03.11.2017

Capital One: Der Chatbot einer Bank als bester Freund

Nach einer sechsmonatigen Testphase macht U.S.-Bank Capital One ihren Chatbot "Eno" für Millionen von Kunden zugänglich. Vice President Ken Dodelin verrät, was die Bank von einem Chatbot über ihre eigenen Kunden lernen konnte.
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(c)Capital One: Für seine User ist "Eno" mehr als ein Bank-Chatbot.

Im März diesen Jahres stellte Capital One den ersten Chatbot einer U.S. Bank vor. Damit einher ging der Start der Testphase, in der ausgewählte Personen den Chatbot testen durften. Sechs Monate später wird der Bot nun auch offiziell für Millionen Bankkunden gelauncht. “Eno”, so der Name des Bots, managt Anfragen zum Bankkonto oder zur Kreditkartenabrechnung. Außerdem kann man mit ihm über den Sinn des Lebens philosophieren.

Zum offiziellen Launch verrät Ken Dodelin, Vizepräsident und Leiter des A.I.-Departments bei Capital One, die drei Key Learnings, die das Team nach dem Soft-Launch lernen musste.

1. Nachricht an Eno wie an einen Freund

(c) Capital One

Dabei kommt heraus, dass Menschen mit einem Chatbot wie mit einem Freund schreiben- obwohl “Eno” eigentlich ein Bankprodukt ist. “Jeder unserer 100.000 invite-only Erstkunden, die mit Eno über ihre Kreditkarte oder ihr Bankkonto gechattet haben, hatte seinen ganz persönlichen Stil. Sie schreiben zu jeder Tages-und Nachtzeit in allen möglichen Formen”, so Dodelin. Etwas, was für den Chatbot nicht einfach ist.

Menschen chatten ganz unterschiedlich und verwenden beispielsweise Abkürzungen wie “bal” für “balance” oder schreiben so, wie sie sprechen würden: “Hi Eno! How much money do I have today?”. Dazu kommen Rechtschreibfehler oder Tippfehler, oft mehr als einmal in einem Satz. So könnte aus “bal” auch “val” werden, da auf der Tastatur die beiden Buchstaben nebeneinander liegen. Andere Menschen wiederum chatten vermehrt in Emojis. Fast 50 Prozent der Kunden senden etwa ein “Daumen Hoch”-Symbol, um einen Zahlvorgang zu bestätigen. Hier musste “Eno” anfangs lange trainiert werden, um auf alle Eventualitäten vorbereitet zu sein.

2. Über 2.200 Möglichkeiten für Kontostand-Abfrage

Damit Eno versteht, was der Kunde möchte, lernt das Programm bei jeder Konversation mit. Das heißt auch, dass Eno lange noch nicht alles verstehen wird, was von ihm verlangt wird. Zu Beginn sei es wichtig gewesen, sich vor allem auf jene Fragen zu konzentrieren, die am meisten gestellt werden. Kontostand, Kreditmöglichkeiten, Transaktionen, Kreditkartenabrechnungen.

2.200 verschiedene Möglichkeiten hat der Kunde nach dem Kontostand zu fragen. Von “bal” zu “balance” bis hin zu “val”, ausformulierten Sätzen oder Emojis. Jede Möglichkeit wird dem Chatbot beigebracht, damit er immer die richtige Antwort liefert. Das kommt bei den Kunden gut an und erleichtert auch die Kommunikation: “Nun, da Eno so spricht, wie du es tust, fühlt es sich an, als würden die Zeit, in der der Kunde die Sprache der Bank lernen musste, vorüber sein”.

3. Beziehung durch Konversation

“Durch einfache Fragen und Antworten beginnen Menschen eine emotionale Beziehung mit Eno aufzubauen. Eines der häufigsten Dinge, die Menschen zu Eno sagen, ist “Danke”- obwohl es wirklich keinen Grund gibt, einen Chatbot zu danken”, meint Dodelin. Allerdings ist es gerade das persönliche und emotionale Element der Konversation, wieso die Kunden Vertrauen aufbauen und eine wertvolle Beziehung zu Eno- und damit zur Bank.

Weiterführende Links: Capital One

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Die Eye-Tracking-Brille von Viewpointsystem kommt im Rahmen des EU-Projekts Manufactor in der Industrie zum Einsatz | (c) viewpointsystem
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Einarbeitungszeiten um mehr als 35 Prozent und Fertigungsfehler um 20 Prozent reduzieren; gleichzeitig das Vertrauen der Mitarbeitenden in die eigenen Fähigkeiten um mehr als 20 Prozent steigern und die körperliche und mentale Belastung senken – das sind die ambitionierten Ziele des Projekts Manufactor.

Mit sechs Millionen Euro von Horizon Europe gefördert

14 Partner aus zehn EU-Ländern sind daran beteiligt, darunter Universitäten wie TU Darmstadt (Deutschland) und Universität Uppsala (Schweden), Industriebetriebe wie Hitachi Energy Sweden und Volkswagen Autoeuropa (Portugal) und Startups wie u-sense.it (Italien) und Viscando (Schweden). Mit dem oberösterreichischen Maschinenbauer Fill und dem Wiener Datenbrillen-Startup Viewpointsystem sind auch zwei österreichische Unternehmen bei dem im Rahmen von Horizon Europe mit sechs Millionen Euro geförderten EU-Projekt dabei.

Zusammenführung mehrerer Technologien

Um die zuvor genannten Ziele zu erreichen, sollen im Rahmen des auf drei Jahre angesetzten Forschungs- und Entwicklungsprojekts mehrere Technologien zusammengeführt werden und ein validierter Prototyp entstehen: tragbare Sensoren, XR-Brillen, Eye Tracking, 3D-Bildsensoren, KI-Agenten und Human Digital Twins. „Zusammen liefern sie Informationen über die körperliche und kognitive Situation der Mitarbeitenden und ermöglichen eine situationsgerechte Unterstützung direkt am Arbeitsplatz. Im Mittelpunkt stehen dabei der Mensch und die Frage, wie Technologie ihn bei seiner Arbeit bestmöglich unterstützen kann“, heißt es von Projektpartner Viewpointsystem in einer Aussendung.

Vom Eye-Tracking zum „Human Digital Twin“

Das Wiener Startup steuert als einer von vier zentralen Technologiepartnern eine Weiterentwicklung seiner Eye-Tracking-Brille bei. Die Eye-Tracking- und Kameradaten der Brille sollen im Projektverlauf mit weiteren Sensordaten zusammengeführt werden. Daraus soll ein Echtzeitbild der körperlichen und kognitiven Situation von Mitarbeitenden, also ein sogenannter „Human Digital Twin“ entstehen. KI-Agenten sollen diese Informationen dann nutzen, um die Unterstützung an die jeweilige Situation anzupassen, etwa durch Audioanweisungen oder direkt in der XR-Brille eingeblendete Informationen.

„KI kann ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen“

„Wirklich adaptive Unterstützung beginnt damit, den Menschen hinter der Aufgabe zu verstehen. Eye Tracking gibt uns in Echtzeit Aufschluss über die Aufmerksamkeit und kognitive Belastung eines Menschen“, erklärt Frank Linsenmaier, CTO von Viewpointsystem. „Auf dieser Grundlage kann KI ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen und damit über eine reine Automatisierung von Assistenz hinausgehen.“

Test in der Next World Factory von Fill

Getestet wird das unter anderem bei Industriepartner Fill, konkret im firmeneigenen Ausbildungs- und Lernzentrum Next World Factory. Im Projekt soll untersucht werden, wie adaptive, KI-gestützte Assistenz den Kompetenzerwerb beschleunigen und die sichere Anwendung im Arbeitsalltag unterstützen kann. Martin Muik, Forschung und Entwicklung bei Fill, nennt auch den Fachkräftemangel als Grund für das Projekt. „Mit Manufactor wollen wir erproben, wie intelligente Assistenz das Lernen individueller, effizienter und motivierender gestalten und Menschen dabei unterstützen kann, ihr Potenzial bestmöglich zu entfalten.“

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