현대 기업을 위한 NLP 애플리케이션 및 사용 사례

디지털 환경에서 사용할 수 있는 데이터의 80% 이상이 비정형 데이터입니다. 비정형 데이터란 정확히 무엇입니까?

그래픽 또는 표 형식(기본적으로 일관된 형태의 구조화된 데이터)으로 표현할 수 없는 텍스트, 이미지 및 비디오는 구조화되지 않은 데이터를 만듭니다. 이제 구조화되지 않은 데이터는 분석 및 구조화되지 않으면 비즈니스에 아무 소용이 없습니다. 따라서 이러한 비정형 데이터를 처리, 구성 및 해석하려면 NLP(자연어 처리)가 필요합니다.

자연어 처리 기술을 사용하는 또 다른 매력적인 이유는 인공 지능, 기계 학습, 로봇 공학 등과 같은 현대 기술과 개인 간의 의사 소통을 형성하는 것입니다.

디지털 기업은 자연어 처리 애플리케이션을 사용하여 현대 기술이 해당 도메인에서 공개된 모든 단일 비정형 데이터를 해석할 수 있도록 합니다. 실제로 더 많은 조직이 인간과 기계 통신 간의 격차를 메우려고 시도함에 따라 자연어 처리 시장의 전 세계 수익은 2025년까지 약 430억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

자연어 처리 응용 프로그램과 소프트웨어가 기하급수적으로 성장하고 있으므로 이제 이를 비즈니스에 통합할 때입니다. 기초부터 시작해 볼까요?

이 문서는 자연어 처리 기술, 사용 사례 및 실시간 예제에 대한 포괄적인 가이드 역할을 하므로 중요한 사항을 건너뛰지 않도록 하세요.

자연어 처리(NLP)란 무엇입니까?

자연어 처리(Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 처리하고 해석할 수 있도록 지원하는 AI 유형입니다. 간단히 말해서, NLP 기술은 기계에 비정형 데이터를 읽고, 이해하고, 의미를 도출할 수 있는 기능을 제공합니다. 이상적으로 자연어 처리 모델은 다양한 소프트웨어로 구동되는 계산 기반을 통해 음성과 텍스트를 조작합니다.

기업은 비정형 데이터에서 숨겨진 패턴과 통찰력을 추가로 추출하고 확실한 사실을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

오늘날 AI와 NLP는 데이터 접근성의 상당한 개선과 연산 능력의 증가 덕분에 꽃을 피우고 있습니다. 이것은 의료, 금융, 미디어, 인사 등과 같은 모든 영역의 기업이 어떻게 자연어 처리 기술에 의존하는지 보여줍니다.

실제 응용 프로그램과 예제를 발견하면 NLP에 대해 더 많이 이해할 수 있습니다.

AI 및 NLP의 실시간 예

인공 지능(AI) 및 자연어 처리(NLP)라는 용어는 미래형 로봇의 이미지를 연상시킬 수 있지만 조직에서 일상적으로 사용하는 기본 NLP 예는 이미 있습니다. 다음은 자연어 처리 기술의 몇 가지 중요한 실시간 예입니다.

스마트 어시스턴트

음성 인식 기능을 통한 음성 인식을 전문으로 하는 Apple의 Siri와 Amazon의 Alexa에 대해 이미 잘 알고 계실 것입니다. 이러한 스마트 비서는 주로 구조화되지 않은 데이터인 인간의 말에 대해 의미 있고 솔루션 기반의 응답을 추가로 추론합니다.

현대의 고객들은 이제 스마트 어시스턴트가 상황에 맞는 단서를 이해하고 항목 주문, 개인 질문에 답변, 유머러스하게 응답하는 것과 같은 특정 활동을 보다 쉽게 ​​관리할 수 있기를 기대합니다. 이 모든 것은 스마트 어시스턴트가 사람의 말을 해독하는 데 도움이 되는 AI가 지원하는 NLP 기반 모델로 가능합니다.

이에 대한 예는 Appinventiv가 클라이언트인 Innovative Eyewear를 위해 개발한 Vyrb 앱에서 볼 수 있습니다. Vyrb는 블루투스 안경 및 기타 웨어러블을 사용하여 Twitter 및 Facebook과 같은 플랫폼에 음성 게시를 허용하는 소셜 미디어용 음성 비서 앱입니다. 이것은 조직이 최신 비즈니스 프로세스에 NLP 기반 스마트 비서를 활용하는 방법의 전형적인 예입니다.

예측 텍스트

자동 고침, 예측 텍스트 및 자동 완성과 같은 기능은 스마트폰 및 기타 온라인 공간에서 매우 일반적입니다. 예측 텍스트는 사용자가 입력하고 자주 검색하는 내용을 기반으로 다음 단어를 예측하고 제안하는 검색 엔진과 거의 유사합니다. 자동 고침 기능은 전체 문장이 다른 사용자에게 더 관련성 있게 들리도록 단어를 변경합니다. 한편, 기계는 제안할 때마다 사용자로부터 학습합니다.

AI-NLP 기반 예측 텍스트 기능을 오래 사용할수록 더 많이 학습하고 선호도에 따라 맞춤화됩니다.

디지털 전화

"이 호출은 교육 목적으로 녹음될 수 있습니다"라는 말을 일반적으로 들어 보았을 수 있으며 이것이 무엇을 의미하는지 궁금할 것입니다. 녹음된 통화는 NLP 시스템이 데이터베이스에서 학습하고 향후 개선되고 개인화된 서비스를 제공하는 데 사용됩니다. 자동화된 시스템은 이러한 NLP 데이터베이스를 사용하여 고객 요청에 응답하는 챗봇 또는 서비스 담당자에게 고객 전화를 연결합니다. 이것은 디지털 통신 및 고객 서비스로 구성된 모든 비즈니스가 따르는 일반적인 NLP 관행입니다.

예를 들어 Appiventiv는 자연어 처리를 기반으로 한 AI 봇 채팅 도우미를 개발하여 글로벌 은행의 웹 및 모바일 뱅킹 애플리케이션에 통합했습니다. 이를 통해 은행은 실시간으로 고객 불만을 해결하고 신용 카드 도난이나 도난에 대해 신속한 조치를 취하며 고객 서비스를 최대한 향상할 수 있었습니다.

이메일 필터

자연어 처리 기술의 가장 초기 및 기본 응용 프로그램 중 하나는 이메일 필터입니다.

이메일 필터 기능은 스팸 필터로 시작하여 특정 구문과 단어를 찾아냈습니다. 그러나 이것은 Gmail 분류라는 가장 널리 사용되는 응용 프로그램으로 업그레이드되었습니다. 시스템은 내용을 기반으로 이메일이 세 가지 범주(소셜, 기본 또는 프로모션) 중 하나에 속하는지 인식합니다. Gmail을 사용하는 경우 받은편지함을 관리 가능한 크기로 유지하는 것이 중요합니다. 이메일 필터는 메일의 관련성을 그대로 유지하여 신속하게 응답하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석

더 많은 비즈니스 인텔리전스 공급업체가 자연어 인터페이스를 데이터 시각화에 활용하기 시작하면서 자연어 처리 기술이 데이터 분석 워크플로에 통합되었습니다. 한 가지 예는 데이터의 의미를 기반으로 올바른 작업에 대한 최상의 시각화를 제공하는 보다 스마트한 시각적 인코딩입니다. 이렇게 하면 사람들이 자연어 처리 문과 질문 조각을 사용하여 비즈니스 데이터를 탐색할 수 있는 더 많은 기회가 열립니다.

데이터에 NLP를 적용하면 접근성 수준이 향상될 뿐만 아니라 조직 전반의 분석 장벽도 낮아집니다.

언어 번역

많은 언어는 직역을 허용하지 않으며 번역 서비스에서 간과하는 문장 구조에 대한 다양한 순서가 있습니다. 그러나 자연어 처리는 문장 구조를 간과하지 않습니다. NLP를 사용하면 온라인 번역가가 문법적으로 정확한 결과를 제시하면서 모든 언어나 단편을 정확하게 번역할 수 있습니다.

또한 자연어 처리 소프트웨어 및 도구는 입력 텍스트를 기반으로 언어를 인식하고 자동으로 번역할 수도 있습니다.

위에서 언급한 예 외에도 자연어 처리 기술은 콘텐츠 제작자에게 메타데이터를 자동화하고 편리한 브랜드 상호 작용을 추구할 수 있는 기능을 제공합니다. 예제와 마찬가지로 NLP의 응용 프로그램은 훨씬 광범위하고 강력합니다. 자연어 처리의 몇 가지 중요한 비즈니스 응용 프로그램과 사용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

비즈니스 환경에서 자연어 처리의 사용 사례

기업에 비즈니스 규제를 위한 통찰력과 정보를 제공하지 않는 많은 양의 고객 데이터가 있을 때 주요 문제가 발생합니다. 자연어 처리 응용 프로그램 및 기술은 불규칙한 데이터를 분석하여 감정, 피드백, 패턴 및 기타 비즈니스 관련 통찰력을 식별하는 데 도움이 됩니다. NLP는 또 어떤 용도로 사용할 수 있습니까? 알아 보자.

타겟 광고

하루는 Amazon에서 제품을 검색하고 다른 날에는 Google을 통해 유사한 제품을 광고합니다. 여기서 무슨 일이 일어 났는지 알아 냈습니까?

타겟 광고! 온라인 검색을 기반으로 사용자에게 광고가 표시되는 온라인 광고 유형입니다. 대부분의 디지털 비즈니스는 타겟 광고를 사용하여 비용을 절감하고 잠재 고객을 확보합니다.

타겟 광고의 알고리즘은 키워드 매칭을 기반으로 합니다. NLP 모델은 이러한 키워드 및 구문을 포착하여 광고와 연결합니다. 최근 웹사이트 방문 및 자주 여는 웹 페이지와 같은 기타 요인은 대상 광고 알고리즘에 영향을 줍니다. 그러나 키워드 시계의 전체 서클은 NLP에 의해 주도됩니다.

고용 및 모집

자연어 처리를 사용하여 채용 담당자가 쉽고 편리하게 적합한 후보자를 찾을 수 있습니다. NLP에서 실행하는 이름 개체 인식 및 정보 추출과 같은 기술은 위치, 이름, 기술 및 경험을 추출하는 데 사용됩니다. 또한 이러한 기능을 사용하여 적합 및 부적합 후보를 식별할 수 있습니다.

이 편견 없는 이력서 필터 및 선택 프로세스는 수작업의 약 80%를 줄였습니다. 또한 많은 기업에서 이력서를 효율적으로 심사하기 위해 ATS(지원자 추적 시스템)와 같은 자연 언어 처리 소프트웨어를 활용합니다.

소셜 미디어 모니터링

모든 비즈니스의 잠재 고객은 디지털 존재를 유지하기 위해 소셜 미디어 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 그들의 일일 피드와 게시물은 사용자의 구매 패턴, 고객 행동, 좋아요 및 싫어요를 보여주는 방대한 데이터를 생성합니다. 여기에서 NLP 기술은 기업이 소셜 미디어 게시물을 분석하고 관련 통찰력을 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 소셜 미디어 모니터링을 통해 기업은 사용자가 직면한 제품 문제를 조사할 수도 있습니다.

챗봇

고객 서비스와 경험은 모든 비즈니스에서 가장 중요한 부분입니다. 우리는 이미 스마트 지원 및 챗봇에서 자연어 처리의 사용에 대해 논의했습니다. 그러나 고객 경험을 업그레이드하는 것과 함께 NLP는 고객 담당자를 고용하는 비즈니스 비용도 절약합니다.

제품 추천부터 제품 피드백 수집에 이르기까지 챗봇은 현대 고객에게 완벽한 동반자 역할을 합니다.

예를 들어, Mudra는 밀레니얼 세대에게 예산 관리 솔루션을 제공하여 비용을 절감하고 전통적인 금융 자금 관리 프로세스를 혁신하는 챗봇 앱입니다.

텍스트 요약

자동 텍스트 요약은 꽤 자명합니다. 이 기능은 가장 중요한 기능과 키워드를 추출하여 텍스트를 요약하는 데 도움이 됩니다. 최종 목표는 법률 문서, 과학 논문, 뉴스 콘텐츠/기사 등을 포함한 방대한 양의 데이터를 처리하는 프로세스를 단순화하는 것입니다.

기업이 데이터를 요약하기 위해 사용하는 두 가지 표준 NLP 기술이 있습니다.

• 추출 기반 요약 – 텍스트를 강화하고 추가 콘텐츠를 추가하지 않고 핵심 문구를 추출하고 요약을 생성합니다.
• 추상화 기반 요약 - 원본 콘텐츠를 바꾸어 새로운 문구를 만듭니다. 이 접근 방식은 더 일반적이며 비즈니스 프로세스 자동화에서 더 나은 성능을 보입니다.

긴급 감지

자연어 처리의 사용은 사용하는 만큼 광범위합니다. NLP는 또한 기업이 텍스트에서 긴급성을 감지하는 데 도움이 됩니다. NLP 기반 긴급 감지 모델은 불만과 중력을 나타내는 특정 단어와 표현을 인식하도록 기업에서 맞춤화 및 교육합니다.

이를 통해 기업은 가장 중요한 고객 요청의 우선 순위를 지정하여 해결되지 않은 티켓 더미에 묻히지 않도록 할 수 있습니다. 또한 긴급 감지는 비즈니스 응답 시간을 개선하여 고객 만족도를 극대화합니다.

AI 및 NLP의 강력한 이점은 텍스트의 긴급성을 감지하는 데에만 국한되지 않습니다. 현재 디지털 환경에서 NLP 기반 애플리케이션과 소프트웨어는 모든 산업 분야에서 비상 관리의 모든 측면에 활용되고 있습니다.

의료 산업에서 긴급 감지의 한 가지 두드러진 예는 의료 지원에 대한 실시간 액세스를 제공하는 AI 및 NLP 기반 YouCOMM 앱입니다. 긴급 또는 응급 치료가 필요한 경우 병원 환자와 사내 간호사를 연결하는 데 도움이 됩니다.

자연어 처리와 인공 지능의 결합은 모든 기업이 비즈니스를 보다 효율적으로 운영하는 데 필요한 것입니다. 모든 비즈니스의 요구 사항과 프로세스에 맞게 사용자 지정할 수 있는 무한한 NLP 소프트웨어와 도구가 있습니다. 그러나 맞춤형 분석 및 통찰력을 얻으려면 신뢰할 수 있는 AI 및 ML 소프트웨어 개발 회사의 전문 지식을 찾는 것이 가장 좋습니다.

Appinventiv는 Top NLP 솔루션에 어떻게 도움을 줄 수 있습니까?

Appinventiv는 지능형 솔루션을 설계하고 비즈니스 작업을 자동화하며 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 AI 소프트웨어 및 앱 개발자로 구성된 전문가 팀을 보유하고 있습니다. 당사의 전문 지식은 데이터 캡처 및 처리에서 분석 및 기계 학습 솔루션에 이르기까지 다양하며 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 것만 제공합니다. 서비스를 통해 비즈니스 역량을 혁신할 수 있습니다. 우리와 접촉!