Pemrosesan Bahasa Alami (NLP). 5 manfaat utama bagi bisnis | AI dalam bisnis #5

Meskipun kita tidak selalu menyadarinya, pemrosesan bahasa alami (NLP) merupakan bagian integral dari teknologi bisnis modern. Model Bahasa Besar (LLM), yang menjadi menonjol dengan ChatGPT, adalah bagian dari bidang yang luas ini.

Tapi apakah ChatGPT atau Google Bard yang terbaik untuk semua tugas bisnis? Tentu saja tidak! Lalu apa aplikasi bisnis NLP lainnya, dan bagaimana teknologi pemrosesan bahasa alami menguntungkan bisnis dan membentuk masa depannya?

Apa itu pemrosesan bahasa alami?

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. Tujuan utamanya adalah untuk memungkinkan komunikasi manusia-mesin dalam ucapan alami manusia. Untuk melakukan percakapan santai, model NLP harus mampu memahami konteks, nuansa linguistik dan bahkan lelucon dan sarkasme.

Hanya model bahasa besar (LLM) yang dapat melakukan tugas yang paling sulit ini. Berkat banyaknya data yang telah mereka pelajari, mereka dapat memahami seluk-beluk bahasa dan menghasilkan jawaban yang tidak hanya benar secara teknis tetapi juga terdengar alami dan manusiawi.

Namun, NLP bukan hanya tentang model bahasa besar. Memang, banyak aplikasi NLP tidak memerlukan alat canggih seperti itu. Jika AI sedang memproses aplikasi kredit, keterampilan bahasanya tidak perlu bagus. Yang diperlukan hanyalah mempelajari cara mencari melalui berbagai jenis templat dan formulir dan menemukan bidang di dalamnya yang berisi data yang diperlukan. Model seperti itu jauh lebih kecil, lebih sederhana, dan membutuhkan daya komputasi yang lebih sedikit daripada LLM.

Mengapa perusahaan Anda membutuhkan NLP?

Perusahaan Anda membutuhkan NLP terlebih dahulu dan terutama agar dapat dikelola berdasarkan data, dan agar karyawan Anda tidak perlu melakukan tugas-tugas penting namun sederhana dan berulang-ulang serta dapat lebih fokus pada tugas-tugas penting. Tapi apa yang secara khusus dapat dilakukan kecerdasan buatan untuk Anda?

1. Dengarkan pelanggan Anda. Analisis nada dan isi pernyataan

NLP memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan dengan menganalisis teks yang dipublikasikan di media sosial. Analisis sentimen dan mendengarkan sosial, salah satu penerapan NLP, membantu perusahaan memahami apa yang dipikirkan pelanggan tentang produk atau layanan mereka. Untuk tujuan ini, Anda dapat mencoba alat berikut: Sentione, Brand24 atau Hootsuite.

2. Jangan buang waktu mencari. Menemukan informasi dalam dokumen yang dipindai

Meskipun seluruh dokumen perusahaan akan segera menjadi digital, masih banyak perusahaan yang mengirimkan faktur kertas dan mengumpulkan kuitansi yang sudah memudar. Oleh karena itu, bidang kedua di mana NLP dapat membantu adalah menemukan informasi dalam dokumen perusahaan. Bagian penting dari pemahaman mesin tentang apa yang telah dipindai adalah membedakan data yang relevan dari yang tidak relevan. Artinya, mengenali informasi penting dari, misalnya, branding perusahaan yang mengirimkan dokumen atau distorsi yang tidak disengaja.

Dokumen yang dikenali, atau informasi yang dibaca darinya, kemudian ditransfer ke basis data digital. Dengan cara ini, mereka sangat mudah ditemukan. Terlebih lagi, mereka dapat memberikan masukan untuk tindakan lebih lanjut, misalnya:

Memposting biaya dari tanda terima yang difoto, Memasukkan tanggal pertemuan di kalender digital mereka yang diundang ke konser amal, atau Mengirim email yang dipersonalisasi ke pelanggan untuk mendorong umpan balik setelah proses pengaduan selesai.
3. Tanggapi ancaman dengan cepat dan deteksi anomali.

Analisis bahasa dapat mengidentifikasi pola yang mengganggu yang mungkin mengindikasikan potensi penipuan atau serangan. Misalnya, bank dapat memantau percakapan untuk mendeteksi upaya penipuan pelanggan, dan perusahaan Anda dapat melihat kejadian yang tidak biasa. Contoh serupa lainnya meliputi:

Laporan kerja jarak jauh – ketika seseorang lupa mematikan pengukur jam dalam semalam, Analisis media sosial – ketika tiba-tiba ada banyak sekali penyebutan perusahaan Anda atau Analisis file laporan (file log) – membantu mendeteksi kesalahan dalam fungsi perangkat lunak.
4. Manfaatkan pengalaman orang lain. Manajemen pengetahuan

NLP juga dapat berkontribusi pada manajemen pengetahuan yang lebih baik dalam organisasi dengan membuat ringkasan dan catatan rapat secara otomatis. Dengan cara ini, informasi lebih mudah diakses oleh semua anggota tim. Selain itu, mencari dokumen perusahaan di intranet, basis pengetahuan produk, atau menemukan semua pembelian dan dokumen yang terkait dengan satu pelanggan bisa sangat mudah dilakukan dengan menggunakan NLP.

5. Lewati langkah berulang. Mengotomatiskan pemrosesan dokumen dengan bahasa alami

Pemrosesan bahasa alami memungkinkan untuk mengotomatisasi tugas-tugas membosankan seperti pemrosesan dokumen, sehingga menghemat waktu dan meningkatkan produktivitas.

Hal ini karena pemrosesan dokumen otomatis terutama menghemat waktu dan membebaskan karyawan dari melakukan tugas-tugas yang membosankan dan berulang-ulang yang memerlukan ketelitian tinggi.

Mari kita mulai dengan transkripsi data sederhana dari dokumen kertas ke dalam program layanan pelanggan. Ini mungkin berarti berjam-jam mengalihkan pandangan Anda dari meja hitam-putih ke layar monitor, atau mungkin terbatas pada memasukkan kontrak kertas ke dalam pemindai dan mungkin menangani ambiguitas dan pengecualian.

Namun, otomatisasi dalam pemrosesan bahasa alami bukan hanya menangani dokumen tertulis. AI dapat, dengan menggunakan pengenalan suara, (STT), sistem ucapan-ke-teks, membuat ringkasan dan catatan rapat, antara lain: Otter, Rev, atau Descript.

Area penerapan AI dan NLP dalam bisnis

AI dan pemrosesan bahasa alami memiliki banyak aplikasi dalam bisnis. Penggunaan populer dari teknologi ini dalam bisnis ditunjukkan pada tabel di bawah ini:

Pemrosesan bahasa alami di masa depan

Pemrosesan bahasa alami (NLP) dan kecerdasan buatan (AI) membawa banyak manfaat bagi bisnis, mulai dari otomatisasi dan peningkatan efisiensi hingga pemahaman pelanggan yang lebih baik, hingga menciptakan antarmuka pengguna dan manajemen pengetahuan yang alami. Teknologi-teknologi ini tidak hanya penting bagi cara perusahaan beroperasi saat ini, namun juga memiliki potensi besar di masa depan, membuka peluang baru untuk inovasi dan pertumbuhan.

Masa depan pemrosesan bahasa alami tampak menjanjikan. Hal ini ditandai dengan perkembangan LLM yang luar biasa pesat, yang semakin canggih dan menggunakan solusi multimodal, yaitu belajar memahami gambar dan suara.

Akibatnya, teknologi cenderung menjadi semakin maju, memungkinkan mesin untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia dengan lebih baik. Mengingat prestasi para peneliti di Universitas Stanford, yang berhasil bereksperimen dengan agen digital yang secara mandiri mempelajari bahasa dalam lingkungan digital untuk mencapai tujuan mereka – masa depan NLP tampak cerah dan menarik.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Penulis: Robert Whitney

Pakar dan instruktur JavaScript yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat membuat kode.

Lihat semua posting

AI dalam bisnis:

1. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
3. Aplikasi AI dalam bisnis - ikhtisar
4. Pemrosesan dokumen otomatis
5. AI dan media sosial – apa yang mereka katakan tentang kami?
6. Penerjemah otomatis. Lokalisasi produk digital yang cerdas
7. Chatbot teks berbantuan AI
8. Operasi dan aplikasi bisnis voicebots
9. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana berbicara dengan AI?
10. Bisnis NLP hari ini dan besok
11. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu dengan BPM?
12. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
13. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
14. Apa itu Intelijen Bisnis?
15. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
16. Posting media sosial otomatis
17. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
18. AI kreatif hari ini dan besok
19. AI multimodal dan penerapannya dalam bisnis
20. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
21. RPA dan API di perusahaan digital
22. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
23. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
24. AI Hijau dan AI untuk Bumi
25. Teknologi Pendidikan. Kecerdasan buatan dalam pendidikan
26. Apa kelemahan ide bisnis saya? Sesi brainstorming dengan ChatGPT
27. Menggunakan ChatGPT dalam bisnis
28. Aktor sintetik. 3 generator video AI teratas
29. 3 alat desain grafis AI yang berguna. AI generatif dalam bisnis
30. 3 penulis AI hebat yang harus Anda coba hari ini
31. Menjelajahi kekuatan AI dalam penciptaan musik
32. Menavigasi peluang bisnis baru dengan ChatGPT-4
33. Alat AI untuk manajer
34. 6 plugin ChatGTP keren yang akan membuat hidup Anda lebih mudah
35. 3 grafik AI. Menghasilkan kecerdasan dalam bisnis
36. Bagaimana masa depan AI menurut McKinsey Global Institute?
37. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
38. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis