แอปพลิเคชัน NLP และกรณีการใช้งานสำหรับองค์กรสมัยใหม่

ข้อมูลมากกว่า 80% ที่มีอยู่ในภูมิทัศน์ดิจิทัลเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคืออะไรกันแน่?

ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอที่ไม่สามารถแสดงในรูปแบบกราฟิกหรือตาราง (โดยทั่วไปจะอยู่ในรูปแบบข้อมูลที่มีโครงสร้างที่สอดคล้องกัน) จะสร้างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ตอนนี้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะไม่มีประโยชน์สำหรับธุรกิจใด ๆ หากไม่มีการวิเคราะห์และจัดโครงสร้าง ดังนั้นเราจึงต้องการ NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) เพื่อประมวลผล จัดระเบียบ และตีความข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนี้

อีกเหตุผลที่น่าสนใจในการใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติคือการสร้างการสื่อสารระหว่างบุคคลและเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง วิทยาการหุ่นยนต์ ฯลฯ

องค์กรดิจิทัลใช้แอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีสมัยใหม่สามารถตีความข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทั้งหมดที่เผยแพร่ในโดเมนของตนได้ ตามความเป็นจริง รายได้ทั่วโลกจากตลาดการประมวลผลภาษาธรรมชาติคาดว่าจะสูงถึงประมาณ 43 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2568 เนื่องจากมีองค์กรจำนวนมากขึ้นพยายามที่จะเติมช่องว่างระหว่างการสื่อสารของมนุษย์และเครื่องจักร

เนื่องจากแอปพลิเคชันและซอฟต์แวร์ประมวลผลภาษาธรรมชาติมีการเติบโตแบบทวีคูณ จึงถึงเวลาแล้วที่เราจะเริ่มต้นรวมเข้ากับธุรกิจของเรา เรามาเริ่มกันที่พื้นฐานกันก่อนดีไหม?

บทความนี้จะทำหน้าที่เป็นคู่มือที่ครอบคลุมสำหรับเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ กรณีการใช้งาน และตัวอย่างแบบเรียลไทม์ ดังนั้นอย่าลืมข้ามสิ่งที่สำคัญ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นประเภทของ AI ที่ช่วยในการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลและตีความภาษามนุษย์ได้ กล่าวอย่างง่าย ๆ เทคโนโลยี NLP ช่วยให้เครื่องสามารถอ่าน ทำความเข้าใจ และรับความหมายจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ ตามหลักการแล้ว โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติจะจัดการคำพูดและข้อความผ่านฐานการคำนวณที่ขับเคลื่อนโดยซอฟต์แวร์ต่างๆ

ธุรกิจสามารถดึงรูปแบบที่ซ่อนอยู่และข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและตัดสินใจอย่างมีข้อมูลซึ่งสนับสนุนโดยข้อเท็จจริงที่มั่นคง

ทุกวันนี้ AI และ NLP กำลังเฟื่องฟู ต้องขอบคุณการปรับปรุงอย่างมากในการเข้าถึงข้อมูลและเพิ่มพลังในการคำนวณ สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าองค์กรจากทุกโดเมน เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน สื่อ ทรัพยากรบุคคล ฯลฯ พึ่งพาเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติได้อย่างไร

คุณจะเข้าใจ NLP มากขึ้นโดยการค้นพบแอปพลิเคชันและตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

ตัวอย่างเรียลไทม์ของ AI และ NLP

แม้ว่าคำว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) อาจเรียกภาพหุ่นยนต์แห่งอนาคต แต่ก็มีตัวอย่าง NLP พื้นฐานที่ใช้โดยองค์กรในแต่ละวันอยู่แล้ว ด้านล่างนี้คือตัวอย่างที่สำคัญบางประการของเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบเรียลไทม์:

ผู้ช่วยอัจฉริยะ

คุณอาจคุ้นเคยกับ Siri ของ Apple และ Alexa ของ Amazon อยู่แล้ว ซึ่งเชี่ยวชาญในการจดจำคำพูดผ่านคุณสมบัติการรู้จำเสียง ผู้ช่วยอัจฉริยะเหล่านี้สรุปการตอบสนองที่มีความหมายและอิงตามโซลูชันต่อคำพูดของมนุษย์ ซึ่งเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นหลัก

ปัจจุบัน ลูกค้าสมัยใหม่คาดหวังว่าผู้ช่วยที่ชาญฉลาดจะเข้าใจเบาะแสตามบริบท และทำให้กิจกรรมบางอย่างสามารถจัดการได้มากขึ้น เช่น การสั่งซื้อสินค้า การตอบคำถามส่วนตัว และแม้แต่การตอบอย่างตลกขบขัน ทั้งหมดนี้เป็นไปได้ด้วยโมเดลที่ใช้ NLP ซึ่งสำรองโดย AI ซึ่งช่วยให้ผู้ช่วยอัจฉริยะถอดรหัสคำพูดของมนุษย์

ตัวอย่างของสิ่งนี้สามารถเห็นได้ในแอพ Vyrb ที่ Appinventiv พัฒนาขึ้นสำหรับลูกค้า Innovative Eyewear Vyrb เป็นแอปผู้ช่วยเสียงสำหรับโซเชียลมีเดียที่อนุญาตให้โพสต์ด้วยเสียงบนแพลตฟอร์มเช่น Twitter และ Facebook โดยใช้แว่นตาบลูทูธและอุปกรณ์สวมใส่อื่นๆ นี่เป็นตัวอย่างคลาสสิกของวิธีที่องค์กรต่างๆ สามารถใช้ผู้ช่วยอัจฉริยะที่ใช้ NLP สำหรับกระบวนการทางธุรกิจที่ทันสมัย

ตัวช่วยสะกดคำ

คุณสมบัติต่างๆ เช่น การแก้ไขอัตโนมัติ ระบบช่วยสะกดคำ และการเติมข้อความอัตโนมัตินั้นพบได้ทั่วไปในสมาร์ทโฟนและพื้นที่ออนไลน์อื่นๆ ระบบช่วยสะกดคำเกือบจะคล้ายกับเครื่องมือค้นหาที่คาดเดาและแนะนำคำที่กำลังจะถึงตามสิ่งที่คุณพิมพ์และค้นหาบ่อยๆ คุณลักษณะแก้ไขอัตโนมัติจะเปลี่ยนคำพูดของคุณเพื่อทำให้คำสั่งทั้งหมดมีความเกี่ยวข้องกับผู้ใช้รายอื่นมากขึ้น ในขณะเดียวกัน เครื่องก็เรียนรู้จากคุณทุกครั้งที่มีการแนะนำ

ยิ่งคุณใช้คุณสมบัติการคาดเดาตาม AI-NLP นานเท่าไร ก็ยิ่งเรียนรู้และปรับแต่งเองตามความต้องการของคุณมากขึ้นเท่านั้น

โทรศัพท์ดิจิตอล

คุณอาจเคยได้ยินสิ่งนี้โดยทั่วไปว่า “อาจมีการบันทึกการโทรนี้เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม” และสงสัยว่าสิ่งนี้เกี่ยวข้องอย่างไร การโทรที่บันทึกไว้ใช้สำหรับระบบ NLP เพื่อเรียนรู้จากฐานข้อมูลและให้บริการที่ได้รับการปรับปรุงและเป็นส่วนตัวในอนาคต ระบบอัตโนมัติจะนำการโทรของลูกค้าไปยังแชทบอทหรือตัวแทนบริการที่ตอบสนองต่อคำขอของลูกค้าโดยใช้ฐานข้อมูล NLP เหล่านี้ นี่เป็นแนวทางปฏิบัติทั่วไปของ NLP ตามด้วยทุกธุรกิจที่ประกอบด้วยโทรคมนาคมดิจิทัลและการบริการลูกค้า

ตัวอย่างเช่น Appiventiv ได้พัฒนาผู้ช่วยแชท AI-bot โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อรวมเข้ากับแอปพลิเคชันธนาคารทางเว็บและมือถือของธนาคารทั่วโลก สิ่งนี้ช่วยธนาคารในการแก้ไขข้อร้องเรียนของลูกค้าแบบเรียลไทม์ ดำเนินการอย่างรวดเร็วกับบัตรเครดิตที่ถูกขโมยหรือการโจรกรรมใดๆ และปรับปรุงการบริการลูกค้าให้มีศักยภาพสูงสุด

ตัวกรองอีเมล

หนึ่งในแอปพลิเคชั่นเริ่มต้นและพื้นฐานที่สุดของเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติคือตัวกรองอีเมล

คุณลักษณะตัวกรองอีเมลเริ่มต้นด้วยตัวกรองสแปมและค้นพบวลีและคำบางคำ อย่างไรก็ตาม แอปนี้ได้รับการอัปเกรดเป็นแอปพลิเคชันที่แพร่หลายที่สุดซึ่งเรียกว่าการจัดหมวดหมู่ Gmail ระบบจะรับรู้ว่าอีเมลเป็นของหนึ่งในสามหมวดหมู่ (โซเชียล หลัก หรือโปรโมชัน) โดยพิจารณาจากเนื้อหา หากคุณใช้ Gmail การรักษากล่องจดหมายให้มีขนาดที่จัดการได้ถือเป็นสิ่งสำคัญ ตัวกรองอีเมลจะรักษาความเกี่ยวข้องของอีเมลของคุณไว้ซึ่งจะช่วยให้คุณตอบกลับได้อย่างรวดเร็ว

การวิเคราะห์ข้อมูล

เนื่องจากผู้ค้า Business Intelligence เริ่มใช้อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติกับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติจึงถูกรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ข้อมูล ตัวอย่างหนึ่งคือการเข้ารหัสด้วยภาพที่ชาญฉลาดกว่าซึ่งให้การแสดงภาพที่ดีที่สุดสำหรับงานที่เหมาะสมตามความหมายของข้อมูล ซึ่งจะเปิดโอกาสให้ผู้คนสำรวจข้อมูลธุรกิจของคุณมากขึ้นโดยใช้คำชี้แจงการประมวลผลภาษาธรรมชาติและส่วนคำถาม

เมื่อคุณใช้ NLP กับข้อมูล ไม่เพียงแต่จะช่วยเพิ่มระดับการเข้าถึงได้เท่านั้น แต่ยังช่วยลดอุปสรรคในการวิเคราะห์ข้ามองค์กรอีกด้วย

แปลภาษา

หลายภาษาไม่อนุญาตให้แปลตรงตัวและมีลำดับโครงสร้างประโยคที่หลากหลาย ซึ่งบริการแปลมองข้ามไป แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติไม่ได้มองข้ามโครงสร้างประโยคใดๆ ด้วย NLP นักแปลออนไลน์สามารถแปลภาษาหรือส่วนย่อยใด ๆ ได้อย่างถูกต้องพร้อมกับนำเสนอผลลัพธ์ที่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์

นอกจากนี้ ซอฟต์แวร์และเครื่องมือการประมวลผลภาษาธรรมชาติยังสามารถจดจำภาษาตามข้อความที่ป้อนและแปลโดยอัตโนมัติ

นอกเหนือจากตัวอย่างที่กล่าวข้างต้น เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติยังช่วยให้ผู้ผลิตเนื้อหามีอำนาจในการทำให้ข้อมูลเมตาเป็นไปโดยอัตโนมัติและดำเนินการโต้ตอบกับแบรนด์ได้อย่างสะดวก เช่นเดียวกับตัวอย่าง แอปพลิเคชันของ NLP นั้นกว้างและทรงพลัง มาดูรายละเอียดเกี่ยวกับแอปพลิเคชันทางธุรกิจที่สำคัญบางรายการและกรณีการใช้งานของการประมวลผลภาษาธรรมชาติกัน

ใช้กรณีของการประมวลผลภาษาธรรมชาติในแนวธุรกิจ

ปัญหาสำคัญเกิดขึ้นเมื่อองค์กรต่างๆ มีข้อมูลลูกค้าจำนวนมากซึ่งไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลใดๆ เพื่อควบคุมธุรกิจ แอปพลิเคชันและเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยวิเคราะห์ข้อมูลที่ผิดปกติเพื่อระบุความรู้สึก การตอบกลับ รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึกอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ NLP สามารถใช้ทำอะไรได้อีก? ลองหากัน

โฆษณาเป้าหมาย

วันหนึ่งคุณค้นหาผลิตภัณฑ์ใน Amazon และสำหรับวันอื่นๆ ติดต่อกัน ผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันจะถูกโฆษณาผ่าน Google ให้คุณทราบ คุณคิดออกไหมว่าเกิดอะไรขึ้นที่นี่?

ตั้งเป้าโฆษณา! เป็นประเภทของโฆษณาออนไลน์ที่แสดงโฆษณาต่อผู้ใช้ตามการค้นหาออนไลน์ของพวกเขา ธุรกิจดิจิทัลส่วนใหญ่ใช้โฆษณาที่ตรงเป้าหมายเพื่อประหยัดเงินและดึงดูดผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า

อัลกอริทึมของการโฆษณาเป้าหมายขึ้นอยู่กับการจับคู่คำหลัก โมเดล NLP จะจับคำหลักและวลีดังกล่าวเพื่อเชื่อมโยงกับโฆษณา ปัจจัยอื่นๆ เช่น การเข้าชมเว็บไซต์ล่าสุดและหน้าเว็บที่เปิดบ่อย ส่งผลต่ออัลกอริธึมการโฆษณาเป้าหมาย อย่างไรก็ตาม วงกลมของการดูคำหลักทั้งหมดนั้นขับเคลื่อนโดย NLP

การว่าจ้างและการสรรหาบุคลากร

การใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ นายหน้าสามารถค้นหาผู้สมัครที่เหมาะสมได้อย่างง่ายดายและสะดวก เทคนิคต่างๆ เช่น การรู้จำชื่อเอนทิตีและการดึงข้อมูลที่ดำเนินการโดย NLP ใช้เพื่อแยกสถานที่ ชื่อ ทักษะ และประสบการณ์ นอกจากนี้ คุณลักษณะเหล่านี้ยังสามารถใช้เพื่อระบุผู้สมัครที่พอดีและไม่พอดี

กระบวนการกรองและคัดเลือกเรซูเม่ที่เป็นกลางนี้ช่วยลดการใช้แรงงานคนได้ประมาณ 80% องค์กรหลายแห่งยังใช้ซอฟต์แวร์ NaturaL Language Processing เช่น ATS (Applicant Tracking System) เพื่อคัดกรองการทำงานต่ออย่างมีประสิทธิภาพ

การตรวจสอบโซเชียลมีเดีย

ลูกค้าที่มีศักยภาพของธุรกิจทุกรายอาจพร้อมใช้งานบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเพื่อรักษาสถานะดิจิทัล ฟีดและโพสต์รายวันของพวกเขาสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ที่แสดงให้เห็นรูปแบบการซื้อของผู้ใช้ พฤติกรรมของลูกค้า การชอบและไม่ชอบ ที่นี่ เทคนิค NLP สามารถช่วยให้ธุรกิจวิเคราะห์โพสต์บนโซเชียลมีเดียและดึงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องได้ การตรวจสอบโซเชียลมีเดียยังช่วยให้องค์กรต่างๆ ตรวจสอบปัญหาผลิตภัณฑ์ที่ผู้ใช้ต้องเผชิญ

แชทบอท

การบริการลูกค้าและประสบการณ์เป็นส่วนสำคัญที่สุดของธุรกิจใดๆ เราได้พูดถึงการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติในการช่วยเหลืออัจฉริยะและแชทบอทแล้ว อย่างไรก็ตาม นอกจากการยกระดับประสบการณ์ลูกค้าแล้ว NLP ยังช่วยประหยัดต้นทุนธุรกิจของคุณในการว่าจ้างตัวแทนลูกค้าอีกด้วย

ตั้งแต่การแนะนำผลิตภัณฑ์ไปจนถึงการรวบรวมความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ แชทบอททำหน้าที่เป็นเพื่อนที่สมบูรณ์แบบสำหรับลูกค้ายุคใหม่

ตัวอย่างเช่น Mudra เป็นแอปแชทบ็อตที่ให้บริการโซลูชั่นการจัดการงบประมาณแก่คนรุ่นมิลเลนเนียล ซึ่งช่วยลดต้นทุนและปฏิวัติกระบวนการจัดการการเงินแบบดั้งเดิม

สรุปข้อความ

การสรุปข้อความอัตโนมัตินั้นค่อนข้างอธิบายตนเองได้ชัดเจน คุณลักษณะนี้ช่วยสรุปข้อความโดยแยกฟังก์ชันและคำหลักที่สำคัญที่สุด เป้าหมายสุดท้ายคือการทำให้กระบวนการดูข้อมูลจำนวนมหาศาลง่ายขึ้น ซึ่งรวมถึงเอกสารทางกฎหมาย เอกสารทางวิทยาศาสตร์ เนื้อหาข่าว/บทความ ฯลฯ

มีสองเทคนิคมาตรฐาน NLP ที่องค์กรใช้ในการสรุปข้อมูล:

• การสรุปแบบแยกส่วน – ดึงวลีสำคัญและสร้างสรุปโดยไม่ต้องปรับปรุงข้อความและเพิ่มเนื้อหาพิเศษ
• การสรุปตามนามธรรม – สิ่งนี้สร้างวลีใหม่โดยการถอดความเนื้อหาต้นฉบับ แนวทางนี้ใช้บ่อยกว่าและทำงานได้ดีกว่าในกระบวนการทางธุรกิจแบบอัตโนมัติ

การตรวจจับอย่างเร่งด่วน

การใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาตินั้นกว้างขวางพอๆ กับที่คุณใช้ NLP ยังช่วยให้ธุรกิจตรวจพบความเร่งด่วนในข้อความ โมเดลการตรวจจับความเร่งด่วนแบบใช้ NLP ได้รับการปรับแต่งและฝึกฝนโดยองค์กรต่างๆ ให้รู้จักคำและสำนวนบางคำที่แสดงถึงความไม่พอใจและแรงโน้มถ่วง

ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถจัดลำดับความสำคัญของคำขอของลูกค้าที่สำคัญที่สุด เพื่อไม่ให้พวกเขาถูกฝังอยู่ใต้กองตั๋วที่ยังไม่ได้แก้ไข การตรวจจับความเร่งด่วนยังช่วยปรับปรุงเวลาตอบสนองของธุรกิจ ซึ่งนำไปสู่ความพึงพอใจสูงสุดของลูกค้า

ประโยชน์อันทรงพลังของ AI และ NLP ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการตรวจจับความเร่งด่วนในข้อความเท่านั้น ในภูมิทัศน์ดิจิทัลในปัจจุบัน แอปพลิเคชันและซอฟต์แวร์ที่ใช้ NLP ได้รับการยกระดับในทุกอุตสาหกรรมสำหรับการจัดการเหตุฉุกเฉินทุกด้าน

ตัวอย่างที่โดดเด่นอย่างหนึ่งของการตรวจจับความเร่งด่วนในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพคือแอป YouCOMM ที่ใช้ AI และ NLP ที่ให้การเข้าถึงความช่วยเหลือทางการแพทย์แบบเรียลไทม์ ช่วยเชื่อมโยงผู้ป่วยในโรงพยาบาลกับพยาบาลในบ้านในกรณีเร่งด่วนหรือการรักษาพยาบาลฉุกเฉิน

การผสมผสานระหว่างการประมวลผลภาษาธรรมชาติและปัญญาประดิษฐ์เป็นสิ่งที่ทุกองค์กรต้องการในการดำเนินธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น มีซอฟต์แวร์และเครื่องมือ NLP มากมายที่สามารถปรับแต่งให้เข้ากับทุกความต้องการและกระบวนการของธุรกิจได้ อย่างไรก็ตาม ควรแสวงหาความเชี่ยวชาญระดับมืออาชีพจากบริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ AI และ ML ที่เชื่อถือได้ เพื่อให้ได้การวิเคราะห์และข้อมูลเชิงลึกที่ปรับแต่งมาอย่างเหมาะสม

Appinventiv ช่วยคุณด้วยโซลูชั่น NLP ยอดนิยมได้อย่างไร

Appinventiv มีทีมผู้เชี่ยวชาญของซอฟต์แวร์ AI และนักพัฒนาแอปเพื่อออกแบบโซลูชันอัจฉริยะ ทำให้งานทางธุรกิจเป็นอัตโนมัติ และให้บริการลูกค้าของคุณได้ดียิ่งขึ้น ความเชี่ยวชาญของเรามีตั้งแต่การเก็บข้อมูลและการประมวลผล ไปจนถึงการวิเคราะห์และโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่อง โดยมอบสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณเท่านั้น ให้เราเปลี่ยนความสามารถทางธุรกิจของคุณผ่านบริการของเรา เชื่อมต่อกับเรา!