Обработка естественного языка (НЛП). 5 ключевых преимуществ для бизнеса | ИИ в бизнесе №5

Хотя мы не всегда это осознаем, обработка естественного языка (NLP) является неотъемлемой частью современных бизнес-технологий. Большие языковые модели (LLM), получившие широкое распространение благодаря ChatGPT, являются подмножеством этой широкой области.

Но подходят ли ChatGPT или Google Bard для всех бизнес-задач? Конечно, нет! Каковы же другие бизнес-приложения НЛП и как технология обработки естественного языка приносит пользу бизнесу и формирует его будущее?

Что такое обработка естественного языка?

Обработка естественного языка (NLP) — это технология, которая позволяет машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Его основная цель - обеспечить общение человека с машиной на естественной человеческой речи. Чтобы вести непринужденную беседу, модели НЛП должны понимать контекст, лингвистические нюансы и даже шутки и сарказм.

Только большие языковые модели (LLM) могут выполнять эти сложнейшие задачи. Благодаря огромному количеству данных, на которых они были обучены, они могут понимать тонкости языка и давать ответы, которые не только технически правильны, но и звучат естественно и по-человечески.

Однако НЛП — это не только большие языковые модели. Действительно, многие приложения НЛП не требуют таких мощных инструментов. Если ИИ обрабатывает кредитные заявки, его языковые навыки не обязательно должны быть высокими. Все, что для этого нужно, — это научиться искать в различных типах шаблонов и форм и находить в них поля, содержащие нужные данные. Такие модели намного меньше, проще и требуют меньше вычислительной мощности, чем LLM.

Зачем вашей компании НЛП?

Ваша компания нуждается в НЛП в первую очередь для того, чтобы ею можно было управлять на основе данных, и чтобы вашим сотрудникам не приходилось выполнять необходимые, но простые и повторяющиеся задачи, а можно было больше сосредоточиться на важных задачах. Но что конкретно искусственный интеллект может сделать для вас?

1. Слушайте своих клиентов. Анализируйте тон и содержание высказываний.

НЛП позволяет лучше понимать клиентов, анализируя тексты, опубликованные в социальных сетях. Анализ настроений и социальное прослушивание, одно из применений НЛП, помогает компаниям понять, что клиенты думают об их продуктах или услугах. Для этой цели вы можете попробовать следующие инструменты: Sentione, Brand24 или Hootsuite.

2. Не тратьте время на поиски. Поиск информации в отсканированных документах

Хотя вскоре все документы компании должны будут быть цифровыми, многие компании все еще отправляют бумажные счета-фактуры и собирают выцветшие квитанции. Поэтому вторая область, где может помочь НЛП, — это поиск информации в документах компании. Важной частью машинного понимания того, что было отсканировано, является различение релевантных данных от нерелевантных. То есть распознавание важной информации, например, по брендингу компании, отправившей документ, или по случайным искажениям.

Распознанные документы или считанная из них информация затем передаются в цифровую базу данных. Таким образом, их очень легко найти. Более того, они могут предоставить данные для дальнейших действий, например:

Публикация расходов из сфотографированной квитанции, Внесение даты встречи в цифровые календари приглашенных на благотворительный концерт, либо Отправка персонализированного электронного письма клиенту, чтобы поощрить обратную связь после завершения процесса подачи жалобы.
3. Быстро реагируйте на угрозы и обнаруживайте аномалии.

Языковой анализ может выявить тревожные закономерности, которые могут указывать на потенциальное мошенничество или нападения. Например, банк может отслеживать разговоры, чтобы обнаружить попытки обмана клиентов, а ваша компания может замечать необычные происшествия. Другие подобные примеры включают в себя:

Отчеты об удаленной работе — когда кто-то забывает выключить счетчик часов на ночь, Анализ социальных сетей — когда вдруг появляется необычно большое количество упоминаний вашей компании или Анализ файлов отчетов (лог-файлов) — помогает выявить ошибки в работе программное обеспечение.
4. Извлекайте пользу из опыта других. Управление знаниями

НЛП также может способствовать лучшему управлению знаниями в организации, автоматически создавая сводки и заметки о встречах. Таким образом, информация становится более доступной для всех членов команды. Кроме того, поиск документов компании в интрасети, базе знаний о продуктах или поиск всех покупок и документов, связанных с одним клиентом, может быть на удивление простым с помощью НЛП.

5. Пропускайте повторяющиеся шаги. Автоматизируйте обработку документов на естественном языке

Обработка естественного языка позволяет автоматизировать утомительные задачи, такие как обработка документов, что приводит к экономии времени и повышению производительности.

Это связано с тем, что автоматическая обработка документов в первую очередь экономит время и освобождает сотрудников от выполнения утомительных и повторяющихся задач, требующих высокой точности.

Начнем с простой транскрипции данных из бумажных документов в программы обслуживания клиентов. Это может означать многочасовое перемещение ваших глаз от черно-белого стола к экрану монитора, или это может быть ограничено помещением бумажного контракта в сканер и, возможно, обработкой двусмысленностей и исключений.

Однако автоматизация обработки естественного языка касается не только обработки письменных документов. ИИ может, используя распознавание речи (STT) и системы преобразования речи в текст, создавать сводки и заметки о собраниях, как это делают, среди прочего: Otter, Rev или Descript.

Области применения ИИ и НЛП в бизнесе

Искусственный интеллект и обработка естественного языка имеют множество применений в бизнесе. Популярные варианты использования этих технологий в бизнесе показаны в таблице ниже:

Обработка естественного языка в будущем

Обработка естественного языка (NLP) и искусственный интеллект (ИИ) приносят бизнесу множество преимуществ: от автоматизации и повышения эффективности до лучшего понимания клиентов, создания естественных пользовательских интерфейсов и управления знаниями. Эти технологии имеют решающее значение не только для того, как компании работают сегодня, но и имеют большой потенциал в будущем, открывая новые возможности для инноваций и роста.

Будущее обработки естественного языка выглядит многообещающе. Он отмечен невероятно быстрым развитием LLM, которые становятся все более мощными и используют мультимодальные решения, то есть учатся понимать изображения и звук.

В результате технология, вероятно, будет становиться все более продвинутой, позволяя машинам еще лучше понимать и генерировать человеческий язык. Учитывая достижения исследователей Стэнфордского университета, которые успешно экспериментируют с цифровыми агентами, автономно изучающими язык в цифровой среде для достижения своих целей, будущее НЛП выглядит ярким и увлекательным.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему сообществу занятых пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор по JavaScript, который тренирует ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, научив других эффективно сотрудничать при написании кода.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Автоматическая обработка документов
5. ИИ и социальные сети — что они говорят о нас?
6. Автоматический переводчик. Интеллектуальная локализация цифровых продуктов
7. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
8. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
9. Технология виртуального помощника, или как разговаривать с ИИ?
10. НЛП для бизнеса сегодня и завтра
11. Как искусственный интеллект может помочь с BPM?
12. Заменит ли искусственный интеллект бизнес-аналитиков?
13. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
14. Что такое бизнес-аналитика?
15. Планирование постов в социальных сетях. Чем может помочь ИИ?
16. Автоматизированные посты в социальных сетях
17. Искусственный интеллект в управлении контентом
18. Креативный ИИ сегодня и завтра
19. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
20. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
21. RPA и API в цифровой компании
22. Новые услуги и продукты, работающие с ИИ
23. Будущий рынок труда и будущие профессии
24. Зеленый ИИ и ИИ для Земли
25. ЭдТех. Искусственный интеллект в образовании
26. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
27. Использование ChatGPT в бизнесе
28. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
29. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
30. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
31. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
32. Навигация по новым возможностям для бизнеса с ChatGPT-4
33. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
34. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
35. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
36. Каково будущее ИИ, по мнению Глобального института McKinsey?
37. Искусственный интеллект в бизнесе — Введение
38. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе