자연어 처리(NLP). 비즈니스를 위한 5가지 주요 이점 | 비즈니스에서의 AI #5

게시 됨: 2023-08-22

우리가 항상 깨닫는 것은 아니지만 자연어 처리(NLP)는 현대 비즈니스 기술의 필수적인 부분입니다. ChatGPT에서 두각을 나타낸 LLM(대형 언어 모델)은 이 광범위한 분야의 하위 집합입니다.

자연어 처리(NLP) – 목차:

  1. 자연어 처리란 무엇입니까?
  2. 회사에 NLP가 필요한 5가지 이유
  3. AI와 NLP를 비즈니스에 적용하는 분야
  4. 미래의 자연어 처리

하지만 ChatGPT나 Google Bard가 모든 비즈니스 작업에 가장 적합할까요? 당연히 아니지! 그렇다면 NLP의 다른 비즈니스 애플리케이션은 무엇이며, 자연어 처리 기술은 비즈니스에 어떻게 도움이 되고 미래를 형성합니까?

자연어 처리란 무엇입니까?

자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있도록 하는 기술입니다. 주요 목표는 자연스러운 인간 음성으로 인간과 기계 간의 의사소통을 허용하는 것입니다. 일상적인 대화를 진행하려면 NLP 모델이 맥락, 언어적 뉘앙스, 심지어 농담과 풍자까지 이해할 수 있어야 합니다.

LLM(대형 언어 모델)만이 이러한 가장 어려운 작업을 수행할 수 있습니다. 훈련받은 방대한 양의 데이터 덕분에 그들은 언어의 미묘함을 이해하고 기술적으로 정확할 뿐만 아니라 자연스럽고 인간적인 답변을 생성할 수 있습니다.

그러나 NLP는 단지 큰 언어 모델에 관한 것이 아닙니다. 실제로 많은 NLP 애플리케이션에는 이러한 강력한 도구가 필요하지 않습니다. AI가 신용 신청을 처리한다면 언어 능력이 뛰어나지 않아도 됩니다. 필요한 것은 다양한 유형의 템플릿과 양식을 검색하고 필요한 데이터가 포함된 필드를 찾는 방법을 배우는 것입니다. 이러한 모델은 LLM보다 훨씬 작고 단순하며 컴퓨팅 성능이 덜 필요합니다.

회사에 NLP가 필요한 이유는 무엇입니까?

기업에서는 데이터를 기반으로 관리할 수 있도록, 직원들이 꼭 필요하지만 단순하고 반복적인 업무를 하지 않고 중요한 업무에 더 집중할 수 있도록 NLP가 가장 먼저 필요합니다. 하지만 인공지능이 당신을 위해 구체적으로 무엇을 할 수 있을까요?

  1. 고객의 말을 경청하십시오. 진술의 어조와 내용을 분석합니다.

    2. NLP는 소셜 미디어에 게시된 텍스트를 분석하여 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 해줍니다. NLP의 한 응용 프로그램인 감정 분석과 소셜 리스닝은 기업이 고객이 제품이나 서비스에 대해 어떻게 생각하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 위해 Sentione, Brand24 또는 Hootsuite 도구를 사용해 볼 수 있습니다.

  2. 검색하느라 시간을 낭비하지 마세요. 스캔한 문서에서 정보 찾기

    3. 곧 모든 회사 문서가 디지털화되어야 하지만, 여전히 종이 송장을 보내고 희미해진 영수증을 수집하는 회사가 많이 있습니다. 따라서 NLP가 도움을 줄 수 있는 두 번째 영역은 회사 문서에서 정보를 찾는 것입니다. 스캔된 내용을 기계가 이해하는 데 있어 중요한 부분은 관련성 없는 데이터를 구별하는 것입니다. 즉, 문서를 보낸 회사의 브랜딩이나 우발적인 왜곡 등에서 필수 정보를 인식합니다.

    인식된 문서 또는 문서에서 읽은 정보는 디지털 데이터베이스로 전송됩니다. 이런 식으로 찾기가 매우 쉽습니다. 또한 다음과 같은 추가 작업에 대한 입력을 제공할 수 있습니다.

    사진이 찍힌 영수증에 비용을 게시하거나, 자선 콘서트에 초대된 사람들의 디지털 달력에 회의 날짜를 입력하거나, 고객에게 개인 이메일을 보내 불만 사항 처리가 완료된 후 피드백을 유도합니다.
  3. 위협에 신속하게 대응하고 이상 징후를 탐지합니다.

    4. 언어 분석은 잠재적인 사기나 공격을 나타낼 수 있는 불안한 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 은행은 대화를 모니터링하여 고객을 속이려는 시도를 탐지할 수 있으며 회사에서는 비정상적인 상황을 발견할 수 있습니다. 다른 유사한 예는 다음과 같습니다.

    원격 근무 보고서 – 누군가 밤새 근무 시간 측정기를 끄는 것을 잊었을 때 소셜 미디어 분석 – 갑자기 회사에 대한 언급이 비정상적으로 많을 때 보고서 파일(로그 파일) 분석 – 업무 기능의 오류를 감지하는 데 도움이 됩니다. 소프트웨어.
  4. 다른 사람들의 경험을 활용하십시오. 지식 관리

    5. NLP는 또한 회의 요약 및 메모를 자동으로 생성하여 조직의 더 나은 지식 관리에 기여할 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 팀 구성원이 정보에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 또한 인트라넷, 제품 지식 기반에서 회사 문서를 검색하거나 단일 고객과 관련된 모든 구매 및 문서를 찾는 것이 NLP를 사용하면 놀라울 정도로 쉽습니다.

  5. 반복적인 단계를 건너뜁니다. 문서의 자연어 처리 자동화

    6. 자연어 처리를 통해 문서 처리 등 지루한 작업을 자동화할 수 있어 시간이 절약되고 생산성이 향상됩니다.

    자동 문서 처리는 주로 시간을 절약하고 직원이 높은 정밀도가 요구되는 지루하고 반복적인 작업을 수행하지 않아도 되기 때문입니다.

    종이 문서의 데이터를 고객 서비스 프로그램으로 간단히 복사하는 것부터 시작해 보겠습니다. 이는 흑백 테이블에서 모니터 화면으로 눈을 옮기는 데 오랜 시간이 걸릴 수도 있고 종이 계약서를 스캐너에 넣고 모호함과 예외를 처리하는 것으로 제한될 수도 있습니다.

    그러나 자연어 처리 자동화는 단지 서면 문서 처리에만 국한되지 않습니다. AI는 음성 인식(STT), 음성-텍스트 시스템을 사용하여 Otter, Rev 또는 Descript 등 회의 요약 및 메모를 작성할 수 있습니다.

AI와 NLP를 비즈니스에 적용하는 분야

AI와 자연어 처리는 비즈니스에 많이 적용됩니다. 비즈니스에서 이러한 기술이 널리 사용되는 방법은 아래 표에 나와 있습니다.

입력 데이터 유형
AI 및 NLP 적용 사례
고정 서면 문서 보험 신청 처리
개인화된 자동 메일 처리
고정된 언어 영화 자막 자동 생성
참고문헌 제안 만들기
생생한 서면 언어 전자상거래 사이트의 챗봇
소셜 미디어 콘텐츠 조정
실시간 음성 언어 음성 기계 작동
치료용 보이스봇
많은 문자 언어 모바일 애플리케이션 자동 현지화
다양한 언어 국제회의 동시번역
Natural Language Processing

미래의 자연어 처리

자연어 처리(NLP)와 인공 지능(AI)은 자동화 및 효율성 향상부터 고객에 대한 이해 향상, 자연스러운 사용자 인터페이스 생성 및 지식 관리에 이르기까지 비즈니스에 많은 이점을 제공합니다. 이러한 기술은 오늘날 기업이 운영되는 방식에 매우 중요할 뿐만 아니라 미래에도 큰 잠재력을 갖고 있어 혁신과 성장을 위한 새로운 기회를 열어줍니다.

자연어 처리의 미래는 유망해 보입니다. 이는 점점 더 강력해지고 다중 모드 솔루션을 사용하는 LLM의 믿을 수 없을 만큼 빠른 개발로 특징지어집니다. 즉, 이미지와 사운드를 이해하는 방법을 배웁니다.

결과적으로 기술은 점점 더 발전하여 기계가 인간의 언어를 훨씬 더 잘 이해하고 생성할 수 있게 될 것입니다. 목표를 달성하기 위해 디지털 환경에서 언어를 자율적으로 학습하는 디지털 에이전트를 성공적으로 실험하고 있는 스탠포드 대학교 연구원들의 업적을 고려할 때 NLP의 미래는 밝고 매력적으로 보입니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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