Men är ChatGPT eller Google Bard de bästa för alla affärsuppgifter? Självklart inte! Vad är då andra affärsapplikationer av NLP, och hur gynnar teknologin för naturlig språkbehandling företag och formar dess framtid?
Naturlig språkbehandling (NLP) är en teknologi som gör det möjligt för maskiner att förstå, tolka och generera mänskligt språk. Dess huvudmål är att möjliggöra kommunikation mellan människa och maskin i naturligt mänskligt tal. För att kunna föra en avslappnad konversation måste NLP-modeller kunna förstå kontext, språkliga nyanser och till och med skämt och sarkasm.
Endast stora språkmodeller (LLM) kan utföra dessa mest svåra uppgifter. Tack vare den stora mängd data de har tränats på kan de förstå språkets subtiliteter och generera svar som inte bara är tekniskt korrekta utan också låter naturliga och mänskliga.
Men NLP handlar inte bara om stora språkmodeller. Många av applikationerna av NLP kräver faktiskt inte sådana kraftfulla verktyg. Om AI behandlar kreditansökningar behöver dess språkkunskaper inte vara stora. Det som behövs är att lära sig att söka igenom olika typer av mallar och formulär och hitta fälten i dem som innehåller den nödvändiga informationen. Sådana modeller är mycket mindre, enklare och kräver mindre datorkraft än LLM.
Ditt företag behöver NLP framför allt så att det kan styras baserat på data, och så att dina anställda inte behöver utföra nödvändiga men enkla och repetitiva uppgifter och kan fokusera mer på de viktiga uppgifterna. Men vad kan artificiell intelligens specifikt göra för dig?
NLP möjliggör en bättre förståelse av kunder genom att analysera texter som publicerats på sociala medier. Sentimentanalys och social lyssning, en tillämpning av NLP, hjälper företag att förstå vad kunderna tycker om deras produkter eller tjänster. För detta ändamål kan du prova följande verktyg: Sentione, Brand24 eller Hootsuite.
Även om snart alla företagsdokument måste vara digitala, finns det fortfarande många företag som skickar ut pappersfakturor och samlar in bleknande kvitton. Därför är det andra området där NLP kan hjälpa till att hitta information i företagsdokument. En viktig del av maskinens förståelse av vad som har skannats är att särskilja relevant från irrelevant data. Det vill säga, att känna igen väsentlig information från till exempel varumärket på företaget som skickade dokumentet eller oavsiktliga förvrängningar.
De igenkända dokumenten, eller informationen som lästs från dem, överförs sedan till en digital databas. På så sätt är de mycket lätta att hitta. Dessutom kan de ge input för vidare åtgärder, till exempel:
Att posta utgiften från det fotograferade kvittot, Att ange datumet för mötet i de digitala kalendrarna för de inbjudna till välgörenhetskonserten, antingen Att skicka ett personligt e-postmeddelande till kunden för att uppmuntra till feedback efter att klagomålsprocessen är avslutad.Språkanalys kan identifiera oroande mönster som kan indikera potentiell bedrägeri eller attacker. Till exempel kan en bank övervaka konversationer för att upptäcka försök att bedra kunder, och ditt företag kan märka ovanliga förekomster. Andra liknande exempel inkluderar:
Rapporter om distansarbete – när någon glömmer att stänga av timern över natten, Analys av sociala medier – när det plötsligt finns ett ovanligt stort antal omnämnanden av ditt företag eller Analys av rapportfiler (loggfiler) – hjälper till att upptäcka fel i mjukvarans funktion.NLP kan också bidra till bättre kunskapshantering i organisationen genom att automatiskt skapa mötesprotokoll och anteckningar. På så sätt blir informationen mer lättillgänglig för alla teammedlemmar. Dessutom kan sökning av företagsdokument på intranätet, produktkunskapsbasen eller att hitta alla inköp och dokument relaterade till en enda kund vara förvånansvärt enkelt med hjälp av NLP.
Naturlig språkbehandling gör det möjligt att automatisera tråkiga uppgifter som dokumenthantering, vilket leder till tidsbesparingar och ökad produktivitet.
Detta beror på att automatisk dokumenthantering främst sparar tid och avlastar anställda från att utföra tråkiga och repetitiva uppgifter som kräver hög precision.
Låt oss börja med den enkla transkriberingen av data från pappersdokument till kundtjänstprogram. Det kan innebära många timmar av att flytta ögonen från en svartvit tabell till en monitorskärm, eller det kan begränsas till att sätta ett papperskontrakt i en skanner och eventuellt hantera oklarheter och undantag.
Men automatisering inom naturlig språkbehandling handlar inte bara om att hantera skrivna dokument. AI kan, med hjälp av taligenkänning (STT), tal-till-text-system, skapa mötesprotokoll och anteckningar, som de gör, bland annat: Otter, Rev eller Descript.
AI och naturlig språkbehandling har många tillämpningar inom affärslivet. Populära användningar av dessa teknologier inom affärslivet visas i tabellen nedan:
Fasta skrivna dokument | Behandling av försäkringsansökningar |
Personlig automatiserad posthantering | |
Fasta talade språk | Automatisk skapande av undertexter för filmer |
Skapa bibliografiska förslag | |
Levande skriftspråk | Chatbots på e-handelswebbplatser |
Moderering av innehåll på sociala medier | |
Live talat språk | Röstmaskinoperation |
Terapeutiska röstbotar | |
Många skrivna språk | Automatisk lokalisering av mobilapplikationer |
Många talade språk | Synkron översättning av internationella konferenser |
Naturlig språkbehandling (NLP) och artificiell intelligens (AI) ger många fördelar för företag, från automatisering och ökad effektivitet till bättre förståelse av kunder, till att skapa naturliga användargränssnitt och kunskapshantering. Dessa teknologier är inte bara avgörande för hur företag fungerar idag, utan har också stor potential för framtiden, vilket öppnar upp nya möjligheter för innovation och tillväxt.
Framtiden för naturlig språkbehandling ser lovande ut. Den präglas av den otroligt snabba utvecklingen av LLM, som blir allt kraftfullare och använder multimodala lösningar, det vill säga, de lär sig att förstå bilder och ljud.
Som ett resultat kommer teknologin sannolikt att bli allt mer avancerad, vilket gör det möjligt för maskiner att förstå och generera mänskligt språk ännu bättre. Med tanke på forskarnas prestationer vid Stanford University, som framgångsrikt experimenterar med digitala agenter som autonomt lär sig språket i en digital miljö för att uppnå sina mål – ser framtiden för NLP ljus och fascinerande ut.
Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva gemenskap av bin på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.
JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.
Vad är arbetsanalys? Har du någonsin hört termen, vet du vad du måste göra för…
Filer i PDF-format följer med oss varje dag. Detta universella sätt att spara innehåll garanterar…
Utvecklingen av Internet och maskininlärning har äntligen satt åt sidan traditionella skrymmande pappersordböcker. Oavsett om…
Röntgensökning är en av många datorsökningstekniker som används för att rekrytera anställda av HR-avdelningar. Den…
Idag kommer vi att fokusera på den inledande fasen av företagsutveckling – nystartade företag. Vi…
Program för att bygga appar utan kodning – känner du till några av dem? Som…