LLMs im E-Commerce – erfolgreich mit künstlicher Intelligenz

LLMs (Large Language Models, zu dt. große Sprachmodelle) haben einen regelrechten Hype erfahren. Insbesondere seit ChatGPT auf dem Markt ist, sind LLMs in aller Munde – auch bei E-Commerce Unternehmen, die sich nun fragen, wie sie sich positionieren können und welche Vorteile sich dadurch für ihr Geschäft ergeben können. Wir beleuchten die aktuellen Modelle auf dem Markt und präsentieren unser eigenes Embedding-Modell FisMwAsp speziell für den deutschsprachigen Raum.

E-Commerce IT ‐ 11. Juni 2024

LLMs − Was bedeutet das?

Große Sprachmodelle, engl. Large Language Models, auch bekannt als KI-Sprachmodelle, werden eingesetzt, um menschliche Sprache zu verstehen und Inhalte zu generieren. Sie werden dabei mit riesigen Datenmengen trainiert, und „Lernen“ durch ständiges Training stetig dazu. LLMs lassen sich als Problemlöser bezeichnen und helfen zum Beispiel bei der Beantwortung von Fragen, dem Zusammenfassen von Inhalten und der Texterstellung.

Häufig kommen sie im Kund*innensupport in Form von ChatBots zum Einsatz, auch ChatGPT von Open AI fungiert in vielen Bereichen als Unterstützung mit nützlichen Funktionen.

Kurz gesagt: Mittels LLMs wird die Kommunikation zwischen Mensch und Technologie erleichtert; eine künstliche Intelligenz, die von Menschen für Menschen geschaffen wurde. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielseitig und hängen stark vom jeweiligen Geschäftskontext ab. Im nachfolgenden bieten wir einen kleinen Überblick über drei gängige Anwendungen im E-Commerce sowie den Einsatz in der Praxis.

LLMs im Einsatz – Fokus: E-Commerce

Customer Service

Der Klassiker: Große Sprachmodelle im Kund*innenservice.

Dort werden LLMs verwendet, um Chatbots und Sprachassistenten zu betreiben, die Fragen von Kund*innen zum Unternehmen, seinen Prozessen und Produkten beantworten können.
Zudem kann der Chatbot neben der Fragenbeantwortung alle möglichen Prozesse auslösen – egal ob Bestellungen, Suchanfragen, Kund*innenbewertungen oder Anmeldungen. So können Kund*innen mit einem System sprechen, das natürliche Sprache versteht und auf ihre Bedürfnisse eingehen kann.

Content Generierung

LLMs können zusätzlich für Produktbeschreibungen, Marketingtexte und automatisch generierte, personalisierte E-Mails verwendet werden. Dies unterstützt Unternehmen dabei, signifikante Ressourcen in der Content-Erstellung zu sparen und gleichzeitig konsistente und SEO-optimierte Inhalte zu produzieren. Somit kann beispielsweise ein LLM verwendet werden, um aus einer Liste von Produktmerkmalen ansprechende und informative Produktbeschreibungen zu erstellen.

User Content Validierung

Im E-Commerce ist die Validierung von Inhalten durch Nutzer*innen – wie Bewertungen und Kommentare – ein intensiver Zeit- und Kostenfaktor. LLMs können eingesetzt werden, um automatisch Inhalte auf Unangemessenheit, Spam und gefälschte Bewertungen zu überprüfen.

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Beispiele – Wie können LLMs eingesetzt werden

Amazon Alexa and Amzon.com

Amazon nutzt seine Sprachassistenztechnologie Alexa nicht nur für Heimautomation und persönliche Assistenten, sondern auch, um das Einkaufserlebnis auf Amazon.com zu verbessern. Kunden können durch Sprachbefehle nach Produkten suchen, Bestellungen aufgeben und den Status ihrer Lieferungen abfragen. Das verbessert das Kund*innenerlebnis durch einen nahtlosen und interaktiven Shopping-Prozess deutlich.
Mehr Infos: www.amazon.com

Alibabas AliMe

Alibaba hat AliMe entwickelt, einen intelligenten digitalen Assistenten, der in der Lage ist, in Echtzeit auf Kund*innenanfragen zu reagieren. AliMe wird nicht nur für Anfragen im Kund*innendienst genutzt, sondern auch um ihnen interaktive und personalisierte Einkaufserlebnisse zu bieten. Der Assistent kann Kund*innen durch den gesamten Einkaufsprozess begleiten, Empfehlungen aussprechen und Hilfestellung bei Fragen zu Produkten geben.
Mehr Details: d3.harvard.edu

Medienwerft und der deutsche Markt

Die Verwendung von LLMs im deutschen E-Commerce Markt ist lange noch nicht so ausgereift wie im englischsprachigen Raum. Besonders deutlich wird das durch die geringe Anzahl an Embedding- und Sprachmodellen, die der deutschen Sprache mächtig sind.
Die FIS-Gruppe aus FIS, Medienwerft und FIS-ASP ist daher besonders stolz auf die Entwicklung und Veröffentlichung des FisMwAsp Embedding Modells, das trainiert wurde, um deutsche technische Sprache besser verarbeiten zu können. Somit konnten wir einen kleinen Beitrag für die Community leisten.

FisMwAsp – geballtes Fachwissen von FIS, Medienwerft und FIS-ASP vereint

Durch die gruppeninterne Entwicklung konnten wir das Expert*innenwissen aus verschiedenen Fachbereichen kombinieren und so ein besonders leistungsfähiges und vielseitiges deutsches Sprachmodell schaffen.

Um die Sicherheit unternehmensinterner Daten dabei zu gewährleisten und deren unbefugte Weitergabe an Dritte zu verhindern, haben wir während der Entwicklung streng auf DSGVO-Konformität geachtet. Dank des internen LLM-Hostings durch FIS-ASP begegnen wir diesem Risiko und ermöglichen Unternehmen, die volle Kontrolle über ihre Daten zu behalten.

Als SAP-Gold-Partner sind wir besonders auf die nahtlose Integration in SAP-Systeme spezialisiert, was eine schnelle Implementierung und optimierte Prozesse ermöglicht. Darüber hinaus lassen sich natürlich auch andere Systeme problemlos mit unserem Modell verbinden, wodurch Unternehmen verschiedenster Skalierungen, ob B2B oder B2C, profitieren können.

Diese Synergie innerhalb der FIS-Gruppe bietet unseren Kund*innen alles aus einer Hand, maßgeschneidert auf ihre Bedürfnisse und ohne unnötigen Schnickschnack. Wir entwickeln unsere Lösungen kontinuierlich weiter, um den Anforderungen und technologischen Entwicklungen von morgen gewachsen zu sein.

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