Jede Frage zählt! – Wir trainieren einen ChatBot.

Vesper

Hi, ich bin Alexander und arbeite derzeit als Praktikant im Team „Service Solutions & AI“ bei der Deutschen Bank. Ich studiere im Doppelbachelor Wirtschaftsinformatik und Technology & Management an der TU München. An meinem Praktikum schätze ich besonders das coole Team, das Lösen von herausfordernden Fragestellungen und das Lernen neuer Fähigkeiten. Neben dem Praktikum verbringe ich meine Zeit am liebsten mit meinen Freunden und auf dem Tennisplatz.

In immer mehr Bereichen erobert die KI unseren Alltag und eröffnet neue Möglichkeiten, z.B. beim autonomen Autofahren, das von der KI regelrecht revolutioniert worden ist.  Aber natürlich sind die Einsatzmöglichkeiten längst nicht nur auf den Straßenverkehr beschränkt. Auch in Banken spielt künstliche Intelligenz eine immer größere Rolle. KI wird beispielsweise eingesetzt, um Kundenanfragen im Service zu beantworten oder Prozesse zu beschleunigen. In meiner Abteilung „Service Solutions & AI“ arbeiten wir gerade an einem spannenden Projekt, in dem wir einen Chatbot entwickeln, der unsere Kunden bei Servicefragen schnell und effizient unterstützt. Wie genau ein solcher Chatbot entsteht und warum das für die Zukunft des Bankings so wichtig ist, erfährst du hier.

Ein Chatbot ist eine Art digitaler Assistent, mit dem Kunden über das Internet sprechen können. Statt eine Hotline anzurufen oder eine E-Mail zu schreiben, kann der Kunde seine Fragen direkt im Chat stellen - und der Bot antwortet sofort.

Wie entsteht so ein Chatbot?

Der Aufbau eines Chatbots klingt vielleicht kompliziert, aber wir machen es Schritt für Schritt:

  1. Kundenfragen entwerfen: Zunächst überlegen wir, welche Fragen unsere Kunden haben könnten, und analysieren dann, welche davon am relevantesten sind. Zum Beispiel: „Wie eröffne ich ein Konto?“ oder „Wo finde ich meine Überweisungen?“. Für diese möglichen Fragen überlegen wir, wie der Chatbot sie am besten beantworten kann.
  2. Trainieren des Chatbots: Damit der Chatbot diese Fragen richtig versteht, „trainieren“ wir ihn. Das heißt, wir füttern den Bot mit vielen Daten und Antworten. Das Herzstück ist ein sogenanntes Large Language Model, das die menschliche Sprache versteht und passende Antworten generieren kann. Wir bringen dem Bot bei, was eine gute und hilfreiche Antwort ist.
  3. Testen, Testen, Testen: Nachdem wir den Chatbot trainiert haben, testen wir ihn auf Herz und Nieren. Wir wollen sicherstellen, dass er keine Fehler macht und dass seine Antworten korrekt und verständlich sind. Manchmal gibt der Bot seltsame Antworten - das passiert, wenn die Daten nicht eindeutig waren. Dann müssen wir nachbessern und den Bot weiter optimieren.

Ihr seht: KI kann vieles leisten, aber sie benötigt menschliche Unterstützung. Es ist spannend, an der Schnittstelle zwischen Idee und Umsetzung zu arbeiten und herauszufinden, was alles möglich ist. Die nächsten Jahre werden aufregend, so viel ist sicher!