Spracherkennung verbessert die Customer Experience

Vom Silo zur zentralen Wissensdatenbank

Bei diesem Schritt zeigt sich auch eine wesentliche Herausforderung auf Seiten der Hersteller bei der Integration von KI-Systemen zur Spracherkennung: Meist sind die für den Aufbau einer Wissensdatenbank notwendigen Daten zwar grundsätzlich vorhanden - zum Beispiel Benutzer- oder Service-Handbücher, Produkt- und Marketingdatenblätter, Werkstatt- und Wartungsprotokolle, Fahrzeugdaten, Fehlerberichte oder ganz generelle Daten wie die maschinenverständliche Definition des Begriffs "Auto".

Allerdings sind sie meist an verschiedenen Stellen im Unternehmen verteilt und liegen in unterschiedlichen, unstrukturierten sowie strukturierten Formaten vor. In dieser extremen Heterogenität lassen sich die Daten kaum oder nur sehr schwer in eine Wissensdatenbank integrieren. Oftmals fehlt es auch an einer unternehmensinternen Instanz oder Abteilung, die den kompletten Datenbestand überblickt. Nur so lassen sich aber alle Informationen aus ihren Silos in einer zentralen Wissensdatenbank zusammenführen.

KI-Plattform als Lösung

Dabei müssen solche Silos nicht nur innerhalb des Unternehmens liegen - wie beschrieben sind auch Informationen aus Foren, Websites, Marketing-Daten etc. für den Aufbau einer zentralen Wissensdatenbank essentiell. Und auch weil in großen Automobilkonzernen inzwischen viele KI-Initiativen - nicht nur im Bereich Chatbots - parallel laufen, wurde mittlerweile die Wichtigkeit von zentral gespeichertem Wissen, auf das man jederzeit Zugriff hat, erkannt. Damit eine "Verstehmaschine" an dieses Wissen andocken und es etwa für Chatbots nutzbar machen kann, bedarf es Plattformlösungen.

Anstatt fertig trainierte KI-Systeme in verschiedenen Anwendungsszenarien im Bereich Spracherkennung zu implementieren, ist es mittlerweile möglich, spezifische KI-Werkzeuge zu entwickeln, die sich auf individuelle Daten je nach Anforderungen anwenden lassen. Solche KI-Plattformen erlauben es, Daten - nachdem sie bereinigt und der Plattform zugänglich gemacht wurden - zu clustern, in Relation zueinander zu setzen und sie vor allem zentralisiert verfügbar zu machen.

Dadurch lässt sich eine Wissensdatenbank aus einer Hand aufbauen, ohne dass man sich damit beschäftigen muss, welche individuelle Technik man zur Erkennung oder Analyse verschiedener Daten benötigt. So entsteht die Grundlage für eine flexibel nutzbare Verstehmaschine, aber auch der Ausgangspunkt für Chatbot-Systeme, die in der Lage sind, eigenständig Lösungen zu finden und sich dadurch selbst zu helfen.