Intent-Erkennung

Definition

Intent-Erkennung ist der Vorgang, aus der Nachricht eines Kunden zu bestimmen, was er erreichen möchte – etwa „Sendung verfolgen“, „Rückerstattung anfordern“ oder „Abo kündigen“ –, damit das System sie korrekt weiterleiten oder lösen kann.

Auch bekannt als: AbsichtserkennungIntent-KlassifikationNLU-Intent

So funktioniert es

Klassische Bots stützten sich auf eine feste Liste von Intents und wurden je Intent mit Beispielformulierungen trainiert. Ein moderner LLM-basierter Agent kann die Absicht dank seines Sprachverständnisses direkt aus der Nachricht ableiten, ohne dass jede Formulierung vorab definiert sein muss – eine Form der Textklassifikation, angewandt auf das Ziel des Kunden.

Intent-Erkennung läuft oft zusammen mit der Entitätsextraktion, die die Details herausliest (Bestellnummer, Produkt, Datum), die der Agent braucht, um auf die erkannte Absicht zu reagieren.

Warum es für den Support wichtig ist

Die Absicht richtig zu treffen, ist die erste Entscheidung in jeder automatisierten Konversation. Eine präzise Intent-Erkennung bedeutet, dass der Kunde an das richtige Team geleitet, in den passenden Self-Service-Ablauf gebracht oder direkt gelöst wird – während eine falsch gelesene Absicht ihn auf den falschen Weg schickt und Vertrauen kostet.

Häufig gefragt

Was ist der Unterschied zwischen Intent-Erkennung und Entitätsextraktion?

Die Intent-Erkennung bestimmt, was der Kunde tun möchte (sein Ziel); die Entitätsextraktion liest die konkreten Details heraus (Bestellnummer, Datum, Produkt), die nötig sind, um zu handeln. Beide arbeiten in der Regel zusammen.

Brauchen LLM-Agenten weiterhin vordefinierte Intents?

Nicht zwingend. Ältere Bots verlangten eine feste Intent-Liste, LLM-basierte Agenten können die Absicht dagegen meist direkt aus natürlicher Sprache ableiten – das macht sie bei unerwarteten Formulierungen flexibler.

Intent-Erkennung

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Warum es für den Support wichtig ist

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