Aplikasi NLP dan kasus penggunaannya untuk perusahaan modern

Lebih dari 80% data yang tersedia di lanskap digital adalah data tidak terstruktur. Apa sebenarnya data tidak terstruktur itu?

Teks, gambar, dan video yang tidak dapat direpresentasikan dalam format grafik atau tabel (pada dasarnya dalam bentuk data terstruktur yang konsisten) membuat data tidak terstruktur. Sekarang data tidak terstruktur tidak akan berguna untuk bisnis Jika tidak dianalisis dan terstruktur. Oleh karena itu, diperlukan NLP (Natural Language Processing) untuk mengolah, mengatur, dan menginterpretasikan data yang tidak terstruktur ini.

Alasan menarik lainnya untuk menggunakan teknologi Pemrosesan Bahasa Alami adalah untuk membentuk komunikasi antara individu dan teknologi modern seperti Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, Robotika, dll.

Perusahaan digital menggunakan aplikasi Pemrosesan Bahasa Alami untuk memastikan bahwa teknologi modern dapat menafsirkan setiap data tidak terstruktur yang dirilis di domain mereka. Faktanya, pendapatan dunia dari pasar pemrosesan Bahasa Alami diproyeksikan mencapai sekitar 43 miliar USD pada tahun 2025 karena semakin banyak organisasi yang berupaya mengisi kesenjangan antara komunikasi manusia dan mesin.

Karena aplikasi dan perangkat lunak pemrosesan bahasa alami tumbuh secara eksponensial, sudah saatnya kita mulai memasukkannya ke dalam bisnis kita. Bagaimana kalau kita mulai dengan dasar-dasarnya?

Artikel ini akan bertindak sebagai panduan komprehensif untuk teknologi Pemrosesan Bahasa Alami, kasus penggunaannya, dan contoh waktu nyata, jadi pastikan untuk tidak melewatkan sesuatu yang penting.

Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)?

Pemrosesan Bahasa Alami adalah jenis AI yang membantu memungkinkan komputer memproses dan menafsirkan bahasa manusia. Secara sederhana, teknologi NLP memberi mesin kemampuan untuk membaca, memahami, dan memperoleh makna dari data yang tidak terstruktur. Idealnya, model Pemrosesan Bahasa Alami memanipulasi ucapan dan teks melalui basis komputasi yang didukung oleh berbagai perangkat lunak.

Bisnis selanjutnya dapat mengekstrak pola dan wawasan tersembunyi dari data tidak terstruktur dan membuat keputusan berdasarkan informasi yang didukung oleh fakta yang solid.

Saat ini, AI dan NLP berkembang pesat, berkat peningkatan besar dalam aksesibilitas data dan peningkatan daya komputasi. Ini menunjukkan bagaimana perusahaan dari setiap domain, seperti perawatan kesehatan, keuangan, media, sumber daya manusia, dll., mengandalkan teknik Pemrosesan Bahasa Alami.

Anda akan lebih memahami NLP dengan menemukan aplikasi dan contohnya di dunia nyata.

Contoh real-time AI dan NLP

Sementara istilah Kecerdasan Buatan (AI) dan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) mungkin menyulap gambar robot futuristik, sudah ada contoh NLP dasar yang digunakan oleh organisasi setiap hari. Di bawah ini adalah beberapa contoh real-time yang menonjol dari teknologi Pemrosesan Bahasa Alami:

Asisten cerdas

Anda mungkin sudah akrab dengan Siri Apple dan Alexa Amazon, yang mengkhususkan diri dalam mengenali ucapan melalui fitur pengenalan suara. Asisten pintar ini selanjutnya menyimpulkan tanggapan yang bermakna dan berbasis solusi terhadap ucapan manusia, yang terutama merupakan data tidak terstruktur.

Pelanggan modern sekarang mengharapkan asisten cerdas untuk memahami petunjuk kontekstual dan membuat aktivitas tertentu lebih mudah dikelola, seperti memesan barang, menjawab pertanyaan pribadi, dan bahkan menanggapi dengan lucu. Semua ini dimungkinkan dengan model berbasis NLP yang didukung oleh AI yang membantu asisten cerdas untuk memecahkan kode ucapan manusia.

Contohnya dapat dilihat di aplikasi Vyrb, yang dikembangkan Appinventiv untuk kliennya, Innovative Eyewear. Vyrb adalah aplikasi asisten suara untuk media sosial yang memungkinkan pengeposan suara di platform seperti Twitter dan Facebook menggunakan kacamata bluetooth dan perangkat yang dapat dikenakan lainnya. Ini adalah contoh klasik tentang bagaimana organisasi dapat memanfaatkan asisten pintar berbasis NLP untuk proses bisnis modern mereka.

Teks prediktif

Fitur seperti koreksi otomatis, teks prediktif, dan pelengkapan otomatis sangat umum di ponsel cerdas dan ruang online lainnya. Teks prediktif hampir mirip dengan mesin pencari yang memprediksi dan menyarankan kata-kata yang akan datang berdasarkan apa yang Anda ketik dan sering cari. Fitur koreksi otomatis bahkan mengubah kata-kata Anda untuk membuat seluruh pernyataan terdengar lebih relevan bagi pengguna lain. Sementara itu, mesin juga belajar dari Anda setiap kali disarankan.

Semakin lama Anda menggunakan fitur teks prediktif berbasis AI-NLP, semakin ia akan belajar dan menyesuaikan diri sesuai dengan preferensi Anda.

Panggilan telepon digital

Anda mungkin sering mendengar ini "panggilan ini mungkin direkam untuk tujuan pelatihan" dan bertanya-tanya apa artinya. Panggilan yang direkam digunakan untuk sistem NLP untuk belajar dari database dan menyediakan layanan yang ditingkatkan dan dipersonalisasi di masa mendatang. Sistem otomatis mengarahkan panggilan pelanggan ke chatbots atau perwakilan layanan yang menanggapi permintaan pelanggan menggunakan database NLP ini. Ini adalah praktik NLP umum yang diikuti oleh setiap bisnis yang terdiri dari telekomunikasi digital dan layanan pelanggan.

Misalnya, Appiventiv mengembangkan asisten obrolan bot AI berdasarkan Pemrosesan Bahasa Alami untuk diintegrasikan ke dalam aplikasi perbankan seluler dan web bank global. Ini membantu bank menyelesaikan keluhan pelanggan secara real time, mengambil tindakan cepat terhadap kartu kredit curian atau pencurian apa pun dan meningkatkan layanan pelanggan secara maksimal.

Filter email

Salah satu aplikasi paling awal dan dasar dari teknologi Natural Language Processing adalah filter Email.

Fitur filter Email dimulai dengan filter spam dan mengungkap frasa dan kata tertentu; namun, ini telah ditingkatkan ke aplikasi paling umum yang disebut klasifikasi Gmail. Sistem mengenali jika email termasuk dalam salah satu dari tiga kategori (sosial, primer, atau promosi) berdasarkan isinya. Jika Anda menggunakan Gmail, menjaga kotak masuk Anda dalam ukuran yang dapat dikelola sangat penting. Filter email menjaga relevansi email Anda tetap utuh yang membantu Anda merespons dengan cepat.

Analisis data

Karena semakin banyak vendor Business Intelligence yang mulai menggunakan antarmuka bahasa alami untuk visualisasi data, teknologi Natural Language Processing diintegrasikan ke dalam alur kerja analisis data. Salah satu contohnya adalah pengkodean visual yang lebih cerdas yang memberikan visualisasi terbaik untuk tugas yang tepat berdasarkan semantik data. Ini membuka lebih banyak peluang bagi orang untuk menjelajahi data bisnis Anda menggunakan pernyataan Natural Language Processing dan fragmen pertanyaan.

Saat Anda menerapkan NLP ke data, NLP tidak hanya meningkatkan tingkat aksesibilitas tetapi juga menurunkan hambatan analitik di seluruh organisasi.

Terjemahan bahasa

Banyak bahasa tidak mengizinkan terjemahan langsung dan memiliki berbagai urutan untuk struktur kalimat, yang diabaikan oleh layanan terjemahan. Tetapi Pemrosesan Bahasa Alami tidak mengabaikan struktur kalimat apa pun. Dengan NLP, penerjemah online dapat menerjemahkan bahasa atau fragmen apa pun secara akurat bersama dengan menyajikan hasil yang benar secara tata bahasa.

Selain itu, perangkat lunak dan alat Pemrosesan Bahasa Alami juga dapat mengenali bahasa berdasarkan teks input dan menerjemahkannya secara otomatis.

Terlepas dari contoh yang disebutkan di atas, teknologi Pemrosesan Bahasa Alami juga memberi produsen konten kekuatan untuk mengotomatiskan metadata dan mengejar interaksi merek yang nyaman. Seperti contohnya, aplikasi NLP bahkan sangat luas dan kuat. Mari kita lihat secara mendetail beberapa aplikasi bisnis yang signifikan dan kasus penggunaan Pemrosesan Bahasa Alami.

Gunakan kasus Pemrosesan Bahasa Alami dalam Lanskap Bisnis

Masalah utama muncul ketika perusahaan memiliki banyak data pelanggan yang tidak memberikan wawasan dan informasi apa pun untuk mengatur bisnis. Aplikasi dan teknik Pemrosesan Bahasa Alami membantu menganalisis data yang tidak teratur untuk mengidentifikasi sentimen, umpan balik, pola, dan wawasan terkait bisnis lainnya. Apa lagi yang bisa digunakan NLP? Mari kita cari tahu.

Periklanan Target

Suatu hari Anda mencari produk di Amazon, dan untuk hari-hari lainnya berturut-turut, produk serupa diiklankan melalui Google kepada Anda. Apakah Anda mencari tahu apa yang terjadi di sini?

Periklanan Sasaran! Ini adalah jenis iklan online di mana Iklan ditampilkan kepada pengguna berdasarkan pencarian online mereka. Sebagian besar bisnis digital menggunakan iklan bertarget untuk menghemat uang dan mendapatkan pelanggan potensial.

Algoritme iklan target didasarkan pada pencocokan kata kunci. Model NLP menangkap kata kunci dan frasa tersebut untuk dikaitkan dengan Iklan. Faktor lain, seperti kunjungan situs web baru-baru ini dan halaman web yang sering dibuka, memengaruhi algoritme iklan target. Namun, seluruh lingkaran jam tangan kata kunci didorong oleh NLP.

Mempekerjakan dan Rekrutmen

Menggunakan Natural Language Processing, perekrut dapat menemukan kandidat yang cocok dengan mudah dan nyaman. Teknik seperti pengenalan entitas nama dan ekstraksi informasi yang dijalankan oleh NLP digunakan untuk mengekstrak lokasi, nama, keterampilan, dan pengalaman. Selanjutnya, fitur-fitur ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi kandidat yang cocok dan tidak cocok.

Filter resume dan proses seleksi yang tidak memihak ini mengurangi sekitar 80% dari tenaga kerja manual. Banyak perusahaan juga memanfaatkan perangkat lunak Pemrosesan Bahasa NaturaL seperti ATS (Applicant Tracking System) untuk menyaring resume secara efisien.

Pemantauan Media Sosial

Setiap pelanggan potensial bisnis mungkin tersedia di platform media sosial untuk mempertahankan kehadiran digital. Umpan dan posting harian mereka menghasilkan data besar yang menunjukkan pola pembelian, perilaku pelanggan, suka, dan tidak suka pengguna. Di sini, teknik NLP dapat membantu bisnis menganalisis posting media sosial dan mengekstrak wawasan yang relevan tentangnya. Pemantauan media sosial juga memungkinkan perusahaan untuk memeriksa masalah produk yang dihadapi oleh pengguna.

Chatbots

Layanan dan pengalaman pelanggan adalah bagian terpenting dari bisnis apa pun. Kami telah membahas penggunaan Pemrosesan Bahasa Alami dalam bantuan cerdas dan chatbot; namun, seiring dengan peningkatan pengalaman pelanggan, NLP juga menghemat biaya bisnis Anda dalam mempekerjakan perwakilan pelanggan.

Dari merekomendasikan produk hingga mengumpulkan umpan balik produk, chatbots bertindak sebagai pendamping yang sempurna bagi pelanggan modern.

Misalnya, Mudra adalah aplikasi chatbot yang menyediakan solusi pengelolaan anggaran untuk generasi millennial, sehingga mengurangi biaya dan merevolusi proses pengelolaan uang keuangan tradisional.

Peringkasan Teks

Peringkasan teks otomatis cukup jelas. Fitur ini membantu meringkas teks dengan mengekstraksi fungsi dan kata kunci yang paling penting. Tujuan akhirnya adalah untuk menyederhanakan proses melalui sejumlah besar data, termasuk dokumentasi hukum, makalah ilmiah, konten berita/artikel, dll.

Ada dua teknik NLP standar yang digunakan perusahaan untuk meringkas data:

• Peringkasan berbasis ekstraksi – Ini mengekstrak frasa kunci dan membuat ringkasan tanpa meningkatkan teks dan menambahkan konten tambahan
• Peringkasan berbasis abstraksi – Ini menciptakan frasa baru dengan memparafrasekan konten asli. Pendekatan ini lebih umum dan berkinerja lebih baik dalam mengotomatisasi proses bisnis.

Deteksi Urgensi

Penggunaan Natural Language Processing sama luasnya dengan Anda menggunakannya. NLP juga membantu bisnis mendeteksi urgensi dalam teks. Model deteksi urgensi berbasis NLP disesuaikan dan dilatih oleh perusahaan untuk mengenali kata-kata dan ekspresi tertentu yang menunjukkan ketidakpuasan dan gravitasi.

Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memprioritaskan permintaan pelanggan yang paling penting sehingga mereka tidak terkubur di bawah tumpukan tiket yang belum terselesaikan. Deteksi urgensi juga meningkatkan waktu respons bisnis, yang mengarah pada kepuasan pelanggan maksimum.

Manfaat kuat AI dan NLP tidak hanya terbatas pada mendeteksi urgensi pada teks. Dalam lanskap digital saat ini, aplikasi dan perangkat lunak berbasis NLP sedang dimanfaatkan di setiap industri untuk setiap aspek manajemen darurat.

Salah satu contoh menonjol dari deteksi urgensi dalam industri perawatan kesehatan adalah aplikasi YouCOMM berbasis AI dan NLP yang menyediakan akses real-time ke bantuan medis. Ini membantu menghubungkan pasien rumah sakit dengan perawat in-house jika terjadi urgensi atau perawatan medis darurat.

Kombinasi Pemrosesan Bahasa Alami dan Kecerdasan Buatan adalah apa yang dibutuhkan setiap perusahaan untuk menjalankan bisnis dengan lebih efisien. Ada perangkat lunak dan alat NLP tak terbatas yang tersedia yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan proses setiap bisnis. Namun, akan lebih baik untuk mencari keahlian profesional dari perusahaan pengembangan perangkat lunak AI dan ML yang andal untuk mendapatkan analitik dan wawasan yang disesuaikan.

Bagaimana Appinventiv dapat membantu Anda dengan solusi NLP Teratas?

Appinventiv memiliki tim ahli perangkat lunak AI dan pengembang aplikasi untuk merancang solusi cerdas, mengotomatiskan tugas bisnis, dan melayani pelanggan Anda dengan lebih baik. Keahlian kami berkisar dari pengambilan dan pemrosesan data hingga solusi analitik dan pembelajaran mesin, yang hanya memberikan yang terbaik untuk bisnis Anda. Izinkan kami untuk mengubah kemampuan bisnis Anda melalui layanan kami. Terhubung dengan kami!