Overview
Mit dem Innocheck möchten wir die Basis für emotionale Chatbots im Finanzsektor schaffen, der situativ auf die Emotionen (perceptual computing) der User eingehen kann und dies unter der Verwendung von sogenannten unscharfen Werten (Fuzzylogic), hier vor allem emotionale Bandbreiten oder menschliche Wahrnehmungen.
Chatbots auf (Banken-) Webseiten sind nichts neues mehr. Viele Unternehmen versuchen zudem durch die Verwendung von Emojis eine Beziehung zwischen dem User und dem Chatbot aufzubauen. Der Einsatz von Emotionen und Emojis erfolgt bisher allerdings sehr allgemein und nicht angepasst an die einzelnen User. Erste Forschungen aus dem Bereich der Psychologie zeigen, dass Emotionen seitens des Chatbots nicht in allen Situationen und bei allen Usern gewünscht sind. Wir möchten nun detailliert, herausfinden, wann Emotionen von Chatbots für die Chat-Konversation hilfreich sind und wann diese eher schaden. Sofern Emotionen sich als sinnvoll erweisen, soll weiter herausgefunden werden, welche genauen Emotionen der Chatbot zeigen sollte.
Bis heute ist kein produktiver Chatbot im Finanzsektor bekannt, der seine Emotionen bzw. Tonalität individuell an die Useremotionen und Bedürfnisse anpassen kann. Auch Forschungen in diesem Bereich sind bislang nicht umfassend, sondern betrachten immer nur einzelne Usecases oder einzelne Zielgruppen.
In der Realität sieht es meist so aus, dass sich die Finanzunternehmen mehrheitlich auf die inhaltlichen Themen des Chatbots fokussieren, jedoch ausschliesslich auf die thematischen Inhalte (e.g. Produkte), nicht auf Inhalte, die für die User-Experience relevant sind. Die Technologieanbieter dagegen fokussieren sich mehrheitlich auf technische Elemente, welche aber auch nicht ausschliesslich die User-Experience im Fokus haben. Erste Forschungen dazu hier: https://bit.ly/39F2T6V
