folgende Weise:

• Wenn Mitarbeitende Vorschläge erhalten, können sie über die oben beschriebenen Buttons Feedback geben, ob die Vorschläge relevant waren.
• Stellt ein anderer Mitarbeitender dann eine ähnliche Frage, ruft der Algorithmus alle Antworten ab, die zu ähnlichen Fragen vorgeschlagen wurden, und berücksichtigt dabei dieses Feedback.
• Wenn Artikel als hilfreich akzeptiert werden, steigen sie im Ranking etwas auf. Als irrelevant bewertete Artikel werden leicht herabgestuft.

Um DS-GVO-konform zu bleiben, werden bei diesem Vorgang keine Daten personalisiert. 

Tipp
Je mehr Ihre Mitarbeitenden mit dem Conversations-Chatbot interagieren und je mehr Feedback sie ihm geben, desto besser lernt er, die richtigen Antworten aus Ihrer Wissensdatenbank vorzuschlagen.

Das Protokoll der automatischen Antworten und die Spielwiese für automatische Antworten

Das Protokoll der automatischen Antworten

Im Protokoll der automatischen Antworten finden Sie eine Aufstellung der von Mitarbeitenden zuletzt gestellten Fragen. Es werden Fragen der letzten 30 Tage angezeigt. Für jede Frage werden das Datum und eine Liste der Vorschläge sowie das Ergebnis (akzeptiert/abgelehnt) angezeigt.

Mit Hilfe des Protokolls der automatischen Antworten verstehen Sie besser, welche Arten von Fragen regelmäßig gestellt werden, so dass Sie neue, auf diese Fragen zugeschnittene Artikel erstellen können.

Um auf das Protokoll der automatischen Antworten zuzugreifen, gehen Sie zu Conversations > Verwalten > Wissensdatenbank > Protokoll der automatischen Antworten. 

Die Spielwiese für automatische Antworten

In der Spielwiese für automatische Antworten können Sie Artikelvorschläge testen, indem Sie typische Anfragen von Mitarbeitenden eingeben. So können Sie sehen, welche Arten von Artikeln möglicherweise vorgeschlagen werden, und bei Bedarf Anpassungen oder Verbesserungen vornehmen.

Um die Testfunktion zu nutzen, geben Sie eine Anfrage in die Suchleiste ein und klicken Sie auf Fragen. Die Ergebnisse werden in zwei Abschnitte unterteilt angezeigt:

• Vorgeschlagen: Dieser Abschnitt zeigt alle Artikel an, die dem Mitarbeitenden vorgeschlagen werden würden (pro Anfrage werden maximal drei Artikel vorgeschlagen).
• Nicht vorgeschlagen: Dieser Abschnitt zeigt alle Artikel an, die nicht vorgeschlagen werden würden, sowie die folgenden Gründe:
  • Relevanz – der Relevanzwert liegt unter unserem Empfehlungsschwellenwert.
  • Zielgruppe – der aktuelle Benutzende entspricht nicht den im Artikel definierten Zielgruppenkriterien.
  • Anzahl der Vorschläge – dem Mitarbeitenden würden zu viele Vorschläge angezeigt werden.

Tipps
▶︎ Artikel werden nach Relevanz in absteigender Folge angezeigt.
▶︎ Ein Klick auf einen Artikel öffnet die entsprechenden Details in einem neuen Reiter.

Um auf die Spielwiese für automatische Antworten zuzugreifen, gehen Sie zu Conversations > Verwalten > Wissensdatenbank > Spielwiese für automatische Antworten.