DE102021204919A1

DE102021204919A1 - Abstimmbare chatbots

Info

Publication number: DE102021204919A1
Application number: DE102021204919.2A
Authority: DE
Inventors: C. Valentine Matula; David Chavez; Dragan Grebovich
Original assignee: Avaya Man Lp; Avaya Management LP
Current assignee: Avaya Man Lp; Avaya Management LP
Priority date: 2020-05-18
Filing date: 2021-05-14
Publication date: 2021-11-18

Abstract

Ein Kontaktzentrum, ein Kommunikationssystem und ein Verfahren zum Betrieb eines Kontaktzentrums werden bereitgestellt. In einem Beispiel enthält das Kontaktzentrum eine Vielzahl von Chatbots, die in einem Speicher gespeichert sind, und einen Chatbot-Selektor, der bestimmt, dass einer Kundeninteraktion in dem Kontaktzentrum ein Chatbot zugewiesen wird, einen Chatbot aus der Vielzahl von Chatbots auswählt, um ihn der Kundeninteraktion zuzuweisen, basierend auf einer Übereinstimmung zwischen einer Fähigkeit des Chatbots und einer Serviceanforderung, die mit der Kundeninteraktion verbunden ist, und den ausgewählten Chatbot der Kundeninteraktion zuweist, wodurch der ausgewählte Chatbot in die Lage versetzt wird, Eingaben zu verarbeiten, die während der Kundeninteraktion empfangen werden, und Antworten auf die Eingaben zu liefern.

Description

QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANWENDUNGEN
Die vorliegende Anmeldung beansprucht gemäß 35 U.S.C. §119(e) die Vorteile der vorläufigen US-Anmeldung Serial No. 63/026,561 , eingereicht am 18. Mai 2020, mit dem Titel „TUNABLE CHATBOTS“, die hiermit durch Bezugnahme in vollem Umfang einbezogen wird.
FELD
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beziehen sich allgemein auf Kommunikationsverfahren und speziell auf Kommunikationsverfahren, die unter Verwendung automatisierter Kommunikationsressourcen durchgeführt werden.
HINTERGRUND
Ein Chatbot ist ein Werkzeug, mit dem Gespräche in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit über Text oder Text-to-Speech geführt werden können. Chatbots werden typischerweise in Dialogsystemen oder Kontaktzentren eingesetzt, um Kundenservice zu leisten, Anfragen weiterzuleiten und/oder Informationen zu sammeln. Der Vorteil des Einsatzes von Chatbots besteht darin, dass teurere menschliche Agenten für weniger routinemäßige Kundeninteraktionen reserviert werden können.
KURZE ZUSAMMENFASSUNG
Es wird vorgeschlagen, ein verbessertes Kontaktzentrum mit einem „Agenten“ zu versehen, der ein automatisierter Agent oder Chatbot in einem Kontaktzentrum sein kann. Das Kontaktzentrum kann von einem Unternehmen betrieben werden, während der automatisierte Agent oder Chatbot von einer dritten Partei bereitgestellt werden kann, die nicht der Betreiber des Kontaktzentrums ist. Außerdem kann ein Kontaktzentrum mehr als einen Anbieter von automatisierten Agenten oder Chatbots haben. Mit anderen Worten, ein Contact Center ist so konfiguriert, dass es mehrere verschiedene automatisierte Agenten oder Chatbots von verschiedenen Unternehmen einsetzt. In einigen Ausführungsformen können dem Betreiber des Contact Centers mehr als ein „Modell/Version“ eines automatisierten Agenten oder Chatbots zur Verfügung stehen. Der Betreiber des Contact Centers möchte möglicherweise entscheiden, wann er eine Version/Modell/Lieferant eines automatisierten Agenten oder Chatbots gegenüber einer anderen Version/Modell/Lieferant einsetzt. Situativer Kontext, Kundenpräferenzen, Kontaktart, Kontaktzweck, Zustand des Contact Centers und andere kontextbezogene Faktoren können vom Contact Center verwendet werden, um zu bestimmen, welcher automatisierte Agent oder Chatbot einem bestimmten Kontakt zugewiesen und/oder für einen bestimmten Zeitraum eingesetzt werden soll.
Bei der Zuordnung eines Anrufers zu einem Live-Agenten wird davon ausgegangen, dass die Eigenschaften des Agenten generell festgelegt sind. Menschliche Agenten können so trainiert werden, dass sie freundlicher, prägnanter oder autoritärer sind, aber die Wirksamkeit des Echtzeit-Coachings kann begrenzt sein. Im Vergleich dazu könnte ein automatisierter Agent oder Chatbot eine Reihe von Steuerelementen oder „Reglern“ aufweisen, bei denen das Niveau verschiedener Attribute in Echtzeit festgelegt werden könnte, um die Eigenschaften des automatisierten Agenten für einen bestimmten Anruf zu gestalten, wobei ein „Anruf‟ als sprachbasierte Interaktion, videobasierte Interaktion und/oder textbasierte Interaktion zwischen der interagierenden Person und dem Agenten verstanden werden sollte. Die Anpassung der automatisierten Agenten- oder Chatbot-Attribute kann auf der Grundlage einer KI-Modellierung durch das Kontaktzentrum ausgewählt werden, welche Agentencharakteristik(en) voraussichtlich die besten Ergebnisse liefern (z. B. ein Ergebnis erzielen, das eine bestimmte Optimierungsfunktion erfüllt).
Ein Aspekt der vorliegenden Offenbarung besteht darin, ein Kontaktzentrum in die Lage zu versetzen, die Interaktionserfahrung eines Kunden mit einem automatisierten Agenten oder Chatbot in Echtzeit zu überwachen und, ebenfalls in Echtzeit, die Eigenschaften/Charakteristika des automatisierten Agenten oder Chatbots zu ändern, um die Kundeninteraktion zu verbessern.
Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Offenlegung ermöglicht es dem Kontaktzentrum, automatisierte Agenten oder Chatbots auf eine Beziehung zwischen „Wahleinstellungen“ für Eigenschaften und Ergebnissen zu testen, die durch die Überwachung von Live-Interaktionen beobachtet werden. Die Beobachtungen der Leistung eines automatisierten Agenten oder Chatbots können dazu führen, dass bestimmte Parameter und Einstellungen mit verschiedenen Agentenpersönlichkeiten definiert werden. Einem automatisierten Agenten oder Chatbot kann beispielsweise bei einer ersten Wähleinstellung von 0,5 von 0,0-1,0 eine „freundliche“ Einstellung zugewiesen werden. Als weiteres Beispiel kann eine zweite Wähleinstellung verwendet werden, um die Empathie des automatisierten Agenten oder Chatbots anzupassen, und die geeignete zweite Wähleinstellung, um die gewünschte Empathie zu erreichen, kann eine Einstellung von etwas anderem als 0,5 sein und kann auch einen anderen Wert für die erste Wähleinstellung erfordern.
Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist die Bereitstellung einer Liste möglicher Agentenmerkmale eines KI-Agentenanbieters (z. B. eines Anbieters und Trainers von automatisierten Agenten oder Chatbots), die nicht unbedingt mit denen anderer KI-Agentenanbieter übereinstimmen müssen. Der Unterschied in den Agentenmerkmalen des KI-Agentenanbieters kann dadurch entstehen, dass der KI-Agentenanbieter im Vergleich zu anderen KI-Agentenanbietern andere Trainingsdaten und/oder andere Feedback-Reaktionen zum Trainieren seiner automatisierten Agenten oder Chatbots verwendet. Die Unterschiede zwischen automatisierten Agenten oder Chatbots von verschiedenen KI-Agent-Anbietern sind zwar subtil, können dem Contact Center aber eine Vielzahl von Optionen für die Zuweisung verschiedener automatisierter Agenten oder Chatbots zu verschiedenen Interaktionen in Abhängigkeit vom gewünschten Ergebnis und dem Status der Interaktion bieten. In diesem Fall kann das Contact Center KI-basierte Analysen verwenden, um die Empfindlichkeit verschiedener KI-Agenten verschiedener Anbieter zu korrelieren, um eine vereinheitlichte Übersicht der verschiedenen KI-Agenten der verschiedenen KI-Agenten-Anbieter zu erstellen. Es sollte verstanden werden, dass mehrere Teams (z. B. mehrere verschiedene KI-Agenten-Anbieter) innerhalb eines Unternehmens (z. B. des Betreibers des Contact Centers) arbeiten können, um mehrere automatisierte Agenten oder Chatbots für das Produktionssystem bereitzustellen, das vom Contact Center implementiert wird. Es wäre auch möglich, die automatisierten Agenten oder Chatbots so zu konfigurieren, dass sie sich gegenseitig von einem Team zu einem anderen Team oder innerhalb desselben Teams testen.
Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Offenbarung besteht darin, ein Contact Center in die Lage zu versetzen, bestimmte automatisierte Agenten oder Chatbots für die Verwendung in bestimmten Interaktionen oder für verschiedene Bedingungen auszuwählen. Das Kontaktzentrum kann unterschiedliche Kosten für den Betrieb verschiedener automatisierter Agenten oder Chatbots von verschiedenen KI-Agent-Anbietern haben. Diese Betriebskosten können vom Contact Center berücksichtigt werden, wenn es entscheidet, welcher automatisierte Agent oder Chatbot einem bestimmten Kunden oder einer bestimmten Interaktion zugewiesen werden soll. Das bedeutet, dass nicht immer der beste automatisierte Agent oder Chatbot ausgewählt wird, wenn dies auch dem teuersten automatisierten Agenten oder Chatbot entspricht und die Wahrscheinlichkeit der Kundenzufriedenheit bei Verwendung eines weniger teuren automatisierten Agenten oder Chatbots relativ hoch ist. Anders ausgedrückt: Das Contact Center kann die Kosten-Nutzen-Analyse als Teil eines Kontaktrouting-Prozesses durchführen. In einigen Ausführungsformen kann das Contact Center berücksichtigen, ob ein automatisierter Agent oder Chatbot einer internen oder ausgelagerten Ressource entspricht. Automatisierte Agenten oder Chatbots, die intern entwickelt werden, können im Vergleich zu einem ausgelagerten automatisierten Agenten oder Chatbot eine kostengünstigere Option darstellen; ein ausgelagerter automatisierter Agent oder Chatbot kann jedoch besser geeignet sein, um eine bestimmte Art von Frage oder Verhalten eines Kontakts zu bearbeiten.
Die Eigenschaften eines automatisierten Agenten oder Chatbots werden oft als deterministisch angesehen. Es ist jedoch möglich, stattdessen automatisierte Agenten oder Chatbots mit einem Bereich eines Merkmals als Wahrscheinlichkeitskurve zu erstellen (z. B. eine Glockenkurve um einen Medianwert / eine Medianerfahrung). Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Offenbarung besteht darin, dass das Kontaktzentrum die Breite der Glockenkurve festlegen kann (z. B. breite vs. „eng kontrollierte“ Erfahrung). Ein weiterer Aspekt ist, dass das Contact Center die Verteilung der Merkmale (z. B. die Form und den Median der Kurve) extern charakterisieren kann, um ein einzigartiges Erlebnis für den Kunden zu schaffen und die Unsicherheit bei der Charakterisierung des Anrufers durch das Contact Center zu berücksichtigen.
Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Offenbarung besteht darin, das Contact Center in die Lage zu versetzen, Agenten des Contact Centers (z. B. automatisierte Agenten oder Chatbots) unmittelbar vor der Auswahl eines Agenten für die Verbindung mit einem Live-Kunden vorab zu testen. Mit dieser Fähigkeit kann das Contact Center automatisierte Agenten oder Chatbots testen, bevor der Live-Kunde an den automatisierten Agenten oder Chatbot übergeben wird. Da der Vorabtest relativ schnell durchgeführt werden kann, kommt es für den Kunden wahrscheinlich zu keinen nennenswerten Verzögerungen beim Service oder bei der Verbindung mit dem ausgewählten Agenten. Einige Gründe für Vorabtests sind die Überprüfung der Eigenschaften des Agenten, die Bestätigung, dass der Agent durch die jüngsten Optimierungen oder Software-Updates akzeptabel geblieben ist, usw. Wenn es verschwenderisch oder inakzeptabel erscheint, einen automatisierten Agenten zum Testen eines anderen automatisierten Agenten oder Chatbots zu verwenden, sollte man sich darüber im Klaren sein, dass es mögliche vertragliche Gründe dafür gibt, den automatisierten Agenten oder Chatbot von Dritten testen zu lassen (z. B. Umsatzbeteiligung, Haftungsübernahme, Volumenpreise usw.)
In einigen Ausführungsformen könnten die Tests schneller als in Echtzeit durchgeführt werden (z. B. mit „Hyperspeed“). Bei Hyperspeed-Tests könnte die Sprache (oder der Text-Chat) des „Kunden“ als Datei oder mit einer ausgehandelten Echtzeitrate geliefert werden, die höher ist als die normale Sprache (z. B. 100x oder 10 ms pro Live-Sekunde). Die Übermittlung des Inhalts an den automatisierten Agenten oder Chatbot auf diese Weise kann die Durchführung von Hyperspeed-Tests ermöglichen, ohne dass der Kunde jemals merkt, dass ein solcher Test während einer Interaktion im Gange ist.
In einigen Ausführungsformen könnte der KI-Agent-Anbieter darauf hingewiesen werden, dass ein bestimmter Anruf ein Testanruf ist (also nicht in die Trainingsmenge aufgenommen wird), oder er könnte nicht darauf hingewiesen werden, so dass das Contact Center die Sicht des Anbieters auf die Verteilung der Anrufermerkmale formen oder gewichten kann. Beispielsweise könnte das Contact Center planen, mehr Upsell-Kunden an einen bestimmten Typ von automatisiertem Agenten oder Chatbot zu vermitteln, und daher den KI-Agentenanbieter mit einer Mischung aus gefälschten und echten Kundeninteraktionen vorladen/trainieren.
Das Vorabtesten könnte für die Distributionsverarbeitung beschleunigt werden, indem Quantencomputer eingesetzt werden, um gefälschte Kundeninteraktionen zu erzeugen, während Quantencomputer vom automatisierten Agenten oder Chatbot verwendet werden könnten, um schneller automatisierte Agenten- oder Chatbot-Antworten zu liefern. Eine Kombination von Quantencomputer-gestützten Vortests mit Quantencomputer-Kunden und Quantencomputer-Agenten könnte den automatisierten Agenten oder Chatbot sehr schnell durch das Kontaktzentrum charakterisieren oder den Agenten durch den Anbieter trainieren.
Wie hier verwendet, kann sich die Automatisierung eines Kontaktzentrums auf ein Verhalten des Kontaktzentrums beziehen, bei dem Interaktionen von einem automatisierten Agenten oder Chatbot verwaltet werden, der einen gerichteten Dialog auf der Grundlage von Regeln (z. B. Expertensystemen) oder künstlicher Intelligenz (KI) verwenden kann.
Es sollte gewürdigt werden, dass Konversationen oder Interaktionen zwischen einem oder mehreren Kunden und einem oder mehreren Agenten (z. B. einem oder mehreren automatisierten Agenten oder Chatbots und/oder einem oder mehreren menschlichen Agenten) stattfinden können. In einigen Ausführungsformen kann ein digitaler Kommunikationskanal verwendet werden, um das Gespräch oder die Interaktion zu erleichtern. Nicht einschränkende Beispiele für digitale Kommunikationskanäle umfassen eine Kommunikationsmodalität, die so konfiguriert ist, dass sie die Kommunikation digitaler Nachrichten zwischen einem Kommunikationsgerät eines Kunden (z. B. einem Client-Gerät, einem mobilen Kommunikationsgerät, einem Smartphone, einem Tablet, einem PC, einem Laptop usw.) und einem Kommunikationsgerät eines Agenten (z. B. einem Client-Gerät, einem mobilen Kommunikationsgerät, einem Smartphone, einem Tablet, einem PC, einem Laptop, einem Server, der einen Chatbot ausführt, usw.) ermöglicht. In einigen Ausführungsformen kann der digitale Kommunikationskanal einen, einige oder viele verschiedene Kommunikationspfade, Protokolle oder Nachrichtendienste umfassen oder nutzen. Nicht einschränkende Beispiele für Nachrichtenübermittlungsdienste, die von einem digitalen Kommunikationskanal unterstützt werden können, umfassen direkte digitale Nachrichtenübermittlung (z. B. direkter Chat, SMS-Text, E-Mail usw.), Nachrichtenübermittlung in sozialen Medien (z. B. Posts in sozialen Medien, direkte Nachrichtenübermittlung in sozialen Medien usw.), Webchats oder andere Kommunikationsprotokolle, die es ermöglichen, dass Unterhaltungen in Nicht-Echtzeit oder Beinahe-Echtzeit stattfinden und festgehalten werden. Es sollte gewürdigt werden, dass Live-Sprach- oder Videokonversationen auch durch automatisierte Agenten oder Chatbots erleichtert werden können, ohne dass dies vom Anwendungsbereich der vorliegenden Offenlegung abweicht.
Spezifische, aber nicht einschränkende Beispiele für digitale Kommunikationskanäle sind: (1) „Over-the-Top“-Kanäle (OTT), einschließlich: Facebook Messenger, Twitter DM, WeChat, WhatsApp, Apple Business Chat, LINE, KakaoTalk; (2) „Telco“-Kanäle, einschließlich: SMS und Google RCS; (3) ausgehende App-to-Person („A2P“)-Nachrichten, die von Unternehmenskunden zur Erleichterung verschiedener unternehmensspezifischer Kommunikationen (z. B. Benachrichtigungen, Warnungen, Werbeaktionen usw.) verwendet werden; und/oder (4) „Real Time Messaging“ (RTM)-Kanäle, einschließlich: In-App-Messaging (Android, iOS und W/eb), Push-Messaging (Android, iOS und Browser-Benachrichtigungen), usw.
Gemäß einigen Ausführungsformen können automatisierte Komponenten eines Contact Centers (z. B. eine Chatbot-Engine) Zugriff auf einen Satz „trainierter“ Anliegen haben, die mögliche Themen darstellen, mit denen sich ein Benutzer an das Contact Center wenden würde. Es ist daher zu verstehen, dass unterschiedliche Intentionen für unterschiedliche Bedingungen trainiert werden können, da einige Bedingungen Gespräche über bestimmte Themen unterstützen können, die unter anderen Bedingungen nicht möglich sind. Das Trainieren der Intentionen und die Konstruktion der Chatbot-Engine sind Dienstleistungen, die in den Ausführungsformen der vorliegenden Offenlegung berücksichtigt werden. Es kann zusätzliche Intentionen geben, die bestimmte Klassen von Antworten repräsentieren, die allgemeiner sind, einschließlich Bestätigungsintentionen vom Typ Ja/Nein und andere wie „Geplänkel“, die höfliche Off-Topic-Benutzernachrichten repräsentieren, die eine Antwort benötigen, aber den Status des Dialogs nicht voranbringen. Je nach der verwendeten Chatbot-Engine kann es strukturelle Dialogkomponenten geben, die den Umfang des Dialogs mit dem Benutzer steuern.
Interaktionen oder Unterhaltungen, wie sie hier verwendet werden, können dem Austausch von zwei oder mehreren Nachrichten zwischen zwei oder mehreren Entitäten über einen Kommunikationskanal (z. B. einen digitalen Kommunikationskanal, einen Sprachkommunikationskanal, einen Videokommunikationskanal oder Kombinationen davon) entsprechen. In einigen Ausführungsformen kann eine Interaktion einem Frage- und Antwort-Nachrichtenpaar, einem Frage- und Frage-Nachrichtenpaar, einem Aussage- und Antwort-Nachrichtenpaar oder einem Satz von Nachrichten entsprechen.
Wie hierin verwendet, kann ein Konversationsmodell einem Datensatz entsprechen, der in einem neuronalen Netzwerk verwendet werden kann und der durch einen oder mehrere Datensätze trainiert wurde, die Konversationen oder Nachrichtenaustausch zwischen zwei oder mehreren Entitäten beschreiben. Das Konversationsmodell kann als Modelldatendatei oder eine andere Datenstruktur gespeichert werden, die in einem neuronalen Netzwerk oder einem anderen KI-System verwendet werden kann.
In einigen Ausführungsformen können die Themen schließlich in ein Customer Relationship Management (CRM)-System und/oder eine Customer Journey-Anwendung hochgeladen werden, die im Kontaktzentrum ausgeführt wird. Das CRM-System und/oder die Customer-Joumey-Anwendung kann auf einem eigens dafür eingerichteten Server ausgeführt werden oder von einem Server, der auch Routinen für die Weiterleitung von Kontakten innerhalb des Contact Centers implementiert, ausgeführt werden.
In einigen Ausführungsformen können ein oder mehrere maschinelle Lernmodelle bereitgestellt werden, die die Wahrscheinlichkeit von: Abbruch, Abbruch oder Eskalationsanfragen an einen Vorgesetzten umfassen. Solche Modelle können verwendet werden, um die neuronalen Netze zu trainieren, die von der Kontaktzentrale verwendet werden, oder sie können gespeichert und zum Vergleich mit aktuellen Interaktionen verwendet werden, um festzustellen, ob die aktuelle Interaktion Ähnlichkeiten mit den maschinellen Lernmodellen aufweist oder nicht. Alternativ oder zusätzlich können auch maschinelle Lernmodelle verwendet werden, die zur Messung von „Frustration“, „Reibung“ oder „Trägheit“ eingesetzt werden können. Wird festgestellt, dass eine Interaktion einen bestimmten Grad an Ähnlichkeit mit einem solchen Modell aufweist, können innerhalb des Contact Centers Maßnahmen ergriffen werden, um weitere mögliche Frustration, Reibung oder Trägheit zu vermeiden (z. B. das Aufrufen einer Supervisor-Hilfsfunktion oder die Weiterleitung des Kontakts an einen anderen Agenten).
Wie hierin verwendet, sind die Ausdrücke „mindestens eines“, „eines oder mehrere“, „oder“ und „und/oder“ Ausdrücke mit offenem Ende, die sowohl konjunktiv als auch disjunktiv verwendet werden können. Zum Beispiel bedeutet jeder der Ausdrücke „mindestens eines von A, B und C“, „mindestens eines von A, B oder C“, „eines oder mehrere von A, B und C“, „eines oder mehrere von A, B oder C“, „A, B und/oder C“ und „A, B oder C“ A allein, B allein, C allein, A und B zusammen, A und C zusammen, B und C zusammen oder A, B und C zusammen.
Der Begriff „ein“ oder „eine“ Einheit bezieht sich auf eine oder mehrere dieser Einheiten. Die Begriffe „eine“ (oder „ein“), „eine oder mehrere“ und „mindestens eine“ können hier austauschbar verwendet werden. Es ist auch zu beachten, dass die Begriffe „umfassend“, „einschließlich“ und „mit“ austauschbar verwendet werden können.
Der Begriff „automatisch“ und Variationen davon, wie er hier verwendet wird, bezieht sich auf jeden Prozess oder Vorgang, der ohne wesentliche menschliche Eingaben durchgeführt wird, wenn der Prozess oder Vorgang durchgeführt wird. Ein Prozess oder Vorgang kann jedoch automatisch sein, auch wenn die Durchführung des Prozesses oder Vorgangs materielle oder immaterielle menschliche Eingaben erfordert, wenn die Eingaben vor der Durchführung des Prozesses oder Vorgangs empfangen werden. Menschliche Eingaben gelten als wesentlich, wenn sie die Durchführung des Prozesses oder Vorgangs beeinflussen. Menschliche Eingaben, die mit der Durchführung des Prozesses oder Vorgangs einverstanden sind, gelten nicht als „wesentlich“.
Der hier verwendete Begriff „computerlesbares Medium“ bezieht sich auf jedes greifbare Speicher- und/oder Übertragungsmedium, das dazu dient, einem Prozessor Anweisungen zur Ausführung bereitzustellen. Ein solches Medium kann viele Formen annehmen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, nichtflüchtige Medien, flüchtige Medien und Übertragungsmedien. Zu den nichtflüchtigen Medien gehören beispielsweise NVRAM oder magnetische oder optische Festplatten. Zu den flüchtigen Medien gehören dynamische Speicher, wie z. B. Hauptspeicher. Gängige Formen von computerlesbaren Medien sind z. B. Disketten, flexible Platten, Festplatten, Magnetbänder oder andere magnetische Medien, magneto-optische Medien, CD-ROMs, andere optische Medien, Lochkarten, Papierbänder, andere physikalische Medien mit Lochmustern, RAM, PROM und EPROM, FLASH-EPROM, Festkörpermedien wie Speicherkarten, andere Speicherchips oder - kassetten, Trägerwellen, wie sie im Folgenden beschrieben werden, oder andere Medien, die ein Computer lesen kann. Eine digitale Datei als Anhang einer E-Mail oder eines anderen in sich geschlossenen Informationsarchivs oder einer Reihe von Archiven gilt als Verteilungsmedium, das einem materiellen Speichermedium gleichwertig ist. Wenn das computerlesbare Medium als Datenbank konfiguriert ist, kann die Datenbank jede Art von Datenbank sein, z. B. eine relationale, hierarchische, objektorientierte und/oder ähnliche. Dementsprechend wird davon ausgegangen, dass die Offenbarung ein materielles Speichermedium oder Verteilungsmedium und nach dem Stand der Technik anerkannte Äquivalente und Nachfolgemedien umfasst, in denen die Softwareimplementierungen der vorliegenden Offenbarung gespeichert sind.
Ein Medium für ein „computerlesbares Signal“ kann ein verbreitetes Datensignal mit darin verkörpertem computerlesbarem Programmcode umfassen, beispielsweise im Basisband oder als Teil einer Trägerwelle. Ein solches übertragenes Signal kann eine beliebige Form annehmen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf elektromagnetische, optische oder eine geeignete Kombination davon. Ein computerlesbares Signalmedium kann ein beliebiges computerlesbares Medium sein, das kein computerlesbares Speichermedium ist und das ein Programm zur Verwendung durch oder in Verbindung mit einem Befehlsausführungssystem, -apparat oder -gerät übermitteln, verbreiten oder transportieren kann. Programmcode, der auf einem computerlesbaren Medium verkörpert ist, kann mit jedem geeigneten Medium übertragen werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf drahtlose, drahtgebundene, optische Faserkabel, RF, usw., oder jede geeignete Kombination der vorgenannten.
Die Begriffe „bestimmen“, „berechnen“ und „rechnen“ und Variationen davon werden hier austauschbar verwendet und umfassen jede Art von Methodik, Prozess, mathematischer Operation oder Technik.
Es ist davon auszugehen, dass der hier verwendete Begriff „Mittel“ in Übereinstimmung mit 35 U.S.C., Abschnitt 112, Absatz 6 so weit wie möglich ausgelegt werden muss. Dementsprechend umfasst ein Anspruch, der den Begriff „Mittel“ enthält, alle hierin dargelegten Strukturen, Materialien oder Handlungen sowie alle Äquivalente davon. Ferner umfassen die Strukturen, Materialien oder Handlungen und deren Äquivalente alle in der Zusammenfassung der Offenbarung, der Kurzbeschreibung der Zeichnungen, der detaillierten Beschreibung, der Zusammenfassung und den Ansprüchen selbst beschriebenen.
Aspekte der vorliegenden Offenbarung können die Form einer reinen Hardware-Variante, einer reinen Software-Variante (einschließlich Firmware, residenter Software, Mikrocode usw.) oder einer Kombination von Software- und Hardware-Aspekten annehmen, die hier allgemein als „Schaltung“, „Modul“ oder „System“ bezeichnet werden. Jede Kombination von einem oder mehreren computerlesbaren Medium(en) kann verwendet werden.
In einer weiteren Ausführungsform können die Systeme und Verfahren dieser Offenbarung in Verbindung mit einem Spezialcomputer, einem programmierten Mikroprozessor oder Mikrocontroller und peripheren integrierten Schaltungselementen, einem ASIC oder einer anderen integrierten Schaltung, einem digitalen Signalprozessor, einer fest verdrahteten elektronischen oder logischen Schaltung, wie z. B. einer Schaltung mit diskreten Elementen, einem programmierbaren Logikbaustein oder Gate-Array, wie z. B. PLD, PLA, FPGA, PAL, einem Spezialcomputer, einem vergleichbaren Mittel oder dergleichen implementiert werden. Im Allgemeinen kann jedes Gerät oder jedes Mittel, das in der Lage ist, die hier dargestellte Methodik zu implementieren, zur Umsetzung der verschiedenen Aspekte dieser Offenbarung verwendet werden. Beispielhafte Hardware, die für die offengelegten Ausführungsformen, Konfigurationen und Aspekte verwendet werden kann, umfasst Computer, Handheld-Geräte, Telefone (z. B. zellulare, internetfähige, digitale, analoge, hybride und andere) und andere im Fachgebiet bekannte Hardware. Einige dieser Geräte umfassen Prozessoren (z. B. einen einzelnen oder mehrere Mikroprozessoren), Speicher, nichtflüchtige Speicher, Eingabegeräte und Ausgabegeräte. Darüber hinaus können alternative Software-Implementierungen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, verteilte Verarbeitung oder komponenten-/objektverteilte Verarbeitung, parallele Verarbeitung oder Verarbeitung durch virtuelle Maschinen, konstruiert werden, um die hierin beschriebenen Methoden zu implementieren.
Beispiele für die hier beschriebenen Prozessoren sind unter anderem mindestens einer der folgenden Prozessoren: Qualcomm® Snapdragon® 800 und 801, Qualcomm® Snapdragon® 610 und 615 mit 4G LTE-Integration und 64-Bit-Computing, Apple® A7 Prozessor mit 64-Bit-Architektur, Apple® M7 Motion Coprozessoren, Samsung® Exynos® Serie, die Intel® Core™ Prozessorfamilie, die Intel® Xeon® Prozessorfamilie, die Intel® Atom™ Prozessorfamilie, die Intel Itanium® Prozessorfamilie, Intel® Core® i5-4670K und i7-4770K 22nm Haswell, Intel® Core® i5-3570K 22nm Ivy Bridge, die AMD® FX™ Prozessorfamilie, AMD® FX-4300, FX-6300 und FX-8350 32nm Vishera, AMD® Kaveri Prozessoren, Texas Instruments® Jacinto C6000™ Automotive Infotainment Prozessoren, Texas Instruments® OMAP™ automotive-grade mobile Prozessoren, ARM® Cortex™-M Prozessoren, ARM® Cortex-A und ARM926EJ-S™ Prozessoren, andere industrieäquivalente Prozessoren, und können Rechenfunktionen unter Verwendung jedes bekannten oder zukünftig entwickelten Standards, Befehlssatzes, Bibliotheken und/oder Architektur durchführen.
In einer weiteren Ausführungsform können die offengelegten Methoden leicht in Verbindung mit Software implementiert werden, die objekt- oder objektorientierte Softwareentwicklungsumgebungen verwendet, die portablen Quellcode bereitstellen, der auf einer Vielzahl von Computer- oder Workstation-Plattformen verwendet werden kann. Alternativ dazu kann das offengelegte System teilweise oder vollständig in Hardware unter Verwendung von Standard-Logikschaltungen oder VLSI-Design implementiert werden. Ob Software oder Hardware verwendet wird, um die Systeme gemäß dieser Offenbarung zu implementieren, hängt von den Geschwindigkeits- und/oder Effizienzanforderungen des Systems, der jeweiligen Funktion und den jeweiligen Software- oder Hardwaresystemen oder Mikroprozessor- oder Mikrocomputersystemen ab, die verwendet werden.
In einer weiteren Ausführungsform können die offengelegten Verfahren teilweise in Software implementiert werden, die auf einem Speichermedium gespeichert und auf einem programmierten Mehrzweckcomputer in Zusammenarbeit mit einem Controller und einem Speicher, einem Spezialcomputer, einem Mikroprozessor oder dergleichen ausgeführt werden kann. In diesen Fällen können die Systeme und Methoden dieser Offenbarung als ein in einen Personalcomputer eingebettetes Programm, wie z. B. ein Applet, ein JAVA®- oder CGI-Skript, als eine auf einem Server oder einer Computerarbeitsstation befindliche Ressource, als eine in ein spezielles Messsystem, eine Systemkomponente oder ähnliches eingebettete Routine implementiert werden. Das System kann auch implementiert werden, indem das System und/oder die Methode physisch in ein Software- und/oder Hardwaresystem integriert wird.
Die hierin beschriebenen oder beanspruchten Verfahren können mit herkömmlichen ausführbaren Befehlssätzen durchgeführt werden, die endlich sind und mit einem festen Satz von Eingaben arbeiten, um eine oder mehrere definierte Ausgaben zu liefern. Alternativ oder zusätzlich können die hierin beschriebenen oder beanspruchten Methoden unter Verwendung von KI, maschinellem Lernen, neuronalen Netzen oder Ähnlichem durchgeführt werden. Mit anderen Worten: Ein System oder Kontaktzentrum kann endliche Befehlssätze und/oder auf künstlicher Intelligenz basierende Modelle/neuronale Netze enthalten, um einige oder alle der hier beschriebenen Schritte durchzuführen.
Figurenliste

1 ist ein Blockdiagramm, das ein Kommunikationssystem in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
2 ist ein Blockdiagramm, das zusätzliche Details einer Chatbot-Engine in Übereinstimmung mit mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigt;
3. illustriert eine Anzahl von Chatbots und ihre zugehörigen Merkmalsbereiche in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung;
4 illustriert einen abstimmbaren Chatbot in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung;
5 illustriert eine Anzahl verschiedener Chatbots, die mit unterschiedlichen Trainingsdaten trainiert wurden, in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung;
6 illustriert eine Anzahl von Chatbots, die gemäß zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung vorab zur Auswahl getestet werden;
7 ist ein Flussdiagramm, das ein erstes Beispiel für ein Kommunikationsverfahren in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigt;
8 ist ein Flussdiagramm, das ein zweites Beispiel-Kommunikationsverfahren in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung illustriert;
9 ist ein Flussdiagramm, das ein drittes Beispiel eines Kommunikationsverfahrens in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung illustriert;
10 ist ein Flussdiagramm, das ein viertes Beispiel für ein Kommunikationsverfahren in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung illustriert;
11 ist ein Flussdiagramm, das ein fünftes Beispiel-Kommunikationsverfahren in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung illustriert; und
12 ist ein Flussdiagramm, das ein sechstes Beispiel eines Kommunikationsverfahrens in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigt.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
In der folgenden Beschreibung werden zu Erklärungszwecken zahlreiche spezifische Details aufgeführt, um ein umfassendes Verständnis der verschiedenen hierin offengelegten Ausführungsformen zu ermöglichen. Einem Fachmann wird es jedoch klar sein, dass verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung auch ohne einige dieser spezifischen Details praktiziert werden können. Die nachfolgende Beschreibung enthält nur beispielhafte Ausführungsformen und soll den Umfang oder die Anwendbarkeit der Offenbarung nicht einschränken. Um die vorliegende Offenbarung nicht unnötig in ihrer Klarheit zu beeinträchtigen, werden in der nachfolgenden Beschreibung einige bekannte Strukturen und Vorrichtungen weggelassen. Diese Auslassung ist nicht als Einschränkung des Geltungsbereichs der Ansprüche zu verstehen. Vielmehr soll die nachfolgende Beschreibung der beispielhaften Ausführungsformen dem Fachmann eine Beschreibung liefern, die die Umsetzung einer beispielhaften Ausführungsform ermöglicht. Es sollte jedoch gewürdigt werden, dass die vorliegende Offenbarung auf vielfältige Weise über die hierin dargelegten spezifischen Details hinaus praktiziert werden kann.
Während die illustrativen Aspekte, Ausführungsformen und/oder Konfigurationen, die hierin dargestellt sind, die verschiedenen Komponenten des Systems gemeinsam zeigen, können bestimmte Komponenten des Systems entfernt, an entfernten Teilen eines verteilten Netzwerks, wie einem Local Area Network (LAN) und/oder dem Internet, oder innerhalb eines dedizierten Systems angeordnet sein. Die Komponenten des Systems können also zu einem oder mehreren Geräten kombiniert oder an einem bestimmten Knoten eines verteilten Netzes, z. B. eines analogen und/oder digitalen Telekommunikationsnetzes, eines paketvermittelten Netzes oder eines leitungsvermittelten Netzes, untergebracht werden. Aus der folgenden Beschreibung und aus Gründen der Recheneffizienz wird deutlich, dass die Komponenten des Systems an jedem beliebigen Ort innerhalb eines verteilten Netzwerks von Komponenten angeordnet werden können, ohne den Betrieb des Systems zu beeinträchtigen.
Ausführungsformen der Offenbarung stellen Systeme und Verfahren zur Verwendung von automatisierten Agenten oder Chatbots (im Folgenden der Einfachheit halber als „Chatbots“ bezeichnet) zur Unterstützung von Interaktionen mit menschlichen Benutzern/Kunden bereit. Ein Kontaktzentrum kann in der Lage sein, verschiedene Chatbots in Echtzeit einzustellen, um die gewünschten Ergebnisse in bestimmten Kundeninteraktionen zu unterstützen. In einigen Ausführungsformen kann das Kontaktzentrum Zugang zu mehreren Chatbots haben und einen bestimmten Chatbot für die Zuweisung zu einer Interaktion auf der Grundlage bekannter oder getesteter Merkmale des Chatbots im Vergleich zu anderen Kandidaten-Chatbots mit anderen bekannten oder getesteten Merkmalen auswählen.
Verschiedene zusätzliche Details von Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung werden im Folgenden unter Bezugnahme auf die Figuren beschrieben. Während die Flussdiagramme in Bezug auf eine bestimmte Abfolge von Ereignissen erörtert und illustriert werden, sollte man sich darüber im Klaren sein, dass Änderungen, Ergänzungen und Auslassungen dieser Abfolge auftreten können, ohne den Betrieb der offenbarten Ausführungsformen, Konfigurationen und Aspekte wesentlich zu beeinträchtigen.
Unter Bezugnahme auf 1 wird zunächst ein Kommunikationssystem 100 in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Das Kommunikationssystem 100 ist so dargestellt, dass es ein Kommunikationsnetzwerk 104 umfasst, das ein Kontaktzentrum 108 und dessen Ressourcen mit mehreren Kundenkommunikationsgeräten 112 verbindet. Wie der Name schon sagt, kann ein Kundenkommunikationsgerät 112 im Besitz eines Kunden 116 sein und/oder von diesem betrieben werden. Der Kunde 116 kann einem Benutzer oder einer Person entsprechen, die mit ihrem Kundenkommunikationsgerät 112 interagiert, um mit einer Ressource des Kontaktzentrums 108 zu kommunizieren. Insbesondere kann das Kontaktzentrum 108 eine Reihe von Ressourcen umfassen, die die Interaktion mit dem Kunden 116 über einen oder mehrere Kommunikationskanäle erleichtern, die dem Kunden 116 und einem oder mehreren seiner Kundenkommunikationsgeräte 112 zur Verfügung gestellt und für die Nutzung durch ihn gepflegt werden. Wie in 1 dargestellt, kann ein Kunde 116 ein oder mehrere Kundenkommunikationsgeräte 112 verwenden, um mit dem Kontaktzentrum 108 zu interagieren. Darüber hinaus kann der Kunde 116 mehrere unterschiedliche Kundenkommunikationsgeräte 112 verwenden, um über einen einzigen Kommunikationskanal zu kommunizieren. Als nicht einschränkendes Beispiel kann sich ein Kunde 116 bei einem webbasierten Portal anmelden oder sich bei einem bestimmten Chat-Kanal authentifizieren und dann das webbasierte Portal oder den Chat-Kanal nutzen, um mit einem beliebigen seiner Kundenkommunikationsgeräte 112 zu kommunizieren. Ein weiteres Beispiel ist, dass ein Kunde 116 ein Kommunikationsgerät 112 für die Sprachkommunikation, ein anderes Kommunikationsgerät 112 jedoch für die textbasierte Kommunikation verwenden kann.
Ein Kundenkommunikationsgerät 112 kann einem Computer, einem persönlichen Kommunikationsgerät, einem tragbaren Kommunikationsgerät, einem Laptop, einem Smartphone, einem Personal Computer und/oder einem anderen Gerät entsprechen, das in der Lage ist, ein Betriebssystem, einen Webbrowser oder Ähnliches auszuführen. Beispielsweise kann ein Kundenkommunikationsgerät 112 so konfiguriert sein, dass es verschiedene Versionen des Windows®-Betriebssystems der Microsoft Corp. und/oder des Macintosh®-Betriebssystems der Apple Corp., eines der verschiedenen kommerziell erhältlichen UNIX®-Betriebssysteme wie LINUX oder andere UNIX-ähnliche Betriebssysteme, iOS, Android® usw. betreibt. Diese Kundenkommunikationsgeräte 112 können auch über eine Vielzahl von Anwendungen verfügen, z. B. Webbrowser-Anwendungen, Chat-Anwendungen, Anwendungen für soziale Medien, Anrufanwendungen usw. Ein Kundenkommunikationsgerät 112 kann alternativ oder zusätzlich ein beliebiges anderes elektronisches Gerät sein, wie z. B. ein Thin-Client-Computer, ein internetfähiges Mobiltelefon und/oder ein persönlicher digitaler Assistent, der in der Lage ist, über das Kommunikationsnetz 104 zu kommunizieren und/oder Webseiten oder andere Arten von elektronischen Dokumenten anzuzeigen und zu navigieren.
Das Kommunikationsnetzwerk 104 kann jede Art von Netzwerk sein, die dem Fachmann bekannt ist und die Datenkommunikation unter Verwendung einer Vielzahl von kommerziell erhältlichen Protokollen unterstützt, einschließlich und ohne Einschränkung SIP, TCP/IP, SNA, IPX, AppleTalk und dergleichen. Das Kommunikationsnetz 104 kann beispielsweise ein LAN, wie ein Ethernet-Netz, ein Token-Ring-Netz und/oder ähnliches, ein Weitverkehrsnetz, ein virtuelles Netz, insbesondere ein virtuelles privates Netz („VPN“), das Internet, ein Intranet, ein Extranet, ein öffentliches Telefonnetz („PSTN“), ein Infrarotnetz, ein drahtloses Netz (z. B, ein Netzwerk, das unter einem der Protokolle IEEE 802.9, IEEE 802.11, dem bekannten Bluetooth®-Protokoll und/oder einem anderen drahtlosen Protokoll arbeitet); und/oder eine beliebige Kombination aus diesen und/oder anderen Netzwerken.
Das Kontaktzentrum 108 ist so dargestellt, dass es ein oder mehrere Computergeräte umfasst, die es einem Kontaktzentrum-Agenten 172 und/oder einem Chatbot 152 ermöglichen, mit einem Kunden 116 über einen Kommunikationskanal zu interagieren, der zwischen dem Kundenkommunikationsgerät 112 und dem Kontaktzentrum 108 eingerichtet ist. Insbesondere wird gezeigt, dass das Kontaktzentrum 108 eine Netzwerkgrenzvorrichtung 120 und eine Reihe von Servern 124, 128, 132 umfasst, die die Funktionalität des Kontaktzentrums 108 ermöglichen. Das Netzwerkgrenzgerät 120 kann einem oder mehreren Geräten entsprechen, die die Informationssicherheit für das Kontaktzentrum 108 herstellen und aufrechterhalten. Die Netzwerkgrenzvorrichtung 120 kann in einigen Ausführungsformen einen Session Border Controller (SBC), eine Firewall, eine Network Address Translator (NAT)-Vorrichtung, einen Protokollkonverter oder Kombinationen davon umfassen. Da das Kommunikationsnetz 104 aus der Sicht eines Betreibers des Kontaktzentrums 108 nicht vertrauenswürdig sein kann, kann das Netzwerkgrenzgerät 120 in einigen Ausführungsformen so konfiguriert sein, dass es Sicherheitsrichtlinien oder -regeln implementiert. Wenn Kommunikationen, Nachrichten, Pakete oder ähnliches an der Netzwerkgrenzvorrichtung 120 empfangen werden, können Komponenten der Netzwerkgrenzvorrichtung 120 die empfangenen Kommunikationen, Nachrichten, Pakete usw. analysieren, um zu bestimmen, ob der Inhalt der empfangenen Kommunikationen, Nachrichten, Pakete usw. sicher an andere Komponenten des Kontaktzentrums 108 weitergeleitet werden kann. In einigen Ausführungsformen können alle Inhalte, die das Netzwerkgrenzgerät 120 sicher passieren, an den Kommunikationsserver 128 oder die Routing-Engine 124 zur weiteren Analyse und Verarbeitung übertragen werden (z. B. zur Aufnahme in ein bestimmtes Gespräch, zur Zuweisung/Weiterleitung an einen bestimmten Contact-Center-Agenten 172, zur Zuweisung/Weiterleitung an einen bestimmten Chatbot 152 usw.).
In einigen Ausführungsformen kann jeder Server des Kontaktzentrums 108 so konfiguriert sein, dass er eine bestimmte Aufgabe oder eine Reihe von Aufgaben ausführt, die für die Unterstützung der Funktionen des Kontaktzentrums 108 spezifisch sind. Beispielsweise kann die Routing-Engine 124 einem Server oder einer Reihe von Servern entsprechen, die so konfiguriert sind, dass sie Nachrichten von der Netzwerkgrenzvorrichtung 120 empfangen und Routing-Entscheidungen für die Nachricht(en) innerhalb des Kontaktzentrums 108 treffen. Der Kommunikationsserver 128 kann einem einzelnen Server oder einer Reihe von Servern entsprechen, die so konfiguriert sind, dass sie einen Kommunikationskanal zwischen den Kunden 116 und dem Kontaktzentrum 108 herstellen und aufrechterhalten. In einigen Ausführungsformen können die Routing-Engine 124 und der Kommunikationsserver 128 zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass ein geeigneter Agent 172, Chatbot 152, eine Gruppe von Agenten 172 und/oder eine Gruppe von Chatbots 152 einem bestimmten Kommunikationskanal zugewiesen wird, um die von den Kunden 116 des Kontaktzentrums 108 initiierten Kontakte zu bedienen/zu bearbeiten. Insbesondere, aber ohne Einschränkung, kann die Routing-Engine 124 so konfiguriert sein, dass sie bestimmt, welcher Agent 172 oder Chatbot 152 einem bestimmten Kommunikationskanal zugewiesen werden sollte, um die Frage eines Kunden 116 zu beantworten und/oder um dem Kunden 116 eine Dienstleistung anzubieten. Wie im Folgenden näher erläutert wird, kann die Routing-Engine 124 Eingaben vom Kontaktverwaltungsserver 132 empfangen, die Informationen enthalten, die einen ausgewählten Chatbot 152 für die Zuweisung zu einem Kundenkontakt 116 beschreiben.
Die Routing-Engine 124 kann dem Kommunikationsgerät 176 eines Agenten eine geeignete Signalisierung bereitstellen, die es dem Kommunikationsgerät 176 des Agenten ermöglicht, sich mit dem Kommunikationskanal zu verbinden, über den der Kunde 116 kommuniziert, und es dem Agenten 172 zu ermöglichen, die vom Kommunikationsgerät 112 des Kunden gesendeten Nachrichten zu sehen, die schließlich dem entsprechenden Kommunikationskanal zugewiesen und auf diesem veröffentlicht werden. Als spezifischeres Beispiel kann der Kommunikationsserver 128 einen digitalen Chat-Kommunikationskanal einrichten und unterhalten, der dem Kommunikationsgerät 112 des Kunden präsentiert wird und der es dem Kunden 116 ermöglicht, auf Wunsch Chat-Nachrichten an das Kontaktzentrum 108 zu senden. Wenn Nachrichten von einem Kundenkommunikationsgerät 112 empfangen und einem bestimmten Chat-Kommunikationskanal zugewiesen werden, kann die Routing-Engine 124 bestimmen, welcher Agent 172 oder Chatbot 152 die Bedürfnisse des Kunden 116 erfüllen wird (z. B. eine Frage beantworten, eine Dienstleistung erbringen usw.), und dann das Kommunikationsgerät 176 des ausgewählten Agenten und/oder den Chatbot 152 mit demselben Chat-Kommunikationskanal verbinden, wodurch der Agent 172 und/oder der Chatbot 152 in die Lage versetzt werden, eine Chatsitzung mit dem Kunden 116 durchzuführen. Alternativ oder zusätzlich kann die Routing-Engine 124 eine Kosten-Nutzen-Analyse durchführen, um eine Routing-Entscheidung in Bezug auf einen Chatbot 152 zu treffen, wie im Folgenden noch näher beschrieben wird. Beispielsweise kann die Routing-Engine 124 so konfiguriert sein, dass sie die Kosten, die mit der Verwendung eines bestimmten Chatbots 152 für die Betreuung eines Kunden 116 verbunden sind, in Betracht zieht und diese Kosten gegen den potenziellen Nutzen abwägt, der mit dem erfolgreichen Abschluss der Interaktion mit dem Kunden 116 verbunden ist (z. B. ein Umsatz- oder Ertragsvorteil, eine Kundenzufriedenheitsbewertung usw.).
Es sollte gewürdigt werden, dass die Routing-Engine 124 so konfiguriert werden kann, dass sie sowohl einen menschlichen Agenten 172 als auch einen oder mehrere Chatbots 152 mit dem Kommunikationskanal verbindet, wenn es wünschenswert ist, dem automatisierten Agenten zu erlauben, auf die Nachrichten des Kunden 116 in einer halbautomatischen Weise zu antworten (z. B. wenn der Chatbot 152 eine vorgeschlagene Antwort auf eine Nachricht generiert, aber ein menschlicher Agent 172 erforderlich ist, um die Nachricht zu genehmigen oder zu bearbeiten, bevor sie an den Kommunikationskanal übertragen/festgelegt und an das Kundenkommunikationsgerät 112 geliefert wird).
Obwohl als Chat-Server beschrieben, kann der Kommunikationsserver 128 so konfiguriert werden, dass er eine beliebige Anzahl von Kommunikationsprotokollen oder Anwendungen unterstützt, ob synchron oder asynchron. Nicht einschränkende Beispiele von Kommunikationsprotokollen oder Anwendungen, die vom Kommunikationsserver 128 unterstützt werden können, umfassen das Session Initiation Protocol (SIP), File Transfer Protocol (FTP), Hypertext Transfer Protocol (HTTP), HTTP secure (HTTPS), Transmission Control Protocol (TCP), Java, Hypertext Markup Language (HTML), Short Message Service (SMS), Internet Relay Chat (IRC), Web Application Messaging (WAMP), SOAP, MIME, Real-Time Messaging Protocol (RTP), Web Real-Time Communications (WebRTC), WebGL, XMPP, Skype-Protokoll, AIM, Microsoft Notification Protocol, E-Mail, usw. Neben der Unterstützung von textbasierter Kommunikation kann der Kommunikationsserver 128 auch so konfiguriert sein, dass er nicht-textbasierte Kommunikation wie Sprachkommunikation, Videokommunikation und Ähnliches unterstützt.
Ein weiterer Server oder eine Reihe von Servern, die im Kontaktzentrum 108 bereitgestellt werden können, ist ein Kontaktverwaltungsserver 132. Der Kontaktverwaltungsserver 132 kann so konfiguriert sein, dass er die Kontakte oder Arbeitselemente verwaltet, die im Kontaktzentrum 108 vorhanden sind und die Aufgaben darstellen, die von einem menschlichen Agenten 172 und/oder einem Chatbot 152 in Verbindung mit der Bereitstellung einer Dienstleistung für einen Kunden 116 auszuführen sind. Der Kontaktverwaltungsserver 132 kann so konfiguriert sein, dass er Zustandsinformationen für einige oder alle Kontakte im Kontaktzentrum 108 zu einem bestimmten Zeitpunkt verwaltet. Der Kontaktverwaltungsserver 132 kann auch so konfiguriert sein, dass er historische Kontakte als Teil des Trainings und der Aktualisierung von automatisierten Agenten (z. B. einem oder mehreren Chatbots 152) verwaltet und analysiert. In einigen Ausführungsformen kann der Kontaktverwaltungsserver 132 Zustandsinformationen für menschliche Agenten 172 im Kontaktzentrum 108 verwalten und weiter mit der Routing-Engine 124 interagieren, um zu bestimmen, welche Agenten 172 derzeit für die Bearbeitung eines Kontakts verfügbar sind und über die entsprechenden Fähigkeiten für die Bearbeitung eines Kontakts verfügen. Ebenso kann der Kontaktverwaltungsserver 132 so konfiguriert sein, dass er die Eigenschaften verschiedener Chatbots 152 bestimmt, die von einer Chatbot-Engine 148 bereitgestellt werden, und einen Chatbot 152 aus der Vielzahl der Chatbots 152 auswählt, um ihn einem Kontakt zuzuweisen. Auch hier kann die Zuweisungsentscheidung eine auf Fähigkeiten basierende Zuweisungsentscheidung sein. Zusätzliche Fähigkeiten des Kontaktverwaltungsservers 132 werden in Bezug auf den Betrieb einer Chatbot-Engine 148, die Chatbot-Abstimmung 164 und den Chatbot-Selektor 168, die beide als vom Kontaktverwaltungsserver 132 bereitgestellt dargestellt werden, näher beschrieben.
Während bestimmte Komponenten so dargestellt sind, als wären sie im Kontaktverwaltungsserver 132 enthalten, sollte man sich darüber im Klaren sein, dass solche Komponenten in jedem anderen Server oder in einer Reihe von Servern im Kontaktzentrum 108 vorhanden sein können. So können beispielsweise Komponenten des Kontaktverwaltungsservers 132 in einer Routing-Engine 124 und/oder einem Kommunikationsserver 128 enthalten sein, oder umgekehrt. Darüber hinaus sehen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung einen einzigen Server vor, der mit allen Fähigkeiten der Routing-Engine 124, des Kommunikationsservers 128 und des Kontaktverwaltungsservers 132 ausgestattet ist.
Der Kontaktverwaltungsserver 132 ist so dargestellt, dass er einen Prozessor 136, eine Netzwerkschnittstelle 140 und einen Speicher 144 umfasst. Der Prozessor 136 kann einem oder mehreren Computerverarbeitungsgeräten entsprechen. Nicht einschränkende Beispiele für einen Prozessor sind ein Mikroprozessor, ein IC-Chip (Integrated Circuit), eine GPU (General Processing Unit), eine CPU (Central Processing Unit) oder Ähnliches. Beispiele für den hier beschriebenen Prozessor 136 können mindestens einen der folgenden Prozessoren umfassen: Qualcomm® Snapdragon® 800 und 801, Qualcomm® Snapdragon® 620 und 615 mit 4G LTE-Integration und 64-Bit-Computing, Apple® A7-Prozessor mit 64-Bit-Architektur, aber nicht nur, Apple® M7 Motion Coprozessoren, Samsung® Exynos® Serie, die Intel® Core™ Prozessorfamilie, die Intel® Xeon® Prozessorfamilie, die Intel® Atom™ Prozessorfamilie, die Intel Itanium® Prozessorfamilie, Intel® Core® i5-4670K und i7-4770K 22nm Haswell, Intel® Core® i5-3570K 22nm Ivy Bridge, die AMD® FX™ Prozessorfamilie, AMD® FX-4300, FX-6300 und FX-8350 32nm Vishera, AMD® Kaveri Prozessoren, Texas Instruments® Jacinto C6000™ Automotive Infotainment Prozessoren, Texas Instruments® OMAP™ automotive-grade mobile Prozessoren, ARM® Cortex™-M Prozessoren, ARM® Cortex-A und ARM926EJ-S™ Prozessoren, andere industrieäquivalente Prozessoren, und kann Rechenfunktionen unter Verwendung jedes bekannten oder zukünftig entwickelten Standards, Befehlssatzes, Bibliotheken und/oder Architektur durchführen.
Die Netzwerkschnittstelle 140 kann so konfiguriert sein, dass sie es dem Kontaktverwaltungsserver 132 ermöglicht, mit anderen Maschinen im Kontaktzentrum 108 zu kommunizieren und/oder mit anderen Maschinen zu kommunizieren, die mit dem Kommunikationsnetz 104 verbunden sind. Die Netzwerkschnittstelle 140 kann ohne Einschränkung ein Modem, eine Netzwerkkarte (drahtlos oder verkabelt), ein Infrarot-Kommunikationsgerät usw. umfassen.
Der Speicher 144 kann eine oder mehrere Computerspeichereinheiten umfassen. Der Speicher 144 kann so konfiguriert sein, dass er Programmanweisungen speichert, die vom Prozessor 136 ausgeführt werden können und die letztendlich die hier beschriebene Funktionalität des Kommunikationsmanagementservers 132 bereitstellen. Der Speicher 144 kann auch so konfiguriert sein, dass er Daten oder Informationen speichert, die von den im Speicher 144 gespeicherten Anweisungen verwendet werden können oder abrufbar sind. Ein Beispiel für Daten, die im Speicher 144 zur Verwendung durch dessen Komponenten gespeichert werden können, sind Trainingsdaten 160.
Der Speicher 144 kann beispielsweise RAM-Vorrichtungen (Random Access Memory), ROM-Vorrichtungen (Read Only Memory), Flash-Speichervorrichtungen, Magnetplatten-Speichermedien, optische Speichermedien, Festkörperspeichervorrichtungen, Kernspeicher, Pufferspeichervorrichtungen, Kombinationen davon und dergleichen umfassen. Der Speicher 144 entspricht in einigen Ausführungsformen einem computerlesbaren Speichermedium, und obwohl der Speicher 144 als interner Speicher des Kontaktverwaltungsservers 132 dargestellt ist, sollte man sich darüber im Klaren sein, dass der Speicher 144 einem Speichergerät, einer Datenbank oder einem Gerät entsprechen kann, das sich außerhalb des Kontaktverwaltungsservers 132 befindet.
In der Abbildung ist der Speicher 144 so dargestellt, dass er eine Chatbot-Engine 148 speichert, die eine Vielzahl von verschiedenen Chatbots 152 enthält. Jeder der Chatbots 152 kann für die Ausführung durch den Prozessor 136 konfiguriert werden. In einigen Ausführungsformen können ein oder mehrere Chatbots 152 einem Satz von prozessorausführbaren Anweisungen entsprechen (z. B. einem endlichen Befehlssatz mit definierten Eingaben, Variablen und Ausgaben). In einigen Ausführungsformen kann ein Chatbot 152 einer Komponente der Künstlichen Intelligenz (KI) des Kontaktverwaltungsservers 132 entsprechen, die vom Prozessor 136 ausgeführt wird. Die Chatbot-Engine 148 kann in einigen Ausführungsformen ein oder mehrere Konversationsmodelle 156 verwenden, die die Form eines künstlichen neuronalen Netzes haben können, um Nachrichten zu erkennen und zu beantworten, die von einem Kunden 116 über einen vom Kommunikationsserver 128 unterstützten Kommunikationskanal übermittelt werden. In einigen Ausführungsformen kann jeder Chatbot 152 der Chatbot-Engine 148 mit Trainingsdaten 160 trainiert werden und kann so programmiert werden, dass er aus zusätzlichen Unterhaltungen lernt, wenn solche Unterhaltungen stattfinden oder nachdem Unterhaltungen stattfinden. In einigen Ausführungsformen kann die Chatbot-Engine 148 eines oder mehrere der Konversationsmodelle 156 aktualisieren, wenn verschiedene Chatbots 152 aus laufenden Konversationen lernen. In einigen Ausführungsformen kann jeder Chatbot 152, der von der Chatbot-Engine 148 bereitgestellt wird, so konfiguriert sein, dass er unterschiedliche Attribute, Merkmale oder Fähigkeiten aufweist. Mit anderen Worten, jeder Chatbot 152 kann sich von allen anderen Chatbots 152 unterscheiden und kann für die Zuweisung zu einer Konversation auf der Grundlage der besonderen Fähigkeiten, die jeder Chatbot 152 besitzt, ausgewählt werden.
In einigen Ausführungsformen können Chatbots 152 so trainiert oder abgestimmt werden, dass sie eine bestimmte Eigenschaft oder Fähigkeit besitzen (z. B. freundlich, unterstützend, durchsetzungsfähig, sachkundig in Bezug auf eine bestimmte Technologie, Verwendung von Fachjargon, Verwendung von Laienbegriffen usw.). Chatbots 152 und ihre Eigenschaften können mit einer Chatbot-Einstellungsfunktion 164 eingestellt werden. Die Chatbot-Abstimmung 164 kann von einem Bediener des Kontaktcenters 108 eingestellt werden oder automatisch auf der Grundlage bestimmter Bedingungen des Kontaktcenters 108 (z. B. Anrufvolumen, Kundenniveau usw.) angepasst werden. Zusätzlich zu den Einstellmöglichkeiten für den Chatbot 152 kann auch ein Chatbot-Selektor 168 bereitgestellt werden, um einen Chatbot 152 aus der Vielzahl der Chatbots 152 auszuwählen, um ihn einem bestimmten Kunden, einer bestimmten Interaktion oder Ähnlichem zuzuordnen. Die gleichzeitige Verwendung von Chatbot-Abstimmung 164 und Chatbot-Auswahl 168 kann es dem Kontaktzentrum 108 ermöglichen, einen bestimmten, ausgewählten Chatbot 152 speziell auf einen bestimmten Kunden oder eine bestimmte Kompetenzanforderung abzustimmen. Das heißt, ein bestimmter Chatbot 152 kann ausgewählt werden, um einem Kunden 116 zugewiesen zu werden, und dann kann die Chatbot-Abstimmung 164 verwendet werden, um den ausgewählten Chatbot 152 angemessen abzustimmen, bevor der Chatbot 152 in die Lage versetzt wird, sich an der Interaktion mit dem Kunden 116 zu beteiligen.
Wie bereits erwähnt, können die Chatbot-Engine 148 und die von ihr bereitgestellten Chatbots 152 so konfiguriert werden, dass sie unter Verwendung einer Reihe von Richtlinien (z. B. als eine Reihe von statischen Anweisungen) oder unter Verwendung von maschinellem Lernen arbeiten. Weitere Einzelheiten zu einer Chatbot-Engine 148, die maschinelles Lernen verwendet, werden nun unter Bezugnahme auf 2 beschrieben. Auch hier kann die Chatbot-Engine 148, die maschinelles Lernen nutzt, Zugang zu Trainingsdaten 160 haben, um das Verhalten der Chatbots 152 zu trainieren. Die Chatbot-Engine 148 kann auch so konfiguriert sein, dass sie aus weiteren Unterhaltungen auf der Grundlage von Rückmeldungen lernt, die auf automatisierte Weise (z. B. über ein rekursiv lernendes neuronales Netzwerk) und/oder auf menschliche Weise (z. B. durch einen menschlichen Agenten 172, der bestätigt oder verneint, dass eine bestimmte, vom Chatbot 152 vorbereitete Antwort für eine bestimmte, von einem Kunden 116 erhaltene Nachricht angemessen war) bereitgestellt werden können.
Ein Lern-/Trainingsmodul 204 der Chatbot-Engine 148 kann Zugriff auf ein oder mehrere Gesprächsmodelle 156 haben und diese verwenden. Die Konversationsmodelle 156 können durch das Lern-/Trainingsmodul 204 auf der Grundlage der Trainingsdaten und des Feedbacks erstellt und aktualisiert werden. Das Lern-/Trainingsmodul 204 kann auch so konfiguriert sein, dass es auf Informationen aus einer Berichtsdatenbank 212 zugreift, um eine Bot-Antwort-Datenbank 216 zu erstellen, in der Bot-Antworten gespeichert werden, die zuvor von der Chatbot-Engine 148 bereitgestellt und als gültig oder unter den gegebenen Umständen angemessen identifiziert wurden (z. B. basierend auf einer positiven Antwort eines Kunden 116 und/oder basierend auf administrativen Benutzereingaben). In einigen Ausführungsformen kann jeder einzelne Chatbot 152 seine eigene Bot-Antwort-Datenbank 216 haben und mit seinen eigenen einzigartigen Trainingsdaten 160 trainiert werden. Die Antworten in der Bot-Antwort-Datenbank 216 können durch das Lern-/Schulungsmodul 204 ständig aktualisiert, überarbeitet, bearbeitet oder gelöscht werden, wenn ein ausgewählter Chatbot 152 an weiteren Unterhaltungen mit Kunden 116 teilnimmt.
In einigen Ausführungsformen kann die Chatbot-Engine 148 eine Empfehlungs-Engine 208 für jeden ausgewählten Chatbot 152 enthalten, die Zugriff auf die Bot-Antwort-Datenbank 216 hat und basierend auf Dialogeingaben 224 geeignete Antwortempfehlungen aus der Bot-Antwort-Datenbank 216 auswählt. Zu den Eingaben 224 können Echtzeit-Chatdaten, Sprachdaten, Videodaten sowie Ausgaben der Chatbot-Abstimmung 164 gehören. Die Chatbot-Abstimmung 164 kann verwendet werden, um die Eigenschaften eines ausgewählten Chatbots 152 gezielt abzustimmen oder anzupassen.
Die Echtzeit-Chatdaten können dem Inhalt einer Nachricht entsprechen, die über einen Kommunikationskanal von einem Kommunikationsgerät 112 eines Kunden empfangen wurde. Unter Verwendung der Eingaben 224 und der Bot-Antwort-Datenbank 216 kann die ausgewählte Chatbot-Empfehlungsmaschine 208 so konfiguriert sein, dass sie eine oder mehrere Antworten an einen Antwortgenerator 220 empfiehlt. Der Antwortgenerator 220 kann so konfiguriert sein, dass er eine ausgewählte Antwort als Chatbot-Ausgabe zum Senden auf dem entsprechenden Kommunikationskanal bereitstellt. Die Interaktionen zwischen der Chatbot-Engine 148 (und dem ausgewählten Chatbot 152, der darin arbeitet) und dem Kunden 116 können einen Kontakt innerhalb des Contact Centers 108 darstellen, und der Status des Kontakts kann durch die Agentenüberwachungsfunktion bestimmt werden, die den Gesprächsstatus entsprechend aktualisiert. In einigen Ausführungsformen kann die Chatbot-Engine 148 so konfiguriert sein, dass sie mit einem Kunden 116 so interagiert, dass der Kunde 116 nicht weiß, dass er mit einem automatisierten Agenten interagiert, sondern denkt, dass er mit einem menschlichen Agenten 172 interagiert.
Um diese Fähigkeit zu erreichen, können der Chatbot-Engine 148 und jedem der darin bereitgestellten Chatbots 152 ständig Trainingsdaten aus Gesprächen zwischen menschlichen Agenten 172 und Kunden 116 zur Verfügung gestellt werden, die über einen bestimmten Kommunikationskanal stattgefunden haben. Es kann möglich sein, einen Chatbot 152 auf eine bestimmte Fähigkeit zu trainieren (z. B. durch das Trainieren des Chatbots 152 mit Gesprächen zu einem bestimmten Thema wie Verkauf, Produktfehlerbehebung, Rechnungsstellung, Reservierungshilfe usw.). Dementsprechend sollte man sich bewusst sein, dass das Kontaktzentrum 108 eine Vielzahl von Chatbots 152 verschiedener Typen enthalten kann, ohne dass dies den Rahmen der vorliegenden Offenbarung sprengen würde, und jeder der Chatbots 152 kann vom Chatbot-Selektor 168 ausgewählt werden, um einem bestimmten Kunden 116 und einer bestimmten Interaktion zugewiesen zu werden.
Unter Bezugnahme auf die 3-6 werden nun verschiedene Fähigkeiten und weitere Funktionalitäten von Chatbots 152 in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. In einigen Ausführungsformen kann ein Chatbot 152 einen Merkmalsbereich 304 und einen definierten Fähigkeitensatz 312 umfassen. Wenn ein Chatbot 152 durch den Chatbot-Selektor 168 ausgewählt und einer Kundeninteraktion zugewiesen wird, kann die Chatbot-Abstimmung 164 den ausgewählten Chatbot 152 auf eine aktuelle Merkmalsauswahl 308 abstimmen. Die aktuelle Merkmalsauswahl 308 kann einer bestimmten Merkmalseinstellung entsprechen, die innerhalb des Merkmalsbereichs 304 des Chatbots 152 liegt. In einigen Ausführungsformen kann der Merkmalsbereich 304 und/oder der Fähigkeitensatz 312 für jeden Chatbot 152 durch Training des Chatbots 152 mit unterschiedlichen Trainingsdaten 504 erstellt werden. Wie in 5 gezeigt, kann jeder Chatbot 152, der von der Chatbot-Engine 148 bereitgestellt wird, mit unterschiedlichen Trainingsdaten 504 trainiert werden, wodurch jeder Chatbot 148 unterschiedliche Merkmalsbereiche 304 aufweisen kann.
In einigen Ausführungsformen kann der Chatbot-Selektor 168 einen bestimmten Chatbot 152 für die Zuweisung zu einem Kunden 116 auf der Grundlage eines wahrgenommenen Persönlichkeitsmerkmals 320 auswählen, das mit den Kommunikationspräferenzen des Kunden 116 übereinstimmt oder diese erfüllt. In einigen Ausführungsformen kann die Chatbot-Abstimmung 164 weitere 404 verschiedene Persönlichkeitsmerkmale 316 eines ausgewählten Chatbots 152 abstimmen, um zu versuchen, das vom Kunden 116 gewünschte Persönlichkeitsmerkmal 320 zu erfüllen. Insbesondere kann der Chatbot-Selektor 168 so konfiguriert sein, dass er eine Kundenpersönlichkeitseigenschaft 320 bestimmt, die mit hoher Wahrscheinlichkeit von dem Kunden 116, der den Kontakt initiiert hat, als wünschenswert angesehen wird. Die identifizierten Persönlichkeitsmerkmale P1, P2, P3, ... usw. können so bestimmt werden, dass sie einen bestimmten Wert haben (z. B. kann das Merkmal „höflich“ einen Wert von „sehr höflich“, „wenig höflich“, „unhöflich“ usw. haben) und eine entsprechende Bedeutung (z. B. „sehr wichtig“, „etwas wichtig“, „nicht wichtig“) für das Persönlichkeitsmerkmal. Im Diagramm von 3 kann die Position jedes Balkens in einem Persönlichkeitsdiagramm den jeweiligen Wert des Persönlichkeitsmerkmals darstellen, während die Größe des Balkens die entsprechende Wichtigkeit für das Persönlichkeitsmerkmal repräsentiert.
Wie in den 3 und 4 gezeigt, kann jedes Persönlichkeitsmerkmal 316, das von einem Chatbot 152 zur Verfügung gestellt werden kann, innerhalb des Merkmalsbereichs 304 einstellbar 404 sein. In einigen Ausführungsformen kann der Merkmalsbereich 304 eines Chatbots 152 zunächst durch Training des Chatbots 152 festgelegt werden, und dann kann sich der Merkmalsbereich 304 im Laufe der Zeit verschieben oder anpassen, wenn der Chatbot 152 weiter trainiert und während des Gebrauchs aktualisiert wird (z. B. basierend auf Trainingsfeedback). Der charakteristische Bereich 304 eines Chatbots 152 kann durch eine Wahrscheinlichkeitskurve mit einem entsprechenden Mittelwert, Median, einer Standardabweichung, Breite usw. dargestellt werden. Die Fähigkeit eines Chatbots 152, ein bestimmtes Persönlichkeitsmerkmal 316 zu liefern, ist möglicherweise nicht exakt und wird daher besser als Wahrscheinlichkeitskurve dargestellt. In einigen Ausführungsformen kann eine Breite der Wahrscheinlichkeitskurve die Fähigkeit eines Chatbots 152 darstellen, ein bestimmtes Persönlichkeitsmerkmal mit einem bestimmten Vertrauensgrad zu liefern. Der erste Chatbot 152 aus 3 weist beispielsweise eine relativ breite Wahrscheinlichkeitskurve für das erste Persönlichkeitsmerkmal 316 auf, aber eine schmalere Wahrscheinlichkeitskurve für das zweite Persönlichkeitsmerkmal 316. Das bedeutet, dass der erste Chatbot 152 mit größerer Wahrscheinlichkeit in der Lage ist, den Mittelwert des zweiten Persönlichkeitsmerkmals 316 zu liefern als den Mittelwert des ersten Persönlichkeitsmerkmals 316. Eine engere Wahrscheinlichkeitskurve für ein beliebiges Persönlichkeitsmerkmal 316 kann auch bedeuten, dass der Chatbot 152 für dieses bestimmte Persönlichkeitsmerkmal 316 wahrscheinlich nicht einstellbar ist. Mit anderen Worten, eine breitere Wahrscheinlichkeitskurve für ein Persönlichkeitsmerkmal 316 kann darauf hindeuten, dass der Chatbot 152 dieses bestimmte Persönlichkeitsmerkmal 316 durch das Chatbot-Tuning 316 stärker einstellen kann als ein anderes Persönlichkeitsmerkmal 316 mit einer schmaleren Wahrscheinlichkeitskurve.
Alle Parameter einer Wahrscheinlichkeitskurve für jedes Persönlichkeitsmerkmal 316 können effektiv den Merkmalsbereich 304 des Chatbots 152 darstellen. Wenn ein Chatbot 152 eine große Anzahl von verschiedenen Persönlichkeitsmerkmalen 316 aufweist und jedes Persönlichkeitsmerkmal 316 einen entsprechenden Merkmalsbereich 304 mit einer breiten Wahrscheinlichkeitskurve hat, kann der Chatbot 152 als relativ flexibler Chatbot 152 angesehen werden, aber der Chatbot 152 muss nicht unbedingt ein bestimmtes Persönlichkeitsmerkmal 316 mit einem hohen Maß an Vertrauen liefern. Andererseits kann ein Chatbot 152, der ein oder zwei bestimmte Persönlichkeitsmerkmale 316 mit einer relativ schmalen Wahrscheinlichkeitskurve für die Persönlichkeitsmerkmale 316 aufweist, eher in der Lage sein, das Persönlichkeitsmerkmal 316 während einer Interaktion mit einem hohen Maß an Vertrauen zu liefern.
In einigen Ausführungsformen kann ein Persönlichkeitsmerkmal 316 eines Chatbots 152 mit einem oder mehreren Persönlichkeitsmerkmalen 320 abgeglichen werden, die von einem Kunden 116 gewünscht werden, und Chatbots 152 können auf dieser Grundlage von der Chatbot-Auswahlvorrichtung 168 ausgewählt werden. Anhand des nicht einschränkenden Beispiels von 3 kann ein Kunde 116 sechs Persönlichkeitsmerkmale 320 aufweisen, die mit entsprechenden Werten und Wichtigkeitsstufen als wünschenswert erachtet werden. Basierend auf der Größe der Balken werden die Persönlichkeitsmerkmale P1, P3 und P5 als die wichtigsten Persönlichkeitsmerkmale 320 für den Kunden 116 identifiziert, und die Position jedes Balkens repräsentiert den Wert des Persönlichkeitsmerkmals 320. Der Chatbot-Selektor 168 kann die Persönlichkeitsmerkmale aller Chatbots 152, die für eine Interaktion mit dem Kunden 116 zur Verfügung stehen, und die Persönlichkeitsmerkmale 316 jedes Chatbots 152 heranziehen, um zu bestimmen, welcher Chatbot 152 am wahrscheinlichsten mit dem Kunden 116 in zufriedenstellender Weise interagieren wird. Basierend auf der Wichtigkeit der Persönlichkeitsmerkmale 320, die für den Kunden 116 identifiziert wurden, sucht der Chatbot-Selektor 168 nach Chatbots 152, die in der Lage sind, das gewünschte Persönlichkeitsmerkmal 320 zu liefern, indem er die Persönlichkeitsmerkmale 316 für die Chatbots 152 analysiert. Ein Chatbot 152, der wahrscheinlich nicht in der Lage ist, ein Persönlichkeitsmerkmal von P1, P3 und P5 zu liefern, wird wahrscheinlich nicht für die Kundeninteraktion ausgewählt, wenn ein anderer Chatbot 152 verfügbar ist, der wahrscheinlich eines oder mehrere der Persönlichkeitsmerkmale P1, P3 und P5 liefern kann. Im Beispiel von 3 verfügt der erste Chatbot 152 nicht über das Persönlichkeitsmerkmal 316 für die fünfte Persönlichkeitseigenschaft P5, während der zweite Chatbot 152 nicht über das Persönlichkeitsmerkmal 316 für die dritte Persönlichkeitseigenschaft P3 verfügt. Der zweite Chatbot 152 ist jedoch in der Lage (wie durch den Merkmalsbereich 304 dargestellt), das erste Persönlichkeitsmerkmal P1 und das fünfte Persönlichkeitsmerkmal P5 mit einem hohen Maß an Sicherheit zu liefern (aufgrund der engen Wahrscheinlichkeitskurve für diese Persönlichkeitsmerkmale), während der erste Chatbot 152 keine so enge Wahrscheinlichkeitskurve für das erste Persönlichkeitsmerkmal P1 aufweist. Dies bedeutet, dass die Chatbot-Auswahlvorrichtung 168 den zweiten Chatbot 152 für die Interaktion mit dem Kunden 116 eher als den ersten Chatbot 152 auswählen kann, da der zweite Chatbot 152 mit größerer Wahrscheinlichkeit die gewünschten Persönlichkeitsmerkmale 316 bereitstellen kann, die den ersten und fünften Persönlichkeitsmerkmalen entsprechen, die für den Kunden 116 als wichtig identifiziert wurden.
Während der Kunde 116 mit dem ausgewählten Chatbot 152 interagiert, kann die Chatbot-Abstimmung 164 die Reaktionen des Kunden 116 auf die vom Chatbot 152 gelieferten Ausgaben analysieren, um festzustellen, ob die Interaktion positiv verläuft (z. B. von einem Zustand zum nächsten in Richtung Lösung), negativ (z. B. der Kunde 116 zeigt Frustration) oder ins Stocken gerät (z. B. die Interaktion bewegt sich nicht von einem Zustand zum nächsten in Richtung Lösung). Wenn die Chatbot-Abstimmung 164 feststellt, dass die Interaktion negativ verläuft oder ins Stocken gerät, kann die Chatbot-Abstimmung 164 versuchen, eines oder mehrere der Persönlichkeitsmerkmale 316 des ausgewählten Chatbots 152 zu verändern (404). Wie bereits erwähnt, kann ein Chatbot 152, der eine breitere Wahrscheinlichkeitskurve für ein bestimmtes Persönlichkeitsmerkmal 316 aufweist, flexibler auf verschiedene Werte eingestellt werden. Andererseits kann ein Chatbot 152 mit einer engeren Wahrscheinlichkeitskurve für ein bestimmtes Persönlichkeitsmerkmal 316 nicht so flexibel auf verschiedene Werte eingestellt werden. Wie in 4 gezeigt, sind bestimmte Chatbots 152 möglicherweise nicht in der Lage, ihre Persönlichkeitsmerkmale 316 so einzustellen, dass sie einen bestimmten Wert eines Persönlichkeitsmerkmals 320 liefern (z. B. das dritte Persönlichkeitsmerkmal P3 auf dem gewünschten Wert).
In einigen Ausführungsformen kann jedes Persönlichkeitsmerkmal 316 einem bestimmten Persönlichkeitsmerkmal 320 entsprechen, das von einem Kunden 116 gewünscht wird. Ein Persönlichkeitsmerkmal 316 eines Chatbots 152 kann in einigen Fällen, in denen sich die Wahrscheinlichkeitskurve des entsprechenden Persönlichkeitsmerkmals 316 mit dem für das gewünschte Persönlichkeitsmerkmal 320 des Kunden definierten Wert überschneidet, dem Persönlichkeitsmerkmal 320 des Kunden entsprechen. Ein Persönlichkeitsmerkmal 316 (oder ein Persönlichkeitsmerkmal 320, wenn man es aus der Perspektive der 116 Präferenz des Kunden betrachtet) kann durchsetzungsfähig, passiv, ruhig, freizügig, gewissenhaft, angenehm, extravertiert und/oder introvertiert sein. Jedes Persönlichkeitsmerkmal 320 kann ein entsprechendes Persönlichkeitsmerkmal 316 haben oder kann einer Kombination verschiedener Persönlichkeitsmerkmale 316 zugeordnet werden, die von einem Chatbot 152 bereitgestellt werden.
Wie in den 5 und 6 gezeigt, kann jeder Chatbot 152 mit unterschiedlichen Trainingsdaten 504 trainiert werden, so dass jeder Chatbot 152 so konfiguriert werden kann, dass er unterschiedliche Chatbot-Antworten 608 auf eine gemeinsame Eingabe aus einer Kundeninteraktion 604 liefert. Mit diesen Informationen im Hinterkopf bieten Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung die Möglichkeit, einen oder mehrere Chatbots 152 zu testen, bevor ein Chatbot 152 einer bestimmten Kundeninteraktion zugewiesen wird. Insbesondere kann der Chatbot-Selektor 168 so konfiguriert sein, dass er eine erste Eingabe aus einer Kundeninteraktion 604 an eine Vielzahl verschiedener Chatbots 152 weiterleitet. Jeder Chatbot 152 kann eine potenzielle Chatbot-Antwort 608 bereitstellen, die mit einem erwarteten Nutzen 612 verbunden ist. Der Chatbot-Auswähler 168 kann die mehreren verschiedenen Chatbot-Antworten 608, die damit verbundenen Vorteile 612 der Chatbot-Antwort 608 und die möglichen Kosten 616 der Auswahl eines Chatbots 152 zur Verwendung in einer Kundeninteraktion als Teil der Auswahl eines Chatbots 152 analysieren. Die Eingabe aus der Kundeninteraktion 604 kann einer Text-, Sprach- oder Videoeingabe entsprechen (je nach dem Kommunikationskanal, den der Kunde 116 zur Kontaktaufnahme mit dem Kontaktzentrum 108 verwendet). Die Chatbot-Antwort 608 kann ebenfalls im Text-, Sprach- oder Videoformat erfolgen.
Der Chatbot- Auswähler 608 kann so konfiguriert sein, dass er eine Optimierungsfunktion anwendet, wenn er einen Chatbot 152 aus der Vielzahl der Chatbots für eine Kundeninteraktion auswählt. Der Chatbot- Auswähler 168 kann die Optimierungsfunktion verwenden, um den erwarteten Nutzen 612 einer Chatbot-Antwort 608 gegen den erwarteten Nutzen 612 der anderen Chatbot-Antworten 608 abzuwägen. In einigen Ausführungsformen kann der Chatbot-Auswähler 168 den Chatbot 152 auswählen, der eine Chatbot-Antwort 608 mit dem größten erwarteten Nutzen 612 liefert. Die Chatbot-Auswahlvorrichtung 168 kann alternativ oder zusätzlich die Kosten 616 der Verwendung eines Chatbots 152 gegen die Kosten 616 der Verwendung anderer Chatbots 152 abwägen. In einigen Ausführungsformen kann der Chatbot-Auswähler 168 den Chatbot 152 auswählen, der für eine bestimmte Kundeninteraktion die geringsten Nutzungskosten 616 verursacht. Der Chatbot-Selektor 168 kann alternativ oder zusätzlich die mit jedem Chatbot 152 verbundenen Kosten und Vorteile abwägen und eine Optimierungsfunktion anwenden, die den erwarteten Umsatz maximiert, den erwarteten Gewinn maximiert, die Kosten minimiert, die Kundenzufriedenheit maximiert, usw. Mit anderen Worten, die vom Chatbot-Selektor 608 angewandte Optimierungsfunktion kann eine beliebige Anzahl von Faktoren berücksichtigen, die mit der Verwendung verschiedener Chatbots 152 als Teil der Auswahl eines Chatbots 152 für die Zuordnung zu einer Kundeninteraktion verbunden sind.
In einigen Ausführungsformen können die Chatbot-Kandidatenantworten 608 von der Chatbot-Auswahlvorrichtung 168 in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit empfangen und analysiert werden. Wenn beispielsweise die Eingabe aus der Kundeninteraktion 604 über einen textbasierten Kommunikationskanal (z. B. Chat, Social-Media-Post usw.) empfangen wird, können alle textbasierten Chatbot-Kandidatenantworten 608 analysiert werden, bevor die Chatbot-Auswahlvorrichtung 168 einen bestimmten Chatbot 152 für die Zuweisung zu der Interaktion auswählt und die Antwort des ausgewählten Chatbots 152 an den Kunden 116 zurückschickt. Die von der Chatbot-Auswahl 168 durchgeführte Analyse kann im Hintergrund und schnell genug erfolgen, dass die Antwort an den Kunden 116 zurückgesendet wird, ohne dass der Kunde eine nennenswerte Verzögerung der Antwortzeit bemerkt. Mit anderen Worten: Der Chatbot-Selektor 168 kann einen Chatbot 152 schnell genug auswählen, um es so aussehen zu lassen, als ob der Chatbot 152 oder ein menschlicher Agent, der durch den Chatbot 152 repräsentiert wird, ausgewählt wurde, bevor er die Eingabe aus der Kundeninteraktion 604 erhielt. In einem anderen Beispiel, das jedoch damit zusammenhängt, wenn die Eingabe aus der Kundeninteraktion 604 über Sprache empfangen wird, können sprachbasierte Chatbot-Kandidatenantworten 608 (oder Textversionen möglicher sprachbasierter Antworten) vom Chatbot-Auswahlschalter 168 analysiert werden, bevor ein bestimmter Chatbot 152 für die Zuweisung zu einer Kundeninteraktion ausgewählt wird.
Unter Bezugnahme auf die 7-12 werden nun verschiedene Kommunikationsverfahren in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Die hier beschriebenen Kommunikationsverfahren können miteinander kombiniert werden, oder Schritte eines Kommunikationsverfahrens können in einem anderen Kommunikationsverfahren verwendet werden, ohne dass dies den Rahmen der vorliegenden Offenbarung sprengen würde. Auch wenn bestimmte Verfahren und Verfahrensschritte so beschrieben werden, dass sie von bestimmten Komponenten des Systems 100 ausgeführt werden, ist zu beachten, dass jede der hier beschriebenen Komponenten so konfiguriert werden kann, dass sie einige oder alle der hier dargestellten und beschriebenen Verfahrensschritte ausführt. Auch wenn bestimmte Verfahren so beschrieben werden, dass die Verfahrensschritte in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden, ist zu beachten, dass die Reihenfolge der Verfahrensschritte geändert oder angepasst werden kann, ohne dass der Anwendungsbereich der vorliegenden Offenbarung verlassen wird.
In 7 wird ein erstes Kommunikationsverfahren in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Das Verfahren beginnt damit, dass ein Kontaktzentrum 108 eine Vielzahl von Chatbots 152 mit unterschiedlichen Fähigkeiten 312 und unterschiedlichen Persönlichkeitsmerkmalen unterhält (Schritt 704). Jeder Chatbot 152 kann mit unterschiedlichen Trainingsdaten 504 trainiert werden, was dazu führt, dass jeder Chatbot 152 unterschiedliche Fähigkeiten 312 und Persönlichkeitsmerkmale aufweist. Das Persönlichkeitsmerkmal eines Chatbots 152 kann durch einen Persönlichkeitsmerkmalbereich 304 dargestellt werden, was bedeutet, dass ein Chatbot 152 in der Lage ist, ein bestimmtes Persönlichkeitsmerkmal mit einem gewissen Grad an Vertrauen zu liefern.
Das Verfahren wird fortgesetzt, wenn im Kontaktzentrum 108 ein Kontakt von einem Kundenkommunikationsgerät 112 eingeht (Schritt 708). Der Kontakt kann textbasiert, sprachbasiert, videobasiert, webbasiert, über soziale Medien usw. erfolgen. Das Kundenkommunikationsgerät 112 kann eine oder mehrere Nachrichten über einen oder mehrere verschiedene Kommunikationskanäle an das Kontaktzentrum 108 senden. Nach Erhalt der Nachricht(en) kann das Kontaktzentrum 108 eine Kundeninteraktion oder einen Arbeitsablauf einrichten, der die Lösung der Kundenanfrage erleichtert (z. B. den Grund, warum der Kunde 116 das Kontaktzentrum 108 kontaktiert hat). In einigen Ausführungsformen kann das Kontaktzentrum 108 den Kontaktverwaltungsserver 132 verwenden, um eine oder mehrere mit dem Kontakt verbundene Fähigkeiten zu bestimmen (Schritt 712). Die Kompetenz kann auf der Grundlage des Inhalts der vom Kunden 116 bereitgestellten Nachricht(en), auf der Grundlage des Wissens über den Kunden 116 aus einer CRM-Datenbank, auf der Grundlage der Selbstauswahl eines Grundes für den Kontakt durch den Kunden 116 (z. B. Service, Verkauf, Fehlerbehebung, technischer Support, Rechnungsstellung usw.) bestimmt werden.
Das Verfahren kann damit fortgesetzt werden, dass der Chatbot-Auswähler 168 die mit dem Kontakt verbundenen/geforderten Fähigkeiten mit dem Fähigkeiten-Set 312 jedes Chatbots 152 im Kontaktzentrum 108 vergleicht (Schritt 716). Der Chatbot-Auswähler 168 kann, falls möglich, auch die Persönlichkeitseigenschaften 320 bestimmen, die der Kunde 116 am ehesten wünscht oder mag (Schritt 720). Die Bestimmung der wünschenswerten Persönlichkeitseigenschaften 320 kann auf dem Inhalt des Kontakts, auf historischen Kundeninformationen aus einer CRM-Datenbank, auf den Antworten des Kunden 116 auf Fragen, die während einer Kundenumfrage gestellt wurden, usw. basieren.
Der Chatbot-Auswähler 168 kann dann die Persönlichkeitsmerkmale 320, die vom Kunden 116 als möglicherweise wünschenswert eingestuft wurden, mit den Persönlichkeitsmerkmalen 316 der Vielzahl von Chatbots 152 vergleichen (Schritt 724). In einigen Ausführungsformen kann der Chatbot-Auswähler 168 die Merkmalsbereiche 304 jedes Chatbots 152 sowie die verschiedenen Wahrscheinlichkeitskurven, die mit verschiedenen Persönlichkeitsmerkmalen 316 verbunden sind, analysieren, um festzustellen, ob irgendein Chatbot 152 mit größerer Wahrscheinlichkeit als andere Chatbots 152 die vom Kunden 116 gewünschten Persönlichkeitsmerkmale 320 aufweist.
Auf der Grundlage der in den Schritten 716 und 724 durchgeführten Vergleiche kann der Chatbot-Auswähler 168 einen Chatbot 152 aus der Vielzahl der Chatbots auswählen (Schritt 728). Der ausgewählte Chatbot 152 kann dann in eine Interaktion mit dem Kunden 116 treten, indem er Antworten an das Kundenkommunikationsgerät 112 sendet, weitere Kundennachrichten empfängt und dann auf diese weiteren Kundennachrichten antwortet (Schritt 732). In einigen Ausführungsformen kann der Chatbot 152 an der Kundeninteraktion teilnehmen und versuchen, die Interaktion durch eine Reihe von Zuständen zur Lösung der Kundenanfrage voranzutreiben. Der Chatbot-Selektor 168 kann so konfiguriert werden, dass er die fähigkeitsbasierte Übereinstimmung zwischen dem Chatbot 152 und dem Kundenkontakt gegenüber der Übereinstimmung von Persönlichkeitseigenschaften gewichtet. Eine solche Gewichtung kann dadurch erreicht werden, dass der Chatbot-Selektor 168 eine Optimierungsfunktion anwendet, die sowohl die fähigkeitsbasierte Übereinstimmung als auch die Übereinstimmung der Persönlichkeitsmerkmale berücksichtigt. Steht kein Chatbot 152 zur Verfügung, der die für den Kunden 116 erforderlichen Fähigkeiten besitzt, kann der Chatbot-Selektor 168 nur den Abgleich der Persönlichkeitsmerkmale berücksichtigen. Wenn zwei Chatbots 152 die erforderlichen Fähigkeiten besitzen, um eine Kundeninteraktion zu bedienen, kann der Chatbot-Selektor 168 zwischen den beiden Chatbots 152 auf der Grundlage auswählen, welcher Chatbot 152 die Persönlichkeitsmerkmale 316 aufweist, die mit größerer Wahrscheinlichkeit mit den gewünschten Persönlichkeitsmerkmalen 320 des Kunden 116 übereinstimmen.
Unter Bezugnahme auf 8 wird nun ein zweites Kommunikationsverfahren in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Das Verfahren beginnt mit der Bestimmung eines Persönlichkeitsmerkmals 320, das mit hoher Wahrscheinlichkeit von einem Kunden 116 während seiner Interaktionen mit dem Kontaktzentrum 108 als wünschenswert angesehen wird (Schritt 804). Die Bestimmung eines Persönlichkeitsmerkmals 320 kann auf dem Inhalt der Nachricht des Kunden 116, auf der Grundlage von Informationen, die von einer Antwort des Kunden 116 auf eine Umfrage erhalten wurden, auf der Grundlage von Informationen, die aus historischen Kundeninformationen (z. B. aus einer CRM-Datenbank) gewonnen wurden, oder auf Kombinationen davon basieren.
Das Verfahren wird mit der Chatbot-Abstimmung 164 fortgesetzt, die die aktuelle Merkmalsauswahl 308 anpasst, die von dem Chatbot 152 bereitgestellt wird, der mit dem Kunden 116 interagiert oder der für die Zuordnung zur Kundeninteraktion ausgewählt wurde (Schritt 808). In einigen Ausführungsformen ist die Chatbot-Abstimmung 164 so konfiguriert, dass sie ein oder mehrere unterschiedliche Persönlichkeitsmerkmale 316 eines ausgewählten Chatbots 152 abstimmt. Der Abstimmungsprozess kann in dem Versuch durchgeführt werden, den Chatbot 152 dazu zu bringen, ein Persönlichkeitsmerkmal oder eine Kombination von Persönlichkeitsmerkmalen bereitzustellen, die mit den in Schritt 804 identifizierten Persönlichkeitsmerkmalen übereinstimmen.
Das Chatbot-Tuning 164 kann so konfiguriert sein, dass es die Interaktionen zwischen dem ausgewählten Chatbot 152 und dem Kunden 116 beobachtet und analysiert (Schritt 812), um festzustellen, ob eine angemessene Übereinstimmung zwischen den Persönlichkeitsmerkmalen 316 und den Persönlichkeitsmerkmalen 320 erreicht wird. Insbesondere kann das Verfahren die Feststellung beinhalten, ob eine weitere Chatbot-Abstimmung erforderlich ist (Schritt 816). Eine weitere Abstimmung kann erforderlich sein, wenn festgestellt wird, dass die Interaktionen negativ verlaufen oder ins Stocken geraten sind, was beides zur Frustration des Kunden führen kann. Eine weitere Abstimmung ist möglicherweise nicht erforderlich, wenn die Interaktionen von einem Zustand in den nächsten übergehen und sich auf eine Lösung hinbewegen. Wenn eine weitere Abstimmung erforderlich ist, kann das Verfahren zu Schritt 808 zurückkehren. Wenn keine weitere Abstimmung erforderlich ist, möglicherweise weil der Chatbot 152 die geeignete Art von Persönlichkeitsmerkmalen 316 bereitstellt und die aktuelle Merkmalsauswahl 308 die Bedürfnisse des Kunden 116 befriedigt, kann das Verfahren fortgesetzt werden, indem festgestellt wird, ob die Kundeninteraktionen abgeschlossen sind (Schritt 820). Wenn die Kundeninteraktionen noch nicht abgeschlossen sind, kehrt das Verfahren zu Schritt 816 zurück. Wenn die Kundeninteraktionen abgeschlossen sind, kann die Chatbot-Abstimmung abgeschlossen werden, und das Verfahren kann damit fortfahren, dem Chatbot 152, der an den Kundeninteraktionen beteiligt war, zusätzliches Training oder Feedback zu geben (Schritt 824). Dieser zusätzliche Schritt des aktualisierten Chatbot-Trainings kann einem optionalen Schritt entsprechen.
In 9 wird nun ein drittes Kommunikationsverfahren in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Das Verfahren beginnt damit, dass ein Chatbot- Auswähler 168 eine oder mehrere Fähigkeiten, die für die Bedienung eines Kundenkontakts erforderlich sind, mit einer Reihe von Fähigkeiten 312 und/oder Persönlichkeitsmerkmalen von Chatbots 152 vergleicht, die für die Verwendung in einem Kontaktzentrum 108 verfügbar sind (Schritt 904). Der Chatbot-Selektor 168 kann für jeden der Vielzahl von Chatbots 152 einen charakteristischen Bereich 304 analysieren, der durch eine Wahrscheinlichkeitskurve dargestellt werden kann (Schritt 908).
Der Chatbot-Auswähler 168 kann ferner einen Parameter der Wahrscheinlichkeitskurve als einen Parameter von Interesse angeben, wenn er die Wahrscheinlichkeitskurven für jeden Kandidaten-Chatbot 152 analysiert (Schritt 912). Die Parameter von Interesse können von der Art der Wahrscheinlichkeitskurve abhängen. Eine Glockenkurve kann z. B. Parameter wie Mittelwert, Median, Modus, Breite, Standardabweichung, Symmetriegrad, Spitze usw. aufweisen. Einer oder mehrere der interessierenden Parameter können zur Analyse und Auswahl eines Chatbots 152 aus der Vielzahl der Chatbots 152 für die Zuweisung zu einer Kundeninteraktion verwendet werden. Insbesondere kann das Verfahren die Bestimmung einer Wahrscheinlichkeit beinhalten, dass ein Persönlichkeitsmerkmal 316 von jedem der untersuchten Chatbots 152 bereitgestellt werden kann. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Persönlichkeitsmerkmal 316 von einem Chatbot 152 bereitgestellt werden kann, kann von dem Parameter abhängen, der für die analysierte Wahrscheinlichkeitskurve von Interesse ist. Die Analyse desselben interessierenden Parameters für die Wahrscheinlichkeitskurve jedes Chatbots 152 kann es dem Chatbot-Selektor 168 ermöglichen, einen bestimmten Chatbot 152 für die Zuweisung zu einer Kundeninteraktion genau und angemessen auszuwählen. Die in diesem Verfahren durchgeführte Analyse kann es dem Chatbot-Selektor 168 auch ermöglichen, mit größerer Wahrscheinlichkeit einen Chatbot 152 auszuwählen, der einen geeigneten Satz von Persönlichkeitsmerkmalen aufweist, die den für den Kunden 116 wünschenswerten Persönlichkeitsmerkmalen entsprechen.
Unter Bezugnahme auf 10 wird nun ein viertes Kommunikationsverfahren in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Dieses Verfahren beginnt mit dem Empfang einer Chatbot-Ausgabe von einem Chatbot 152, der einer Kundeninteraktion zugeordnet ist (Schritt 1004). Die vom Chatbot 152 empfangene Ausgabe kann zurückgehalten werden (z. B. wird sie dem Kunden 116 nicht zur Verfügung gestellt, an das Kundenkommunikationsgerät 112 übertragen, in einem Pufferspeicher gespeichert usw.), bis ein weiterer Überprüfungsprozess durchgeführt wird (Schritt 1008).
Das Verfahren kann fortgesetzt werden, während die Ausgabe des Chatbots 152 festgehalten wird, indem eine Kopie der Ausgabe des Chatbots 152 einem menschlichen Agenten 172 zur Analyse und Überprüfung bereitgestellt wird (Schritt 1012). In einigen Ausführungsformen kann der menschliche Agent 172 einen Teil oder die gesamte Ausgabe des Chatbots 152 analysieren, um festzustellen, ob die Ausgabe des Chatbots 152 die letzte Eingabe des Kunden 116, die er während der Kundeninteraktion erhalten hat, ausreichend anspricht oder beantwortet. In einigen Ausführungsformen kann der menschliche Agent 172 die Chatbot-Ausgabe 152 auf Genauigkeit, Relevanz, Inhalt und andere subjektive oder objektive Kriterien analysieren. Zum Beispiel kann der menschliche Agent 172 die Chatbot-Ausgabe 152 analysieren, um festzustellen, ob ein geeignetes Persönlichkeitsmerkmal angewandt wird, das mit einer bestimmten, vom Kunden 116 gewünschten Persönlichkeitseigenschaft übereinstimmt.
Das Verfahren wird fortgesetzt, wenn der menschliche Agent 172 eine Rückmeldung an das System gibt, die bestätigt, dass die Ausgabe des Chatbots 152 für die Übermittlung an den Kunden 116 akzeptabel ist (Schritt 1016). In einigen Ausführungsformen kann es dem menschlichen Agenten 172 gestattet sein, die Ausgabe des Chatbots 152 zu bearbeiten oder zu ändern, und die von dem menschlichen Agenten 172 bereitgestellten Bearbeitungen können als Rückmeldung an das System verwendet werden, um das Lernen und die Gesamtleistung des Chatbots 152 zu verbessern.
Nachdem die menschliche Eingabe empfangen wurde, die anzeigt, dass die Ausgabe des Chatbots 152 akzeptabel ist, kann das Verfahren fortgesetzt werden, indem die Ausgabe des Chatbots 152 an den Kunden 116 übertragen wird (Schritt 1020). In einigen Ausführungsformen kann die an den Kunden 116 übertragene Ausgabe der bearbeiteten Version oder einer beliebigen Version der Ausgabe entsprechen, die von dem menschlichen Agenten 172 genehmigt wurde.
Unter Bezugnahme auf 11 wird nun ein fünftes Kommunikationsverfahren in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Dieses Verfahren beginnt mit dem Empfang einer Nachricht von einem Kundenkommunikationsgerät 112 (Schritt 1104). Die Nachricht kann über einen beliebigen Kommunikationskanal empfangen werden, der von dem Contact Center 108 unterstützt wird, und kann jede geeignete Kommunikationsmodalität verwenden (z. B. Text, Sprache, Video, soziale Medien, Webzusammenarbeit usw.).
Vor der Auswahl eines Chatbots 152 zur Beantwortung der vom Kundenkommunikationsgerät 112 empfangenen Nachricht kann der Chatbot-Selektor 168 einige oder alle Inhalte der Nachricht an eine Vielzahl von Chatbots 152 weiterleiten (Schritt 1108). In einigen Ausführungsformen ist der Inhalt, der jedem Chatbot 152 in der Vielzahl von Chatbots zur Verfügung gestellt wird, derselbe und kann der gesamten Eingabe aus der Kundeninteraktion 604 entsprechen.
Jeder Chatbot 152 kann auf der Grundlage der von der Kundeninteraktion 604 erhaltenen Eingabe einen Ausgabekandidaten 608 erzeugen (Schritt 1112). Der Chatbot-Selektor 168 kann so konfiguriert sein, dass er jede Kandidatenausgabe 608 analysiert, einschließlich der erwarteten Vorteile 612, die mit jeder Kandidatenausgabe 608 verbunden sind (Schritt 1116). Der Chatbot-Selektor 168 kann auch die Kosten 616 bestimmen, die mit der Verwendung jedes Chatbots 152 verbunden sind, und die erwarteten Vorteile 612 mit den Kosten 616 für einige oder alle Chatbots 152 vergleichen (Schritt 1120). In einigen Ausführungsformen kann der Chatbot-Auswähler 168 eine Optimierungsfunktion anwenden, um einen Chatbot 152 aus der Vielzahl der Chatbots auszuwählen (Schritt 1124). Beispielsweise kann der Chatbot-Auswähler 168 den Chatbot 152 auswählen, der die Optimierungsfunktion auf der Grundlage des erwarteten Nutzens 612 und der Nutzungskosten 616 jedes Chatbots 152 am besten erfüllt.
Der ausgewählte Chatbot 152 kann dann der Kundeninteraktion zugewiesen werden (Schritt 1128). In einigen Ausführungsformen kann die Zuweisung des Chatbots 152 zu der Kundeninteraktion den ausgewählten Chatbot 152 in die Lage versetzen, weiterhin auf weitere vom Kunden 116 empfangene Nachrichten zu antworten. In einigen Ausführungsformen kann jede vom Kunden 116 empfangene Nachricht das Verfahren von 11 durchlaufen, so dass für jede von einem Kunden 116 empfangene Nachricht ein anderer Chatbot 152 ausgewählt wird, um eine Ausgabe zu liefern. Auf diese Weise wird kein bestimmter Chatbot 152 ausgewählt, um eine gesamte Kundeninteraktion zu bearbeiten, sondern es werden vielmehr die möglichen Ausgaben 608 mehrerer Chatbots 152 analysiert, bevor eine Antwort auf die Nachricht des Kunden gegeben wird. Falls gewünscht, ist es auch möglich, den ausgewählten Chatbot während der Kundeninteraktion angemessen zu beaufsichtigen (Schritt 1132). Beispielsweise kann ein menschlicher Agent 172 einige oder alle von einem Chatbot 152 (oder verschiedenen Chatbots 152) generierten Antworten überprüfen und verifizieren, bevor diese Antworten an den Kunden 116 übermittelt werden. Die Eingaben des menschlichen Agenten 172 können der Chatbot-Engine 148 als Teil der Umschulung oder des Anlernens des Chatbots 152 zurückgegeben werden.
Unter Bezugnahme auf 12 wird nun ein sechstes Kommunikationsverfahren in Übereinstimmung mit zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Das Verfahren wird eingeleitet, wenn das Training für einen oder mehrere verschiedene Chatbots 152 von der Chatbot-Engine 148 eingeleitet wird (Schritt 1204). Die Trainingsmethode kann einer anfänglichen Trainingsmethode für einen neuen Chatbot 152 oder einer Umschulung eines Chatbots 152 entsprechen, der bereits von dem Kontaktzentrum 108 verwendet wird.
Die Trainingsmethode kann fortgesetzt werden, indem jeder zu trainierende Chatbot 152 mit unterschiedlichen Trainingsdaten 504 versorgt wird (Schritt 1208). Beispielsweise kann ein Chatbot 152 erste Trainingsdaten erhalten, die sich auf eine erste Fähigkeit, ein erstes Persönlichkeitsmerkmal usw. beziehen. Die ersten Trainingsdaten 504 können beispielsweise Kontaktcenter-Interaktionen (Text, Sprache, Video, Web-Zusammenarbeit, soziale Medien usw.) im Zusammenhang mit dem Kundensupport oder dem technischen Support für ein bestimmtes Produkt entsprechen. Der Chatbot 152, der anhand der ersten Trainingsdaten 504 trainiert wird, kann so geschult werden, dass er eine erste Fähigkeit entwickelt (z. B. eine Fähigkeit für den Kundensupport oder den technischen Support). Die zweiten Trainingsdaten 504 können auf einen anderen Chatbot 152 angewendet werden, um eine zweite Fähigkeit zu entwickeln. Die zweiten Trainingsdaten 504 können sich beispielsweise auf Interaktionen im Contact Center beziehen, bei denen es um Rechnungsanfragen geht. Der Chatbot 152, der anhand der zweiten Trainingsdaten 504 trainiert wird, kann so geschult werden, dass er eine zweite Fähigkeit entwickelt (z. B. die Fähigkeit zur Rechnungsstellung). Ein weiteres Beispiel: Ein weiterer Chatbot 152 kann mit den dritten Trainingsdaten 504 trainiert werden, die Kontaktcenter-Interaktionen für den Vertrieb entsprechen. Der mit den dritten Trainingsdaten 504 trainierte Chatbot 152 kann eine dritte Fähigkeit entwickeln (z. B. eine Verkaufsfähigkeit). Auf diese Weise können verschiedene Chatbots 152 mit unterschiedlichen Fähigkeiten 312 trainiert werden, die während eines Chatbot-Auswahlprozesses analysiert werden können.
Das Trainingsverfahren kann abgeschlossen werden, wenn die Chatbot-Engine 148 bestätigt, dass alle Chatbots 152 zufriedenstellend auf ihre jeweiligen Trainingsdaten trainiert wurden (Schritt 1212). Die Bestätigung, dass das Training abgeschlossen ist, kann darauf beruhen, dass der Chatbot 152 alle Trainingsdaten 504 erhalten und aufgenommen hat und/oder bestätigt, dass der Chatbot 152 nun die gewünschte Fähigkeit und/oder Persönlichkeitseigenschaft besitzt.
Das Verfahren kann dann fortgesetzt werden, indem jeder der trainierten Chatbots 152 dem Kontaktzentrum 108 zur Speicherung und selektiven Verwendung während des Betriebs des Kontaktzentrums 108 bereitgestellt wird (Schritt 1216). In einigen Ausführungsformen kann jeder Chatbot 152 zusammen mit Informationen gespeichert werden, die die Fähigkeiten des Chatbots 152 beschreiben (z. B. Merkmalsbereich 304, Fähigkeitensatz 312 usw.). Die Informationen, die die Fähigkeiten des Chatbots 152 beschreiben, können so gespeichert werden, dass der Chatbot-Auswähler 168 einfach und schnell auf die Informationen zugreifen kann, um eine Chatbot-Auswahl für Kundeninteraktionen, neu empfangene Kundennachrichten und dergleichen zu treffen.
Die vorliegende Offenbarung umfasst in verschiedenen Aspekten, Ausführungsformen und/oder Konfigurationen Komponenten, Verfahren, Prozesse, Systeme und/oder Geräte, die im Wesentlichen wie hierin dargestellt und beschrieben sind, einschließlich verschiedener Aspekte, Ausführungsformen, Konfigurationsausführungen, Unterkombinationen und/oder Teilmengen davon. Diejenigen, die auf dem Gebiet der Technik bewandert sind, werden nach dem Verständnis der vorliegenden Offenbarung verstehen, wie man die offengelegten Aspekte, Ausführungsformen und/oder Konfigurationen herstellt und verwendet. Die vorliegende Offenbarung umfasst in verschiedenen Aspekten, Ausführungsformen und/oder Konfigurationen das Bereitstellen von Vorrichtungen und Prozessen in Abwesenheit von hierin nicht dargestellten und/oder beschriebenen Elementen oder in verschiedenen Aspekten, Ausführungsformen und/oder Konfigurationen hiervon, einschließlich in Abwesenheit solcher Elemente, die in früheren Vorrichtungen oder Prozessen verwendet worden sein können, z. B. zur Verbesserung der Leistung, zum Erreichen von Einfachheit und zur Verringerung der Kosten der Implementierung.
Die vorangehende Diskussion dient der Veranschaulichung und Beschreibung. Es ist nicht beabsichtigt, die Offenbarung auf die hier offengelegte Form oder Formen zu beschränken. In der vorstehenden detaillierten Beschreibung sind zum Beispiel verschiedene Merkmale der Offenbarung in einem oder mehreren Aspekten, Ausführungsformen und/oder Konfigurationen zusammengefasst, um die Offenbarung zu vereinfachen. Die Merkmale der Aspekte, Ausführungsformen und/oder Konfigurationen der Offenbarung können in alternativen Aspekten, Ausführungsformen und/oder Konfigurationen kombiniert werden, die von den oben beschriebenen abweichen. Diese Art der Offenbarung ist nicht so zu verstehen, dass die Ansprüche mehr Merkmale erfordern, als in den einzelnen Ansprüchen ausdrücklich aufgeführt sind. Vielmehr liegen, wie die folgenden Ansprüche zeigen, erfinderische Aspekte in weniger als allen Merkmalen eines einzelnen oben offengelegten Aspekts, einer Ausführungsform und/oder Konfiguration. Daher werden die folgenden Ansprüche hiermit in diese ausführliche Beschreibung aufgenommen, wobei jeder Anspruch für sich allein als eine separate bevorzugte Ausführungsform der Offenbarung steht.
Obwohl in der Beschreibung ein oder mehrere Aspekte, Ausführungsformen und/oder Konfigurationen sowie bestimmte Variationen und Modifikationen beschrieben wurden, fallen auch andere Variationen, Kombinationen und Modifikationen in den Anwendungsbereich der Offenbarung, z. B. solche, die nach dem Verständnis der vorliegenden Offenbarung den Fachleuten bekannt sein dürften. Es ist beabsichtigt, Rechte zu erlangen, die alternative Aspekte, Ausführungsformen und/oder Konfigurationen umfassen, soweit dies zulässig ist, einschließlich alternativer, austauschbarer und/oder äquivalenter Strukturen, Funktionen, Bereiche oder Schritte zu den beanspruchten, unabhängig davon, ob solche alternativen, austauschbaren und/oder äquivalenten Strukturen, Funktionen, Bereiche oder Schritte hier offenbart sind oder nicht, und ohne die Absicht, irgendeinen patentierbaren Gegenstand öffentlich zu widmen.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

US 63/026561 [0001]

Claims

Verfahren zum Verarbeiten von in einem Kommunikationssystem empfangenen Nachrichten, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Empfangen eines Kontakts von einem Kundenkommunikationsgerät in einem Kontaktzentrum; Bestimmen einer mit dem Kontakt verbundenen Serviceanforderung; Vergleichen der Serviceanforderung mit den Fähigkeiten einer Vielzahl von verschiedenen Chatbots, wobei jeder der Vielzahl von verschiedenen Chatbots einen unterschiedlichen Satz von Fähigkeiten besitzt; Auswählen eines Chatbots aus der Vielzahl verschiedener Chatbots, wobei der Chatbot auf der Grundlage seines Satzes von Fähigkeiten ausgewählt wird, die am besten zu der mit dem Kontakt verbundenen Dienstleistungsanforderung passen; und Erlauben, dass der Chatbot in eine Interaktion mit der Kundenkommunikationsvorrichtung eintritt, um den Kontakt zu bedienen.
Das Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend: Bestimmen eines Persönlichkeitsmerkmals, das mit hoher Wahrscheinlichkeit von dem Kunden, der den Kontakt initiiert hat, als wünschenswert empfunden wird; und Abstimmen einer Persönlichkeitseigenschaft des ausgewählten Chatbots in Echtzeit, um die ermittelte Persönlichkeitseigenschaft bereitzustellen, wobei die Persönlichkeitseigenschaft mindestens eine der folgenden Eigenschaften umfasst: durchsetzungsfähig, passiv, ruhig, freizügig, pflichtbewusst, angenehm, extravertiert und introvertiert.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Vergleich der Dienstleistungsanforderung mit den Fähigkeiten der Vielzahl verschiedener Chatbots umfasst: Analysieren eines Bereichs eines Persönlichkeitsmerkmals für jeden aus der Vielzahl verschiedener Chatbots als Wahrscheinlichkeitskurve; Spezifizieren eines Parameters der Wahrscheinlichkeitskurve als einen Parameter von Interesse; und Bestimmen des Persönlichkeitsmerkmals für jeden aus der Vielzahl verschiedener Chatbots durch Vergleichen des interessierenden Parameters für jede Wahrscheinlichkeitskurve jedes aus der Vielzahl verschiedener Chatbots, wobei die Wahrscheinlichkeitskurve eine Glockenkurve umfasst und wobei der Parameter eine Breite der Glockenkurve umfasst.
Das Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend: Bereitstellen einer Ausgabe des Chatbots an einen menschlichen Agenten, bevor die Ausgabe an das Kundenkommunikationsgerät übertragen werden kann; Empfangen einer Eingabe von dem menschlichen Agenten, die die Ausgabe des Chatbots als akzeptabel für die Übertragung an das Kundenkommunikationsgerät verifiziert; und als Reaktion auf den Empfang der Eingabe von dem menschlichen Agenten, Übermittlung der Ausgabe des Chatbots an die Kundenkommunikationsvorrichtung.
Ein Kommunikationssystem, bestehend aus: einen Prozessor; und einen Computerspeicher, in dem Daten gespeichert sind, die es dem Prozessor ermöglichen, : einen Kontakt von einem Kundenkommunikationsgerät in einem Kontaktzentrum zu empfangen; Bestimmen einer mit dem Kontakt verbundenen Serviceanforderung; Vergleichen der Serviceanforderung mit den Fähigkeiten einer Vielzahl von verschiedenen Chatbots, wobei jeder der Vielzahl von verschiedenen Chatbots einen unterschiedlichen Satz von Fähigkeiten besitzt, Auswählen eines Chatbots aus der Vielzahl verschiedener Chatbots, wobei der Chatbot auf der Grundlage seines Satzes von Fähigkeiten ausgewählt wird, die am besten zu der mit dem Kontakt verbundenen Dienstleistungsanforderung passen; und dem Chatbot erlauben, in eine Interaktion mit dem Kundenkommunikationsgerät einzutreten, um den Kontakt zu bedienen.
Verfahren zum Verarbeiten von in einem Kommunikationssystem empfangenen Nachrichten, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Empfangen eines Kontakts von einem Kundenkommunikationsgerät in einem Kontaktzentrum; Zuweisen des Kontakts an einen Chatbot, wobei der Chatbot so konfiguriert ist, dass er in eine Interaktion mit der Kundenkommunikationsvorrichtung zum Zwecke der Bedienung des Kontakts eintritt, und wobei der Chatbot eine einstellbare Persönlichkeitseigenschaft aufweist; Bestimmen eines Persönlichkeitsmerkmals, das mit hoher Wahrscheinlichkeit von dem Kunden, der den Kontakt initiiert hat, als wünschenswert angesehen wird; und Abstimmen der einstellbaren Persönlichkeitseigenschaft des Chatbots, um die bestimmte Persönlichkeitseigenschaft bereitzustellen.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei die einstellbare Persönlichkeitseigenschaft des Chatbots in Echtzeit abgestimmt wird, wobei die einstellbare Persönlichkeitseigenschaft mindestens eine der folgenden Eigenschaften umfasst: durchsetzungsfähig, passiv, ruhig, freizügig, gewissenhaft, angenehm, extravertiert und introvertiert.
Das Verfahren nach Anspruch 6, ferner umfassend: Analysieren der Interaktion zwischen dem Chatbot und dem Kundenkommunikationsgerät; Bestimmen, dass die einstellbare Persönlichkeitscharakteristik des Chatbots basierend auf der Analyse der Interaktion zwischen dem Chatbot und dem Kundenkommunikationsgerät weiter eingestellt werden soll; und weiteres Abstimmen der einstellbaren Persönlichkeitseigenschaft des Chatbots während der Interaktion.
Das Verfahren nach Anspruch 6, ferner umfassend: Bereitstellen einer Ausgabe des Chatbots an einen menschlichen Agenten, bevor die Ausgabe an das Kundenkommunikationsgerät übertragen werden kann; Empfangen einer Eingabe von dem menschlichen Agenten, die die Ausgabe des Chatbots als akzeptabel für die Übertragung an das Kundenkommunikationsgerät verifiziert; und als Reaktion auf den Empfang der Eingabe von dem menschlichen Agenten, Übermittlung der Ausgabe des Chatbots an die Kundenkommunikationsvorrichtung.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei der Chatbot einer aus einer Vielzahl von Chatbots ist, wobei jeder aus der Vielzahl von Chatbots unterschiedliche Persönlichkeitsmerkmale aufweist, und wobei der Chatbot aus der Vielzahl von Chatbots auf der Grundlage einer Übereinstimmung zwischen den einstellbaren Persönlichkeitsmerkmalen des Chatbots ausgewählt wird, der besser mit dem Persönlichkeitsmerkmal übereinstimmt als die andere Vielzahl von Chatbots.