Eine besondere Stärke von RASA liegt in der sehr guten maschinellen Analyse natürlichsprachlicher Benutzer*inneneingaben, die in bis zu 90 Prozent aller Fälle zu einer korrekten Interpretation und erwartungskonformen Reaktionen des digitalen Assistenten führt – ein von konkurrierenden Lösungen nur selten erreichter Spitzenwert. Diese herausragende Qualität ist sicherlich auch darauf zurückzuführen, dass RASA als Open-Source-Plattform von einer weltweiten Entwicklungs-Community fortlaufend optimiert wird und jede neue Anwendung von den bereits erfolgten Verbesserungen und Erfahrungen aus Vorgängerprojekten profitiert.
Einen weiteren Vorzug des dChatBot-Konzeptes bildet das für Trainings- und Controlling-Zwecke genutzte RASA-kompatible Redaktionswerkzeug botario, mit dem das Design von Sprachdialogen komfortabel möglich ist. Welche Services der Chatbot unterstützen, welche Fragen er beantworten soll, entscheidet sich beim fachlichen Training des digitalen Assistenten mit botario, das hierzu die Möglichkeit bietet, Dialogverläufe sehr eingängig und anschaulich mittels Flussdiagrammen in grafischer Form zu konzipieren und zu dokumentieren. Differenzierte Analysetools des laufenden Dialog-Betriebs ergänzen diese Funktionalität ebenso wie ein Berechtigungskonzept, das den Zugriff des Redaktionssystems auf die für den jeweiligen Redakteur einschlägigen Bereiche beschränkt.
Nicht zuletzt ergibt sich mit dem optionalen Betrieb des dChatBot im Dataport-Rechenzentrum eine uneingeschränkt DSGVO-konforme Möglichkeit, mit dem digitalen Assistenten auch personenbezogene Daten zu verarbeiten. Gerade diese Option eröffnet dem dChatBot – im Unterschied zu diversen Mitbewerbslösungen – ein breites Einsatzfeld im Zusammenwirken von benutzerfreundlichem natürlichsprachlichem Dialog und Fachverfahren, die personenbezogene Daten verarbeiten.
Vorgehensmodell zur Einführung des dChatBot von Dataport
Ein nachhaltig leistungsfähiger Chatbot wird aufgrund fachlicher Änderungen des Auskunftsgegenstands sowie der Erkenntnisse aus seiner Nutzung im Online-Betrieb fortlaufend optimiert. Es ergibt sich dadurch ein Kreislauf aus Konzeption, Umsetzung, Test, Inbetriebnahme, Monitoring (Betriebsbeobachtung) und Bewertung weiterer Optimierungserfordernisse.
RECKi – dChatBot als digitaler Assistent der Kfz-Zulassungsstelle des Kreises Rendsburg-Eckernförde
Seit Anfang Januar 2021 hat die Kfz-Zulassung der Kreisverwaltung einen neuen (digitalen) Kollegen. RECKi beantwortet durchschnittlich 1.500 Nutzeranfragen monatlich, die ihm auf der Homepage der Zulassungsstelle gestellt werden, davon annähernd 90 Prozent korrekt. Voraussetzung war ein vorhergehendes Training von rund 90 priorisierten Dialogen in rund 500 Varianten, auf deren Basis mittels künstlicher Intelligenz zahlreiche vom trainierten Material abweichende, aber bedeutungsgleiche Benutzer*inneneingaben erkannt werden.
dChatBot RECKi im Kundenurteil
Bewusst als ergebnisoffenes Pilotprojekt im Oktober 2020 gestartet, können wir RECKi bereits heute als großen Erfolg werten.
Beeindruckt sind wir, dass RECKi auch noch in bruchstückhaft oder sprachlich fehlerhaft eingegebenen Fragen die Absicht der Fragenden richtig erkennt. Hier profitieren wir von einem für die Verwaltungspraxis sehr nützlichen Anwendungsfall der künstlichen Intelligenz.
Der Aufwand, den unsere Projektpartner Höhn Consulting und Dataport in enger Zusammenarbeit mit der Kfz-Zulassungsstelle in das fachliche Training des dChatBot von Dataport investiert haben, hat sich im Rückblick ausgezahlt. Denn wie neuen Beschäftigten muss man auch einem digitalen Assistenten beibringen, welche Auskünfte richtig sind.
Dr. Rolf-Oliver Schwemer, Landrat des Kreises Rendsburg-Eckernförde
