Przetwarzanie języka naturalnego (NLP). 5 kluczowych korzyści dla biznesu | Sztuczna inteligencja w biznesie #5

Choć nie zawsze zdajemy sobie z tego sprawę, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest integralną częścią nowoczesnych technologii biznesowych. Modele dużego języka (LLM), które zyskały popularność dzięki ChatGPT, stanowią podzbiór tej szerokiej dziedziny.

Ale czy ChatGPT lub Google Bard są najlepsze do wszystkich zadań biznesowych? Oczywiście nie! Jakie są zatem inne biznesowe zastosowania NLP i w jaki sposób technologia przetwarzania języka naturalnego przynosi korzyści biznesowi i kształtuje jego przyszłość?

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to technologia, która umożliwia maszynom rozumienie, interpretowanie i generowanie języka ludzkiego. Jego głównym celem jest umożliwienie komunikacji człowiek-maszyna naturalną mową ludzką. Aby prowadzić swobodną rozmowę, modele NLP muszą być w stanie zrozumieć kontekst, niuanse językowe, a nawet żarty i sarkazm.

Tylko duże modele językowe (LLM) mogą wykonywać te najtrudniejsze zadania. Dzięki ogromnej ilości danych, na których zostali przeszkoleni, potrafią zrozumieć subtelności języka i generować odpowiedzi, które są nie tylko poprawne technicznie, ale także brzmią naturalnie i po ludzku.

Jednak NLP to nie tylko wielkie modele językowe. Rzeczywiście, wiele zastosowań NLP nie wymaga tak potężnych narzędzi. Jeśli sztuczna inteligencja przetwarza wnioski kredytowe, jej umiejętności językowe nie muszą być doskonałe. Wystarczy nauczyć się przeszukiwać różnego rodzaju szablony i formularze oraz znajdować w nich pola zawierające niezbędne dane. Takie modele są znacznie mniejsze, prostsze i wymagają mniejszej mocy obliczeniowej niż LLM.

Dlaczego Twoja firma potrzebuje NLP?

Twoja firma potrzebuje NLP przede wszystkim po to, aby można było nią zarządzać w oparciu o dane, a Twoi pracownicy nie musieli wykonywać niezbędnych, ale prostych i powtarzalnych zadań i mogli bardziej skupić się na ważnych zadaniach. Ale co konkretnie może dla Ciebie zrobić sztuczna inteligencja?

1. Słuchaj swoich klientów. Przeanalizuj ton i treść wypowiedzi

NLP umożliwia lepsze zrozumienie klientów poprzez analizę tekstów publikowanych w mediach społecznościowych. Analiza nastrojów i słuchanie społeczne, jedno z zastosowań NLP, pomaga firmom zrozumieć, co klienci myślą o ich produktach lub usługach. W tym celu możesz wypróbować następujące narzędzia: Sentione, Brand24 lub Hootsuite.

2. Nie trać czasu na szukanie. Znajdowanie informacji w zeskanowanych dokumentach

Chociaż wkrótce wszystkie dokumenty firmowe będą musiały być cyfrowe, nadal wiele firm wysyła papierowe faktury i zbiera blaknące paragony. Dlatego drugim obszarem, w którym NLP może pomóc, jest wyszukiwanie informacji w dokumentach firmy. Ważną częścią maszynowego zrozumienia tego, co zostało zeskanowane, jest odróżnienie danych istotnych od nieistotnych. Czyli rozpoznanie istotnych informacji np. z brandingu firmy, która wysłała dokument czy przypadkowych zniekształceń.

Rozpoznane dokumenty lub odczytane z nich informacje przekazywane są następnie do cyfrowej bazy danych. W ten sposób bardzo łatwo je znaleźć. Co więcej, mogą stanowić wkład do dalszych działań, np.:

Zaksięgowanie wydatku ze sfotografowanym paragonem, Wpisanie daty spotkania do cyfrowych kalendarzy osób zaproszonych na koncert charytatywny, albo Wysłanie spersonalizowanego e-maila do klienta w celu zachęcenia do informacji zwrotnej po zakończeniu procesu reklamacyjnego.
3. Szybko reaguj na zagrożenia i wykrywaj anomalie.

Analiza języka może zidentyfikować niepokojące wzorce, które mogą wskazywać na potencjalne oszustwo lub ataki. Na przykład bank może monitorować rozmowy w celu wykrycia prób oszukania klientów, a Twoja firma może zauważyć nietypowe zdarzenia. Inne podobne przykłady obejmują:

Raporty z pracy zdalnej – gdy ktoś zapomni wyłączyć licznik godzin przez noc, Analiza social media – gdy nagle pojawia się niezwykle duża liczba wzmianek o Twojej firmie lub Analiza plików raportów (plików logów) – pomaga wykryć błędy w funkcjonowaniu oprogramowanie.
4. Skorzystaj z doświadczeń innych. Zarządzanie wiedzą

NLP może także przyczynić się do lepszego zarządzania wiedzą w organizacji poprzez automatyczne tworzenie podsumowań i notatek ze spotkań. W ten sposób informacje są łatwiej dostępne dla wszystkich członków zespołu. Także przeszukiwanie firmowych dokumentów w intranecie, bazie wiedzy produktowej, czy odnajdywanie wszystkich zakupów i dokumentów związanych z pojedynczym klientem może być zaskakująco łatwe dzięki NLP.

5. Pomiń powtarzające się kroki. Automatyzuj przetwarzanie dokumentów w języku naturalnym

Przetwarzanie języka naturalnego umożliwia automatyzację żmudnych zadań, takich jak przetwarzanie dokumentów, co prowadzi do oszczędności czasu i zwiększenia produktywności.

Dzieje się tak dlatego, że automatyczne przetwarzanie dokumentów to przede wszystkim oszczędność czasu i odciążenie pracowników od wykonywania żmudnych i powtarzalnych zadań, które wymagają dużej precyzji.

Zacznijmy od prostej transkrypcji danych z dokumentów papierowych do programów obsługi klienta. Może to oznaczać wielogodzinne przenoszenie wzroku z czarno-białego stołu na ekran monitora lub ograniczać się do włożenia papierowej umowy do skanera i ewentualnie obsługi niejasności i wyjątków.

Jednak automatyzacja przetwarzania języka naturalnego nie polega tylko na obsłudze dokumentów pisemnych. Sztuczna inteligencja może, korzystając z rozpoznawania mowy (STT), systemów zamiany mowy na tekst, tworzyć podsumowania spotkań i notatki, tak jak robią to m.in. Otter, Rev czy Descript.

Obszary zastosowań AI i NLP w biznesie

Sztuczna inteligencja i przetwarzanie języka naturalnego mają wiele zastosowań w biznesie. Popularne zastosowania tych technologii w biznesie przedstawia poniższa tabela:

Przetwarzanie języka naturalnego w przyszłości

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i sztuczna inteligencja (AI) przynoszą biznesowi wiele korzyści, od automatyzacji i zwiększonej wydajności po lepsze zrozumienie klientów, tworzenie naturalnych interfejsów użytkownika i zarządzanie wiedzą. Technologie te są nie tylko kluczowe dla funkcjonowania firm dzisiaj, ale mają również ogromny potencjał na przyszłość, otwierając nowe możliwości w zakresie innowacji i wzrostu.

Przyszłość przetwarzania języka naturalnego wygląda obiecująco. Charakteryzuje się niewiarygodnie szybkim rozwojem LLM, które są coraz potężniejsze i wykorzystują rozwiązania multimodalne, czyli uczą się rozumieć obrazy i dźwięk.

W rezultacie technologia prawdopodobnie stanie się coraz bardziej zaawansowana, umożliwiając maszynom jeszcze lepsze rozumienie i generowanie ludzkiego języka. Biorąc pod uwagę osiągnięcia naukowców z Uniwersytetu Stanforda, którzy z powodzeniem eksperymentują z agentami cyfrowymi, którzy samodzielnie uczą się języka w środowisku cyfrowym, aby osiągnąć swoje cele – przyszłość NLP wygląda jasno i fascynująco.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest.

Autor: Robert Whitney

Ekspert i instruktor JavaScript, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych efektywnej współpracy podczas kodowania.

Wyświetl wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
5. Sztuczna inteligencja i media społecznościowe – co o nas mówią?
6. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
7. Chatboty tekstowe wspomagane przez sztuczną inteligencję
8. Działanie i zastosowania biznesowe voicebotów
9. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
10. Biznesowe NLP dziś i jutro
11. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
12. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
13. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
14. Czym jest inteligencja biznesowa?
15. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
16. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
17. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
18. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
19. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
20. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
21. RPA i API w cyfrowej firmie
22. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
23. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
24. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
25. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji
26. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
27. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
28. Syntetyczni aktorzy. 3 najlepsze generatory wideo AI
29. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
30. Trzech niesamowitych pisarzy AI, których musisz wypróbować już dziś
31. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
32. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
33. Narzędzia AI dla menedżera
34. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
35. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
36. Jaka jest przyszłość sztucznej inteligencji według McKinsey Global Institute?
37. Sztuczna inteligencja w biznesie – wprowadzenie
38. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie