Chatbot Meetup Hamburg 20.07.2016 im Betahaus
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C h a t b o t H a m b u r g
20.07.2016
#chatbotHH@pat_zimmermann@robertwalnuss@floij
Seit April 2016• Suchvolumen und Interesse +50%
• 9 der 10 populärsten Messenger unterstützen Bots
• 11.000+ Bots verfügbar
• 23.000 Developers entwickeln mit wit.ai
• https://techcrunch.com/2016/05/10/facebook-chatbot-analytics/• https://www.google.de/trends/explore#q=chatbot%2C%20chat%20bot&date=today%201
2-m&cmpt=q&tz=Etc%2FGMT-2• http://www.theverge.com/2016/7/1/12072456/facebook-messenger-bot-growth
Warum jetzt?• Timing
• NLP, Machine Learning und AI• Open Source Community• Open Source Projekte von Firmen (Google Deep Mind)
• Hardware-Fortschritt• Kosten
• Cloud Computing • Distribution Channel (Messenger)
C h a t b o t s i n U n t e r n e h m e n
20.07.2016
#chatbotHH@pat_zimmermann@robertwalnuss@floij
Chatbots für Unternehmen
• Personal assistant
• Termin-Planer
• Finanzen
• remote team meetings
• Analytics, Reporting
• Google Analytics Dashboards
• Serverüberwachung
• Sale
P e r s o n a l A s s i s t a n t
20.07.2016
#chatbotHH@pat_zimmermann@robertwalnuss@floij
Beispiel meekan
acebot.ai
• Ausgaben
• Task Management
• Umfragen
standupbot
• Befragt alle Teammitglieder
• Dashboard Antworten einsehbar
Re p o r t i n g & A n a l y t i c s
20.07.2016
#chatbotHH@pat_zimmermann@robertwalnuss@floij
statsbot
App Radar• Tägliche Reports zu Keywords
• PlayStore
• Apple App Store
• Keywords für eigene Apps und Konkurrenz
• Soziale Netzwerke
• Google Alerts
mention
FA Q z u m T h e m a
A u f w a n d u n d M a c h b a r k e i t
#chatbotHH@pat_zimmermann@robertwalnuss@floij
Gibt es die eierlegende Wollmilchsau?
NEIN
Wie aufwendig ist ein Bot?
Dafür muss man folgende Aspekte betrachten
1. Business Logik
2. Eingehende Texte verstehen
3. Dialog Logik
4. Antwort geben
Business Logik
• Was soll der Bot können und anbieten? Flugsuche, Wettervorhersage.
• Aufwand ist abhängig vom Anwendungsfall und variiert stark.
Eingehende Texte verstehen• feste Befehlswörter: „start“, „abmelden“,
usw.Newsletter / Marketing Bots
• feste Patterns / Keywords: Wetter in HamburgRobust, wird aber sehr aufwendig bei komplexen DialogenService Bots wie z.B. Poncho
• AI: Textklassifizierung und Fakten extrahierenLernt von Beispielen, kann mit der Zeit dazulernenService Bots, Support Bots
Antwort geben• statischer Text mit Parametern:
in Hamburg werden es morgen 25 Grad
Meist ausreichend für alle Anwendungsfälle
• AI: dynamische Textgenerierung aus Faktenzur Zeit nur im Roboterjournalismus verwendetbei Chatbots bisher nicht sinnvollhttps://github.com/armbues/deep_cyber
Wie gut kann AI den Nutzer verstehen?
• Englisch besser als Deutsch• Fakten (Named Entities) extrahieren wie z.B.
Orte / Organisationen / Personen / Produkte / Events / Einrichtungen / Zeitangaben / Geld
• Klassifizierung wird benutzt um den User Intent zu verstehen
• Je besser die Datengrundlage desto besser ist das Verständnis
Dialog Logik• Lineare Dialoge:
- Input A führt immer zum Output B- fester Entscheidungsbaum für den Dialog
• Komplexe DialogeBot reagiert auf Input A abhängig vom Dialog Kontext
Lineare DialogeN: Wie wird das Wetter heute?
B: Für welchen Ort?N: HamburgB: Heute wird es in Hamburg sehr heiß.N: Wie wird das Wetter morgen?B: Für welchen Ort?N: Hamburg…
Komplexe DialogeN: Wie wird das Wetter heute?
B: Für welchen Ort?N: Hamburg => Kontext: HamburgB: Heute wird es in Hamburg sehr heiß.N: Wie wird das Wetter morgen?B: Auch morgen wird es in Hamburg sehr heiß werden.
Komplexe Dialoge• Führt sehr schnell zu unüberschaubaren
Dialogsequenzen
• Herausforderung für Testing und Updates im Livebetrieb
• AI kann genutzt werden z.B. bei Supportbots um abhängig vom Kontext und eingehenden Text die richtige Antwort auszuwählen
Fazit• Abhängig vom Anwendungsfall richtige
Methoden in den einzelnen Bereichen wählen-> damit kann der Aufwand stark reduziert werden
• Anpassungen und Variationen können sehr teuer werden
C h a t b o t H a m b u r g
20.07.2016
#chatbotHH@pat_zimmermann@robertwalnuss@floij