NLP-Anwendungen und ihre Anwendungsfälle für moderne Unternehmen

Mehr als 80 % der in der digitalen Landschaft verfügbaren Daten sind unstrukturierte Daten. Was genau sind unstrukturierte Daten?

Die Texte, Bilder und Videos, die nicht in einem grafischen oder tabellarischen Format (im Grunde in irgendeiner konsistenten Form strukturierter Daten) dargestellt werden können, machen unstrukturierte Daten aus. Nun wären unstrukturierte Daten für Unternehmen nutzlos, wenn sie nicht analysiert und strukturiert würden. Daher brauchen wir NLP (Natural Language Processing), um diese unstrukturierten Daten zu verarbeiten, zu organisieren und zu interpretieren.

Ein weiterer faszinierender Grund für die Verwendung der Natural Language Processing-Technologie ist die Kommunikation zwischen Einzelpersonen und modernen Technologien wie künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Robotik usw.

Digitale Unternehmen verwenden Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um sicherzustellen, dass moderne Technologien alle in ihrer Domäne veröffentlichten unstrukturierten Daten interpretieren können. Tatsächlich wird prognostiziert, dass die weltweiten Einnahmen aus dem Markt für die Verarbeitung natürlicher Sprache bis 2025 rund 43 Milliarden US-Dollar erreichen werden, da immer mehr Organisationen versuchen, die Lücke zwischen menschlicher und maschineller Kommunikation zu schließen.

Da Anwendungen und Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache exponentiell wachsen, ist es höchste Zeit, sie in unser Geschäft zu integrieren. Wie wäre es, wenn wir mit den Grundlagen beginnen?

Dieser Artikel dient als umfassender Leitfaden für die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache, ihre Anwendungsfälle und Echtzeitbeispiele, also stellen Sie sicher, dass Sie nichts Wichtiges überspringen.

Was ist Natural Language Processing (NLP)?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist die Art von KI, die Computern hilft, menschliche Sprache zu verarbeiten und zu interpretieren. Einfach ausgedrückt gibt die NLP-Technologie den Maschinen die Möglichkeit, unstrukturierte Daten zu lesen, zu verstehen und daraus Bedeutungen abzuleiten. Idealerweise manipuliert das Natural Language Processing-Modell Sprache und Text durch eine Rechenbasis, die von verschiedener Software unterstützt wird.

Unternehmen können verborgene Muster und Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten extrahieren und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage solider Fakten treffen.

Heute blühen KI und NLP dank der erheblichen Verbesserungen bei der Datenzugänglichkeit und der Steigerung der Rechenleistung auf. Dies zeigt, wie Unternehmen aus allen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Medien, Personalwesen usw. auf Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache vertrauen.

Sie werden mehr über NLP verstehen, indem Sie seine realen Anwendungen und Beispiele entdecken.

Echtzeitbeispiele für KI und NLP

Während die Begriffe Künstliche Intelligenz (KI) und Natural Language Processing (NLP) Bilder von futuristischen Robotern heraufbeschwören könnten, gibt es bereits grundlegende NLP-Beispiele, die von Organisationen täglich verwendet werden. Im Folgenden sind einige prominente Echtzeit-Beispiele für die Verarbeitung natürlicher Sprache aufgeführt:

Smarte Assistenten

Möglicherweise kennen Sie bereits Siri von Apple und Alexa von Amazon, die sich auf die Erkennung von Sprache über Spracherkennungsfunktionen spezialisiert haben. Diese intelligenten Assistenten leiten darüber hinaus aussagekräftige und lösungsbasierte Antworten auf die menschliche Sprache ab, bei der es sich hauptsächlich um unstrukturierte Daten handelt.

Moderne Kunden erwarten jetzt von intelligenten Assistenten, dass sie kontextbezogene Hinweise verstehen und bestimmte Aktivitäten leichter handhabbar machen, wie z. B. das Bestellen von Artikeln, das Beantworten persönlicher Fragen und sogar humorvolle Antworten. All dies ist mit den NLP-basierten Modellen möglich, die von KI unterstützt werden, die intelligenten Assistenten hilft, menschliche Sprache zu entschlüsseln.

Ein Beispiel dafür ist die Vyrb-App, die Appinventiv für seinen Kunden Innovative Eyewear entwickelt hat. Vyrb ist eine Sprachassistenten-App für soziale Medien, die Sprachposting auf Plattformen wie Twitter und Facebook mit Bluetooth-Brillen und anderen Wearables ermöglicht. Dies ist ein klassisches Beispiel dafür, wie Organisationen NLP-basierte intelligente Assistenten für ihre modernen Geschäftsprozesse nutzen können.

Vorhersagetext

Funktionen wie Autokorrektur, Textvorhersage und Autovervollständigung sind in Smartphones und anderen Online-Umgebungen weit verbreitet. Vorhersagetexte sind Suchmaschinen fast ähnlich, die kommende Wörter vorhersagen und vorschlagen, basierend auf dem, was Sie häufig eingeben und suchen. Die Autokorrekturfunktion ändert sogar Ihre Worte, damit die gesamte Aussage für den anderen Benutzer relevanter klingt. In der Zwischenzeit lernt die Maschine auch jedes Mal von Ihnen, wenn sie es vorschlägt.

Je länger Sie die AI-NLP-basierte Vorhersagetextfunktion verwenden, desto mehr lernt sie und passt sich Ihren Vorlieben an.

Digitale Telefonate

Sie haben vielleicht schon einmal gehört, dass „dieser Anruf zu Schulungszwecken aufgezeichnet werden kann“ und fragen sich, was das bedeutet. Die aufgezeichneten Anrufe werden für die NLP-Systeme verwendet, um aus der Datenbank zu lernen und in Zukunft verbesserte und personalisierte Dienste bereitzustellen. Die automatisierten Systeme leiten Kundenanrufe an Chatbots oder Servicemitarbeiter weiter, die mithilfe dieser NLP-Datenbanken auf Kundenanfragen antworten. Dies ist eine gängige NLP-Praxis, die von jedem Unternehmen befolgt wird, das aus digitaler Telekommunikation und Kundenservice besteht.

Beispielsweise hat Appiventiv einen KI-Bot-Chat-Assistenten entwickelt, der auf Natural Language Processing basiert, um ihn in Web- und Mobile-Banking-Anwendungen einer globalen Bank zu integrieren. Dies half der Bank, Kundenbeschwerden in Echtzeit zu lösen, bei gestohlenen Kreditkarten oder Diebstahl schnell Maßnahmen zu ergreifen und den Kundenservice auf sein maximales Potenzial zu steigern.

E-Mail-Filter

Eine der ersten und grundlegendsten Anwendungen der Natural Language Processing-Technologie sind E-Mail-Filter.

Die E-Mail-Filterfunktion begann mit Spam-Filtern und dem Aufdecken bestimmter Phrasen und Wörter; Dies wurde jedoch auf die am weitesten verbreitete Anwendung namens Gmail-Klassifizierung aktualisiert. Anhand des Inhalts erkennt das System, ob die E-Mail zu einer der drei Kategorien (Social, Primary oder Promotions) gehört. Wenn Sie Google Mail verwenden, ist es wichtig, Ihren Posteingang in einer überschaubaren Größe zu halten. E-Mail-Filter halten die Relevanz Ihrer E-Mails aufrecht, was Ihnen hilft, schnell zu reagieren.

Datenanalyse

Da immer mehr Business-Intelligence-Anbieter damit begonnen haben, natürliche Sprachschnittstellen für die Datenvisualisierung zu verwenden, wird die Natural Language Processing-Technologie in den Datenanalyse-Workflow integriert. Ein Beispiel sind intelligentere visuelle Kodierungen, die basierend auf der Semantik der Daten die beste Visualisierung für die richtige Aufgabe bieten. Dies eröffnet Personen mehr Möglichkeiten, Ihre Geschäftsdaten mithilfe von Natural Language Processing-Anweisungen und Fragefragmenten zu erkunden.

Wenn Sie NLP auf Daten anwenden, verbessert es nicht nur den Grad der Zugänglichkeit, sondern senkt auch die Barriere für unternehmensübergreifende Analysen.

Sprachübersetzung

Viele Sprachen erlauben keine direkte Übersetzung und haben verschiedene Ordnungen für Satzstrukturen, die Übersetzungsdienste übersehen. Aber Natural Language Processing übersieht keine Satzstruktur. Mit NLP können Online-Übersetzer jede Sprache oder jedes Fragment genau übersetzen und dabei grammatikalisch korrekte Ergebnisse präsentieren.

Darüber hinaus können die Software und Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache die Sprache anhand des Eingabetexts erkennen und automatisch übersetzen.

Abgesehen von den oben genannten Beispielen gibt die Natural Language Processing-Technologie Inhaltsproduzenten auch die Möglichkeit, Metadaten zu automatisieren und bequeme Markeninteraktionen zu verfolgen. Genau wie die Beispiele sind die Anwendungen von NLP sogar breit und kraftvoll. Werfen wir einen detaillierten Blick auf einige der wichtigsten Geschäftsanwendungen und Anwendungsfälle der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Anwendungsfälle der Verarbeitung natürlicher Sprache in der Geschäftslandschaft

Ein großes Problem entsteht, wenn Unternehmen über große Mengen an Kundendaten verfügen, die keine Einblicke und Informationen zur Regulierung des Geschäfts liefern. Anwendungen und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache helfen bei der Analyse unregelmäßiger Daten, um Stimmungen, Rückmeldungen, Muster und andere geschäftsbezogene Erkenntnisse zu identifizieren. Wofür kann NLP noch verwendet werden? Lass es uns herausfinden.

Zielgerichtete Werbung

An einem Tag suchen Sie bei Amazon nach einem Produkt und an den anderen aufeinanderfolgenden Tagen werden Ihnen ähnliche Produkte über Google beworben. Hast du herausgefunden, was hier passiert ist?

Zielgerichtete Werbung! Es ist eine Art von Online-Werbung, bei der den Benutzern Anzeigen basierend auf ihren Online-Suchen angezeigt werden. Die meisten digitalen Unternehmen nutzen gezielte Werbung, um Geld zu sparen und potenzielle Kunden zu gewinnen.

Der Algorithmus der zielgerichteten Werbung basiert auf dem Keyword-Matching. Das NLP-Modell erfasst solche Schlüsselwörter und Phrasen, um sie mit den Anzeigen zu verknüpfen. Andere Faktoren, wie z. B. kürzliche Website-Besuche und häufig geöffnete Webseiten, wirken sich auf die Zielwerbealgorithmen aus. Der gesamte Kreis der Keyword Watches wird jedoch von NLP getrieben.

Einstellung und Rekrutierung

Mittels Natural Language Processing finden die Recruiter einfach und bequem die passenden Kandidaten. Die von NLP durchgeführten Techniken wie Namensentitätserkennung und Informationsextraktion werden verwendet, um Ort, Name, Fähigkeiten und Erfahrung zu extrahieren. Darüber hinaus können diese Merkmale verwendet werden, um geeignete und nicht geeignete Kandidaten zu identifizieren.

Dieser unvoreingenommene Filter- und Auswahlprozess für Lebensläufe reduzierte ungefähr 80 % der manuellen Arbeit. Viele Unternehmen nutzen auch die Natural Language Processing-Software wie ATS (Applicant Tracking System), um Lebensläufe effizient zu prüfen.

Social-Media-Überwachung

Der potenzielle Kunde jedes Unternehmens könnte auf Social-Media-Plattformen verfügbar sein, um eine digitale Präsenz aufrechtzuerhalten. Ihre täglichen Feeds und Posts generieren massive Daten, die das Kaufverhalten, das Kundenverhalten, die Vorlieben und Abneigungen des Benutzers zeigen. Hier können die NLP-Techniken Unternehmen dabei helfen, Social-Media-Beiträge zu analysieren und relevante Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Die Überwachung sozialer Medien ermöglicht es Unternehmen auch, die Produktprobleme zu untersuchen, mit denen die Benutzer konfrontiert sind.

Chatbots

Kundenservice und Erfahrung sind die wichtigsten Bestandteile eines jeden Unternehmens. Wir haben bereits die Verwendung von Natural Language Processing in Smart Assistance und Chatbots besprochen; Neben der Verbesserung des Kundenerlebnisses spart NLP Ihrem Unternehmen jedoch auch Kosten für die Einstellung von Kundenvertretern.

Von der Empfehlung eines Produkts bis zum Sammeln von Produktfeedback sind Chatbots der perfekte Begleiter für moderne Kunden.

Zum Beispiel ist Mudra eine Chatbot-App, die Millennials Budgetverwaltungslösungen bietet, wodurch Kosten gesenkt und der traditionelle Finanzgeldverwaltungsprozess revolutioniert werden.

Textzusammenfassung

Die automatische Textzusammenfassung ist ziemlich selbsterklärend. Die Funktion hilft, Text zusammenzufassen, indem die wichtigsten Funktionen und Schlüsselwörter extrahiert werden. Das Endziel besteht darin, den Prozess des Durchsuchens großer Datenmengen zu vereinfachen, einschließlich juristischer Dokumentation, wissenschaftlicher Arbeiten, Nachrichteninhalte/Artikel usw.

Es gibt zwei Standard-NLP-Techniken, die Unternehmen verwenden, um Daten zusammenzufassen:

• Extraktionsbasierte Zusammenfassung – Diese extrahiert Schlüsselphrasen und erstellt eine Zusammenfassung, ohne den Text zu verbessern und zusätzlichen Inhalt hinzuzufügen
• Abstraktionsbasierte Zusammenfassung – Dies schafft neue Phrasen durch Paraphrasieren des ursprünglichen Inhalts. Dieser Ansatz ist gebräuchlicher und bietet eine bessere Leistung bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen.

Dringlichkeitserkennung

Die Verwendungsmöglichkeiten von Natural Language Processing sind so umfangreich, wie Sie sie verwenden. NLP hilft Unternehmen auch dabei, die Dringlichkeit im Text zu erkennen. Das NLP-basierte Dringlichkeitserkennungsmodell wird von Unternehmen angepasst und trainiert, um bestimmte Wörter und Ausdrücke zu erkennen, die Unzufriedenheit und Ernsthaftigkeit bezeichnen.

Auf diese Weise können Unternehmen die kritischsten Kundenanfragen priorisieren, damit sie nicht unter dem Haufen ungelöster Tickets begraben werden. Die Dringlichkeitserkennung verbessert auch die Reaktionszeit des Unternehmens, was zu maximaler Kundenzufriedenheit führt.

Die starken Vorteile von KI und NLP beschränken sich nicht nur auf die Erkennung der Dringlichkeit von Texten. In der aktuellen digitalen Landschaft werden NLP-basierte Anwendungen und Software in jeder Branche für jeden Aspekt des Notfallmanagements eingesetzt.

Ein prominentes Beispiel für die Notfallerkennung in der Gesundheitsbranche ist die KI- und NLP-basierte YouCOMM-App, die Echtzeitzugriff auf medizinische Hilfe bietet. Es hilft bei der Verbindung von Krankenhauspatienten mit hausinternen Krankenschwestern im Falle einer dringenden oder medizinischen Notfallbehandlung.

Die Kombination aus Verarbeitung natürlicher Sprache und künstlicher Intelligenz ist das, was jedes Unternehmen braucht, um das Geschäft effizienter zu führen. Es gibt unendlich viele NLP-Software und -Tools, die an die Bedürfnisse und Prozesse jedes Unternehmens angepasst werden können. Es wäre jedoch am besten, professionelles Fachwissen von einem zuverlässigen Unternehmen für KI- und ML-Softwareentwicklung einzuholen, um maßgeschneiderte Analysen und Erkenntnisse zu erhalten.

Wie kann Appinventiv Ihnen mit Top-NLP-Lösungen helfen?

Appinventiv verfügt über ein Expertenteam aus KI-Software- und App-Entwicklern, um intelligente Lösungen zu entwerfen, Geschäftsaufgaben zu automatisieren und Ihre Kunden besser zu bedienen. Unser Fachwissen reicht von der Datenerfassung und -verarbeitung bis hin zu Analyse- und maschinellen Lernlösungen und bietet nur das Beste für Ihr Unternehmen. Erlauben Sie uns, Ihre Geschäftsfähigkeiten durch unsere Dienstleistungen zu transformieren. Verbinde dich mit uns!