Hvordan fungerer en chatbot?

En kort innføring i Natural Language Understanding

Skrevet av Petter Hohle03.07.19

Ved hjelp av kunstig intelligens kan chatboter ta over store deler av dialogen man har med kunder. Vi gir deg en innføring i Natural Language Understanding!

I Kindly jobber vi mye med å bygge chatboter. Og hva er en chatbot? En chatbot er et kunstig intelligent program som automatisk svarer på meldinger den mottar. Denne teknologien kan brukes på mange måter, men kundeservice er området hvor man som oftest finner chatboter nå om dagen. Dersom du leder en bedrift og har mange kunder, er du nok klar over hvor viktig det er å ha kundebehandlere som kan ta seg av kundene dine når de har spørsmål om produktet ditt eller trenger en hjelpende hånd.

Med chatboter kan man lette på noe av dette behovet ved å ha automatiserte svar på spørsmålene som stilles oftest. Hensikten til Kindly er slett ikke å erstatte kundebehandlere, da de har en dypere forståelse av selskapet og kan ta for seg kompliserte henvendelser hvor chatboter rett og slett ikke strekker til. Ved å benytte seg av kunstig intelligens, derimot, kan man være tilgjengelig 24/7 og la en chatbot besvare de hyppige og gjentakende spørsmålene, slik at gjengen på kundeservice kan konsentrere seg om mer kompliserte og interessante oppgaver.

Ords betydning

For at en chatbot skal kunne besvare et spørsmål, må den forstå hva brukerne sier når de sender en melding. Denne typen forståelse omtales på engelsk som Natural Language Understanding (NLU), og handler om den interne strukturen til naturlig språk og ords betydning.

Mennesker forstår naturlig språk uten vanskeligheter (i det minste morsmålet sitt), men med maskiner er det annerledes. De mangler en viktig brikke i puslespillet: menneskehjernen.

For å oppnå treffsikker og robust Natural Language Understanding er det i dag vanlig å bruke maskinlæring. Her trener man maskinlæringsmodeller på innsamlet data, i dette tilfellet tekst. Maskinlæring er et felt innenfor kunstig intelligens og har sett en betydelig oppblomstring de siste årene: Stadig flere selskaper ønsker å bruke maskinlæring for å forbedre tjenestene sine og forenkle prosesser. Alt i alt handler maskinlæring om å forsøke å få maskiner til å lære på den samme måten som mennesker gjør, og dette er en krevende oppgave vi ikke er i nærheten av å løse ennå.

Hvordan bruker vi maskinlæring?

I Kindly har vi utviklet noen verktøy for Natural Language Understanding som benytter seg av maskinlæring. Dette gjør at chatbotene våre er i stand til å forstå hensikten i meldinger fra brukere og gi et passende svar. Ved å gi chatboten eksempler på hvordan man kan stille et spørsmål, blir den rustet til å forstå lange variasjoner av disse, inkludert synonymer, stavefeil og forskjellige dialekter.

Ved å kombinere dyp forståelse av lingvistikk, datavitenskap og maskinlæring, utvikler vi algoritmer som forstår mening i tekst og som er i stand til å finne det beste svaret på et gitt spørsmål – dersom det er meningen at spørsmålet skal besvares.

Vi bygger ikke generelle chatboter som skal være i stand til å besvare hva som helst. Våre chatboter skal være siktet inn på de relevante spørsmålene tilknyttet en rekke ulike tjenester, f. eks. kredittkort og lån. En slik chatbot trenger ikke å kunne svare på spørsmål om lokale bussbilletter.

En av teknikkene vi bruker for å forstå ordlikhet og semantikk kalles på engelsk word embeddings, som er basert på teorien om distribusjonell semantikk. Denne teorien handler om at for å forstå betydningen av et ord, må man se på ordene det omgis av, altså konteksten. Konteksten som et ord befinner seg i, kan gi indikasjoner på det aktuelle ordets betydning. Dette ble oppsummert av John Rupert Firth i 1957, da han på berømt vis skrev:

You shall know a word by the company it keeps.

La oss ta et eksempel. I setningen «Jeg kjører X til jobb» kan vi trygt anta at X er en eller annen form for kjøretøy, hvis hensikt er å få deg hjemmefra til jobb, og dermed ganske lik en bil – eller kanskje til og med en type bil. Denne teknikken fungerer overraskende bra og har blitt anvendt i nesten alle brukstilfeller av Natural Language Understanding de siste årene. Heller enn å lage lange lister med synonymer manuelt, kan vi få maskinen til å lære seg semantikken og ordlikheten automatisk!

Hva kan vi forvente fremover fra slike digitale assistenter?

Dersom chatboter kan ta over store deler av chatdialogen med kunder, slik de har gjort i en rekke tilfeller allerede, er det stor grunn til å tro at man vil se en enorm utvikling innenfor dette feltet i årene fremover. I dag er chatboter i kundeservice mest utbredt, men vi opplever at selskaper i større og større grad etterspør flere bruksområder. Man kan se for seg en chatbot som håndterer alle brukerrelaterte spørsmål for en IT-avdeling, eller som en ekspertrådgiver innenfor et fagfelt. Eller hva med en chatbot som onboarder en nyansatt? Mulighetene er mange!

Kunstig intelligens – aktivert av mennesker

Vi har laget Kindly, en chatbotplattform som gjør det enkelt å digitalisere og automatisere kundestøtte. Så får du mer tid sammen med hver kunde.

Selv om Kindly bruker kunstig intelligens, er det fortsatt et stort behov for menneskelig arbeidskraft. Gode chatboter krever kontinuerlig overvåkning og innspill fra ansatte. Ta kontakt med oss for å høre mer om hvordan en chatbot kan hjelpe til!