AI-Chatbot beantwortet komplexe Fragen nach Fußballdaten

20.8.2025 – Die DFL verfügt über einen umfangreichen Bestand an historischen sowie aktuellen Spiel- und Spielerdaten. Um diesen ständig wachsenden Datenschatz für die unterschiedlichsten Anwendungsfälle zu erschließen und verständlich zu machen, werden modernste KI-Technologien eingesetzt.

Ein aktuelles Beispiel: Von Herbst 2024 bis Sommer 2025 haben die DFL und ihre Beteiligung Sportec Solutions AG (STS) in Zusammenarbeit mit Amazon Web Services (AWS) einen KI-gestützten Chatbot entwickelt, der entsprechende Sachfragen in kürzester Zeit aus dem Datenbestand beantworten und Kontext dazu liefern kann.

Live-Abfrage aller offiziellen Spieldaten

Nach Abschluss der „Minimum Viable Product“- oder MVP-Phase im Juni 2025 steht das Tool nun in der Hinrunde der Saison 2025/26 schrittweise für den Live-Betrieb zur Verfügung. Eingebunden in den Match Analysis Hub der DFL (MAH), wird der Chatbot zunächst für interne sowie externe redaktionelle Zwecke von Editoren und Kommentatoren nutzbar sein. Derzeit erschließt der Chatbot die Daten aller Spiele der Bundesliga und 2. Bundesliga seit der Saison 2023/24 und ermöglicht eine Live-Abfrage aller offiziellen Spieldaten.

„Anders als offene KI-Tools legt unser Chatbot mit den offiziellen Spieldaten der Bundesliga und 2. Bundesliga exakt und ausschließlich die richtige Datenbasis zugrunde. Die Flexibilität von Amazon Bedrock hilft uns darüber hinaus, mit der Auswahl der richtigen Natural-Language-Modelle die Antworten verständlich zu formulieren,“ betont Luccas Roznowicz, Head of Strategic Cooperations bei der DFL GmbH. Josef Kaes, Senior Product Portfolio Lead bei der STS, ergänzt: „Unser Chatbot gewährt Zugriff auf alle vorhandenen Spieldaten – von Spielinformations-, über Ereignis- und Positionsdaten bis hin zu den Bundesliga Match Facts – und zwar live. Für externe Tools sind diese Daten hingegen nicht zugänglich.“

Direkte Antworten ohne komplexe Recherche

Die bisherigen Recherche- und Statistik-Tools für Kommentatoren und Redakteure sind auf die spezifischen Anforderungen dieses Nutzungskreises zugeschnitten und erfordern Vertrautheit mit der Nutzung und Dashboard-Navigation. Der neue Bundesliga-Chatbot vereinfacht den Zugang zu Informationen enorm, sagt Josef Kaes: „Wenn beispielsweise ein Spieler einen Doppelpack erzielt, kann man den Chatbot fragen, wann dies demselben Spieler zuletzt gelungen ist, oder wann er das letzte Mal gegen dasselbe gegnerische Team getroffen hat – Informationen, die wir zwar im Bestand haben, die für die Nutzenden unserer bisherigen Tools aber nicht unbedingt innerhalb weniger Sekunden auffindbar sind.“

Wer das neue Tool nutzt, kann damit sehr schnell, gezielt und kontextbezogen Informationen als direkte Antworten auf eigene Fragen erhalten.

Josef Kaes, Senior Product Portfolio Lead bei Sportec Solutions

Das erste Feedback aus den bisherigen Tests: Besonders bei der Spielvor- und -nachbereitung kann der Chatbot all denjenigen, die über Spiele berichten, sie kommentieren oder analysieren, Sendungen leiten oder Interviews führen, die Arbeit wesentlich erleichtern. „Wer das neue Tool nutzt, kann damit sehr schnell, gezielt und kontextbezogen Informationen als direkte Antworten auf eigene Fragen erhalten,“ erläutert Kaes. „Der Chatbot ersetzt teilweise komplexe Dashboard-Navigation durch die Einfachheit der natürlichen Sprachein- und -ausgabe und macht zugleich mehr Daten direkt verfügbar – einschließlich Live-Daten, denn der Datenbestand wird minütlich über den STS Data Hub aktualisiert. Das Tool verarbeitet deutsche und englische Eingaben sowie perspektivisch auch weitere Sprachen.“

Von Menschen für Menschen trainiert

Im iterativen Verfahren wurde der Chatbot darauf trainiert, wie Fragen zu interpretieren und Antworten zu finden sind. „Wir haben dem Chatbot viele Beispielfragen und -antworten sowie wichtiges fußballspezifisches Wissen mitgegeben. Damit weiß er, nach welchen Kategorien er bei bestimmten Arten von Fragen suchen oder wie er Daten sinnvoll aggregieren soll.“, beschreibt Josef Kaes. „Anhand dieser Richtlinien kann er auch komplexe, offene Fragen und Folgefragen beantworten.“

Die Bearbeitung einer Frage erfolgt in drei Schritten:

1. Zunächst muss der Chatbot die Frage „verstehen“, d.h. die natürliche Sprache analysieren und daraus Datenbankabfragen generieren. Dies erfolgt durch ein Large-Language-Modell (LLM).
2. In der eigentlichen Datenbankabfrage sucht das Tool nach den benötigten Informationen.
3. Mit Hilfe eines weiteren Large-Language-Modells (LLM) werden die recherchierten Daten zu einer ausformulierten Antwort, die neben dem reinen Recherche-Ergebnis auch Kontextinformationen mitliefert.

Aufgrund der dynamischen Marktentwicklung werden die verwendeten Modelle unter Verwendung von Amazon Bedrock regelmäßig aktualisiert, um die beste Abstimmung zwischen Genauigkeit und Schnelligkeit der Antworten zu erzielen. Zudem wurden erste Tests mit der „Retrieval Augmented Generation“ (RAG) durchgeführt, um neben der Datenbank auch Informationen aus Vorschauartikeln, Spielberichten und weiteren Texten in die Antworten einzubeziehen.

Künftiges Entwicklungspotenzial

Ob Informationen über Spiele, Mannschaften, Spieler, Trainer, Schiedsrichter, spezifische Spielereignisse oder Bundesliga Match Facts powered by AWS – der intuitive neue Chatbot macht umfassende Informationen aus der Welt des deutschen Profifußballs einfacher zugänglich. Derzeit wird er anhand der Rückmeldungen der aktuellen Nutzerinnen und Nutzer weiter optimiert und die Daten weiterer Spielzeiten werden einbezogen. Im nächsten Schritt soll der Chatbot einem erweiterten Nutzungskreis zur Verfügung gestellt werden – sowohl Medienpartnern als auch Fans. Diese Öffnung des vorhandenen Fußballwissens für viele Anwendungsgruppen war von Anfang an Teil des Auftrags für die Entwickler des Chatbots.