Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). 5 entscheidende Vorteile für Unternehmen | KI in der Wirtschaft #5

Auch wenn uns das nicht immer bewusst ist, ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ein integraler Bestandteil moderner Geschäftstechnologie. Large Language Models (LLMs), die mit ChatGPT an Bedeutung gewonnen haben, sind eine Teilmenge dieses weiten Feldes.

Aber sind ChatGPT oder Google Bard die besten für alle geschäftlichen Aufgaben? Natürlich nicht! Was sind dann weitere Geschäftsanwendungen von NLP und wie kommt die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache dem Unternehmen zugute und gestaltet seine Zukunft?

Was ist natürliche Sprachverarbeitung?

Natural Language Processing (NLP) ist eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Sein Hauptziel besteht darin, die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine in natürlicher menschlicher Sprache zu ermöglichen. Um ein lockeres Gespräch führen zu können, müssen NLP-Modelle in der Lage sein, den Kontext, sprachliche Nuancen und sogar Witze und Sarkasmus zu verstehen.

Nur große Sprachmodelle (LLMs) können diese schwierigsten Aufgaben erfüllen. Dank der riesigen Menge an Daten, auf denen sie trainiert wurden, können sie die Feinheiten der Sprache verstehen und Antworten generieren, die nicht nur technisch korrekt sind, sondern auch natürlich und menschlich klingen.

Bei NLP geht es jedoch nicht nur um große Sprachmodelle. Tatsächlich erfordern viele NLP-Anwendungen keine derart leistungsstarken Werkzeuge. Wenn KI Kreditanträge bearbeitet, müssen ihre Sprachkenntnisse nicht besonders gut sein. Sie müssen lediglich lernen, verschiedene Arten von Vorlagen und Formularen zu durchsuchen und darin die Felder zu finden, die die erforderlichen Daten enthalten. Solche Modelle sind viel kleiner, einfacher und erfordern weniger Rechenleistung als LLM.

Warum braucht Ihr Unternehmen NLP?

Ihr Unternehmen braucht NLP in erster Linie, damit es datenbasiert gesteuert werden kann und Ihre Mitarbeiter nicht notwendige, sondern einfache und sich wiederholende Aufgaben erledigen müssen und sich mehr auf die wichtigen Aufgaben konzentrieren können. Aber was kann künstliche Intelligenz konkret für Sie tun?

1. Hören Sie Ihren Kunden zu. Analysieren Sie den Ton und Inhalt von Aussagen

NLP ermöglicht ein besseres Kundenverständnis durch die Analyse von in sozialen Medien veröffentlichten Texten. Stimmungsanalyse und Social Listening, eine Anwendung von NLP, helfen Unternehmen zu verstehen, was Kunden über ihre Produkte oder Dienstleistungen denken. Zu diesem Zweck können Sie die folgenden Tools ausprobieren: Sentione, Brand24 oder Hootsuite.

2. Verschwenden Sie keine Zeit mit der Suche. Informationen in gescannten Dokumenten finden

Obwohl bald alle Unternehmensdokumente digital sein müssen, verschicken immer noch viele Unternehmen Papierrechnungen und kassieren veraltete Belege. Der zweite Bereich, in dem NLP helfen kann, ist daher das Auffinden von Informationen in Unternehmensdokumenten. Ein wichtiger Teil des maschinellen Verständnisses dessen, was gescannt wurde, besteht darin, relevante von irrelevanten Daten zu unterscheiden. Das bedeutet, wesentliche Informationen zu erkennen, beispielsweise aus dem Branding des Unternehmens, das das Dokument gesendet hat, oder aus versehentlichen Verfälschungen.

Die erkannten Dokumente bzw. die daraus ausgelesenen Informationen werden anschließend in eine digitale Datenbank übertragen. Auf diese Weise sind sie sehr leicht zu finden. Darüber hinaus können sie Input für weitere Maßnahmen geben, zum Beispiel:

Verbuchen der Ausgaben anhand der fotografierten Quittung, Eintragen des Datums der Besprechung in die digitalen Kalender der zum Benefizkonzert eingeladenen Personen oder Versenden einer personalisierten E-Mail an den Kunden, um ihn nach Abschluss des Beschwerdevorgangs um Feedback zu bitten.
3. Reagieren Sie schnell auf Bedrohungen und erkennen Sie Anomalien.

Durch die Sprachanalyse können beunruhigende Muster identifiziert werden, die auf potenziellen Betrug oder Angriffe hinweisen können. Beispielsweise kann eine Bank Gespräche überwachen, um Betrugsversuche an Kunden zu erkennen, und Ihr Unternehmen kann ungewöhnliche Vorkommnisse bemerken. Weitere ähnliche Beispiele sind:

Remote-Arbeitsberichte – wenn jemand über Nacht vergisst, den Stundenzähler auszuschalten, Social-Media-Analyse – wenn es plötzlich ungewöhnlich viele Erwähnungen Ihres Unternehmens gibt oder die Analyse von Berichtsdateien (Logdateien) – hilft, Fehler in der Funktionsweise von zu erkennen die Software.
4. Profitieren Sie von den Erfahrungen anderer. Wissensmanagement

NLP kann auch zu einem besseren Wissensmanagement in der Organisation beitragen, indem es automatisch Besprechungszusammenfassungen und Notizen erstellt. Auf diese Weise sind Informationen für alle Teammitglieder leichter zugänglich. Auch das Durchsuchen von Unternehmensdokumenten im Intranet, der Produktwissensdatenbank oder das Auffinden aller Einkäufe und Dokumente zu einem einzelnen Kunden kann mit NLP überraschend einfach sein.

5. Überspringen Sie sich wiederholende Schritte. Automatisieren Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache von Dokumenten

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht die Automatisierung mühsamer Aufgaben wie der Dokumentenverarbeitung, was zu Zeiteinsparungen und erhöhter Produktivität führt.

Denn die automatische Dokumentenverarbeitung spart vor allem Zeit und entlastet die Mitarbeiter von mühsamen und sich wiederholenden Aufgaben, die eine hohe Präzision erfordern.

Beginnen wir mit der einfachen Übertragung von Daten aus Papierdokumenten in Kundendienstprogramme. Es kann sein, dass Sie stundenlang den Blick von einem Schwarz-Weiß-Tisch auf einen Bildschirm richten müssen, oder dass Sie sich darauf beschränken müssen, einen Papiervertrag in einen Scanner zu legen und möglicherweise Unklarheiten und Ausnahmen zu behandeln.

Bei der Automatisierung der Verarbeitung natürlicher Sprache geht es jedoch nicht nur um den Umgang mit schriftlichen Dokumenten. KI kann mithilfe von Spracherkennungssystemen (STT) und Sprach-zu-Text-Systemen Besprechungszusammenfassungen und Notizen erstellen, wie sie es unter anderem tun: Otter, Rev oder Descript.

Anwendungsgebiete von KI und NLP in der Wirtschaft

KI und die Verarbeitung natürlicher Sprache haben viele Anwendungen in der Wirtschaft. Beliebte Anwendungen dieser Technologien in der Wirtschaft sind in der folgenden Tabelle aufgeführt:

Natürliche Sprachverarbeitung in der Zukunft

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und künstliche Intelligenz (KI) bringen viele Vorteile für Unternehmen, von Automatisierung und erhöhter Effizienz über ein besseres Verständnis der Kunden bis hin zur Schaffung natürlicher Benutzeroberflächen und Wissensmanagement. Diese Technologien sind nicht nur für die heutige Arbeitsweise von Unternehmen von entscheidender Bedeutung, sondern haben auch großes Potenzial für die Zukunft und eröffnen neue Möglichkeiten für Innovation und Wachstum.

Die Zukunft der Verarbeitung natürlicher Sprache sieht vielversprechend aus. Sie ist geprägt von der unglaublich rasanten Entwicklung von LLMs, die immer leistungsfähiger werden und multimodale Lösungen nutzen, das heißt, sie lernen, Bild und Ton zu verstehen.

Dadurch dürfte die Technologie immer fortschrittlicher werden und es Maschinen ermöglichen, menschliche Sprache noch besser zu verstehen und zu erzeugen. Angesichts der Erfolge von Forschern der Stanford University, die erfolgreich mit digitalen Agenten experimentieren, die die Sprache in einer digitalen Umgebung autonom lernen, um ihre Ziele zu erreichen, sieht die Zukunft von NLP rosig und faszinierend aus.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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KI in der Wirtschaft:

1. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 1)
2. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 2)
3. KI-Anwendungen in der Wirtschaft – Überblick
4. Automatische Dokumentenverarbeitung
5. KI und soziale Medien – was sagen sie über uns?
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38. Was ist NLP oder natürliche Sprachverarbeitung im Geschäftsleben?