การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) 5 ประโยชน์สำคัญต่อธุรกิจ | AI ในธุรกิจ #5

แม้ว่าเราจะไม่ได้ตระหนักเสมอไป แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นส่วนสำคัญของเทคโนโลยีธุรกิจสมัยใหม่ Large Language Models (LLM) ซึ่งมีความโดดเด่นใน ChatGPT เป็นส่วนย่อยของช่องกว้างๆ นี้

แต่ ChatGPT หรือ Google Bard ดีที่สุดสำหรับงานทางธุรกิจทั้งหมดหรือไม่ ไม่แน่นอน! แล้วการประยุกต์ใช้ทางธุรกิจอื่นๆ ของ NLP คืออะไร และเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติมีประโยชน์ต่อธุรกิจและกำหนดอนาคตของมันอย่างไร

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจ ตีความ และสร้างภาษาของมนุษย์ได้ เป้าหมายหลักคือการอนุญาตให้มีการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรด้วยคำพูดของมนุษย์ตามธรรมชาติ เพื่อดำเนินการสนทนาแบบเป็นกันเองต่อไป โมเดล NLP จะต้องสามารถเข้าใจบริบท ความแตกต่างทางภาษา หรือแม้แต่เรื่องตลกและการเสียดสี

เฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เท่านั้นที่สามารถทำงานที่ยากที่สุดเหล่านี้ได้ ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลที่พวกเขาได้รับการฝึกอบรม พวกเขาสามารถเข้าใจรายละเอียดปลีกย่อยของภาษาและสร้างคำตอบที่ไม่เพียงแต่ถูกต้องในทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังฟังดูเป็นธรรมชาติและเป็นมนุษย์อีกด้วย

อย่างไรก็ตาม NLP ไม่ใช่แค่เกี่ยวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่เท่านั้น แท้จริงแล้วแอปพลิเคชัน NLP จำนวนมากไม่ต้องการเครื่องมือที่ทรงพลังเช่นนั้น หาก AI กำลังประมวลผลใบสมัครสินเชื่อ ทักษะทางภาษาก็ไม่จำเป็นต้องดีมาก สิ่งที่คุณต้องทำก็แค่เรียนรู้วิธีค้นหาเทมเพลตและแบบฟอร์มประเภทต่างๆ และค้นหาฟิลด์ในนั้นที่มีข้อมูลที่จำเป็น โมเดลดังกล่าวมีขนาดเล็กกว่า ง่ายกว่ามาก และต้องการพลังการประมวลผลน้อยกว่า LLM

ทำไมบริษัทของคุณถึงต้องการ NLP?

บริษัทของคุณต้องการ NLP เป็นอันดับแรก เพื่อให้สามารถจัดการตามข้อมูลได้ และพนักงานของคุณไม่จำเป็นต้องทำงานที่จำเป็นแต่เรียบง่ายและซ้ำๆ และสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่สำคัญได้มากขึ้น แต่ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำอะไรให้คุณเป็นพิเศษได้บ้าง?

1. ฟังลูกค้าของคุณ วิเคราะห์น้ำเสียงและเนื้อหาของข้อความ

NLP ช่วยให้เข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้นโดยการวิเคราะห์ข้อความที่เผยแพร่บนโซเชียลมีเดีย การวิเคราะห์ความรู้สึกและการรับฟังทางสังคม ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันหนึ่งของ NLP ช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจว่าลูกค้าคิดอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของตน เพื่อจุดประสงค์นี้ คุณสามารถลองใช้เครื่องมือต่อไปนี้: Sentione, Brand24 หรือ Hootsuite

2. ไม่ต้องเสียเวลาค้นหา การค้นหาข้อมูลในเอกสารที่สแกน

แม้ว่าเร็วๆ นี้เอกสารของบริษัททั้งหมดจะต้องเป็นดิจิทัล แต่ก็ยังมีหลายบริษัทที่ส่งใบแจ้งหนี้ที่เป็นกระดาษและรวบรวมใบเสร็จรับเงินที่ซีดจาง ดังนั้นด้านที่สองที่ NLP สามารถช่วยได้คือการหาข้อมูลในเอกสารของบริษัท ส่วนสำคัญของความเข้าใจเครื่องเกี่ยวกับสิ่งที่สแกนคือการแยกแยะความเกี่ยวข้องจากข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง นั่นคือการรับรู้ข้อมูลที่จำเป็น เช่น จากตราสินค้าของบริษัทที่ส่งเอกสาร หรือการบิดเบือนโดยไม่ได้ตั้งใจ

เอกสารที่รู้จักหรือข้อมูลที่อ่านจะถูกถ่ายโอนไปยังฐานข้อมูลดิจิทัล ด้วยวิธีนี้จึงหาได้ง่ายมาก ยิ่งไปกว่านั้น พวกเขาสามารถให้ข้อมูลสำหรับการดำเนินการเพิ่มเติมได้ เช่น:

การโพสต์ค่าใช้จ่ายจากใบเสร็จรับเงินที่ถ่ายรูป, การกรอกวันประชุมลงในปฏิทินดิจิทัลของผู้ที่ได้รับเชิญให้เข้าร่วมคอนเสิร์ตการกุศล, การส่งอีเมลส่วนตัวถึงลูกค้าเพื่อสนับสนุนข้อเสนอแนะหลังจากกระบวนการร้องเรียนเสร็จสิ้น
3. ตอบสนองต่อภัยคุกคามอย่างรวดเร็วและตรวจจับความผิดปกติ

การวิเคราะห์ภาษาสามารถระบุรูปแบบที่รบกวนซึ่งอาจบ่งบอกถึงการฉ้อโกงหรือการโจมตีที่อาจเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น ธนาคารสามารถตรวจสอบการสนทนาเพื่อตรวจจับความพยายามในการฉ้อโกงลูกค้า และบริษัทของคุณสามารถสังเกตเห็นเหตุการณ์ที่ผิดปกติได้ ตัวอย่างอื่นที่คล้ายคลึงกัน ได้แก่:

รายงานการทำงานระยะไกล – เมื่อมีคนลืมปิดเครื่องวัดชั่วโมงในชั่วข้ามคืน การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย – เมื่อจู่ๆ มีการกล่าวถึงบริษัทของคุณเป็นจำนวนมากผิดปกติ หรือการวิเคราะห์ไฟล์รายงาน (ไฟล์บันทึก) – ช่วยตรวจจับข้อผิดพลาดในการทำงานของ ซอฟต์แวร์
4. ได้รับประโยชน์จากประสบการณ์ของผู้อื่น การจัดการความรู้

NLP ยังสามารถมีส่วนช่วยในการจัดการความรู้ที่ดีขึ้นในองค์กรด้วยการสร้างสรุปและบันทึกการประชุมโดยอัตโนมัติ ด้วยวิธีนี้สมาชิกในทีมทุกคนจึงสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ การค้นหาเอกสารของบริษัทบนอินทราเน็ต ฐานความรู้ผลิตภัณฑ์ หรือการค้นหาการซื้อและเอกสารทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับลูกค้ารายเดียวอาจเป็นเรื่องง่ายอย่างน่าประหลาดใจโดยใช้ NLP

5. ข้ามขั้นตอนซ้ำๆ ประมวลผลเอกสารด้วยภาษาธรรมชาติโดยอัตโนมัติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยให้งานที่น่าเบื่อ เช่น การประมวลผลเอกสาร เป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งนำไปสู่การประหยัดเวลาและเพิ่มผลผลิต

เนื่องจากการประมวลผลเอกสารอัตโนมัติช่วยประหยัดเวลาเป็นหลัก และลดพนักงานจากการทำงานที่น่าเบื่อและซ้ำซากซึ่งต้องใช้ความแม่นยำสูง

เริ่มจากการแปลงข้อมูลจากเอกสารกระดาษไปเป็นโปรแกรมการบริการลูกค้ากันก่อน อาจหมายถึงการต้องขยับสายตาจากโต๊ะขาวดำไปยังหน้าจอมอนิเตอร์เป็นเวลาหลายชั่วโมง หรืออาจจำกัดอยู่เพียงการใส่สัญญากระดาษลงในเครื่องสแกน และอาจจัดการกับความคลุมเครือและข้อยกเว้น

อย่างไรก็ตาม ระบบอัตโนมัติในการประมวลผลภาษาธรรมชาติไม่ได้เป็นเพียงการจัดการเอกสารที่เป็นลายลักษณ์อักษรเท่านั้น AI สามารถใช้ระบบการรู้จำคำพูด (STT) การแปลงคำพูดเป็นข้อความ เพื่อสร้างสรุปและบันทึกการประชุมได้ เช่นเดียวกับที่ทำ เช่น Otter, Rev หรือ Descript

การประยุกต์ใช้ AI และ NLP ในธุรกิจ

AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติมีการใช้งานมากมายในธุรกิจ การใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ที่เป็นที่นิยมในธุรกิจแสดงไว้ในตารางด้านล่าง:

การประมวลผลภาษาธรรมชาติในอนาคต

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก่อให้เกิดประโยชน์มากมายแก่ธุรกิจ ตั้งแต่ระบบอัตโนมัติและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น ไปจนถึงการทำความเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น ไปจนถึงการสร้างอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่เป็นธรรมชาติและการจัดการความรู้ เทคโนโลยีเหล่านี้ไม่เพียงแต่มีความสำคัญต่อวิธีการดำเนินงานของบริษัทในปัจจุบันเท่านั้น แต่ยังมีศักยภาพที่ยอดเยี่ยมสำหรับอนาคต โดยเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับนวัตกรรมและการเติบโต

อนาคตของการประมวลผลภาษาธรรมชาติดูสดใส โดดเด่นด้วยการพัฒนาที่รวดเร็วอย่างไม่น่าเชื่อของ LLM ซึ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อยๆ และใช้โซลูชันแบบหลายรูปแบบ กล่าวคือ พวกเขาเรียนรู้ที่จะเข้าใจภาพและเสียง

เป็นผลให้เทคโนโลยีมีแนวโน้มที่จะก้าวหน้ามากขึ้น ทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ได้ดียิ่งขึ้น จากความสำเร็จของนักวิจัยที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ซึ่งประสบความสำเร็จในการทดลองกับตัวแทนดิจิทัลที่เรียนรู้ภาษาโดยอัตโนมัติในสภาพแวดล้อมดิจิทัลเพื่อบรรลุเป้าหมาย อนาคตของ NLP จึงดูสดใสและน่าหลงใหล

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
5. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
6. นักแปลอัตโนมัติ การแปลผลิตภัณฑ์ดิจิทัลอย่างชาญฉลาด
7. แชทบอทข้อความช่วยด้วย AI
8. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
9. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
10. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
11. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?
12. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
13. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
14. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
15. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
16. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
17. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
18. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
19. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
20. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
21. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
22. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
23. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
24. AI สีเขียวและ AI สำหรับโลก
25. เอ็ดเทค ปัญญาประดิษฐ์ในการศึกษา
26. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
27. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
28. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
29. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
30. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
31. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
32. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
33. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
34. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
35. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
36. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
37. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
38. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร