Korzyści z przetwarzania języka naturalnego dla biznesu

Przetwarzanie języka naturalnego daje firmom wiele korzyści. Technologia ta jest przydatna w różnych sytuacjach, przez co wspiera i usprawnia rozmaite procesy. Zapoznaj się z przykładami praktycznego zastosowania przetwarzania języka naturalnego, by przekonać się, jak wszechstronne jest NLP!

Obsługa klienta

Technologia NLP może zasadniczo zoptymalizować obsługę klienta. Po pierwsze, pozwala podnieść jakość usług, ponieważ jest w stanie reagować znacznie szybciej niż człowiek. Po drugie, przetwarzanie języka naturalnego pomaga zaoszczędzić sporo czasu oraz pieniędzy na tworzeniu i konfiguracji działu Obsługi Klienta.

Narzędzia NLP automatycznie analizują i sortują zgłoszenia według tematu, intencji, pilności itp. Następnie w razie potrzeby bezpośrednio przekierowują je do odpowiedniego pracownika. Przeprowadzenie analizy NLP na podstawie ankiet satysfakcji może z kolei pomóc szybko sprawdzić, czy klienci są zadowoleni z obsługi.


Wyszukiwanie informacji

Większość firm korzysta z przestarzałych technologii wyszukiwania opartych na dopasowywaniu słów kluczowych. Przez to znacznie wolniej i mniej efektywnie odnajdują dokumenty czy inne informacje potrzebne pracownikom, klientom lub partnerom biznesowym. Technologia NLP usprawnia wyszukiwanie, ponieważ generuje wyniki na podstawie dogłębnego zrozumienia podstawowego znaczenia zapytania, a nie tylko poprzez dopasowanie zestawu słów kluczowych.


Badania i analizy rynku

Chatboty NLP odgrywają istotną rolę w badaniach i analizach rynku. Marketerzy dysponują ogromną ilością danych, które mogą wesprzeć kluczowe procesy decyzyjne. By było to możliwe, trzeba je odpowiednio zinterpretować. Nadawanie sensu nieustrukturyzowanym zbiorom danych jest jednak czasochłonne i zużywa wiele zasobów.


Systemy przetwarzania języka są w stanie szybko przeanalizować m.in. komentarze w mediach społecznościowych, recenzje klientów czy wewnętrzne i zewnętrzne zapytania wyszukiwania. Zajmują się odszyfrowywaniem surowych danych, a także mapowaniem zestawów informacji itp. Pozwalają otrzymać wyniki, które mają ogromne znaczenie podczas podejmowania strategicznych decyzji.


Monitoring social media

Narzędzia NLP pomagają stale monitorować kanały mediów społecznościowych pod kątem wzmianek o marce. Dzięki temu można szybciej się zorientować, że konsumenci zaczynają o niej mówić. Negatywna opinia, która zacznie szybko rozprzestrzeniać się w Internecie, może z dnia na dzień zniszczyć reputację marki. Firmy muszą być zaangażowane w monitorowanie wszystkich kanałów komunikacji, tak by w razie potrzeby natychmiast mogły zareagować na potencjalne kryzysy.



Filtr spamu

Niezwykle ważnym przykładem wykorzystania technologii NLP są filtry antyspamowe. Oznaczają podejrzane e-maile i uniemożliwiają im dotarcie do głównych skrzynek odbiorczych. Analizują wiele czynników (np. domeny), ale przede wszystkim sprawdzają tematy wiadomości oraz ich treść. Dla przykładu, e-maile zawierające dużą ilość tekstu pisanego dużymi literami i przesycone takimi słowami jak: „bezpłatnie”, „promocja”, „kup teraz” w większości przypadków od razu zostają oznaczone jako spam.


Klasyfikacja wiadomości e-mail

Klasyfikacja e-maili działa na podobnej zasadzie co filtrowanie spamu. Opcja ta jest dobrze znana m.in. użytkownikom Gmaila. Poczta Google wykorzystuje NLP do identyfikacji i oceny treści wiadomości e-mail, po czym odpowiednio je kategoryzuje. Algorytmy stale są udoskonalane, przez co można łatwiej zachować porządek na skrzynce pocztowej.


Autouzupełnianie

Dzięki autouzupełnianiu wyszukiwarka Google na podstawie kilku pierwszych znaków lub słów przewiduje, co wpisuje użytkownik. Aby zasugerować odpowiednie słowa kluczowe, opiera się na ogromnej bazie danych, katalogującej to, czego szukają inni konsumenci podczas wprowadzania określonych fraz. Technologia NLP pozwala dokładnie analizować zebrane informacje, a także dostrzega subtelne różnice między podobnymi hasłami.


Autokorekta

Podobnie jak autouzupełnianie, funkcja ta opiera się na technologii NLP. W tym przypadku algorytm identyfikuje najbliższy możliwy termin odpowiadający błędnie zapisanemu wyrazowi, po czym automatycznie zmienia go na właściwy. Rozwiązanie to nie zawsze działa idealnie, ale system szybko się uczy, katalogując słowa najczęściej wykorzystywane przez użytkownika.


 

Sprawdzanie pisowni

Nawet bardzo uważnie przeglądając tekst można niestety łatwo przeoczyć literówkę czy błąd gramatyczny. Technologia NLP automatycznie wyłapuje wszystkie potknięcia, np. w ważnym eseju, e-mailu do dyrektora generalnego firmy czy umowie z inwestorem. Podstawowe narzędzia tego typu są już powszechne i są stosowane nie tylko w programach tekstowych, ale też w przeglądarkach. Poza nimi popularne są też bardziej zaawansowane narzędzia, takie jak np. Grammarly, ProWritingAid czy WhiteSmoke, również wykorzystujące NLP.

 

Inteligentne wyszukiwanie

Po kliknięciu funkcji wyszukiwania i wpisaniu słowa kluczowego witryna np. sklepu zwraca odpowiednie wyniki, przez co pomaga znaleźć konkretne informacje. Proces ten może wydawać się prosty, ale w rzeczywistości jest bardziej zaawansowaną procedurą. Nie każdy użytkownik wpisuje dokładną nazwę produktu/usługi itp. Technologia NLP pozwala wyłapać kontekst, dlatego dodaje odpowiednie synonimy. W ten sposób sklep może wyróżnić odpowiednie artykuły.

 

Wykrywanie duplikatów

Wiele forów oraz witryn z pytaniami i odpowiedziami, wykorzystuje technologię wykrywania duplikatów, aby usprawnić działanie swoich witryn. Gdy użytkownik kończy wpisywać swoje pytanie, portal analizuje je, czy jest językowo podobne do innych, opublikowanych już postów. Następnie wyświetla listę podobnych wątków. Takie serwisy, jak np. Quora, wykorzystują NLP do ograniczania liczby powtarzających się pytań, by zapobiec niepotrzebnemu powielaniu treści.

 

Narzędzia tłumaczeniowe

Aplikacje do tłumaczenia są popularne nie tylko wśród osób często podróżujących za granicę. Najczęściej stosowany jest Tłumacz Google, z którego codziennie korzysta 500 milionów ludzi. Narzędzie to dzięki technologii NLP jest w stanie lepiej zrozumieć frazy lub terminy, które próbują przetłumaczyć jego użytkownicy. Ponieważ w pewnym stopniu uwzględnia kontekst, pozwala przełożyć nie tylko słowa, ale frazy i zdania na inny język.

 

Chatboty

Na wielu stronach można skorzystać z okienka czatu, w którym wpisuje się zapytania do obsługi. Da się za ich pośrednictwem porozmawiać z ludzkim konsultantem, ale w większości przypadków w pierwszym etapie prowadzi się konwersację z botem. Dzięki technologii NLP analizuje tekst, dlatego rozumie zadawane mu pytania, a następnie jest w stanie wystosować sensowną odpowiedź. Uczenie maszynowe sprawia, że chatboty z czasem coraz lepiej rozszyfrowują pytania. Potrafią nie tylko przekazywać proste informacje, ale też polecają produkty, sprawdzają stan realizacji zamówienia, umawiają wizyty itp.


Technologia przetwarzania języka naturalnego jest z powodzeniem wykorzystywana w najróżniejszych branżach i sektorach. Towarzyszy nam w życiu codziennym, a także wspiera największe przedsiębiorstwa na rynku. Ponieważ cały czas dynamicznie się rozwija, warto na różne sposoby eksploatować jej ogromny potencjał.

  • Wiedza
  • Blog
  • Korzyści z przetwarzania języka naturalnego dla biznesu