Die Website des Deutschen Akademischen Austauschdienst (DAAD) bietet eine umfassende Orientierung für Nutzerinnen und Nutzer, die sich für einen akademischen In- oder Auslandsaufenthalt interessieren. Sie hält Content zu allen damit verbundenen Themen bereit, wie die Vergabe von Stipendien, Förderung der Internationalisierung der Hochschulen und Wissenschaft sowie Stärkung der deutschen Sprache im Ausland.

Der Inhalt ist klar nach Themenbereichen strukturiert und bietet eine tiefe Informationsbasis für die unterschiedlichen Zielgruppen. Jedoch ist es gerade in dieser Fülle an Inhalten manchmal nicht leicht, sich zurechtzufinden – insbesondere für Nutzerinnen und Nutzer außerhalb von Deutschland oder Europa.

Deswegen haben wir einen digitalen Assistenten, den Chatbot Amiko, für die Website des DAAD entwickelt. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz haben wir es gemeinsam mit unserem Kunden geschafft, die fachliche Expertise des DAAD in anwendbare Technologie für Nutzerinnen und Nutzer umzuwandeln.

Der Chatbot wurde rund um die Bedürfnisse der Nutzerinnen und Nutzer der Website konzipiert und entwickelt.  Im Vorfeld wurde dafür eine sorgfältige Analyse mit den inländischen und weltweiten Ansprechpartnern des DAAD durchgeführt und in spezifische Anforderungen überführt.

Technische Umsetzung – KI Language

Die technische Basis des Chatbots ist Microsofts Conversational Language Unterstanding (CLU), früher LUIS. Mithilfe von CLU werden Nutzerfragen in natürlicher Sprache verstanden und beantwortet. Das Prinzip dahinter kann verkürzt so wiedergegeben werden:

Gestellten Fragen an den Chatbot werden Intents und Subintents – die redaktionell und mithilfe Künstlicher Intelligenz gepflegt werden – zugeordnet und dann direkt beantwortet oder durch Rückfragen weiter verfeinert. Ein Intent, also eine erkannte Absicht des Fragestellenden, ist dabei ein Attribut, das der Chatbot einer menschlichen Anfrage zuordnet.

Wenn in einer Anfrage beispielsweise nach „Möglichkeiten einer Förderung für ein Studium in Deutschland“ gefragt wird, wird die Absicht des Fragestellenden von der Künstlichen Intelligenz erkannt. Diese Anfrage wird dann mit den vorhandenen Antwortmöglichkeiten gematched und bedient. In erster Linie werden Nutzerinnen und Nutzer dann im DAAD-Websitekosmos weitergeleitet oder aber mit Rückfragen, sogenannten Follow-Ups, konfrontiert, um die Antwortmöglichkeiten möglichst einzugrenzen.

Das schafft ein hohes Maß an zufriedenstellenden Antworten, die präzise auf das individuelle Bedürfnis reagieren.

Chatbot: Microsoft Azure Open AI

Im Backend werden echte oder fiktive Nutzeräußerungen bestimmten Intents zugeordnet, damit der Chatbot im Betrieb auf einer breiten Basis reaktionsbereit ist. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz, konkret Azure Open AI, können zudem neue fiktive Äußerungen erstellt werden, die für das Training des Sprachmodells des Chatbots genutzt werden können. Damit optimiert sich das Modell in einem fest definierten Rahmen fortlaufend selbst und reduziert die menschlich erforderliche redaktionelle Pflege im Backend.

Das passiert nicht im Content Manager. Diese Äußerungen (Utterances) werden in CLU gepflegt. Der Content Manager ist dafür da, die tatsächlichen Texte für die Intents zu pflegen. Also das, was der Chatbot antworten soll, wenn er einen Intent identifiziert hat.

Den Content Manager hier auf einmal zu nennen ist aber auch etwas schwierig. Außerhalb des DAAD bzw. K11 weiß ja niemand, wovon du hier sprichst. Entweder du lässt das weg oder du musst den einführen. Iwie in die Richtung „Zur Erleichterung der Pflege, haben wir zusätzlich einen custom Content Manager implementiert, welcher direkt Inhalte in CLU importiert und eine Verbindung zwischen dem daad.de Backend und CLU schafft“ oder so.

Azure Open AI ist kein Sprachmodell. Besser du schreibst hier einfach „konkret Azure OpenAI“.

Fazit

Der Chatbot ist heute ein fester Bestandteil der Nutzerführung auf der daad.de und kann heute mehrere Dutzend Intents und Sub-Intents erkennen und verarbeiten. Mit einer sechsstelligen Zahl an Interaktionen zwischen Mensch und Chatbot und einem Austausch von fast einer halben Millionen Nachrichten pro Jahr kann die Implementierung als Erfolg gesehen werden – auf jede Nutzeranfrage kommen im Schnitt drei Reaktionen vom Chatbot, was auf ein hohes Engagement auf Nutzerseite und eine zufriedenstellende Beantwortung der Fragen schließen lässt

Neben diesen quantitativen Erfolgskriterien haben wir natürlich einen qualitativen Einblick ermöglicht, der Rückschlüsse darauf erlaubt, ob Fragen zufriedenstellend beantwortet wurden – dies ist eine ganz wesentliche Anforderung an die Entwicklung des Chatbots gewesen. Diese Daten bilden wir direkt über eine Schnittstelle zu Microsofts CLU bzw. der dahinter liegenden Datenbank in einem Looker Report ab. Dieser Report erlaubt es, im Rahmen eines umfangreichen Datenbank- und Google-Analytics-Event-Trackings, Rückschlüsse auf das Nutzungsverhalten zu ziehen. Da die unterschiedlichen Zielgruppen eine zentrale Rolle in der inhaltlichen Weiterentwicklung des Chatbots spielen, ist es umso wichtiger, frühzeitig auf Trends zu reagieren.

Die Akzeptanz des Chatbots auf Nutzerseite ist groß – insbesondere bei Zugriffen aus dem nichteuropäischen Ausland, wo man bei den akademischen und organisatorischen Gegebenheiten in Deutschland möglicherweise auf Unterstützung angewiesen ist.

Für unseren Kunden bedeutet der Einsatz des Chatbots eine spürbare Entlastung im Tagesgeschäft. Insbesondere in der Beratung von ausländischen Studieninteressierten können viele Anfragen und häufig auftretende Fragen bereits beantwortet werden, da das breite Fachwissen des DAAD die Wissensbasis des Chatbots darstellt und stetig weiterentwickelt wird. So schafft der Chatbot auf Nutzerseite auch eine gewisse Vorqualifizierung, die sich in einer Effizienzsteigerung in der Beratungsleistung des DAAD wiederspiegelt.

Für die Zukunft sind weitere Ausbaustufen in Planung, die insbesondere einen noch stärkeren Einsatz von Künstlicher Intelligenz beinhaltet.