Luonnollisen kielen käsittely (NLP). 5 keskeistä etua liiketoiminnalle | AI liiketoiminnassa #5

Mutta ovatko ChatGPT tai Google Bard parhaat kaikkiin liiketoimintatehtäviin? Tietenkään eivät! Mitkä sitten ovat muut liiketoimintasovellukset NLP:ssä, ja miten luonnollisen kielen käsittelyteknologia hyödyttää liiketoimintaa ja muokkaa sen tulevaisuutta?

Mitä on luonnollisen kielen käsittely?

Luonnollisen kielen käsittely (NLP) on teknologia, joka mahdollistaa koneiden ymmärtää, tulkita ja tuottaa ihmiskieltä. Sen päämääränä on mahdollistaa ihmisen ja koneen välinen viestintä luonnollisessa ihmiskielessä. Jotta voitaisiin käydä rentoa keskustelua, NLP-mallien on kyettävä ymmärtämään konteksti, kielelliset vivahteet ja jopa vitsit ja sarkasmi.

Vain suuret kielimallit (LLM) voivat suorittaa nämä vaikeimmat tehtävät. Kiitos valtavan datamäärän, jota ne ovat käyttäneet koulutuksessa, ne voivat ymmärtää kielen hienouksia ja tuottaa vastauksia, jotka eivät ole vain teknisesti oikeita, vaan kuulostavat myös luonnollisilta ja inhimillisiltä.

Kuitenkin NLP ei ole vain suurista kielimalleista. Itse asiassa monet NLP:n sovellukset eivät vaadi niin voimakkaita työkaluja. Jos tekoäly käsittelee luottohakemuksia, sen kielitaitojen ei tarvitse olla erinomaisia. Kaiken, mitä se tarvitsee, on oppia etsimään eri tyyppisiä malleja ja lomakkeita ja löytämään niistä kentät, jotka sisältävät tarvittavat tiedot. Tällaiset mallit ovat paljon pienempiä, yksinkertaisempia ja vaativat vähemmän laskentatehoa kuin LLM.

Miksi yrityksesi tarvitsee NLP:tä?

Yrityksesi tarvitsee NLP:tä ensisijaisesti, jotta sitä voidaan hallita datan perusteella, ja jotta työntekijöidesi ei tarvitse tehdä tarpeellisia mutta yksinkertaisia ja toistuvia tehtäviä, vaan he voivat keskittyä tärkeämpiin tehtäviin. Mutta mitä erityisesti tekoäly voi tehdä puolestasi?

1. Kuuntele asiakkaitasi. Analysoi lausuntojen sävy ja sisältö

NLP mahdollistaa paremman asiakasymmärryksen analysoimalla sosiaalisessa mediassa julkaistuja tekstejä. Tunneanalyysi ja sosiaalinen kuuntelu, yksi NLP:n sovelluksista, auttaa yrityksiä ymmärtämään, mitä asiakkaat ajattelevat heidän tuotteistaan tai palveluistaan. Tähän tarkoitukseen voit kokeilla seuraavia työkaluja: Sentione, Brand24 tai Hootsuite.

2. Älä tuhlaa aikaa etsimiseen. Tiedon löytäminen skannatuista asiakirjoista

Vaikka pian kaikkien yritysdokumenttien on oltava digitaalisia, on edelleen monia yrityksiä, jotka lähettävät paperilaskuja ja keräävät haalistuvia kuitteja. Siksi toinen alue, jossa NLP voi auttaa, on tiedon löytäminen yritysdokumenteista. Tärkeä osa koneen ymmärrystä siitä, mitä on skannattu, on erottaminen olennaisen ja epäolennaisen tiedon välillä. Toisin sanoen, olennaisen tiedon tunnistaminen esimerkiksi asiakirjan lähettäneen yrityksen brändistä tai satunnaisista vääristymistä.

Tunnistetut asiakirjat tai niistä luettu tieto siirretään sitten digitaaliseen tietokantaan. Tällä tavoin ne ovat erittäin helppoja löytää. Lisäksi ne voivat tarjota syötteitä jatkotoimille, esimerkiksi:

Postittamalla kulut valokuvatuista kuiteista, Syöttämällä kokouksen päivämäärä hyväntekeväisyyskonserttiin kutsuttujen digitaalisiin kalentereihin, tai Lähettämällä henkilökohtaisen sähköpostin asiakkaalle kannustaaksesi palautetta valituksen käsittelyn jälkeen.
3. Vastaa nopeasti uhkiin ja havaitse poikkeavuuksia.

Kielianalyysi voi tunnistaa häiritseviä kuvioita, jotka voivat viitata mahdolliseen petokseen tai hyökkäyksiin. Esimerkiksi pankki voi valvoa keskusteluja havaitakseen yritysasiakkaiden petosyrityksiä, ja yrityksesi voi huomata epätavallisia tapahtumia. Muita vastaavia esimerkkejä ovat:

Etätyöraportit – kun joku unohtaa sammuttaa tuntimittarin yön ajaksi, Sosiaalisen median analyysi – kun yhtäkkiä yrityksesi mainintoja on epätavallisen paljon tai Raporttitiedostojen (lokitiedostojen) analyysi – auttaa havaitsemaan ohjelmiston toiminnassa esiintyviä virheitä.
4. Hyödynnä muiden kokemuksia. Tiedonhallinta

NLP voi myös edistää parempaa tiedonhallintaa organisaatiossa automaattisesti luomalla kokousyhteenvetoja ja muistiinpanoja. Tällä tavoin tieto on helpommin kaikkien tiimin jäsenten saatavilla. Myös yritysdokumenttien etsiminen intranetistä, tuote-tietopankista tai kaikkien yhden asiakkaan kanssa liittyvien ostosten ja asiakirjojen löytäminen voi olla yllättävän helppoa NLP:n avulla.

5. Ohita toistuvat vaiheet. Automatisoi asiakirjojen luonnollisen kielen käsittely

Luonnollisen kielen käsittely mahdollistaa tylsien tehtävien, kuten asiakirjakäsittelyn, automatisoinnin, mikä johtaa aikansäästöihin ja lisääntyneeseen tuottavuuteen.

Tämä johtuu siitä, että automaattinen asiakirjakäsittely säästää ensisijaisesti aikaa ja vapauttaa työntekijät tylsistä ja toistuvista tehtävistä, jotka vaativat suurta tarkkuutta.

Kuitenkin automaatio luonnollisessa kielen käsittelyssä ei koske vain kirjoitettuja asiakirjoja. Tekoäly voi puheentunnistuksen (STT) avulla, puheesta tekstiksi -järjestelmien avulla, luoda kokousyhteenvetoja ja muistiinpanoja, kuten tekevät muun muassa: Otter, Rev tai Descript.

Tekoälyn ja NLP:n sovellusalueet liiketoiminnassa

Tekoälyllä ja luonnollisella kielen käsittelyllä on monia sovelluksia liiketoiminnassa. Näiden teknologioiden suosittuja käyttötapoja liiketoiminnassa on esitetty alla olevassa taulukossa:

Syötteen tyyppi	Tekoälyn ja NLP:n sovellusesimerkkejä
Kiinteät kirjoitetut asiakirjat	Vakuutushakemusten käsittely
	Personoitu automaattinen postinkäsittely
Kiinteä puhuttu kieli	Elokuvien automaattinen tekstitys
	Bibliografisten ehdotusten luominen
Elävä kirjoitettu kieli	Chatbotit verkkokauppasivustoilla
	Sosiaalisen median sisällön moderointi
Elävä puhuttu kieli	Äänikoneen käyttö
	Terapeuttiset äänirobotit
Monet kirjoitetut kielet	Matkapuhelinsovellusten automaattinen lokalisointi
Monet puhutut kielet	Kansainvälisten konferenssien samanaikainen käännös

Luonnollisen kielen käsittely tulevaisuudessa

Luonnollinen kielen käsittely (NLP) ja tekoäly (AI) tuovat monia etuja liiketoimintaan, automatisoinnista ja tehokkuuden lisäämisestä parempaan asiakasymmärrykseen, luonnollisten käyttöliittymien luomiseen ja tiedonhallintaan. Nämä teknologiat eivät ole vain ratkaisevia yritysten nykyisessä toiminnassa, vaan niillä on myös suuri potentiaali tulevaisuudessa, avaten uusia innovaatio- ja kasvumahdollisuuksia.

Luonnollisen kielen käsittelyn tulevaisuus näyttää lupaavalta. Sen merkitsee uskomattoman nopea LLM:ien kehitys, jotka ovat yhä voimakkaampia ja käyttävät multimodaalisia ratkaisuja, eli ne oppivat ymmärtämään kuvia ja ääntä.

Tämän seurauksena teknologian odotetaan kehittyvän yhä edistyneemmäksi, mikä mahdollistaa koneiden ymmärtävän ja tuottavan ihmiskieltä entistä paremmin. Ottaen huomioon Stanfordin yliopiston tutkijoiden saavutukset, jotka kokeilevat menestyksekkäästi digitaalisia agenteja, jotka oppivat kieltä itsenäisesti digitaalisessa ympäristössä saavuttaakseen tavoitteensa – NLP:n tulevaisuus näyttää kirkkaalta ja kiehtovalta.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä.