HSLU arbeitet an Schweizer E-Commerce-KI

Rückt beiseite, Amazon, IBM, Salesforce und Co. Die Software der Luzerner Hochschule soll in rund einem Jahr marktfähig sein.
 
Internet- und Softwareriesen wie Amazon, IBM oder Salesforce arbeiten intensiv daran, künstliche Intelligenz in Softwareplattformen für sich selbst oder ihre Kunden einzubauen. Eines der Hauptziele ist es dabei, in Webshops und anderen Verkaufskanälen Produktempfehlungen und Suchresultate immer persönlicher auf die individuellen Kunden auszurichten. Gleichzeitig will man auch mal etwas anpreisen, was der Kunde nicht explizit gesucht hat, das aber sehr gut passen könnte.
 
Die gleichen Ziele verfolgt auch ein aktuelles Projekt der Hochschule Luzern (HSLU). Am Projekt "Präferenzgesteuerte Produktsuche und Kundenprofilierung für E-Commerce-Anwendungen", kurz "PrefCom", arbeitet ein aus Spezialisten für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen bestehendes Team des Departements Informatik der Hochschule Luzern in Zusammenarbeit mit dem Luzerner Webdienstleister Arcmedia. Das Projekt wird auch von der Kommission für Technologie und
Innovation (KTI) unterstützt.
 
Auch für Verkäufer vor Ort
Das Departements Informatik der Hochschule Luzern hat erst in diesem Herbst den Betrieb aufgenommen, und könnte sich mit diesem Projekt ein erstes Mal profilieren. Ziel ist die Entwicklung einer E-Commerce-Software, die eine intelligentere Suche erlaubt, als bisher.
 
Kunden können laut HSLU ihre Präferenzen formulieren, gewichten und variable Anfragen abgeben. Die Software könnte dann zum Beispiel ein Schmuckstück finden, das etwas mehr kostet, aber sonst perfekt zur Abfrage pass. Oder ein günstigeres Kleid, das aber nicht in der Lieblingsfarbe gearbeitet ist, oder eine Wohnung, die sich etwas ausserhalb des gewünschten Quartiers befindet, aber dem gewünschten Mietpreis entspricht.
 
Die Software soll nicht nur in Webshops eingesetzt werden können, sondern auch in physischen Läden. Das System könnte Verkäufern Hinweise geben, auf welche Produkte sie Kunden aufmerksam machen könnten, so die HSLU. Zudem könnte Ladenfläche gespart werden, wenn ein Computer die Produkte aus dem Lager ebenfalls vorschlägt.
 
Anhand einer Demoversion, die Angebote von Occasionsautos durchsucht, schildert die Hochschule das Prinzip detaillierter. Kunden können demnach "beim Preis unter 'hoch', 'niedrig' oder 'ungefähr 10’000 Franken' wählen. Eine Abfrage nach der Farbe lautet etwa 'Red > all others', also ungefähr: 'Rot ist meine Lieblingsfarbe. Wenn es nicht rot ist, ist mir die Farbe egal.' Man kann Farben oder Autotypen wie SUV oder Cabriolet bevorzugen oder negativ gewichten und Preis und PS mit einem Regler justieren. Der Computer scheidet immer mehr Angebote aus; übrig bleiben die besten, die Wolkenkratzer einer Skyline."
 
Datenabfrage beschleunigt
Ein solche unscharfe Datenbankabfrage ist normalerweise eigentlich wesentlich anspruchsvoller für die Server, beziehungweise langsamer, als eine Suche nach präzisen Werten. Und wenn das Prozedere zu langatmig ist, würden sich wohl viele Kunden einfach ausklinken. Dem Team um Marc Pouly und Roland Christen, so die Hochschule, sei es aber gelungen, die präferenzbasierte Suche mit der Standard-Datenbanksprache SQL durch sogenannte "Block Nested Loops" zu beschleunigen.
 
Die Arbeit am Algorithmus für die Software, so die HSLU sei bereits weitgehend abgeschlossen. Bis Herbst 2017 werde vor allem der Webdienstleister Arcmedia noch an der Benutzeroberfläche feilen - dann könnte "PrefCom" von den ersten Anwenderunternehmen eingesetzt werden. Zwei Handelsunternehmen seien bereits interessiert. (hjm)