Leichte SpracheInfoFormalizer
Visualisierung der relevantesten Worte in einer Textsammlung, die mit dem LDA-Verfahren modelliert wurde. (Quelle: Universität Bayreuth, Lehrstuhl Datenbanken und Informationssysteme)
Den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Service-Industrien stehen zur Bearbeitung der Supportanfragen (d h. Lösungsfindung) meist eine Vielzahl von textbasierten Informationsquellen zur Verfügung. Hierbei handelt es sich beispielsweise um FAQs, Handbücher, technische Dokumentationen oder sonstige Dokumente. Das manuelle Durchsuchen dieser (großen) Datenmenge ist eine sehr zeitaufwendige und fehleranfällige Aufgabe. Meist müssen mehrere Absätze gelesen, deren Relevanz für die Lösungsfindung beurteilt und eine erhebliche Anzahl an Dokumenten durchgesehen werden. Häufig werden hierbei jedoch relevante Absätze übersehen oder aus Zeitgründen bei der ersten annähernd passenden Textpassage die weitere Suche eingestellt, wodurch weitere möglicherweise relevante Absätze oder Datenquellen gar nicht mehr in die Lösungsfindung einbezogen werden.
Neben dem immensen Wettbewerbsdruck, der eine möglichst kosteneffektive Beantwortung von Supportanfragen erforderlich macht, unterliegen zahlreiche Supportanfragen strikten Zeitlimits, die eine Beantwortung innerhalb einer bestimmten Zeitspanne erforderlich machen (z. B. da die Kundschaft einen bestimmten Supportvertrag hat, der ihr eine maximale Antwortdauer garantiert, oder weil es sich um sicherheitskritische Probleme handelt, die eine unmittelbare Lösung erfordern).
Um diese Herausforderungen anzugehen, wurde im Projekt „InfoFormulizer“ ein KI-basierter Ansatz entwickelt, der die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter bei der Lösungsfindung unterstützt. Basierend auf einer gegebenen Supportanfrage identifiziert der Ansatz die für die Problemlösung relevanten Abschnitte in den Dokumenten, welche im Falle einfacher Anfragen direkt als Antwort genutzt werden können.
In Kooperation mit den Anwendungspartnern wurde hierfür ein eigener, unüberwachter Ansatz mit minimalen Anforderungen entwickelt und als prototypisches Framework implementiert. Das Framework erlaubt eine flexible Anpassung an die Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens sowie Skalierbarkeit hinsichtlich der Anzahl an Dokumenten und des Supportanfragendurchsatzes. Hierdurch garantiert der „InfoFormulizer“ eine breite Anwendbarkeit für Unternehmen mit unterschiedlichen Profilen und Größen.
