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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Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

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Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

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