KI-Chatbot: Materna und der IBM-Watson-Assistent verhelfen KfW-Kunden zum Kredit

Wäre es nicht schön, einfach durch ein kurzes Gespräch zu Geld zu kommen, zum Beispiel zur Studien- oder Hausfinanzierung? Bei der Kreditanstalt für Wiederaufbau (KfW) ist das dank eines Chatbot-Systems von Materna auf Basis der KI-Lösung IBM Watson Assistant nun möglich. Die KfW ist als Förderbank im Besitz der Bundesrepublik Deutschland und der Bundesländer. Als Anstalt des öffentlichen Rechts vergibt sie Förderkredite an Unternehmen und Bürger. Dazu gehören unter anderem auch Kredite zur Baufinanzierung und zur Förderung der Aus- und Weiterbildung, zum Beispiel Studienkredite.

von Melanie Kalinke, Projektleiterin bei Materna

Die hohe Nachfrage nach Studienkrediten gab auch den Ausschlag zur Einführung eines digitalen Assistenz-Systems bei der KfW (Website). Zu Beginn jeden Semesters gehen bei der KfW Unmengen an Anträgen und Fragen rund um die Studienkredite ein. Um den Agenten im Servicecenter die Arbeit zu erleichtern, beschloss die KfW, den Informations- und Beratungsprozess mit Hilfe eines virtuellen Assistenten so weit wie möglich zu automatisieren. Um herauszufinden, ob dieser Ansatz für die KfW wirklich funktioniert, führte das IT-Team zunächst intern eine Machbarkeitsstudie durch. Das Ergebnis dieses Proof-of-Concept war eindeutig:

Ein virtueller Assistent auf Basis einer Künstlichen Intelligenz (KI) könnte die Agenten entlasten, die Antragsbearbeitung beschleunigen und Studierenden so rascher zu ihrem Kredit verhelfen.”

Die KfW schrieb das Projekt daraufhin aus. Materna konnte sich mit einem Konzept auf Basis des IBM Watson Assistant gegenüber den Mitbewerbern durchsetzen und erhielt den Zuschlag.

Mit System zum virtuellen Assistenten

Ein virtueller Assistent baut sich (noch) nicht von selbst. Unternehmen haben zwar zunehmend Interesse an maßgeschneiderten Lösungen, sehen sich aber oft einer Vielzahl von Herausforderungen gegenüber. Die Knackpunkte liegen insbesondere an vier Stellen:

1. Das Design und die Implementierung von virtuellen Assistenten brauchen Zeit und sind aufwändig,
2. es stehen oft nicht genug erfahrene IT-Mitarbeiter zur Verfügung, um das Projekt nach dem Roll-out langfristig zu betreuen und zu pflegen,
3. bei rechtlich komplexen Produkten muss eine verlässliche Qualitätssicherung der Inhalte und Dialoge stattfinden, die der virtuelle Assistent zur Verfügung stellt und
4. besitzen viele Unternehmen bereits ein umfangreiches Content-Management-System (CMS). Dessen Inhalte müssen dann als Datenbasis in den Assistenten überführt werden, was hohen Aufwand verursacht.

Genau diese vier Punkte adressiert das Redaktionssystem von Materna. Das Chatbot-Redaktionssystem setzt auf der eigentlichen KI-Engine auf und bildet die Schnittstelle zum Projekt- und Redaktionsteam. Es bringt eine Vielzahl von optimierten und automatisierten Prozessen mit und wurde von vornherein so ausgelegt, dass es auch von Mitarbeitern ohne tiefgehende IT-Erfahrung benutzt werden kann. Das reduziert für die KfW und andere Kunden die Notwendigkeit, geschultes IT-Personal einzusetzen. Bei der KfW sind die Chatbot-Redakteure beispielsweise die zuständigen Produktmanager, also keine ausgewiesenen IT-Spezialisten. Das Redaktionssystem verfügt zudem über einen Mechanismus zur Definition und Vergabe von Rollen und Zugriffsrechten und Freigaben nach dem Vier-Augen-Prinzip. Das stellt sicher, dass nach einem festgelegten Freigabeprozess nur sorgfältig kontrollierte Inhalte und Dialoge online gehen. Für die KfW in ihrem hochregulierten und sensiblen Finanzumfeld war dieses strikte Freigabeprozedere ein entscheidender Punkt.

Verständnis schaffen als Schlüssel zum Erfolg

Neben dem überzeugenden technischen Konzept des CMS überzeugte Materna auch durch umfassende Beratungsleistung.

Am Anfang aller Chatbot-Projekte muss das Team von Materna im Regelfall erst einmal Verständnis dafür schaffen, wie so ein Assistent hinter den Kulissen funktioniert.”

Bei vielen Kunden herrscht die Vorstellung, dass es letztlich nur eine mit KI aufgewertete Frage-Antwort-Liste ist. In Wahrheit handelt es sich jedoch um ein hochkomplexes System, das eine große Datenbasis und viel Training benötigt. Zu Projektbeginn bauen die Berater daher immer erst einmal wichtiges konzeptionelles Wissen beim Projektteam des Kunden auf. Dazu erklären sie zum Beispiel Grundlagen des Dialogdesigns und der zugrundeliegenden KI-Logik, insbesondere das Natural Language Processing (NLP).

Leistungsfähige KI als Grundlage

Nachdem diese Basis bei der KfW aufgebaut war, ging es an die Implementierung des eigentlichen virtuellen Assistenten. Die Umsetzungsphase erstreckte sich über rund sechs Monate. In dieser Zeit wurden das finale Konzept erarbeitet, die notwendigen Programmierarbeiten durchgeführt, die KI anhand der vorhandenen Materialien trainiert und der eigentliche Chatbot programmiert.

Die KI und das Sprachverständnis steuert der IBM Watson Assistant bei; auf dieser KI- und Datenbasis setzt dann das CMS von Materna auf, das vom Redaktionsteam gepflegt und mit Inhalten versorgt wird.”

Watson Assistant nutzt KI und NLP für das Erstellen, Trainieren und Implementieren dialogorientierter Interaktionen (Sprache und Text). Diese Interaktionen können dann in jede beliebige Anwendung und auf jedem Kanal eingebettet werden – zum Beispiel einen dialogorientierten Chatbot auf der Website. Hinzu kommen Funktionen für Natural Language Understanding (NLU), um den tieferen Zusammenhang in den Kundenfragen zu verstehen. So kann der Chatbot seine Fähigkeiten weiter verbessern und die Kundenfragen auch in zielgruppen- und branchenorientierter Sprache beantworten. Die notwendigen NLU-Funktionen sind ebenfalls in Watson Assistant und der zugehörigen Such- und Analyseplattform Watson Discovery integriert.

IBM Watson Assistant braucht im Vergleich zu anderen Systemen sehr wenig Trainingsbeispiele und Varianten, die dem System beigebracht werden müssen, um hohe Erkennungsraten zu erzielen.”

Das zeigte sich auch nach der Inbetriebnahme: Das Kundenteam bei der KfW ist von der tatsächlich erzielten Erkennungsrate begeistert – sie liegt im Live-Betrieb wesentlich höher als die ursprünglich geforderten 70 Prozent und erreicht im Mittel über 96 Prozent.

Parallel zur Implementierung des neuen Chatbots wurde das Team der KfW ausgebildet und umfassend im Umgang mit dem CMS geschult.

Das Redaktionsteam der KfW kann das Chatbot-System dadurch heute selbstständig managen und autark weiterentwickeln, wenn neue Anwendungsfälle implementiert werden müssen.”

Chattend in die Zukunft

Weitere Chatbot-Projekte sind schon auf den Weg gebracht, auch für interne Zwecke. Die Personalabteilung soll durch einen neuen Bot entlastet werden. Er soll Standardfragen der Mitarbeiter beantworten, zum Beispiel zu Urlaubsanträgen. Auch hier bewähren sich die zuverlässigen KI- und NLP-Funktionen des IBM Watson Assistant, die mithilfe des CMS von Materna schnell entsprechend angepasst werden können. Ein Live-Chat für den bestehenden Chatbot ist auch bereits als Proof-of-Concept in der Entwicklung. An einem bestimmten Punkt des Chats sollen die Nutzer dann künftig das Angebot erhalten, direkt mit Servicecenter-Agenten zu sprechen, um wichtige Fragen im Dialog mit ihnen zu klären.

Bei solchen Live-Chats gelten bei der KfW hohe Sicherheitsanforderungen.”

Da dem Chatbot-System und den Agenten persönliche Daten der Kunden übermittelt werden müssen, zum Beispiel Vertragsdetails oder Kundennummern, liegt die Datenschutzhürde hier sehr hoch. Die KfW und Materna arbeiten gerade an Lösungen, damit auch dieser Bot schnell an den Start gehen kann.

Einsatz- und Ausbaumöglichkeiten für virtuelle Assistenten gibt es bei der KfW also viele. Sie können dazu dienen, den Service für die Kunden zu verbessern, aber auch interne Prozesse zu automatisieren und zu vereinfachen.

Mit dem CMS von Materna und dem IBM Watson Assistant im Hintergrund ist das Redaktionsteam bei der KfW nun in der Lage, jederzeit neue Chatbots für neue Aufgabenbereiche zu implementieren.”

Damit kann es Kunden in Zukunft noch mehr Möglichkeiten bieten, durch einen kleinen Chat mit der KI zum richtigen Kredit- und Finanzierungsangebot zu finden.Melanie Kalinke, Materna