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AXA’s Intent-basierter Chatbot

AXA’s Intent-basierter Chatbot

In dieser Podcast Folge berichten Lorenz Hänggi, Harald Felgner und Marc Saudan von der AXA Schweiz von AXA’s digitaler Assistentin (Ada). Ada ist Teil der DX-Strategie der AXA Versicherung. Ziel der Strategie ist es, die beste Digital Experience in der Schweizer Versicherungsbranche zu erreichen.

 

Zu Lorenz Hänggi, Harald Felgner und Marc Saudan

Alle drei Interviewpartner sind im Interaction and Multiexperience Solutions (IMS) Team der AXA tätig.

  • Lorenz Hänggi ist der Lead-Entwickler hinter der Ada.
  • Harald Felgner ist Digital Experience Designer.
  • Marc Saudan ist Product Owner des IMS-Teams.

 

Wieso ein Chatbot?

Erste Chatbot-Erfahrungen hat die AXA in einem Hackathon gemacht. Danach ist ein erster Chatbot 2018 live gegangen. Dieser hat zur Idee geführt, eine übergeordnete Assistentin zu schaffen, die mehr können soll, als nur auf einen einzelnen Prozess oder Usecase integriert zu sein.

 

Zu Adas Vorgeschichte

Der erste Schritt war der Glas-Bot der AXA. Bei diesem wurde der Fokus auf einen spezifischen Usecase gesetzt. Dabei handelt es sich um einen regelbasierten Chatbot, bei dem Kundinnen und Kunden einen Glasschaden melden können. Dieser Usecase wurde ausgewählt, da zur Meldung von Glasbrüchen nur wenige Angaben nötig sind, um einen Fall zu eröffnen.

Auf der Basis dieses Usecases wurde ein Chatbot lanciert, der auf der üblichen Customer Journey zu finden war. Der Chatbot war also genau auf der Subseite integriert, wo User sich normalerweise über einen Glasschaden informieren.

 

Die digitale Assistentin der AXA – Ada

Ada muss im Prinzip jede Frage, die die Kundinnen und Kunden zur AXA Versicherung haben, beantworten können. Sie steht in allen vier Landessprachen zur Verfügung.

Der Ansatz der Ada basiert auf einem Frage-Antwort-Spiel, welches ziemlich strukturiert zum Ziel führt. Ihr zentrales  Element ist die Intent-Erkennung. Im Gegensatz zum Glas-Bot ist die Ada Intent-basiert. Das heisst, sie ermöglicht den Kundinnen und Kunden, dass sie frei jede Frage stellen können, die sie stellen möchten. Diese Möglichkeit ist bei einem regelbasierten Bot, bei denen die Frage- und Antwortoptionen schon vorgegeben sind, nicht möglich.

Intent-basierte Chatbots oder Master-Bots

Um einen Intent-basierten Chatbot umzusetzen, wurden mit dem Kundencenter die häufigsten Fälle, die sie am Telefon beantworten müssen, erarbeitet. Diese Anliegen wurden als Sätze trainiert. Jedoch waren diese unternehmensintern geprägt und stimmten nicht unbedingt mit den extern eintreffenden Fragen überein. Dem AXA-Team war es daher wichtig, einen ersten Chatbot möglichst früh live zu schalten. Somit konnten sie von den Fragen der Kundinnen und Kunden lernen, um in kurzer Zeit ihre Intents besser zu definieren.

 

Expert Bots

Ada kann die Anliegen der Kundinnen und Kunden erkennen und kategorisieren. Jedoch ist sie nicht in der Lage, jede Frage im Detail zu beantworten. Ihre Funktion besteht darin, die Absicht der Nutzerinnen und Nutzer zu erkennen und die spezifische Fragestellung im Anschluss an sogenannte Expert Bots weiterzuleiten.

In diesem Prozess soll das Anliegen für den User in der gleichen Kommunikation gelöst werden. Es soll für ihn nicht ersichtlich sein, dass das Anliegen von Ada an einen Expert-Bot weitergeleitet wird.  Ada fungiert sozusagen als Sprachrohr an der Oberfläche. Technisch sind die Bots aber völlig getrennt und können unabhängig voneinander mit einer eigenen Technologie implementiert werden.

Es handelt sich zusammenfassend um ein Zusammenspiel mit Ada und den Expert-Bots. Die AXA hat keinen Bot, der alles kann, sondern einen, der auf mehrere Experten triagiert, die dann auf die spezifischen Fragen eingehen.

 

Wie kommt ein Projekt wie Ada an?

Mit dem Chatbot-Projekt stösst das IMS-Team auf viel Interesse. Insbesondere das Bedürfnis, Usecases schneller umzusetzen, scheint zu existieren. Ein wichtiges Prinzip in AXA’s Strategie ist dabei, dass die Technologie offen bleibt und mit verschiedenen Services arbeitet. Die Ada soll eine Kundeninteraktionsplattform darstellen, die auch von anderen Systemen gesteuert werden kann.

In der Interaktion mit den Kundinnen und Kunden wurde zunächst ein Feedback- und Bewertungssystem geschaffen. Aus den Bewertungen wurde ersichtlich, dass wenn ein Bot von alleine nicht weiterkommt, der Einsatz einer Hand-off Funktion wichtig ist. Diese leitet den Kunden an einen Menschen im Live-Chat weiter. Damit sind die Kunden oft sehr zufrieden, da ihnen trotz einer nicht ausreichenden Antwort seitens des Chatbots weitergeholfen wird.

 

Am besten hört ihr gleich mal selbst in die Podcast Folge mit Sophie Hundertmark, Lorenz Hänggi, Harald Felgner und Marc Saudan rein. Viel Spass!

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