Public procurement notice: Prior Information Notice With Call For Competition
Published: 2018-08-11
Buyer: KfW Bankengruppe
Country: DE
Contract type: Supplies
Procedure: Competitive procedure with negotiation
CPV classification: 48445000 | 72421000
Submission deadline: 2018-09-12

Technical requirements: Beschafft werden soll eine Chatbot-Lösung, mit der ein oder mehrere Chatbots auf der Website der KfW betrieben werden können, die insbesondere für KfW-Produkte des Mengengeschäfts einen Großteil der Anfragen von Kunden und Interessenten automatisiert in Form von Text-Chats beantworten können. Gesucht wird eine Lösung, die Natural Language Processing (NLP) einsetzt, um Kundenfragen zu „verstehen" und korrekt zu beantworten. Unter NLP verstehen wir Techniken und Methoden zur maschinellen Verarbeitung menschlicher Sprache mit dem Ziel eine direkte Kommunikation zwischen Mensch und Chatbot zu ermöglichen. Bei der Spracherkennung soll die Methode „Natural Language Understanding" (NLU) zum Einsatz kommen, bei der durch die Analyse von z. B. Syntax, Semantik und Pragmatik die Bedeutung des Geschriebenen erkannt wird. Das heißt im Umkehrschluss, dass nicht nur feste Beispiele oder Regeln (z. B. Regular Expressions) administriert werden. Stattdessen soll die Lösung Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen. Dazu analysiert eine Engine verschiedene Beispiele und versucht mit Hilfe selbstlernender Algorithmen in den gewonnenen Daten, Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. So soll das System auch unbekannte Dateneingaben des Nutzers beurteilen.
Die Lösung muss die Nutzung vordefinierter Dialoge unterstützen. Darunter verstehen wir, dass bei definierten Kundenanliegen anstelle einer direkten Antwort in einen zuvor modellierten Dialog verzweigt wird. Durch Rückfragen des Chatbots werden dabei weitere Informationen ermittelt, die dann zur korrekten Beantwortung des Anliegens herangezogen werden.
Für das Anlernen des Chatbots muss „Machine Learning" zum Einsatz kommen. Dabei soll die Form des „Überwachten Lernens" angewendet werden. Der Chatbot wird dabei anhand von Trainingsdaten angelernt, zu denen die richtigen Antworten vorliegen. Der Algorithmus muss die Lücke zwischen dem Input (Nutzer-Eingabewerte) und dem Output (die korrekte Antwort) füllen. Durch einen „Trainer" wird bei jeder gegebenen Antwort bewertet, ob diese zur gestellten Frage passte. Durch vorbereitete Testdaten wird überprüft, ob das System auch Fragen beantworten kann, zu denen die Ergebnisse dem System nicht bekannt gemacht wurden.
Die Lösung muss über eine „Wissensdatenbank" verfügen, in der alle Daten hinterlegt werden, die für NLP/NLU und Machine Learning benötigt werden. Das sind nach unserem Verständnis die Fragen (=Erkennungsmuster), die dazugehörigen Intents und Entitäten inkl. Antworten und die modellierten Dialoge. Mit der Lösung müssen mehrere Wissensdatenbanken (= mehrere thematische Chatbots) parallel betrieben werden können. Das bedeutet, dass für fachlich abgeschlossene Themenbereiche jeweils getrennte Chatbots betrieben werden können.
Die gesuchte Lösung muss über ein eigenes Chat-Frontend verfügen. Darunter verstehen wir eine Web-Oberfläche für den Nutzer zum Gebrauch des Chatbots. Hier stellt er seine Fragen und erhält automatisiert die Antworten des Chatbots. Das Chat-Frontend muss ohne Qualitätsverlust in Desktop-Browsern, auf Tablets und Smartphones genutzt werden können. Die Anzeige des Chat-Frontends muss dazu auf das jeweilige Endgerät optimiert sein (= „Responsive Webdesign").
Die Lösung muss über ein Redaktions-Frontend verfügen, über das ein Redakteur Inhalte pflegen (Fragen, Antworten, Dialoge, Intents, Entitäten), Reportings/Monitorings auswerten oder Einstellungen vornehmen kann. Das Redaktions-Frontend soll Web-basiert genutzt werden können für redaktionelle Änderungen (z. B. an Antworten und Dialogen) und ein „4-Augen-Prinzp" unterstützen.
Die Lösung muss sämtliche Nutzungsdaten (Chat-Interaktionen inkl. Fragen, Antworten, Intents, etc.) in einer Datenbank speichern, die mit Hilfe von Reporting-/Monitoring-Instrumenten analysiert werden kann. Die Nutzungsdaten in dieser Datenbank müssen durch die KfW gelöscht werden können.
2 Jahre Grundlaufzeit mit automatischer Verlängerung um jeweils 1 Jahr, sofern nicht durch den Auftraggeber 6 Monate vorher oder durch den Auftragnehmer 18 Monate vorher gekündigt wird.
1) Es werden personenbezogene Daten verarbeitet. Die Erbringung der vertraglich vereinbarten Datenverarbeitung findet grundsätzlich ausschließlich im Gebiet der Bundesrepublik Deutschland, in einem Mitgliedstaat der
Europäischen Union (nachfolgend: „EU") oder in einem anderen Vertragsstaat des Abkommens über den Europäischen Wirtschaftsraum (nachfolgend: „EWR") statt.
Jede Verlagerung in ein Drittland bedarf der vorherigen ausdrücklichen schriftlichen Zustimmung des Auftraggebers und darf nur erfolgen, wenn die besonderen Voraussetzungen der Art. 44 ff. DSGVO und auch die sonstigen datenschutzrechtlichen Bestimmungen erfüllt sind. Die diesbezüglichen datenschutzrechtlichen Anforderungen sind vom Auftragnehmer sicherzustellen und gegenüber dem Auftraggeber auf Verlangen nachzuweisen;
2) Der Cloud Dienst wird als SaaS (Software as a Service) angeboten, mit dem Service sind keine weiteren Dienstleistungen verknüpft;
1) Interessierte Unternehmen, welche die Leistung erbringen können, müssen der KfW Ihr Interesse bekunden. Nur diese Unternehmen werden zum Vergabeverfahren zugelassen.
Bitte reichen Sie Ihre Interessenbekundung elektronisch unter vergabestelle@kfw.de mit folgendem Inhalt ein:
Grundlage hierzu sind die bankaufsichtlichen Anforderungen an die IT (BAIT) von der BAFIN (vom 03.11.2017) die 5.