Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): 5 kluczowych korzyści dla biznesu | AI in business #5

Choć nie zawsze zdajemy sobie z tego sprawę, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to nieodłączna część współczesnej technologii biznesowej. Wielkie modele językowe (LLM), o których stało się głośno za sprawą ChataGPT, to podzbiór tej szerokiej dziedziny.

Czy jednak do wszystkich zadań biznesowych najlepiej nadają się właśnie ChatGPT czy Google Bard? Oczywiście, że nie! Ale jakie inne zastosowania biznesowe ma NLP i w jaki sposób technologia przetwarzania języka naturalnego przynosi korzyści dla biznesu i kształtuje jego przyszłość?

Czym jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP)?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to technologia, która umożliwia maszynom zrozumienie, interpretację i generowanie języka ludzkiego. Jej głównym celem jest umożliwienie komunikacji między człowiekiem a maszyną w naturalnym języku ludzkim. Aby móc prowadzić swobodną konwersację, modele NLP muszą być w stanie zrozumieć kontekst, niuanse językowe, a nawet dowcipy i sarkazm.

Te najtrudniejsze zadania są w stanie wykonywać tylko wielkie modele językowe (LLM). Dzięki ogromnej ilości danych, na których były trenowane, są w stanie zrozumieć subtelności językowe i wygenerować odpowiedzi, które są nie tylko technicznie poprawne, ale także brzmią naturalnie i ludzko.

Jednak NLP to nie tylko wielkie modele językowe. Wiele z zastosowań NLP nie wymaga bowiem stosowania tak potężnych narzędzi. Jeśli AI zajmuje się przetwarzaniem wniosków kredytowych, jej zdolności językowe nie muszą być duże. Wystarczy, że nauczy się przeszukiwania różnego rodzaju templatek i formularzy oraz odnajdywania w nich pól zawierających potrzebne dane. Modele takie są znacznie mniejsze, prostsze i wymagają mniej mocy obliczeniowych niż LLM.

Dlaczego Twoja firma potrzebuje NLP?

Twoja firma potrzebuje NLP przede wszystkim po to, by mogła być zarządzana na podstawie danych oraz aby Twoi pracownicy nie wykonywali w kółko niezbędnych, lecz prostych i powtarzalnych czynności, zamiast zająć się istotnymi zadaniami. Co jednak konkretnie może dla Ciebie zrobić sztuczna inteligencja?

1. Słuchaj swoich klientów. Analiza tonu i treści wypowiedzi

NLP umożliwia lepsze zrozumienie klientów poprzez analizę tekstów publikowanych w mediach społecznościowych. Analiza emocjonalnego wyrazu wypowiedzi (sentiment analysis) i social listening, jedno z zastosowań NLP, pozwala firmom na zrozumienie, co klienci naprawdę myślą o ich produktach czy usługach. W tym celu możesz wypróbować następujące narzędzia: Sentione, Brand24, lub Hootsuite.

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

Choć niebawem wszystkie dokumenty firmowe będą musiały mieć cyfrową formę, wciąż jeszcze wiele firm rozsyła papierowe faktury i kolekcjonuje blaknące paragony. Dlatego drugi obszar, w którym może pomóc NLP jest wyszukiwanie informacji w dokumentach firmowych. Ważną częścią maszynowego rozumienia tego, co zostało zeskanowane, jest odróżnienie danych istotnych od tych nieistotnych. Czyli rozpoznanie ważnych informacji od, na przykład, brandingu firmy, która przesłała dokument, albo przypadkowych zniekształceń czy zabrudzeń.

Rozpoznane dokumenty, a w zasadzie odczytane z nich informacje, są następnie przesyłane do cyfrowej bazy danych. W ten sposób bardzo łatwo je odnaleźć. Co więcej, mogą stanowić dane wejściowe do podejmowania kolejnych działań, na przykład:

• zaksięgowanie wydatku ze sfotografowanego paragonu,
• wpisanie daty spotkania w cyfrowych kalendarzach osób zaproszonych na koncert charytatywny, albo
• wysłanie klientowi spersonalizowanej wiadomości e-mail zachęcającej do wystawienia opinii po zakończonym procesie reklamacji.
3. Szybko reaguj na zagrożenia. Wykrywanie anomalii

Analiza języka pozwala identyfikować niepokojące wzorce, które mogą wskazywać na potencjalne nadużycia czy ataki. Przykładowo bank może monitorować konwersacje w celu wykrycia prób wyłudzenia danych klientów, a Twoja firma może wykrywać nietypowe zdarzenia, na przykład:

• w sprawozdaniach z pracy zdalnej – gdy ktoś zapomni wyłączyć na noc licznika godzin,
• w analizie mediów społecznościowych – gdy nagle pojawi się niezwykle dużo wzmianek o Twojej firmie, czy
• w analizie plików raportu (log files) – pomaga wykryć błędy w funkcjonowaniu oprogramowania.
4. Korzystaj z doświadczeń innych. Zarządzanie wiedzą

NLP może przyczynić się też do lepszego zarządzania wiedzą w organizacji poprzez automatyczne tworzenie podsumowań i notatek ze spotkań. Dzięki temu, informacje są łatwiej dostępne dla wszystkich członków zespołu. Również przeszukiwanie firmowych dokumentów w intranecie, bazy wiedzy o produkcie, czy odnalezienie wszystkich zakupów i dokumentów związanych z jednym klientem, może okazać się zaskakująco proste przy użyciu NLP.

5. Pomiń powtarzalne czynności. Automatyzacja przetwarzania języka naturalnego dokumentów

Przetwarzanie języka naturalnego umożliwia automatyzację żmudnych zadań, takich jak obróbka dokumentów, co prowadzi do oszczędności czasu i zwiększenia wydajności. Automatyczne przetwarzanie dokumentów oznacza bowiem przede wszystkim oszczędność czasu i odciążenie pracowników z wykonywania żmudnych, powtarzalnych czynności wymagających dużej precyzji.

Zacznijmy od prostego przepisywania danych z papierowych dokumentów do programów służących do obsługi klienta. Może ono oznaczać wiele godzin przenoszenia wzroku z czarno-białej tabelki na ekran monitora, albo ograniczać się do włożenia papierowej umowy do skanera i ewentualnej obsługi niejasności i wyjątków.

Jednak automatyzacja w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego to nie tylko obsługa dokumentów pisanych. AI może, korzystając z systemów rozpoznawania mowy, (STT), speech-to-text, tworzyć podsumowania i notatki ze spotkań, tak jak robią to m.in.: Otter, Rev, czy Descript.

Obszary zastosowania AI i NLP w biznesie

AI i przetwarzanie języka naturalnego mają wiele zastosowań w biznesie. Popularne sposoby użycia tych technologii w biznesie przedstawia poniższa tabela:

Rodzaj danych wejściowych	Przykłady zastosowania AI + NLP
Utrwalone dokumenty pisane	Przetwarzanie wniosków ubezpieczeniowych
	Spersonalizowana automatyczna obsługa korespondencji
Utrwalony język mówiony	Automatyczne tworzenie napisów do filmów
	Tworzenie sugestii bibliograficznych
Żywy język pisany	Czatboty na stronach e-commerce
	Moderacja treści w mediach społecznościowych
Żywy język mówiony	Głosowa obsługa maszyn
	Voiceboty terapeutyczne
Wiele języków pisanych	Automatyczna lokalizacja aplikacji mobilnych
Wiele języków mówionych	Synchroniczne tłumaczenie konferencji międzynarodowych

Przetwarzanie języka naturalnego w przyszłości

Przetwarzanie języka naturalnego i sztuczna inteligencja (AI) przynoszą wiele korzyści dla biznesu, od automatyzacji i zwiększenia efektywności, przez lepsze zrozumienie klientów, po tworzenie naturalnych interfejsów użytkownika i zarządzanie wiedzą. Te technologie są nie tylko kluczowe dla obecnego funkcjonowania firm, ale również mają ogromny potencjał na przyszłość, otwierając nowe możliwości dla innowacji i rozwoju.

Słowem, przyszłość przetwarzania języka naturalnego wygląda naprawdę obiecująco. Wyznacza ją nieprawdopodobnie szybki rozwój LLM, które są coraz bardziej wydajne i korzystają z rozwiązań multimodalnych, czyli uczą się rozumieć obraz i dźwięk.

Dzięki temu technologia ta będzie prawdopodobnie coraz bardziej zaawansowana, umożliwiając maszynom jeszcze lepsze zrozumienie i generowanie języka ludzkiego. Biorąc pod uwagę dokonania naukowców z Uniwersytetu Stanforda, którzy z powodzeniem eksperymentują z cyfrowymi agentami, które samodzielnie uczą się języka w cyfrowym środowisku, aby realizować swoje cele – przyszłość NLP rysuje się niesamowita i fascynująca.

Przeczytaj również: Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

AI w biznesie:

1. O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów
2. Wirtualny asystent, czyli jak rozmawiać z AI?
3. Sztuczna inteligencja w biznesie. Wprowadzenie
4. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.1
5. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.2
6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
7. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
8. Czatboty tekstowe wspomagane przez AI
9. Dziś i jutro biznesowego NLP
10. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
11. Planowanie wpisów w mediach społecznościowych. W czym może pomóc AI?
12. Automatyczne wpisy w mediach społecznościowych? Co może dzisiejsza AI
13. Multimodalna AI i jej zastosowania w biznesie
14. Nowe interakcje. Jak AI zmienia sposób obsługi urządzeń?
15. Jak to wszystko połączyć? RPA i API w cyfrowej firmie
16. Nowe produkty i usługi oparte o działanie sztucznej inteligencji
17. Przyszłość pracy i zawody przyszłości
18. Zielona AI i AI dla Ziemi. Odpowiedzialność ekologiczna sztucznej inteligencji i tworzenie zielonych rozwiązań
19. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji
20. Narzędzia AI dla managera
21. Sześć pluginów do ChatGPT, które ułatwiają prowadzenie biznesu
22. Czat GPT wchodzi do biznesu
23. Burza mózgów z czatem GPT
24. Syntetyczni prezenterzy. Najciekawsze narzędzia AI do tworzenia video
25. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
26. Muzyka i głosy AI w materiałach firmowych
27. Czat GPT-4 - nowe możliwości dla biznesu
28. Przyszłość AI według raportu McKinsey Global Institute
29. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
30. Zastosowania AI w biznesie. Przegląd
31. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
32. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
33. Czym jest Business Intelligence?
34. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
35. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu contentem
36. Dziś i jutro kreatywnej AI w biznesie