Met behulp van het algoritme dat deel uitmaakt van de chatbot, wordt Nikki getraind. Daarmee leert de slimme om steeds complexere gesprekken te begrijpen en vragen te beantwoorden die uit deze gesprekken voortkomen. In samenwerking met DSW heeft de IT-dienstverlener chatbot Nikki in zes weken tijd opgeleverd. Het doel is verbetering van de klantervaring en tevredenheid.
DSW telt circa 600.000 klanten. De chatbot communiceert volgens Sogeti op een manier die past bij een veelal jongere doelgroep die veelvuldig beroep doet op online chatten. Dat betekent dat Nikki onder meer emoticons gebruikt en klanten tutoyeert. Als Nikki de vraag niet begrijpt, doet de chatbot een beroep op een ‘for dummies’ boekje. Bij een beantwoorde vraag, krijgt Nikki een lach op haar gezicht.
Voor de ontwikkeling van de DSW chatbot werd gebruik gemaakt van de Thinkubator-methode. Dat is een alternatief voor de traditionele ‘Proof-of-Concept’ aanpak, die moet leiden tot een ‘Minimum Lovable Product (MLP) prototype’.
Ontwikkelfases
- In een workshop hebben beide partijen in eerste instantie bepaald op welke type vragen Nikki antwoord moet kunnen geven. Voorbeelden zijn vragen over vergoedingen voor een bezoek aan de tandarts.
- Vervolgens is een keuze gemaakt voor de inzet van Microsoft Azure Cognitive Services technologie met expertise en data die nodig waren voor de bouw van de chatbot. In deze fase is ook een roadmap ontwikkeld naar de uiteindelijke lancering.
- Stap drie was het uittesten van het prototype bij potentiële chatbotgebruikers.
- Hun feedback is in de vierde fase verwerkt in een direct bruikbaar product.
“Wij waren onder de indruk van de snelheid en het intensief samen optrekken van Sogeti bij de ontwikkeling van Nikki,” vertelt Mariëlle Terlien, Hoofd Functionele IT bij DSW. Dat zorgde ervoor, dat we in een hele korte tijd onze chatbot live konden zetten.” Tijdens het Thinkubator proces is volgens Terlien tegelijkertijd gebouwd aan de chatbot en de business case. Zo kwam heel snel de weg vrij voor een oplossingsontwerp en de route naar een concrete oplossing.
Besparingen door chatbot
Besparingen door de inzet van chatbots op basis van kunstmatige intelligentie in healthcare zullen de komende jaren stijgen van 2,8 miljard dollar naar 3,6 miljard dollar wereldwijd. Dat voorspelde marktonderzoeker Juniper Research in 2017. Juniper stelde dat met behulp van geavanceerde chatbot-systemen patiënten sneller en gemakkelijker toegang kunnen krijgen tot de zorg waardoor de druk op overwerkte zorgsystemen wordt verminderd.
Het waren destijds met name zorgproviders in de VS en het VK die al gebruik maken van chatbots. De Britse gezondheidsorganisaties NHS bijvoorbeeld maakte begin 2017 bekend een ‘intelligente app’ te lanceren om de druk op ambulante diensten te verlichten. In de pilot kregen meer dan een miljoen mensen toegang tot de AI-chatbot, die werd ontwikkeld door Babylon Health. Volgens de NHS worden hiermee naast een betere dienstverlening ‘substantiële’ besparingen gerealiseerd.
De marktonderzoekers verwachten dat de inzet van AI-chatbots bij het beoordelen van patiënten verantwoordelijk zullen worden voor tijdswinst, lagere kosten en meer efficiency bij het doorverwijzen van patiënten. daarvoor is echter wel nodig dat zorgaanbieders problemen zoals interoperabiliteit in hun healthcare-systemen aanpakken. Ook is het van belang dat patiënten weten dat er zorgvuldig en veilig met persoonlijke data wordt omgegaan.
Tegen depressie
Uit ander onderzoek in 2017 bleek dat chatbots jongeren met depressies kunnen helpen. Volgens het onderzoek kunnen dat chatbots in theorie ingezet kunnen worden om te communiceren met depressieve jongeren, maar waren er nog wel wat stappen te zetten voordat het zo ver was. Een chatbot zou onder meer door de geboden anonimiteit het taboe bij veel jongeren om te praten over negatieve gevoelens kunnen doorbreken.
