5 zastosowań przetwarzania języka naturalnego dla firm

Ludzkość osiągnęła szczyt ewolucji i odkryć. Konsument poszukuje dziś w produkcie luksusu i wyrafinowania oraz tego, jakie korzyści może on przynieść mu w codziennym życiu.

Aby utrzymać i pozostać na szczycie rynku oraz zapewnić konsumentom absolutny komfort, organizacje biznesowe stosują różne strategie i technologie. Przetwarzanie języka naturalnego lub NLP to jedna z takich technologii, która głęboko i szeroko penetruje rynek, niezależnie od branży i domen. Jest szeroko stosowany w dzisiejszych firmach i jest modnym hasłem w życiu każdego inżyniera. Krótko mówiąc, NLP jest wszędzie.

Czym więc jest NLP? Krótko mówiąc, NLP lub przetwarzanie języka naturalnego, znane również jako lingwistyka obliczeniowa, to połączenie języka, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI). Buduje technologię, która pozwala nam na interakcję z maszynami jak w normalnej rozmowie między ludźmi. „ Hej Siri ” na iPhonie lub „ Ok Google ” na telefonie z systemem Android to produkty przetwarzania języka naturalnego.

Kilka lat temu zwykliśmy wpisywać słowa kluczowe w wyszukiwarce Google, aby uzyskać skuteczne wyniki. Dziś masz komfort głosowego zwracania się o pomoc z tym asystentem technologicznym. Jeden z najbardziej pragmatycznych trendów technologicznych, przetwarzanie języka naturalnego, ma dziś wiele zastosowań w biznesie.

Niektóre z najważniejszych zastosowań przetwarzania języka naturalnego dla firm w 2019 roku:

#1. Analiza nastrojów

Przetwarzanie języka naturalnego, używane głównie w monitorowaniu sieci i mediów społecznościowych, jest doskonałym narzędziem do zrozumienia i analizy odpowiedzi na wiadomości biznesowe publikowane na platformach społecznościowych. Pomaga przeanalizować postawę i stan emocjonalny autora (osoby komentującej/angażującej się w posty). Ta aplikacja jest również znana jako eksploracja opinii. Jest realizowany poprzez połączenie przetwarzania języka naturalnego i statystyk, przypisując wartości do tekstu (pozytywne, negatywne lub neutralne), a następnie podejmując wysiłki w celu zidentyfikowania podstawowego nastroju kontekstu (szczęśliwy, smutny, zły, zirytowany itp.)

To zastosowanie NLP pomaga organizacjom biznesowym uzyskać wgląd w konsumentów i przeprowadzić konkurencyjne porównania oraz dokonać niezbędnych zmian w strategiach biznesowych, gdy jest to wymagane. Takie dane są również przydatne w projektowaniu lepszego doświadczenia klienta i ulepszaniu produktu. Ponadto analiza sentymentu lub eksploracja emocji to świetny sposób na poznanie postrzegania marki.

#2. Chatboty

Ostatnio dużo słyszymy o Chatbotach, chatboty są rozwiązaniem na frustrację konsumentów związaną z pomocą telefoniczną z obsługą klienta. Zapewniają nowoczesną wirtualną pomoc w przypadku prostych problemów klienta i odciążają zadania o niskim priorytecie i dużej rotacji, które nie wymagają żadnych umiejętności. Inteligentne Chatboty w niedalekiej przyszłości zaoferują klientowi spersonalizowaną pomoc.

Wielu analityków branżowych przewiduje, że Chatboty to nowy trend, który będzie oferować rozwiązania w czasie rzeczywistym prostych problemów z obsługą klienta. Niewątpliwie cieszą się dużym zaufaniem i popularnością zarówno konsumentów, jak i inżynierów. Są przydatne w dostarczaniu standardowych rozwiązań typowych problemów. Chatboty pomagają oszczędzić czas, ludzkie wysiłki, koszty i od czasu do czasu dostarczać wydajne rozwiązania (i doskonalić się od czasu nauki).

#3. Obsługa klienta

Zapewnienie lojalności klientów poprzez dbanie o ich zadowolenie i zadowolenie jest najwyższym wyzwaniem i odpowiedzialnością każdej organizacji biznesowej. NLP pomogło w wielu funkcjach obsługi klienta i służyło jako doskonałe narzędzie do uzyskiwania wglądu w gusta, preferencje i postrzeganie odbiorców. Separacja mowy, w której sztuczna inteligencja zidentyfikuje każdy głos do odpowiedniego mówcy i odpowie osobno każdemu z rozmówców. Doskonały system zamiany tekstu na mowę może nawet pomóc niewidomym. Na przykład nagranie rozmowy z klientem może dać wgląd w to, czy klient jest zadowolony czy smutny, jakie są jego potrzeby i przyszłe wymagania.

NLP może pomóc w tłumaczeniu wypowiedzi dzwoniącego na wiadomość tekstową, którą inżynier może łatwo przeanalizować. Podsumowując, byłby to świetny sposób na poznanie pulsu swojej publiczności.

#4. Zarządzanie ścieżką reklamową

Czego potrzebuje Twój konsument? Gdzie Twój konsument szuka swoich potrzeb? Przetwarzanie języka naturalnego jest doskonałym źródłem inteligentnego kierowania i umieszczania reklam we właściwym miejscu, we właściwym czasie i dla właściwych odbiorców. Dotarcie do właściwego patrona Twojego produktu to nadrzędny cel każdej firmy. NLP dopasowuje właściwe słowa kluczowe w tekście i pomaga trafić do właściwych klientów. Dopasowywanie słów kluczowych to proste zadanie NLP, ale bardzo opłacalne dla firm.

#5. Badania rynku

Rynki biznesowe znajdują się pod wpływem wiedzy rynkowej i wymiany informacji między różnymi organizacjami, interesariuszami, rządami i organami regulacyjnymi. Niezwykle ważne jest, aby być na bieżąco z trendami w branży i zmieniającymi się standardami. NLP to użyteczna technologia do śledzenia i monitorowania raportów z analizy rynku i pozyskiwania informacji niezbędnych dla firm do tworzenia nowych strategii. Szeroko stosowane w marketingu finansowym, NLP daje wyczerpujący wgląd w zmiany zatrudnienia i status rynku, opóźnienia w przetargach i zamknięcia lub wydobywanie informacji z dużych repozytoriów.

To tylko niektóre z nielicznych zastosowań przetwarzania języka naturalnego, których świadkami będą organizacje biznesowe w nadchodzącym czasie. Istnieją również inne zastosowania, takie jak monitorowanie reputacji, neuronowe tłumaczenie maszynowe, zatrudnianie narzędzi i zarządzanie, zgodność z przepisami, wizualizacja danych, biometria, robotyka, automatyzacja procesów itp. NLP jest kluczem do poszukiwania ogólnej sztucznej inteligencji, ponieważ język jest kluczowy wskaźnik inteligencji w naszym społeczeństwie.

Perspektywa

System stojący za koncepcją NLP ma charakter statystyczny. Przejście tej koncepcji z przetwarzania języka naturalnego (NLP) na rozumienie języka naturalnego (NLU), w którym konsument może zobaczyć i doświadczyć ludzkiego emocjonalnego połączenia z maszynami, jest perspektywą na przyszłość, nad którą warto pracować. W ciągu ostatniej dekady przemysł informatyczny wykonał skok wiary i zagłębił się w różne aspekty przetwarzania języka naturalnego.
Organizacje biznesowe znalazły, przetestowały i wdrożyły najkorzystniejsze aplikacje NLP, aby przyspieszyć postęp Business Intelligence. Jednak technologia wymaga wielu danych i procesów, aby zrozumieć, przeanalizować i odpowiedzieć na potrzeby ludzkiego umysłu.