NLG IN DER PRAXIS SKALIERBARKEIT & EFFIZIENZ DURCH KI-BASIERTE SPRACHTECHNOLOGIEN - Retresco
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WHITE PAPER
NLG IN DER PRAXIS
SKALIERBARKEIT & EFFIZIENZ DURCH
KI-BASIERTE SPRACHTECHNOLOGIEN
RETRESCO GMBH | GRÜNBERGER STRASSE 44A | 10245 BERLIN | +49 (30) 609 839 600 | WELCOME@RETRESCO.DEINHALTE
1 DEFINITION & VERORTUNG: WAS IST NLG? 03
2 STEP BY STEP: WIE FUNKTIONIERT NLG? 04
3 ANWENDUNGSFELDER: WO WIRD NLG EINGESETZT? 07
4 POTENZIALE & HERAUSFORDERUNGEN: WAS KANN NLG? 14
5 WIE KANN NLG IMPLEMENTIERT WERDEN? 16
6 NEXT STEPS: DREI IMPULSE FÜR EINEN ERFOLGREICHEN
NLG-EINSATZ
20
PIONEERING NATURAL LANGUAGE TECHNOLOGIES
Das Berliner Tech-Unternehmen entwickelt auf Künstlicher Intelligenz basierende
Lösungen aus den Bereichen Natural Language Generation (NLG) und Natural
Language Understanding (NLU).
Automatische Textgenerierung mit Anwendungen von Retresco ermöglicht die effi-
ziente Erstellung von einzigartigen Inhalten. Von Produktbeschreibungen über News-
Berichte bis hin zu Business Reportings erstellt die Software rtr textengine Texte in
unterschiedlichen Formaten und Sprachen. Mit textengine.io bietet Retresco eine
Self-Service-Plattform zur flexiblen und effizienten Umsetzung von Textprojekten in
Eigenregie.
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SEITE 2WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
DEFINITION
Technologische Innovationen und Digitalisierung erzeugen ein
Spannungsfeld, in dem Unternehmensprozesse stets hinterfragt,
UND adaptiert und neugestaltet werden müssen. Besondere Dynamiken
ergeben sich durch die jüngsten Entwicklungen im Bereich der
VERORTUNG: Künstlichen Intelligenz. Ob in smarten Fabriken, autonomer
Fahrzeugtechnologie oder in der Bilderkennung – KI verändert
WAS IST die Art und Weise, wie wir arbeiten, leben und wirtschaften
grundlegend. Ein Teilgebiet von Künstlicher Intelligenz beschäftigt
NLG? sich mit der automatischen Erzeugung natürlichsprachlicher
Texte durch eine Software – Natural Language Generation. Als
Disziplin der Computerlinguistik wandelt NLG – auch bekannt
als automatische Textgenerierung – Daten in Text um. Überall
dort, wo Daten vorhanden sind oder generiert werden – etwa
im E-Commerce, in Unternehmen, an der Börse oder in der
Berichterstattung für Sport, Wirtschaft bzw. Wetter –, kann NLG-
Software aus Daten leserfreundliche, informative und wie von
Menschen verfasste Texte erstellen.
In diesem Zusammenhang gilt NLG als Schlüssel zu mehr
Effizienz: Die Fähigkeit, datenbasierte Analysen in Form von
natürlichsprachlichem und leicht verständlichem Text auszudrücken,
macht NLG zur optimalen Schnittstelle zwischen Mensch und
Maschine – und somit zum Schlüsselelement in jedem
Data-to-Insights-Prozess. NLG unterstützt Unternehmen dabei,
optimalen Nutzen aus der gesamten Daten-Wertschöpfungskette
zu ziehen. Es ist daher kaum verwunderlich, dass renommierte
Marktforschungsunternehmen wie Gartner und Wirtschaftsmagazine
wie Forbes innovative Sprachtechnologien und Natural Language
Generation als einen der spannendsten Trends der Digitalen
Transformationen einordnen.
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SEITE 3WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
STEP BY Gute Beispiele für den sinnvollen Einsatz von NLG-Systemen
sind solche Bereiche, in denen große Mengen an Daten
STEP: WIE
anfallen, die NLG-Programme dann in Textform umwandeln.
Die dahinterliegenden Prozesse beinhalten eine Reihe von
FUNKTIO-
technologischen und computerlinguistischen Raffinessen: Große
Mengen an Primärdaten – sie enthalten beispielsweise Auskunft
über Namen, Häufigkeiten, Produkteigenschaften, Messwerte usw.
NIERT NLG? – werden zunächst der Datenbank der Software hinzugefügt.
Damit nun jedoch Texte in natürlicher Sprache entstehen können,
benötigt ein NLG-System vorab sogenannte Templates und
Bedingungen. Hinter Templates verbergen sich im Wesentlichen
mit Synonymen und Varianten angereicherte Formulierungen.
Lexikalisierungsalgorithmen sorgen dann dafür, dass sie für jede
mögliche Datenkonstellation grammatikalisch korrekt ausgedrückt
werden können und dabei vollautomatisiert Texte entstehen,
die so abwechslungsreich wie möglich sind. Unter Bedingungen
hingegen versteht man Voraussetzungen, die erfüllt sein müssen,
damit ein bestimmtes Template verwendet werden kann. Um Texte
automatisch generieren zu können, ermittelt das System eine
relevante Bedingung, kombiniert Informationen aus den Templates
mit ereignis- oder produktspezifischen Daten und erstellt mithilfe
einer intelligenten linguistischen Analyse das Endprodukt. Nebenbei
bemerkt: NLG-Software weiß in der Regel auch, wie man die
Text-Templates in einer Reihenfolge – auch bekannt als „Story
Plot“ oder „Narrativ“ – anordnet, sodass sie inhaltlich für den
menschlichen Rezipienten Sinn ergeben und ansprechend zu lesen
sind. Menschliche Redakteure müssen in der Initialphase lediglich
Vorlagen erstellen und Bedingungen definieren – liegen diese
Informationen jedoch einmal vor, kann das NLG-System komplett
autonom arbeiten.
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SEITE 4WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
STEP BY Im Bereich der Fußballberichterstattung entstehen auf diese
Weise computergenerierte Texte, die sich in der Wahrnehmung
STEP: WIE der Leser nicht von Berichten unterscheiden lassen, die von einem
FUNKTIONIERT NLG? (menschlichen) Redakteur verfasst wurden. Hier ein Beispiel:
FC Bayern lässt nichts anbrennen
Der VfL Wolfsburg kehrte vom Auswärtsspiel gegen den FC Bayern mit leeren Händen zurück.
Am Ende hieß es 0:2.
Eine Aussage darüber, wer am Ende die Nase vorn haben würde, war nach dem Abpfiff der er-
sten Halbzeit noch nicht zu treffen. Es ging mit einem Gleichstand in die Kabinen. Zirkzee stellte
wenige Minuten vor dem Schlusspfiff mit rechts den Stand von 1:0 für den FCB her (86.). Gnabry
schraubte das Ergebnis in die Höhe, als er eine Vorlage von Lewandowski zum 2:0 zugunsten des
Gastgebers verwertete (89.). Als der Schiedsrichter die Begegnung beim Stand von 2:0 letztlich
abpfiff, hatte die Mannschaft von Hans-Dieter Flick die drei Zähler unter Dach und Fach.
Der FC Bayern München behauptet nach dem Erfolg über Wolfsburg den dritten Tabellenplatz.
Die Offensive des FC Bayern in Schach zu halten ist kein Zuckerschlecken. Auch der VfL Wolfs-
burg war in diesem Spiel mehrmals überfordert. Bereits 46-mal schlugen die Angreifer des FCB
in dieser Spielzeit zu. Mit dem Sieg knüpfte der FC Bayern an die bisherigen Saisonerfolge an.
Insgesamt reklamiert der FC Bayern München zehn Siege und drei Remis für sich, während es
nur vier Niederlagen setzte. Der FCB ist seit drei Spielen unbezwungen.
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STEP BY Die ersten Anfänge von NLG liegen in den 80ern, als
Textgenierungssysteme mehrheitlich noch auf Templates sowie
STEP: WIE auf sehr rudimentären Semantik- und Grammatikregeln basierten.
FUNKTIONIERT NLG? Nach dem Slotfilling–Schema “Die Temperatur steigt heute von
(Insert actual temperature) auf (Insert future temperature), das
Wetter wird (Insert expected weather status).” konnten recht
generische Sätze formuliert werden. Im Laufe der Zeit wurden diese
schablonenartig arbeitenden Systeme nach und nach verbessert,
die zu leistenden Aufgaben haben an Komplexität zugenommen.
Heutige NLG-Systeme können mithilfe von Künstlicher Intelligenz
anspruchsvollere Ansätze für die Textgenerierung verfolgen und
damit auch komplexere Anwendungsfälle angehen. Sie generieren
Texte von solcher Qualität und in so großem Variantenreichtum –
siehe oben –, dass menschliche Rezipienten automatisch generierte
Texte in der Regel nicht mehr von Texten unterscheiden können, die
von Menschen verfasst wurden.
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SEITE 6WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
ANWENDUNGS- Natural Language Generation schafft überall dort Mehrwerte, wo
große Mengen an Daten bereitstehen – etwa in Finanzunternehmen,
FELDER: WO im E-Commerce, an der Börse oder in der Berichterstattung für
Sport-, Wetter- oder Wahlereignisse. Immer mehr Websites
WIRD NLG nutzen automatische Textgenerierung, um schnell, effizient und
skalierbar personalisierte und einzigarte Inhalte bereitzustellen.
EINGESETZT ? Bereits jetzt setzen einige Nachrichtenportale auf den sogenannten
Roboterjournalismus. Auch hier wird nichts anderes verwendet als
NLG-Software, die beispielsweise Sportnachrichten, Wetterberichte
oder Börsenupdates produziert.
Ein spannendes und zunehmend relevantes Anwendungsfeld für
NLG ist die automatische Erstellung von Reportings. Insbesondere
im Bereich Accounting, im Finanz- oder Versicherungswesen
können mithilfe von NLG Prozesse rund um die aufwendige
Erstellung von Reportings (z.B. von Tätigkeits- oder Fondsberichten)
skalierbar gestaltet werden. Große Mengen an Daten können
so effizient ausgewertet, Informationen interpretiert und
Handlungsempfehlungen gezielt formuliert werden: Aufgaben, für
die Business Analysten konventionell viel Zeit verwenden, lassen
sich durch automatische Textgenerierung zeit- und kostensparend
skalieren. In der Finanz- und Versicherungsbranche, in denen
Reportings direkt zur Wertschöpfung beitragen, erlaubt NLG
damit die Erschließung neuer Märkte sowie die Reduzierung
interner Aufwände. Für die interne Verwendung, etwa im Bereich
Finance und Controlling oder im Bereich Risk Adivsory, stellt
NLG mit Berichten auf Basis von Business-Intelligence-Systemen
datenbasierte Entscheidungsvorlagen bereit.
Mit der gleichen Technologie erstellen zudem zahlreiche
Immobilienportale und Online-Händler Angebote und
Produktbeschreibungen für E-Commerce-Systeme – Tendenz
steigend.
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SEITE 7WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
ANWENDUNGS- Auch für Marketing Manager ist NLG-Software zunehmend relevant:
Insbesondere Marketingprofis, die auf SEO spezialisiert sind und
FELDER: WO WIRD NLG beispielsweise regelmäßig Google Analytics Reportings erstellen
EINGESETZT? müssen, wissen, wie erklärungsbedürftig manche Analytics-KPIs
sind – gerade dann, wenn das Gegenüber nicht täglich mit Begriffen
wie Bounce Rate, Conversion oder Landingpage arbeitet. Hier formt
Natural Language Generation aus den Daten von Google Analytics
automatisiert einmalige oder wiederkehrende Reportings und hilft
so dabei, Informationen für Interessierte und Entscheider auf allen
Ebenen besser verstehen und einzuordnen zu können.
Auch wenn sämtliche Möglichkeiten längst nicht vollständig ausgelotet sind, bewähren sich einige konkrete Formate
bereits in der Praxis:
Nachrichten Angebotsbeschreibungen
Newsportale gehören zu den Vorreitern beim Einsatz Deskriptive Texte wie Beschreibungen von
von NLG. Automatisch generierte Beiträge eignen sich Angeboten – seien es Produkttexte im E-Commerce,
insbesondere für Textsorten mit einem hohen Bedarf an Objektbeschreibungen in der Immobilienbranche oder
Akualität sowie einer hohen Dichte an standardisierten Hotelbeschreibungen im Tourismus – sind geradezu
Formulierungen. Dazu gehören zum Beispiel die prädestiniert für automatisierte Textgenerierung. Je
Berichterstattung für Sportarten, Börsennachrichten, mehr Produkte eine Website – beispielsweise ein
Wettervorhersagen oder Verkehrsmeldungen. Online-Shop – enthält, desto aufwendiger ist die
redaktionelle Erstellung von einzigartigen Inhalten.
Reportings Automatische Textgenerierung sorgt für signifikante
Ob im Bereich Business Intelligence oder in der Effizienzsteigerungen im gesamten Prozess der
Kommunikation mit Kunden: ausformulierte Berichte Contentproduktion. Unter anderem lassen sich dort,
lesen sich eingängiger als reine Zahlenkolonnen. Überall wo NLG im E-Commerce im Einsatz ist, positive Effekte
dort, wo große Datenmengen erhoben werden, kann auf User-Experience und SEO-Sichtbarkeit messen. Ein
Natural Language Generation helfen, Entwicklungen weiterer Vorteil des Einsatzes von NLG besteht in der
und Zahlenanalysen darzustellen und Informationen zu automatischen, maschinellen Erstellung von Texten in
interpretieren. Ein Anwendungsbeispiel sind etwa die unterschiedlichen Sprachen: Auf diese Weise lassen
Fondsreports großer Finanzdienstleister für Anleger oder sich auch internationale Zielgruppen gezielt ansprechen.
Reportings im Versicherungswesen.
SEITE 8WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
ANWENDUNGS- Kategorisiert man die oben erläuterten
Narrationsformate, die durch NLG realisiert werden
FELDER: WO WIRD NLG können, in relevante Branchen, zeichnet sich ein
EINGESETZT? facettenreiches Bild, in dem sich eine große Bandbreite
an Geschäftsfeldern wiederfindet:
NACHRICHTEN
SPORT - WAHLEN - BÖRSE - VERKEHR - WETTER
KATASTROPHENWARNUNGEN
REPORTINGS
FINANZWESEN - VERSICHERUNGEN, GESUNDHEIT & PHARMA -
BUCHHALTUNG - SEO/SEA - PRODUCT PERFORMANCE - ETC.
ANGEBOTSBESCHREIBUNGEN
TOURISMUS (HOTELBESCHREIBUNGEN) - MARKETPLACES (B2B & B2C)
IMMOBILIENPORTALE (OBJEKTBESCHREIBUNGEN VON IMMOBILIEN)
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SEITE 9WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
ANWENDUNGS-
FELDER: WO WIRD NLG
EINGESETZT?
Was die oben stehende Darstellung im Allgemeinen Finanzen & Versicherungen
abzeichnet, veranschaulicht die folgende Übersicht Gegenwärtig verwenden Banken und
mit konkreten Einsatzszenarien und facettenreichen Versicherungsunternehmen NLG für zahlreiche
Potenziale von NLG in den verschiedensten Branchen Anwendungen – beispielsweise bei der
im Detail: Erstellung von Fonds-, Börsen-, Jahres- oder
Quartalsberichten, Kreditbewertungen,
E-Commerce Kreditanträgen, Finanzinformationen, Portfolio- und
In zahlreichen Onlineshops wird NLG eingesetzt, Versicherungsberichten. Hierbei muss sich jedoch in
um Produktbeschreibungen skalierbar und effizient der Regel an zahlreiche regulatorische Maßgaben
vollautomatisiert erstellen zu lassen. Auf diese orientiert werden. NLG bietet diesbezüglich einen
Weise entstehen SEO-optimierte und einzigartige entscheidenden Vorteil: Die regelbasierte Korrektheit
Produktbeschreibungen in großem Variantenreichtum, des Systems bedingt eine Formulierung von exakten
auf Zielgruppen zugeschnitten und sogar in der und damit gesetzeskonformen Berichten, die den
Tonalität der eigenen Marke. Für den optimalen regulatorischen Anforderungen treffsicher entsprechen.
Workflow zwischen einer individuellen Datenquelle
und der Plattform zur automatischen Textgenerierung
stehen Anwendern unterschiedliche Optionen offen. Je Tourismus
nach Umfang des Datenvolumens, dem gewünschten Was im Online-Handel Produkttexte leisten, sind
Arbeitsablauf und der Art des Content Management für Anbieter von touristischen Services Inhalte
Systems empfiehlt sich beispielsweise die Nutzung wie Hotelbeschreibungen. In diesem Markt mit
einer Text Generation API (Direct Connect, Third internationalem Fokus kommt eine Stärke von NLG
Party Data Wrangler, Custom Data Wrangler), eines besonders zum Tragen: das automatische Übersetzen
Microsoft Excel Add-Ons, der Zapier App oder des von Texten auf (nahezu) muttersprachlichem Niveau.
Microsoft Flow Connectors. Darüber hinaus können auch umgebungsbasierte
Informationen (Nähe zum Strand etc.) einfach in die
Hotelbeschreibungen miteingebunden werden.
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SEITE 10WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
ANWENDUNGS- Marktplätze
Ob C2C-Plattformen wie Ebay oder Community-
FELDER: WO WIRD NLG Marktplätze wie Airbnb – überall dort, wo private bzw.
EINGESETZT? gewerbliche Inserenten Produkte und Dienstleistungen
auf einem Marktplatz einstellen, erleichtert
automatische Textgenerierung die Inszenierung von
Angeboten.
Medien & Verlage
NLG unterstützt Publisher und Redaktionen bei der Gesundheit
Automatisierung ihrer Content-Erstellung: Berichte Eine exakte Interpretation von Daten kann in sensiblen
aus Bereichen, in denen zahlreiche Daten vorliegen, Bereichen – wie beispielsweise im medizinischen
beispielsweise Sport-, Wetter-, Verkehrs- oder Sektor – hochrelevant sein. Daher ist es umso
Börsenberichte, werden mithilfe von NLG-Software wichtiger, dass medizinische Berichte (Diagnosen,
automatisch generiert. Arztbriefe, Laborergebnisse oder Auswertungen von
medizinischen Geräten) schnell, fehlerfrei und leicht
Energieversorgung & Telekommunikation
verständlich formuliert sind. NLG automatisiert diese
Im Bereich Energieversorgung und Telekommunikation
Prozesse und trägt zu mehr Effizienz bei.
ermöglicht NLG die Verbesserung des Kundenservices,
indem u.a. komplexe Rechnungen auf einfachere Weise
Analytics & Data Science
schriftlich erklärbar gemacht werden. Aber auch intern
NLG vertextlicht in Echtzeit komplette Analysetabellen,
können Daten zur Netzauslastung oder zu etwaigen
Charts & Dashboards, Datensätze und zahlreiche
Störungsfällen automatisiert verschriftlicht werden –
Datenvisualisierungen in einfache und informative
auf diese Weise erhalten Mitarbeiter die Informationen
natürlichsprachliche Inhalte.
in leichter verständlicher Form und können schneller
intervenieren. Sales, Marketing & Customer Service
Bereits jetzt verstärken NLG-Systeme die
Mobilität & Logistik
Leistungsfähigkeit von Chatbots, die immer intuitivere
NLG kann bei Störungen im Routenverlauf und in der
Antworten auf teils komplexe Kundenanfrage
Reiseplanung Reisende oder Absender bzw. Empfänger
geben können. Ein weiteres Einsatzgebiet stellt
einer Warenlieferung mit detaillierten Berichten in
die Mailautomatisierung im Customer Service oder
Textform informieren und damit den Kundenservice
auch im Marketing dar: Personalisierte Emails bzw.
verbessern.
Textabschnitte können automatisiert verfasst und
zielgruppenspezifisch versendet werden.
SEITE 11WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
ANWENDUNGS- Der Einsatz von NLG ist jedoch nicht nur auf bestimmte Branchen
beschränkt: Grundsätzlich kann jede Organisation, jede öffentliche
FELDER: WO WIRD NLG Institution oder jedes Unternehmen jeder Größe, das über
EINGESETZT? Datensätze verfügt, NLG-Lösungen nutzen, um interne oder externe
Kommunikationsprozesse zu automatisieren. Bereits heute lässt sich
die Technologie in zahlreiche Geschäftsprozesse und Anwendungen
integrieren. Unter anderem die Bereiche Kreditprozesse,
Vertragserstellung, Kundenbetreuung, Transaktionsberichte und
Unternehmensrisikomanagement können auf diesem Weg von
Effizienzsteigerungen profitieren. Die folgende Übersicht lässt
erkennen, welche NLG-Narrationsformate oder -Texttypen in
welcher Branche von besonderer Relevanz sind.
BRANCHE BEISPIELE FÜR NLG-LÖSUNGEN BZW. NARRATIONSFORMATE
AUTOMATISIERTE & COMPLIANCE-KONFORME FONDS-, PORTFOLIO- UND
FINANZEN TÄTIGKEITSBERICHTE; CHATBOTS ZUR IN- BZW. EXTERNEN KOMMUNIKATION MIT
MITARBEITERN BZW. KUNDEN
E-COMMERCE PRODUKTBESCHREIBUNGEN FÜR ONLINESHOPS
AUTOMATISIERT FORMULIERTE INDIVIDUELLE PATIENTENBERICHTE, ARZTBRIEFE,
GESUNDHEIT LABORERGEBNISSE; AUTOMATISIERTE TESTBERICHTE FÜR WIRKSTOFFTESTS BZW.
KLINISCHE STUDIEN
AUTOMATISIERT GENERIERTE BESCHREIBUNGEN FÜR HOTELS &
TOURISMUS
GÄSTEUNTERKÜNFTE AUF ONLINEBUCHUNGSPORTALEN
AUTOMATISIERT ERSTELLTE SCHADENSBERICHTE; CHATBOTS FÜR
VERSICHERUNGEN
DIE KUNDENKOMMUNIKATION; AUTOMATISIERTE REPORTINGS
ERLEICHTERUNG DER MENSCH-MASCHINE-INTERAKTION (BEISPIELSWEISE DURCH
INDUSTRIE
BEDIENUNGS- ODER REPARATURANLEITUNGEN); AUTOMATISIERTE REPORTINGS
MEDIEN & VERLAGE AUTOMATISIERTE WETTER-, FINANZ- & VERKEHRSNACHRICHTEN
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SEITE 12WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
ANWENDUNGS- Ausgereifte NLG-Software kann als Software-as-a-Service (SaaS)-
Lösung angeboten werden, an die sich jedes CMS anschließen lässt.
FELDER: WO WIRD NLG Zeitgleich werden NLG-Anwendungen immer intuitiver, sodass keine
EINGESETZT? Programmierkenntnisse erforderlich sind, um sie einzurichten, zu
bedienen oder von ihrem Angebot zu profitieren. Natural Language
Generation bietet damit große Potenziale für Unternehmen und
Agenturen, die ihre Content-Produktion effizient, skalierbar und
damit zukunftsfähig aufstellen wollen, aber auch für Unternehmen
– beispielsweise im Finanz- oder Versicherungsbereich –, die ihre
Reportings oder Textdokumente in unterschiedlichsten Bereichen
– Accounting, Product Performance, HR etc. – automatisiert
erstellen lassen möchten.
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SEITE 13WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
ZOOM-IN: INTERVIEW MIT DR. SEBASTIAN KÖHN,
SENIOR MANAGER RISK ADVISORY BEI ÜBER
DIE POTENZIALE VON NLG
Frage: Herr Dr. Köhn, seit 2018 pflegen Deloitte und Frage: Nach Schätzungen des Marktforschungsinstituts
Retresco im Bereich Risk Advisory & Financial Services Gartner werden bis zum Jahr 2022 25 Prozent aller
eine erfolgreiche Partnerschaft. Welche Potenziale Unternehmen NLG-Technologien zur Automatisierung
bietet NLG insbesondere für diese Branche? von Texten einsetzen. In langen Zeithorizonten gedacht:
Wo wird – Ihrer Einschätzung nach – NLG 2030 stehen?
Dr. Sebastian Köhn: Die Finanzbranche in all ihren
Ausprägungen gehört zu den Paradebeispielen für die Dr. Sebastian Köhn: Das Engagement und der Wille
vielversprechenden Potenziale von NLG. Die Analyse der Unternehmen, KI und NLG in die Geschäftsprozesse
von großen Mengen an Daten, die Interpretation zu integrieren, ist definitiv vorhanden. Unabhängig
von Informationen und die Formulierung von von gesamtwirtschaftlichen Entwicklungen wird sich
Handlungsempfehlungen gehören zum Kerngeschäft die Technologie durchsetzen – NLG gehört schon
von Banken, Fondsgesellschaften oder Versicherern. sehr bald zum festen Bestandteil in der IT-Landschaft
Die einzelnen Schritte auf dem Weg zu Reportings von Unternehmen jeder Größe. Branchen wie die
und Berichten folgen dabei immer ähnlichen Mustern. Finanzindustrie können dabei eine Vorreiterrolle
Hier setzt NLG an, indem regelhafte Analyseschritte einnehmen, für andere Bereiche werden sich die Use
in einer Software abgebildet und von der Technologie Cases noch entwickeln. Ganz gleich, wo NLG 2030
in skalierbaren Volumina ausgeführt werden. Am Ende technisch steht, wünsche ich mir in den nächsten
steht ein aus Zahlen generierter Text, den die Maschine 10 Jahren einen stets nachhaltigen Umgang mit den
effizienter und weniger fehleranfällig erstellt hat, als Möglichkeiten. Sowohl in der Öffentlichkeit als auch
ein menschlicher Bearbeiter. in den Unternehmen steht und fällt die Akzeptanz von
Die Effekte sind eindeutig. Für bestimmte NLG mit einem verantwortungsvollen, offenen Umgang
wiederkehrende Reportings etwa reduziert sich mit der Technologie.
der Aufwand in der Erstellung um bis zu 80
Prozent. Wichtig dabei zu betonen: NLG erstellt Frage: Wo sehen Sie die größten Vorteile von NLG in
Entscheidungsvorlagen, die Entscheidung selbst trifft der Praxis? Und welche Branchen können besonders
der Mensch. stark von NLG profitieren?
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SEITE 14WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
ZOOM-IN INTERVIEW MIT DR. SEBASTIAN KÖHN,
SENIOR MANAGER RISK ADVISORY BEI ÜBER
DIE POTENTIALE VON NLG
Dr. Sebastian Köhn: Meiner Ansicht profitieren von Dr. Sebastian Köhn: Nach unserer Beobachtung
NLG in erster Linie Branchen und Geschäftsbereiche, ist die Verfügbarkeit von Daten oftmals ein ganz
in denen die Wertschöpfung über intellektuelle praktischer neuralgischer Punkt im Rahmen eines
Leistungen erfolgt. Also überall dort, wo große NLG-Projektes. Wir nehmen aber auch wahr, dass in
Mengen an Zahlen analysiert werden müssen, ein den Unternehmen das Bewusstsein für diese Thematik
hohes Maß an Kommunikation betrieben wird oder wächst. Das lässt uns zuversichtlich in die Zukunft
Inhalte erstellt werden. Hier nimmt NLG den Akteuren blicken – in zwei bis spätestens fünf Jahren wird das
am effizientesten Routinearbeiten ab und lässt mehr kaum noch Thema sein.
Freiraum für hochspezialisierte Tätigkeiten. Chefetagen beschäftigt vielerorts das Change
Andererseits bin ich auch fest davon überzeugt, Management im Zuge der Einführung von NLG. Eine
dass wir relativ weit am Anfang stehen und Kernfrage lautet in dem Zusammenhang: Was tun mit
sich in den nächsten Jahren noch viele weitere den eingesparten Ressourcen? Unsere Antwort: NLG
Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz und NLG bietet die große Chance, wiederkehrende Standard-
aufzeigen. Warum sollte nicht auch ein „klassisches“ Aufgaben von Software erledigen zu lassen und
Industrieunternehmen, etwa aus dem Bereich die eingesparten Kapazitäten zur Wertschöpfung
Automotive, NLG einsetzen, um interne Prozesse zu einzusetzen, etwa in analytische Prozesse auf hohem
vereinfachen oder das Kundenerlebnis zu optimieren? fachlichen Niveau. Unterm Strich ist NLG eine
Es ist die Aufgabe der NLG-Anbieter und Berater, Bereicherung für alle Stakeholder.
die Kreativität der Entscheider in den verschiedenen
Industrien anzuregen und konkrete Lösungen zu
entwickeln.
Frage: Was sind die größten Herausforderungen bei
der Implementierung und Anwendung von NLG?
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SEITE 15WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
POTENZIALE & Natural Language Generation eröffnet völlig neue Möglichkeiten
für all jene – darunter Analysten, Onlineshop-Betreiber, Publisher
HERAUS- oder Content-Marketer –, die große Mengen an Inhalten schneller
und mit weniger zeitlichen und personellen Ressourcen erstellen
FORDERUN- wollen. Personalisierte, variantenreiche, einzigartige und SEO-
optimierte Inhalte werden in Echtzeit und per Knopfdruck erstellt
GEN: WAS – die Skalierung wird lediglich durch die Verfügbarkeit der Daten
begrenzt.
KANN NLG? Auch bei der Internationalisierung des Geschäftsmodells kann
NLG-Software unterstützen: Mithilfe multilingualer Funktionalitäten
lassen sich Texte in vielen unterschiedlichen Sprachen erstellen
– entweder durch Übersetzung eines originalen Ausgangstextes
(ebenfalls automatisch generiert) oder durch die Bereitstellung der
entsprechenden Daten in der jeweiligen Originalsprache, die für eine
bestimmte Region oder einen bestimmten Markt erforderlich sind.
NLG kann bei der Erweiterung des Geschäftsmodells unterstützen: So decken News-Portale neue Nischenthemen ab –
beispielsweise die Berichterstattung über Amateurfußballligen – und erhöhen somit ihre Reichweite. Online-Händler
können Produkttexte schnell und einfach generieren und ihre Kataloge bei Bedarf aktualisieren, beispielsweise, um auf
Daten zur Conversion-Optimierung zu reagieren oder saisonale Aktionen zu bewerben.
Die automatische Texterstellung hat jedoch auch ihre Grenzen. NLG macht dort wenig Sinn, wo z.B. detaillierte
Hintergrundberichte oder normative Gutachten zu bestimmten Themen erforderlich sind. Auch das Erzählen von
Geschichten mit Ironie, Zynismus oder Empathie, das Schreiben von pointierten Kommentaren und scharfsinnigen
Analysen bleibt nach wie vor die Kernkompetenz des Menschen. Doch selbst hier bringt der Einsatz von NLG-Systemen
Vorteile mit sich: NLG-Systeme befreien Texter und Redakteure von repetitiver und monotoner Routine-Arbeit. Auf diese
Weise verbleiben mehr Zeit und Raum für jene Tätigkeiten, die kreative und/oder emotionale Intelligenz erfordern und
für den Menschen sinnstiftende Wirkung entfalten. Die eingesparten Ressourcen können damit verstärkt in kreative oder
konzeptionelle Arbeiten gesteckt werden.
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SEITE 16WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
POTENZIALE &
HERAUSFORDERUNGEN:
WAS KANN NLG?
Fortgeschrittene Anwendungen der Natural Language Echtzeit-Verarbeitung
Generation benötigen nach der ersten Einrichtung NLG-Systeme sind in der Lage, Änderungen in den
und Implementierung so gut wie keinen menschlichen verwendeten Daten in Echtzeit zu erkennen und
Eingriff und bieten daher eine Reihe von Chancen: entsprechend zu reagieren. Über eine API erhält das
NLG-System fortwährend neue Daten und aktualisiert
Schnelligkeit die entsprechenden Texte in Echtzeit.
NLG verkürzt die Erstellung von Texten auf
Entscheidungsunterstützung
Millisekunden. Die Generierung von Daten und deren
Statistische Zusammenhänge und komplexe
Übersetzung in natürlichsprachliche Texte geschieht mit
Datenanalysen können in Textform von
NLG faktisch in Echtzeit.
Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern – die oftmals über
Ressourcen freisetzen sehr unterschiedliche Kompetenzen zur Datenanalyse
Ein NLG-System entbindet Texter und Redakteure von und -interpretation verfügen – leichter verstanden
monotoner Routine-Arbeit. Das erlaubt qualifizierten werden. NLG unterstützt folglich dabei, Daten korrekt
Kräften mehr Zeit für die Beschäftigung mit kreativen und schnell interpretieren zu können. Damit wird die
oder konzeptionellen Aufgaben. Fähigkeit, schnell und effizient qualitativ hochwertige
Entscheidungen zu treffen, signifikant gefördert.
Genauigkeit
Mehrsprachigkeit
Im Gegensatz zu den Texten menschlicher Autoren sind
NLG-Lösungen verfügen über die Möglichkeit,
automatisch generierte Texte fehlerfrei – vorausgesetzt
Textstrukturen vollautomatisiert und maschinell in
die vorformulierten Elemente enthalten keine
unterschiedlichen Sprachen zu erstellen. Auf diese
Rechtschreib-, Grammatik- oder Syntaxfehler.
Weise lassen sich auch internationale Stakeholder
zielgruppenspezifisch adressieren.
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SEITE 17WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
PRAXIS: WIE KANN Das folgende Phasenmodell soll einen kurzen Überblick über
verschiedenen Prozessschritte bei der Implementierung von
NLG IN UNTERNEH- NLG-Projekten in Geschäftsprozesse vermitteln. Dabei sind
konzeptuelle Aspekte ebenso relevant wie technische Kriterien:
MENSPROZESSE Neben der Zielbestimmung und der Definition von konkreten KPIs,
IMPLEMENTIERT sollte beispielsweise auch geklärt werden, in welcher Form die
aggregierten Daten vorliegen und in welcher Form die automatisch
WERDEN? generierten Texte letztlich ausgespielt werden sollen.
ANALYSE & DATEN ENTWICKLUNG ROLLOUT & TESTING &
KONZEPTION & TRAINING GO-LIVE HARDENING
1. Analyse & Konzeption 2. Daten
In der Initialphase werden die grundlegenden Merk- Weil Daten das Fundament eines jeden NLG-Projektes
male, Kriterien und Ziele des angestrebten NLG-Cases bilden, ist es notwendig, einen Blick auf die bislang ag-
identifiziert. Neben den Fragen, welche Texttypen gregierte Datenbasis zu werfen und sie gegebenenfalls
vorliegen (z.B. kommerzielle Produktbeschreibungen, zu optimieren.
deskriptive News, interne Berichte & Reportings), ist
eine Klärung der Ziele, die mit der Implementierung 3. Entwicklung & Training
der NLG-Lösung verfolgt werden, notwendig: Während Anschließend kann Entwicklung eines ersten
manche Unternehmenskunden ihre internen Prozesse Minimum Viable Products (MVP) erfolgen. Dies stellt
optimieren und effizienter sowie skalierbar gestalten die erste „minimal funktionsfähige“ Iteration eines
möchten, verfolgen andere das Ziel, komplett neue Produkts dar, das entwickelt werden muss, um mit
Geschäftsfelder zu erschließen. minimalem Aufwand den Funktionsbedarf zu decken.
Teil dieser Phase ist auch ein erstes Testing, in dem
handlungsrelevantes Feedback berücksichtigt und zur
ersten inkrementellen Weiterentwicklung des Produkts
genutzt wird. In dieser dritten Prozessphase wird
das NLG-System zudem mit den vorhandenen Daten
trainiert.
SEITE 18WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
PRAXIS: WIE KANN 4. Rollout & Go-Live
Die letzte Phase beschreibt die Inbetriebnahme der entwickelten und
NLG IN UNTERNEH- modifizierten NLG-Software unter Realbedingungen auf dem Markt.
Die Softwarelösung wird an die Anwender verteilt und operativ
MENSPROZESSE eingesetzt. Jedoch gilt es – idealerweise noch vor dem Rollout
IMPLEMENTIERT – folgendes zu bedenken: Wie jede Umsetzung einer Content-
Automatisierungsstrategie geht in den meisten Fällen auch die
WERDEN? Implementierung einer NLG-Lösung mit großen Veränderungen im
Arbeitsalltag der Mitarbeiter einher. Veränderungen werden jedoch
oftmals als Risiko wahrgenommen und sind mit dem Empfinden von
Unsicherheiten verbunden. Die gezielte Begleitung durch Change
Management Maßnahmen kann dies vorbeugen: Mitarbeiter sollten
nicht nur frühestmöglich über die Einführung der Technologie
informiert werden (Change Communication), sondern auch so früh
wie möglich in die Gestaltung der Veränderung miteinbezogen
werden (Change Inclusion). Und weil neue Technologien neue
Kompetenzen verlangen, sollten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern
proaktiv in der Bedienung von Content Automation Technologien
geschult und deren Digitalkompetenzen gestärkt werden.
5. Testing & Hardening
Im finalen Prozessschritt, dem sogenannten Hardening, wird das
entwickelte NLG-System auf volle Funktionsfähigkeit und letzte
Fehler hin geprüft. Zudem erfolgen Abstimmungsloops, entlang
derer die Software bis ins kleinste Detail nachgebessert wird.
Letztlich wird das System evaluiert und solange optimiert, bis es
bereit für den Roll-out ist.
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SEITE 19WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
NEXT STEPS: In den vergangenen Jahrzehnten avancierte Künstliche Intelligenz
zum absoluten Trendthema der globalen Tech-Szene. Während es
DREI
lange Zeit u.a. von Medien und Science Fiction als futuristische
Utopie inszeniert wurde, führen im Jahre 2019 alltägliche
IMPULSE FÜR
Berührungspunkte mit KI-Anwendungen zunehmend dazu, dass
Wirtschaft, Gesellschaft und Politik den konkreten Mehrwert
von Künstlicher Intelligenz verstehen und willkommen heißen.
DEN ERFOLG- Konsumenten kaufen KI-unterstütze Tech-Produkte, Regierung
erlassen KI-Strategien, um ihre Volkswirtschaften zukunftsfähig
REICHEN aufzustellen, und Unternehmen betrachten die Implementierung von
Künstlicher Intelligenz als fundierten Wettbewerbsvorteil.
NLG-EINSATZ Laut einer aktuellen Deloitte-Studie1, in der 100 KI-Experten
in deutschen Unternehmen befragt wurden, beschäftigt sich
zwar ein Großteil der befragten deutschen Unternehmen
bereits mit konkreten KI-Anwendungen wie regelbasierten
Systemen (67 Prozent), Process Robotics (67 Prozent) und Natural
Language Processing (61 Prozent), jedoch fehle es deutschen
Unternehmen häufig noch an einer (Abteilungs-)übergreifenden
und gesamtheitlichen Strategie. Demnach koordinieren lediglich
26 Prozent der befragten Unternehmen ihre KI-Aktivitäten über
eine umfassende und detaillierte KI-Strategie. In den sechs
Vergleichsmärkten China, USA, Großbritannien, Frankreich, Kanada
und Australien verfügt hingegen bereits mehr als jedes dritte
Unternehmen (36 Prozent) über eine gesamtheitliche KI-Strategie.
1
Deloitte, State of AI in the Enterprise, 2019.
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SEITE 20WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
NEXT STEPS: DREI Es wird deutlich: Obwohl deutsche Unternehmen zunehmend
erkennen, dass der Einsatz von KI-Technologien wie Natural
IMPULSE FÜR DEN Language Generation die Prozesse und Effizienz in nahezu
ERFOLGREICHEN sämtlichen Unternehmensbereichen nachhaltig verbessern und
Wettbewerbsvorteile schafft, fehlt Unternehmen größtenteils noch
NLG-EINSATZ
eine übergreifende KI-Vision. Die Grundfrage bleibt daher: Wie soll
eine erfolgreiche Strategie für den Einsatz von KI-Anwendungen wie
Natural Language Generation angegangen werden? Im Folgenden
werden drei Denkanstöße gegeben, die Unternehmen Hilfestellung
bei der Beantwortung der oben genannten Herausforderung geben
können.
Förderung der Digitalkompetenzen von
Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, um
Akzeptanz & Vertrauen in neue
Technologien maßgeblich zu steigern
Eine positive Fehlerkultur
und ein hohes Maß an
Aufbau & Pflege einer Risikotoleranz bildet die
hochwertigen Datenbasis organisationskulturellen
als technologischeGrundlage Grundlagen für den
für den Einsatzvon erfolgreichen Einsatz von
KI-Anwendungen disruptiven Technologien
1. Daten: Aufbau eines robusten Datenökosystem
So wenig wie Automatisierung ohne Digitalisierung gedacht werden kann, kann der Einsatz von KI-Technologien nicht
ohne eine gesunde Datenbasis gedacht werden. Unabdinglich ist folglich der Aufbau und die Pflege von hochwertigen
Informationsressourcen: Daten sollten systematisch gesammelt, strukturiert aufbereitet und auf diese Weise für KI-
Anwendungen nutzbar gemacht werden. Eine erfolgreiche KI-Strategie setzt daher eine fundierte Datenstrategie voraus.
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SEITE 21WHITE PAPER - NLG IN DER PRAXIS
NEXT STEPS: DREI 2. Team: Experimentierfreude & Innovationsoffenheit
Neben Experimentierfreude und Neugier zählen Akzeptanz
IMPULSE FÜR DEN und Vertrauen gegenüber neuen Technologien zu den wohl
ERFOLGREICHEN wichtigsten Faktoren für die erfolgreiche Etablierung einer
unternehmerischen KI-Strategie. Insbesondere die Digitalkompetenz
NLG-EINSATZ
– im zeitgenössischen Diskurs häufig auch unter dem Begriff
Data Literacy zu finden – des Teams und damit jedes einzelnen
Mitarbeiters spielt dabei eine bedeutende Rolle: Je größer die
Digitalkompetenz jedes Einzelnen, desto größer die Akzeptanz
von disruptiven Technologien; und desto größer ist auch der Mut,
etablierte Prozesse neu zu denken und neue Technologien im
eigenen Unternehmen (pro-)aktiv einzusetzen.
3. Organisation: Progressive Fehlerkultur & Risikotoleranz
Fehler passieren nicht nur Menschen, sondern auch Maschinen.
Eine positive Fehlerkultur sollte sich folglich auch auf technische
Prozesse beziehen: Der Einsatz von KI-Anwendungen sollte daher
nicht sofort deshalb aufgegeben werden, wenn auf Anhieb nicht
alles funktioniert. Gerade in der initialen Implementierungsphasen
werden zahlreiche Testprozesse notwendig sein, damit neue
Technologien einwandfrei funktionieren. Loops und Iterationen
sollten als normal und hilfreich angesehen werden. Teilweise
wird hierzu auch ein Mentalitätswechsel unerlässlich sein:
Freude am Experimentieren, Mut zum Risiko und eine gewisse
Frustrationstoleranz sind aktiv vorzuleben; eine defizitäre
Fehlerkultur hingegen ist zum No-Go zu erklären.
Die oben genannten Aspekte verdeutlichen, dass der Einsatz von neuesten Technologien wie Natural Language
Generation nicht nur technische und betriebswirtschaftliche Prozesse beeinflusst, sondern auch einen Kulturwandel
notwendig macht. Gerade im interdisziplinären Wechselspiel zwischen den drei Faktoren Datenökosystem,
Unternehmensmitarbeitern und Organisationskultur werden disruptive Technologien wie Natural Language Generation
ihr größtes Potenzial entfalten.
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Das Berliner Tech-Unternehmen entwickelt auf Künstlicher Intelligenz basierende
Lösungen aus den Bereichen Natural Language Generation (NLG) und Natural Lan-
guage Understanding (NLU).
Automatische Textgenerierung mit Anwendungen von Retresco ermöglicht die effi-
ziente Erstellung von einzigartigen Inhalten. Von Produktbeschreibungen über News-
Berichte bis hin zu Business Reportings erstellt die Software rtr textengine Texte in
unterschiedlichen Formaten und Sprachen. Mit textengine.io bietet Retresco eine
Self-Service-Plattform zur flexiblen und effizienten Umsetzung von Textprojekten in
Eigenregie.
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